A16z：Пять способов, которыми блокчейн помогает инфраструктуре AI-агентов

автор: a16z

перевод: Ху Тао, ChainCatcher

Искусственный интеллект-агенты быстро превращаются из «второго пилота» в участников экономики, и их скорость даже превышает окружающую инфраструктуру.

Хотя агенты сейчас могут выполнять задачи и совершать сделки, у них отсутствует стандартизованный способ подтверждения своей личности, полномочий и способов получения вознаграждения в разных средах. Информация о личности не может быть совместно использована между платформами, способы оплаты ещё не реализованы как программируемые по умолчанию, а координация работы осуществляется независимо.

Блокчейн решает эту проблему на уровне инфраструктуры. Общий реестр предоставляет квитанции для каждой транзакции, любой может провести аудит. Кошельки обеспечивают переносимую идентификацию пользователя. Стейблкоины предлагают альтернативный способ расчетов. Всё это — не далёкое будущее. Они уже доступны и помогают пользователям работать как настоящие участники экономики без разрешений.

1. Идентичность не-человеческих агентов

Текущий узкий место в агентной экономике — не интеллект, а идентичность.

Только в финансовом секторе количество не-человеческих идентичностей (автоматизированных торговых систем, риск-двигателей, моделей мошенничества) уже примерно в 100 раз превышает число человеческих сотрудников. С масштабным внедрением современных рамок агентов (использование инструментов LLM, автономных рабочих потоков, мультиагентных оркестровок) эта пропорция продолжит расти во всех отраслях.

Однако эти агенты по сути всё ещё не имеют банковских счетов. Они могут взаимодействовать с финансовой системой, но способы этого взаимодействия лишены переносимости, проверяемости и не считаются по умолчанию доверенными. У них отсутствуют стандартизованные способы подтверждения полномочий, они не могут работать независимо между платформами и не могут нести ответственность за свои действия.

На сегодняшний день отсутствует универсальный слой идентичности — что-то вроде SSL-протокола для агентов, который стандартизировал бы координацию между платформами. Пока что предпринимаются значительные попытки, но методы остаются фрагментарными: с одной стороны — вертикально интегрированные стеки, ориентированные на фиат; с другой — нативные для криптовалют, открытые стандарты (например, x402 и новые предложения по агентской идентичности); а также расширения разработческих рамок, таких как MCP (протокол контекста модели), пытающиеся связать идентичность на уровне приложений.

Пока что не существует широко принятого, совместимого способа, позволяющего одному агенту доказать другому: кто он, что ему разрешено делать и как он получает вознаграждение. Это — ядро концепции KYA (Know Your Agent, Знай своего агента).

Как и люди полагаются на кредитную историю и KYC (знай своего клиента), агенты нуждаются в криптографических сертификатах, связывающих их с доверенными лицами, полномочиями, ограничениями и репутацией. Блокчейн предоставляет для этого нейтральный слой координации: переносимую идентичность, программируемые кошельки и проверяемые доказательства, которые можно интерпретировать в чатах, API и рынках.

Мы уже видим первые реализации: ончейн-реестры агентов, нативные агенты в кошельках с USDC, стандарты ERC для «агентов с минимальным доверием», а также разработческие инструменты, объединяющие идентичность с встроенными платежами и системами мошенничества.

Но пока не появится универсальный стандарт идентичности, продавцы всё равно будут блокировать агентов на фаерволах.

2. Управление системами работы искусственного интеллекта

Агенты начинают управлять реальными системами, что вызывает новые вопросы.

Ключевой момент — кто действительно контролирует всё. Представьте, что в сообществе или компании системы ИИ отвечают за координацию ключевых ресурсов, будь то распределение средств или управление цепочками поставок. Даже если люди голосуют за изменения политики, если базовый слой ИИ контролируется одним поставщиком, который может обновлять модели, менять ограничения или отменять решения, — власть очень уязвима. Формально управляющий слой может быть децентрализованным, но уровень исполнения остаётся централизованным; кто контролирует модель — тот и управляет результатами.

Когда агенты берут на себя управленческие функции, они вводят новый уровень зависимости. Теоретически это может упростить внедрение прямой демократии: каждый может иметь представителя-ИИ, который понимает сложные предложения, взвешивает плюсы и минусы и голосует в соответствии с заявленными предпочтениями.

Но эта картина возможна только если такие агенты действительно отвечают за своих представителей, могут работать между разными поставщиками и строго следовать человеческим указаниям. Иначе система будет казаться демократической, но на деле управляться непрозрачными моделями, за которыми никто не сможет проследить.

Если же текущая ситуация такова, что агенты построены на нескольких базовых моделях, то необходимо разработать способы доказательства того, что их поведение соответствует интересам пользователей, а не интересам компаний-разработчиков. Это может потребовать многоуровневых криптографических гарантий: (1) откуда взялись обучающие данные, дообучение или усиленное обучение; (2) точные подсказки и инструкции, управляющие агентом; (3) записи о реальных действиях агента; (4) надежных гарантий, что после развертывания поставщик не сможет изменить инструкции или переобучить агента, чтобы он работал без ведома пользователя. Без таких гарантий управление агентами в конечном итоге сводится к контролю за весами модели со стороны одного из участников.

Здесь как раз и вступает в игру криптовалюта. Если коллективное решение записано в блокчейне и автоматически выполняется, то системы ИИ могут быть обязаны выполнять проверенные результаты. Если агент обладает криптоидентификацией и прозрачным журналом действий, можно проверить, соблюдает ли он правила. А если слой ИИ принадлежит пользователю и переносим, а не закреплён за одной платформой, то ни одна компания не сможет изменить правила через обновление модели.

В конечном счёте управление системами ИИ — это инфраструктурная задача, а не политическая. Истинная власть зависит от построения в системе механизмов, обеспечивающих исполнение.

3. Заполнение пробелов в традиционных платежных системах для нативных AI-компаний

Агенты начинают покупать — скрапинг веб-страниц, сессии браузера, генерация изображений — и стейблкоины становятся альтернативой расчетов. В то же время формируется новый рынок для агентов. Например, MPP-рынки Stripe и Tempo, объединяющие более 60 сервисов, специально созданных для AI-агентов. За первую неделю работы они обработали более 34 000 транзакций, комиссия — всего 0,003 доллара, а стейблкоины — один из способов оплаты по умолчанию.

Отличие — в способах доступа к этим сервисам. Нет страницы оформления заказа. Агент читает схему, отправляет запрос, платит и получает результат в одном обмене. Он представляет собой новый тип «безголового» продавца: один сервер, набор точек доступа и цена за вызов. Нет фронтенда — ни витрины, ни команды продаж.

Платежные каналы для этого уже запущены. Coinbase x402 и MPP используют разные подходы, но оба внедряют оплату прямо в HTTP-запросы. Visa также расширяет подобные возможности, предоставляя CLI-инструмент, позволяющий разработчикам тратить средства с терминала, а продавцам — мгновенно получать стейблкоины.

Пока что данные ещё на ранней стадии. После исключения неорганических транзакций, x402 обрабатывает примерно 1,6 миллиона долларов в месяц в платежах, управляемых агентами, что значительно ниже 24 миллионов долларов, о которых сообщила Bloomberg (по данным x402.org). Но инфраструктура быстро развивается: Stripe, Cloudflare, Vercel и Google уже интегрировали x402 в свои платформы.

Область инструментов для разработчиков содержит огромный потенциал: рост Vibe Coding расширяет сообщество разработчиков и потенциал рынка инструментов. Такие компании, как Merit Systems, создают решения для будущего, например AgentCash — CLI-кошелек и маркетплейс, подключённые к протоколам MPP и x402. Эти продукты позволяют агентам использовать стейблкоины с одного аккаунта для покупки данных, инструментов и функций. Например, агент продаж может одним вызовом получить данные из Apollo, Google Maps и Whitepages, чтобы обогатить информацию о клиентах, не выходя из командной строки.

Причина, по которой такие агенты предпочитают криптовалютные платежи (и новые карточные решения), — несколько факторов. Во-первых, страхование. Когда платежный процессор подключается к продавцу, он берет на себя риск. У безсайтового продавца без сайта или юридического лица традиционные процессоры не очень охотно страхуют. Во-вторых, стейблкоины в открытой сети позволяют программировать без разрешений: любой разработчик может сделать так, чтобы точка поддержки поддерживала платежи, без интеграции с платежными процессорами или подписания договоров.

Такой подход мы уже видели раньше. Каждая трансформация бизнес-модели порождает новых продавцов, а существующие системы изначально плохо обслуживают их. Компании, создающие такую инфраструктуру, не делают ставку на ежемесячный доход в 160 тысяч долларов, а на потенциал, когда агенты станут стандартными покупателями.

4. Пересмотр доверия в агентной экономике

Тридцать тысяч лет человеческое восприятие было ограничением прогресса. Сейчас ИИ снижает маржинальные издержки исполнения до нуля. Когда дефицитные ресурсы становятся избыточными, ограничивающие факторы смещаются. Когда интеллект становится дешевым, что становится дорогим? — Верификация.

В экономике агентов масштабируемость по-настоящему ограничена нашими биологическими инстинктами: способностью проверять и оценивать решения машин. Производительность агентов уже значительно превосходит возможности человеческого контроля. Из-за высокой стоимости надзора и времени, необходимого для выявления ошибок, рынок склонен сокращать контроль. «Человек-машина» быстро превращается в реальность невозможного.

Но развертывание неподтвержденных агентов влечет за собой накапливающиеся риски. Системы безжалостно оптимизируют показатели «агента», отклоняясь от человеческих намерений, создавая иллюзию высокой производительности и скрывая огромные долговые обязательства ИИ. Чтобы безопасно делегировать экономику машинам, доверие должно быть встроено в архитектуру.

Когда любой может бесплатно создавать контент, важна проверяемая происхождение — знать источник и доверять ли ему. Блокчейн, ончейн-аттестация и децентрализованные системы цифровой идентификации меняют экономические границы безопасных внедрений. ИИ перестает быть «черным ящиком», а становится с прозрачной, проверяемой историей.

По мере того как всё больше AI-агентов начинают взаимодействовать друг с другом, системы расчетов и трассировки становятся неразрывно связаны. Системы перевода средств — например, стейблкоины и смарт-контракты — могут нести криптосвидетельства, фиксирующие, кто что сделал и кто несет ответственность в случае проблем.

Человеческое преимущество постоянно растет: от обнаружения мелких ошибок до разработки стратегий и ответственности за их выполнение. Долговременное преимущество — у тех, кто может криптографически подтвердить результат, застраховать его и нести ответственность за неудачи.

Отсутствие верификации в масштабах — это риск, который накапливается со временем.

5. Сохранение контроля пользователя

Десятилетия слоистых абстракций постоянно меняли взаимодействие человека с техникой. Языки программирования абстрагировали машинный код. Командные строки сменились графическими интерфейсами, затем мобильными приложениями и API. Каждое изменение скрывало всё больше низкоуровневой сложности, одновременно позволяя пользователю сохранять контроль.

В мире агентов пользователь задает результат, а не действия, — система решает, как его достичь. Агент не только абстрагирует способы выполнения задачи, но и исполнителя. Пользователь задает начальные параметры и уходит в тень, а система сама работает. Роль пользователя сводится к контролю; без его вмешательства система по умолчанию активна.

По мере того как пользователи делегируют всё больше задач агентам, возникают новые риски: неясные входные данные могут привести к действиям агента на основе ошибочных предположений без ведома пользователя; сбои могут остаться незамеченными, без явных способов диагностики; одно одобрение может запустить многоступенчатый рабочий процесс, о котором пользователь не знает.

Криптография играет здесь ключевую роль. В её основе — минимизация слепого доверия. По мере передачи все большего количества решений программам, системы агентов требуют более строгого проектирования — нужно устанавливать четкие границы, повышать прозрачность и обеспечивать более сильные гарантии.

Для этого создаются новые криптографические инструменты. Например, делегирование в MetaMask, AgentKit и кошельки-агенты Coinbase, а также AgentCash от Merit Systems — это рамки делегирования по области, позволяющие пользователю задавать, какие операции агент может выполнять и какие — нет. Архитектура на базе намерений, как NEAR Intents (с 4 квартала 2024 года, с суммарным объемом сделок более 15 миллиардов долларов на децентрализованных биржах (DEX)), позволяет пользователю задавать ожидаемый результат — например, «перевести токены через мост и застейкать» — без указания конкретных способов реализации.

***

Искусственный интеллект снижает издержки масштабирования, но усложняет доверие. Криптовалюта может кардинально перестроить доверие в масштабах.

Инфраструктура интернета строится так, чтобы в ней участники могли напрямую участвовать в экономике. Вопрос в том, будет ли она спроектирована с максимальной прозрачностью, ответственностью и контролем пользователя или же на системах, изначально неподходящих для не-человеческих участников.