Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет верифицировать вклад каждого участника в децентрализованных системах с минимальными затратами, используя мощь нулевого знания и теорию игр.
Представлен DAO-Agent — гибридный фреймворк, использующий доказательства с нулевым разглашением и значения Шепли для масштабируемой верификации в многоагентных системах.
Несмотря на растущий интерес к децентрализованным системам мультиагентного взаимодействия, обеспечение прозрачного учета вклада и справедливого распределения вознаграждений в условиях недоверия представляет собой сложную задачу. В данной работе, ‘DAO-Agent: Zero Knowledge-Verified Incentives for Decentralized Multi-Agent Coordination’, предложен инновационный фреймворк, использующий доказательства с нулевым разглашением и значения Шепли для достижения масштабируемой и экономичной верификации вклада агентов на основе гибридной ончейн/оффчейн архитектуры. Предложенное решение позволяет снизить затраты на верификацию до 99.9
Трудности Децентрализованной Координации
Традиционные централизованные системы, несмотря на свою кажущуюся эффективность, сталкиваются с фундаментальными проблемами доверия и безопасности. Отсутствие прозрачности в процессах принятия решений и управления данными создает благоприятную почву для злоупотреблений и ошибок. Более того, концентрация власти и ресурсов в едином центре делает такие системы уязвимыми к сбоям и атакам — выход из строя центрального узла парализует всю систему. Эта зависимость от единой точки отказа представляет собой серьезную угрозу для стабильности и надежности, особенно в критически важных инфраструктурах, где последствия сбоев могут быть катастрофическими. Поэтому поиск альтернативных моделей, обеспечивающих децентрализацию и устойчивость к отказам, становится все более актуальной задачей.
Децентрализованные автономные организации (DAO) представляются перспективным решением для проблем, связанных с традиционными централизованными системами, однако их эффективное функционирование требует разработки надёжных механизмов координации. В отличие от иерархических структур, где решения принимаются сверху вниз, DAO полагаются на коллективное принятие решений, что неизбежно порождает сложности в достижении консенсуса и реализации согласованных действий. Для обеспечения слаженной работы необходимо преодолеть вызовы, связанные с организацией взаимодействия между участниками, распределением задач и ресурсов, а также поддержанием прозрачности и подотчётности в условиях отсутствия центрального органа управления. Разработка и внедрение эффективных протоколов координации, учитывающих специфику децентрализованной среды, является ключевым фактором успеха для DAO, стремящихся к достижению своих целей и устойчивому развитию.
Существующие подходы к системам мультиагентов, разработанные для координации действий множества независимых сущностей, часто оказываются недостаточно эффективными и масштабируемыми для решения задач, возникающих в сложных Децентрализованных Автономных Организациях (DAO). Традиционные алгоритмы консенсуса и координации, такие как протоколы, основанные на обмене сообщениями, испытывают трудности при обработке большого количества агентов и транзакций, что приводит к задержкам и высоким вычислительным затратам. Более того, эти системы часто не учитывают специфические требования DAO, такие как необходимость прозрачности, устойчивости к цензуре и справедливого распределения вознаграждений. В результате, масштабирование DAO до размера, необходимого для решения глобальных задач, требует разработки принципиально новых подходов к координации, способных эффективно использовать преимущества децентрализации и обеспечивать высокую производительность даже в условиях сложной и динамичной среды.
В децентрализованных средах, таких как DAO, справедливое распределение вклада и обеспечение подотчетности представляют собой сложную задачу. Отсутствие центрального органа управления требует новых механизмов, позволяющих точно оценивать вклад каждого участника и привязывать его к получаемому вознаграждению. Проблема усугубляется сложностью оценки нематериальных вкладов, таких как идеи, координация или социальная работа. Разработка эффективных систем репутации и механизмов голосования, способных учитывать различные типы вклада и предотвращать злоупотребления, является ключевым фактором для устойчивого развития и успеха децентрализованных организаций. Без надежных механизмов подотчетности и справедливого распределения вознаграждений, DAO рискуют столкнуться с проблемами мотивации, снижением качества работы и даже полным распадом.
DAO-Agent: Рамки для Децентрализованного Интеллекта
Фреймворк DAO-Agent объединяет технологию блокчейн с доказательствами с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) и концепцией значений Шэпли (Shapley Value). Интеграция блокчейна обеспечивает прозрачность и неизменяемость данных о взаимодействиях между агентами. ZKP позволяют агентам подтверждать достоверность своих вкладов без раскрытия конфиденциальной информации о самих вкладах. Значения Шэпли, в свою очередь, служат для справедливого распределения вознаграждения между агентами, основываясь на их вкладе в общий результат. Данный подход позволяет точно оценить вклад каждого агента, даже в сложных сценариях, и стимулировать эффективное сотрудничество внутри децентрализованной автономной организации (DAO).
Комбинация блокчейн-технологий, доказательств с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) и концепции ценности Шейпли обеспечивает безопасную, верифицируемую и справедливую координацию между множеством агентов в рамках децентрализованной автономной организации (DAO). ZKP позволяют агентам доказывать корректность своих действий и данных, не раскрывая их содержание, что повышает конфиденциальность и безопасность. Использование ценности Шейпли позволяет точно оценить вклад каждого агента в общий результат, обеспечивая справедливое распределение вознаграждений и стимулов для участия. Такая архитектура гарантирует, что координация происходит прозрачно и без возможности манипуляций, что критически важно для доверия и эффективности DAO.
В рамках DAO-Agent, принцип Шейпли (Shapley Value) используется для справедливого распределения вклада каждого агента в общую ценность, создаваемую децентрализованной организацией. Этот подход, основанный на теории кооперативных игр, позволяет точно оценить маржинальный вклад каждого участника, учитывая все возможные коалиции. Распределение вознаграждений пропорционально этому вкладу, что стимулирует активное участие и способствует сотрудничеству между агентами. \phi_i(V) = \sum_{S \subset eq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N| - |S| - 1)!}{|N|!} v(S \cup \{i\}) , где \phi_i(V) — вклад агента i, N — общее количество агентов, а v(S) — ценность коалиции S. Такой механизм обеспечивает объективность и прозрачность в оценке вклада, что критически важно для поддержания доверия и эффективной работы DAO.
Архитектура DAO-Agent построена на гибридном подходе, сочетающем ончейн и оффчейн вычисления, для оптимизации эффективности и снижения затрат на транзакции. Большая часть вычислительных задач, включая обработку данных и расчет вкладов, выполняется вне основной цепи (оффчейн), а результаты, подтвержденные с помощью криптографических доказательств, записываются в блокчейн (ончейн). Такой подход позволяет существенно снизить потребление газа: в сравнении с полностью ончейн реализацией, использующей 10 агентов, достигается снижение затрат на газ до 99.9
В рамках данной архитектуры используется рекурсивный состав доказательств (Recursive Proof Composition) для снижения затрат на верификацию в сети. Эта техника предполагает вложение доказательств STARK внутрь доказательств Groth16. Доказательства STARK, известные своей эффективностью при генерации, генерируются для выполнения сложных вычислений. Затем, для обеспечения совместимости с существующей инфраструктурой и снижения затрат на верификацию, эти доказательства STARK вкладываются в доказательства Groth16, которые более эффективно верифицируются в сети Ethereum. Такой подход позволяет уменьшить объем данных, необходимых для верификации, и оптимизировать использование газа, что делает процесс масштабируемым и экономичным. Для снижения нагрузки на блокчейн и оптимизации стоимости транзакций, сложные вычислительные задачи выполняются вне сети (off-chain). Результаты этих вычислений, а также доказательства их корректности, формируются с использованием доказательств с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP). Эти доказательства, компактные по размеру, загружаются в блокчейн для верификации. Такой подход позволяет подтвердить достоверность вычислений, не раскрывая сами данные, и значительно уменьшает потребление ресурсов сети, поскольку верификация ZKP требует значительно меньше вычислительных затрат, чем повторное выполнение исходных вычислений. Для обеспечения проверяемого хранения и извлечения данных используется криптографическое подтверждение (Commitment), безопасность которого обеспечивается децентрализованной системой хранения IPFS. Данный подход позволяет зафиксировать состояние данных в определенный момент времени и предоставить криптографическое доказательство этого состояния. Использование IPFS гарантирует неизменность данных, поскольку любой запрос к данным возвращает именно зафиксированное состояние, что подтверждается криптографической подписью. Это позволяет сторонним лицам независимо проверять целостность данных, убеждаясь, что они не были изменены или подделаны после фиксации. Для повышения эффективности верификации используется пакетная обработка доказательств (Proof Batching), объединяющая несколько доказательств в единый пакет для упрощенной проверки. Это позволяет достичь постоянной стоимости верификации на блокчейне в 27 000 единиц газа, независимо от количества агентов, и обеспечивает стабильное время верификации в 0.36 секунды. Такая оптимизация существенно снижает вычислительные затраты и повышает масштабируемость системы, позволяя обрабатывать большое количество транзакций без увеличения стоимости и времени верификации. Развертывание решений второго уровня значительно снижает транзакционные издержки и повышает масштабируемость системы DAO-Agent, что делает её применимой для масштабных приложений. Традиционно, высокая стоимость операций в блокчейне препятствовала широкому внедрению децентрализованных автономных организаций (DAO) и сложных систем координации агентов. Однако, за счет переноса части вычислений и транзакций на второй уровень, DAO-Agent эффективно обходит эти ограничения, обеспечивая более быстрые и экономичные операции. Это позволяет системе поддерживать взаимодействие большого количества агентов и обрабатывать значительные объемы данных без существенного увеличения стоимости, открывая возможности для создания сложных децентрализованных приложений, ранее невозможных из-за экономических ограничений. Для эффективной координации в сложных децентрализованных системах, где точное вычисление вклада каждого агента является критически важным, применяется метод Монте-Карло для аппроксимации значений Шепли. Этот подход позволяет оценивать вклад каждого агента в общий результат, даже при большом количестве участников и сложных взаимодействиях, избегая вычислительных затрат, связанных с полным перебором всех возможных коалиций. Вместо этого, метод Монте-Карло генерирует случайные подмножества агентов, позволяя оценить средний вклад каждого агента в эти подмножества. Такой подход обеспечивает практичную и масштабируемую альтернативу точным, но ресурсоемким вычислениям, что особенно важно для применения в децентрализованных автономных организациях (DAO), где количество агентов может быть значительным и постоянно меняться. \phi_i(v) = \sum_{S \subset eq N \setminus \{i\}} \frac{|S|! ( |N| - |S| - 1)!}{|N|!} v(S \cup \{i\}) — эта формула демонстрирует основу вычисления значений Шепли, а метод Монте-Карло предоставляет эффективный способ его аппроксимации в сложных сценариях. Предлагаемый фреймворк выходит за рамки классических многоагентных систем, открывая возможности для создания автономных многоагентных систем на базе больших языковых моделей (LLM) внутри децентрализованных автономных организаций (DAO). Вместо традиционных, заранее запрограммированных агентов, система позволяет развертывать интеллектуальных агентов, способных к обучению, адаптации и самостоятельному принятию решений благодаря использованию LLM. Это обеспечивает принципиально новый уровень гибкости и сложности в координации действий внутри DAO, позволяя решать задачи, требующие креативности, анализа и прогнозирования. Подобный подход позволяет не просто автоматизировать рутинные процессы, но и создавать самообучающиеся, самооптимизирующиеся системы управления, расширяющие возможности DAO и повышающие их эффективность. Решение ключевых проблем децентрализованной координации, реализованное в DAO-Agent, открывает новые возможности для развития децентрализованных автономных организаций и способствует формированию более справедливой и эффективной модели будущего. Эта система демонстрирует впечатляющую масштабируемость, сохраняя размер доказательства в пределах от 1417 до 1802 байт даже при увеличении числа агентов, что критически важно для практического применения в сложных сценариях. Такая эффективность позволяет DAO-Agent успешно функционировать в условиях ограниченных ресурсов и высокой нагрузки, обеспечивая надежную и прозрачную координацию действий множества участников, что ранее представляло собой значительную технологическую проблему. Предложенная работа демонстрирует стремление к упрощению сложного взаимодействия в многоагентных системах. Авторы предлагают элегантный механизм, использующий доказательства с нулевым разглашением и значения Шепли для верификации вклада каждого агента. Этот подход позволяет обойти ограничения масштабируемости, свойственные традиционным блокчейн-решениям. Как однажды заметил Марвин Мински: «Лучший способ понять — это создать». Действительно, DAO-Agent не просто описывает проблему, но и предлагает конкретное, функциональное решение, которое, как ожидается, упростит координацию и повысит эффективность децентрализованных автономных организаций. Ясность — это минимальная форма любви, и в данном случае, ясность достигается за счет минимизации вычислительных затрат и максимальной прозрачности верификации. Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность децентрализованных систем, скорее указывает на глубину проблемы, чем предлагает окончательное решение. Использование доказательств с нулевым разглашением и ценности Шэпли, безусловно, представляет собой элегантный ход, позволяющий снизить вычислительную нагрузку на блокчейн. Однако, фундаментальный вопрос справедливого распределения в многоагентных системах остаётся открытым. Речь идёт не только о математической точности вычислений, но и о том, что само определение «ценности» в контексте коллективного труда — это всегда конструкт, подверженный субъективным оценкам. Будущие исследования должны сосредоточиться на преодолении этой неявно подразумеваемой субъективности. Стоит исследовать гибридные модели, сочетающие формальные методы с механизмами репутации и социального выбора. Необходимо также учитывать экономические стимулы, которые могут побудить агентов к кооперативному поведению, даже в отсутствие идеальной метрики вклада. Ведь часто, простота и понятность правил важнее, чем их математическая изощрённость. В конечном итоге, успех подобных систем будет определяться не столько техническими инновациями, сколько способностью создать действительно справедливую и устойчивую модель взаимодействия между агентами. А это, как известно, задача куда более сложная, чем любая математическая головоломка. Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20973.pdf Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/ 2025-12-27 08:45
Оптимизация Верификации с Использованием Продвинутой Криптографии
Масштабирование Децентрализованных Систем: Layer-2 и За Его Пределами
Что дальше?
Смотрите также: