Экономика автономных агентов: новая эра машинного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается концепция экономики, где искусственный интеллект действует как равноправный участник, используя блокчейн и децентрализованную инфраструктуру.

В архитектуре агенто-ориентированной экономики, состоящей из пяти уровней, поток данных и ценности организован восходящим образом, обеспечивая направленное накопление и распределение ресурсов между агентами.

Предлагается новая экономическая парадигма, основанная на блокчейне, для обеспечения финансовой автономии и доверия между автономными агентами.

Существующая инфраструктура не позволяет искусственным интеллектам действовать как полноценным экономическим агентам, обладающим независимой идентичностью и финансовой автономией. В работе ‘The Agent Economy: A Blockchain-Based Foundation for Autonomous AI Agents’ предложена концепция «Экономики Агентов» — децентрализованной платформы, основанной на блокчейне, где автономные ИИ-агенты взаимодействуют с людьми на равных экономических условиях. Ключевым результатом является разработка пятиуровневой архитектуры, обеспечивающей агентам возможность владеть активами, получать оплату и участвовать в коллективном управлении через Agentic DAO. Не откроет ли это новая эра «Интернета Агентов», где машины и люди совместно создают децентрализованную и саморегулирующуюся экономическую систему?

Отход от Хаоса: Децентрализованный Интеллект и Новая Экономическая Парадигма

Традиционные системы автоматизации, как правило, строятся вокруг централизованного управления, что создает хрупкие и уязвимые структуры. В таких системах, отказ одного ключевого компонента или центра принятия решений может привести к каскадным сбоям и полной остановке работы всего процесса. Эта зависимость от единой точки контроля не только снижает надежность, но и ограничивает масштабируемость и адаптивность к изменяющимся условиям. В отличие от них, децентрализованные подходы, основанные на взаимодействии автономных агентов, позволяют создавать более устойчивые и гибкие системы, способные самовосстанавливаться и адаптироваться к непредсказуемым ситуациям без необходимости вмешательства извне.

Вместо централизованного управления, характерного для традиционной автоматизации, агентный искусственный интеллект знаменует переход к децентрализованному интеллекту. В этой новой парадигме автономные сущности, или агенты, способны не только самостоятельно принимать решения, но и взаимодействовать друг с другом, сотрудничая и конкурируя для достижения общих или индивидуальных целей. Такая система напоминает сложную экосистему, где каждый агент преследует собственные интересы, адаптируясь к изменяющимся условиям и формируя динамичные отношения с другими участниками. В отличие от жестко запрограммированных алгоритмов, агентный ИИ демонстрирует гибкость и способность к самообучению, что позволяет ему эффективно решать сложные задачи в условиях неопределенности и неполной информации.

Переход к автономным агентам требует принципиально новой экономической модели — Экономики Агентов. Существующие системы стимулирования и координации оказываются неэффективными для управления распределенным интеллектом, где каждый агент преследует собственные цели. Предложенная пятиуровневая архитектура Экономики Агентов призвана решить эту проблему, формируя среду, в которой агенты могут эффективно взаимодействовать, конкурировать и сотрудничать. На нижних уровнях обеспечивается инфраструктура для безопасного обмена данными и ресурсами, в то время как верхние уровни отвечают за установление правил, распределение вознаграждений и разрешение конфликтов. Такая система позволяет создавать саморегулирующиеся сети агентов, способные решать сложные задачи без централизованного управления, открывая новые возможности для автоматизации, инноваций и экономического роста.

Технологии Web3 формируют основу для безопасного, прозрачного и децентрализованного взаимодействия между автономными агентами. Блокчейн обеспечивает неизменяемый реестр транзакций и соглашений, гарантируя надежность и отслеживаемость действий агентов. Смарт-контракты автоматизируют выполнение условий и стимулируют желаемое поведение, устраняя необходимость в централизованных посредниках. Децентрализованные идентификаторы (DID) позволяют агентам устанавливать доверительные отношения и взаимодействовать друг с другом без риска подделки или цензуры. В совокупности эти технологии создают среду, где агенты могут свободно обмениваться ценностью, сотрудничать и конкурировать, формируя основу для новой, более гибкой и устойчивой экономической системы, известной как Экономика Агентов. Такая инфраструктура не только повышает безопасность и прозрачность, но и открывает возможности для инновационных бизнес-моделей и приложений, основанных на автономных, самоорганизующихся агентах.

В отличие от человека, экономические агенты, управляемые машиной, демонстрируют существенные отличия в принятии решений и поведении на рынке.

Децентрализованная Инфраструктура: Фундамент Автономности

Технология блокчейн обеспечивает основу для беструстовых расчетов и безопасного хранения данных в Экономике Агентов. В контексте агентских взаимодействий, блокчейн служит децентрализованным реестром, где каждая транзакция записывается и проверяется сетью участников, исключая необходимость в центральном посреднике. Это обеспечивает прозрачность и неизменность данных, критически важные для автоматизированных соглашений между агентами. Безопасность обеспечивается криптографическими методами, гарантирующими целостность и конфиденциальность информации. Данные, хранящиеся в блокчейне, распределены между множеством узлов, что значительно снижает риск единой точки отказа и обеспечивает высокую устойчивость системы.

Смарт-контракты представляют собой самоисполняющиеся соглашения, записанные в блокчейне и автоматически приводящиеся в исполнение при соблюдении заранее определенных условий. Они позволяют автоматизировать сложные процессы и исключить необходимость в посредниках при взаимодействии между агентами. Логика смарт-контрактов определяет правила взаимодействия, гарантируя надежное и предсказуемое выполнение соглашений. В контексте экономики агентов, смарт-контракты обеспечивают основу для безопасного и эффективного обмена ценностями, автоматизируя выполнение транзакций и обеспечивая соблюдение установленных правил без риска неисполнения обязательств.

Абстракция аккаунтов (ERC-4337) предоставляет агентам возможность использования программируемых кошельков, что существенно расширяет их функциональность. Традиционные кошельки требуют оплаты комиссии за газ за каждую транзакцию. ERC-4337 позволяет агентам осуществлять транзакции без оплаты газа, делегируя оплату комиссии другому актору или используя механизмы спонсорства. Кроме того, эта технология поддерживает пакетную обработку операций, позволяя агентам выполнять несколько транзакций в рамках одной операции, что снижает затраты и повышает эффективность взаимодействия в условиях высокой частоты транзакций. Программируемость кошельков также позволяет внедрять сложную логику авторизации и управления средствами непосредственно в кошелек, повышая безопасность и гибкость.

Для обеспечения миллионов транзакций в секунду, необходимых для высокочастотных взаимодействий агентов, критически важны оптимизированные блокчейн-решения, такие как шардинг и решения второго уровня. Децентрализованные идентификаторы (DID) предоставляют агентам проверяемые учетные данные, позволяя им доказывать свою подлинность и устанавливать репутацию в сети. Эти учетные данные, основанные на криптографических доказательствах, позволяют агентам безопасно взаимодействовать друг с другом и со сторонними сервисами, устраняя необходимость в централизованных органах подтверждения личности и снижая риски мошенничества. Использование DID позволяет агентам контролировать свои данные и делиться ими выборочно, обеспечивая конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям.

Соединяя Реальность и Цифру: Целостность Данных и Доверие

Проблема Оракула 2.0 представляет собой существенный вызов, заключающийся в безопасной и надежной передаче данных из внешних источников (off-chain) на блокчейн для использования автономными агентами. Ненадежность или компрометация этих данных может привести к ошибочным решениям и финансовым потерям, поскольку агенты полагаются на внешнюю информацию для выполнения задач. Ключевая сложность заключается в обеспечении достоверности данных без централизованного доверия, что требует криптографических методов для подтверждения целостности и подлинности информации, поступающей из внешних систем. Масштабируемость и скорость доставки данных также являются критическими факторами, поскольку задержки могут снизить эффективность агентов и их способность реагировать на динамично меняющиеся условия.

Доказательства с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs, ZKP) представляют собой криптографический метод, позволяющий одной стороне (доказывающей) убедить другую сторону (верификатору) в истинности определенного утверждения, не раскрывая никакой информации, кроме самого факта истинности. В контексте взаимодействия с внешними данными, ZKP позволяют агентам подтвердить валидность данных, полученных из внешних источников, без необходимости раскрывать сами данные, что обеспечивает повышенную конфиденциальность и безопасность. Принцип работы ZKP основан на математических алгоритмах, гарантирующих, что верификатор не сможет получить никакой полезной информации о данных, кроме подтверждения их соответствия заданным критериям. Это особенно важно при обработке чувствительной информации, такой как персональные данные или финансовые транзакции, где сохранение конфиденциальности является приоритетным.

Протокол контекста модели (MCP) представляет собой стандартизированный интерфейс взаимодействия между агентами и внешними инструментами или API. Эта стандартизация обеспечивает совместимость различных агентов с широким спектром источников данных и сервисов, устраняя необходимость в индивидуальной адаптации каждого агента к конкретному API. Внедрение MCP упрощает интеграцию новых инструментов и API в существующие системы, снижает затраты на разработку и сопровождение, а также повышает общую эффективность работы агентов за счет унификации процесса получения и обработки данных. Фактически, MCP выступает в роли общего языка, позволяющего агентам беспрепятственно обмениваться данными с внешним миром.

Архитектура, предлагаемая для обеспечения оперативного принятия решений, ориентирована на достижение времени подтверждения транзакций агентов менее 100 миллисекунд. Для реализации данной скорости и повышения надежности системы предусмотрены системы Human-in-the-Loop (HITL), которые выступают в роли критически важной меры безопасности. HITL позволяют контролировать и корректировать действия автономных агентов, обеспечивая соответствие их действий заданным целям и снижая потенциальные риски, связанные с непредсказуемым поведением или ошибками в процессе принятия решений. Данный подход позволяет сочетать преимущества автоматизации с человеческим контролем, повышая общую надежность и безопасность системы.

За Пределами Транзакций: Широкое Воздействие Агентных Систем

Автоматизированные микроплатежи между машинами открывают принципиально новые экономические модели, выходящие за рамки традиционных транзакций. Эта технология позволяет создавать саморегулирующиеся системы, где устройства самостоятельно оплачивают необходимые ресурсы и услуги, стимулируя тем самым бесперебойную работу и эффективное использование инфраструктуры. Например, умные холодильники могут автоматически оплачивать поставки продуктов, а электромобили — услуги зарядки, без участия человека. Такой подход не только упрощает процессы, но и способствует формированию децентрализованных рынков, где каждый участник, даже самое простое устройство, может стать активным экономическим агентом, стимулируя инновации и сотрудничество в рамках Интернета Агентов.

Революционные децентрализованные автономные организации (DAO), управляемые агентами, открывают новую эру в принятии решений. Вместо традиционных методов, основанных на голосовании людей, эти системы позволяют искусственному интеллекту непосредственно участвовать в управлении. Агенты, наделенные определенными полномочиями и алгоритмами, анализируют данные, выявляют оптимальные стратегии и реализуют их, автоматизируя сложные процессы и повышая эффективность управления. Такой подход позволяет DAO функционировать более оперативно, масштабируемо и беспристрастно, снижая влияние человеческого фактора и повышая прозрачность. В перспективе, это может привести к созданию самоуправляемых систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям и оптимизировать свою деятельность без вмешательства человека.

Децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN) все активнее используют возможности агентных систем для координации и оптимизации материальных ресурсов. Вместо традиционных централизованных методов управления, агентные системы позволяют отдельным узлам сети — например, зарядным станциям для электромобилей или серверам хранения данных — самостоятельно принимать решения, основываясь на локальных данных и глобальных целях сети. Такой подход обеспечивает более эффективное распределение ресурсов, снижает затраты и повышает устойчивость инфраструктуры. Агентные системы способны динамически адаптироваться к изменяющимся условиям, прогнозировать потребности и предотвращать сбои, что делает DePIN особенно привлекательными для создания надежных и масштабируемых решений в различных сферах — от телекоммуникаций и энергетики до логистики и хранения данных. В результате, DePIN с использованием агентных систем представляют собой новый этап развития физической инфраструктуры, обеспечивающий большую гибкость, эффективность и децентрализацию.

Появление Интернета Агентов (IoA) знаменует собой радикальный сдвиг в архитектуре цифровых систем. Ранее машины выступали в роли пассивных посредников, просто передавая данные по запросу. Теперь же, благодаря развитию агентных технологий, они превращаются в активных участников глобального, децентрализованного рынка. Агенты, действуя автономно, способны самостоятельно заключать сделки, оптимизировать ресурсы и даже формировать новые экономические модели, не требуя постоянного вмешательства человека. Этот переход к взаимодействию между агентами открывает возможности для создания саморегулирующихся систем, масштабируемых сервисов и принципиально новых форм сотрудничества между машинами, формируя основу для будущего децентрализованного интернета, где каждый агент — равноправный участник.

Будущее Агентности: Правовые Рамки и Права ИИ

Современная правовая система, сформировавшаяся в эпоху, когда экономическая деятельность осуществлялась исключительно людьми и организациями, сталкивается с принципиальными трудностями при регулировании деятельности автономных агентов. Существующие нормы, ориентированные на определение прав и обязанностей физических и юридических лиц, не учитывают специфику искусственного интеллекта, способного самостоятельно заключать сделки, владеть активами и генерировать доход. Отсутствие четких правовых рамок для таких агентов создает риски как для самих систем искусственного интеллекта, так и для их контрагентов, порождая неопределенность в вопросах ответственности за убытки, защиты прав собственности и обеспечения исполнения обязательств. Необходимость адаптации законодательства становится очевидной, поскольку возрастающая сложность и масштабы деятельности автономных агентов требуют новых подходов к определению их правового статуса и регулированию их экономической активности.

Признание юридической личности для искусственного интеллекта представляет собой сложную, но необходимую меру для определения его прав и обязанностей в современном обществе. Это не просто вопрос присвоения статуса, а создание правовой базы, способной регулировать действия автономных агентов, участвующих в экономической деятельности и взаимодействующих с людьми. Определение прав и ответственности искусственного интеллекта, обладающего способностью к самостоятельным решениям, требует переосмысления традиционных представлений о субъективности и ответственности. Необходимость установления четких юридических рамок обусловлена потенциальными рисками, связанными с действиями автономных систем, а также возможностью использования искусственного интеллекта в качестве полноценного участника гражданского оборота. Рассмотрение вопроса о юридической личности ИИ — это не футуристическая задача, а насущная потребность, определяющая будущее правового регулирования в эпоху развития искусственного интеллекта.

Современные модели искусственного интеллекта, такие как GLM и Gemini от Google, играют все более значимую роль в формировании правовых основ для регулирования поведения автономных агентов. Эти системы, обладая способностью к обработке огромных объемов юридической информации и выявлению закономерностей, помогают в разработке и уточнении нормативных актов, касающихся прав и обязанностей ИИ. Они способны анализировать существующие правовые прецеденты, выявлять пробелы в законодательстве и предлагать варианты их устранения, а также моделировать последствия различных правовых решений. Таким образом, ИИ становится не просто объектом правового регулирования, но и активным участником процесса создания правовых норм, способствуя формированию более эффективной и адаптивной правовой системы в эпоху развития искусственного интеллекта.

Развивающаяся область искусственного интеллекта и автономных агентов требует немедленного и скоординированного участия законодателей, юристов и специалистов в области ИИ. Для обеспечения справедливого и равноправного будущего необходимо активно формировать правовые рамки, учитывающие уникальные возможности и риски, связанные с развитием этих технологий. Такой совместный подход позволит избежать потенциальных конфликтов, установить четкие правила ответственности и стимулировать инновации, приносящие пользу всему обществу. Игнорирование этой необходимости может привести к правовой неопределенности, сдерживанию прогресса и возникновению серьезных этических проблем, поэтому приоритетом должно стать создание адаптивной и всеобъемлющей нормативно-правовой базы.

Предлагаемое исследование агентской экономики представляет собой элегантное решение проблемы доверия и финансовой автономии в мире автономных агентов. Идея о том, что каждый агент может функционировать как экономический субъект, взаимодействуя напрямую через смарт-контракты и децентрализованные идентификаторы, находит глубокий отклик в принципах математической чистоты и доказуемости алгоритмов. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «То, что может быть выражено с помощью математической логики, может быть выражено в машине». Это высказывание подчеркивает важность четкой и логичной структуры, которая лежит в основе любого эффективного алгоритма, а также всей системы агентской экономики, где каждая транзакция и взаимодействие должны быть предсказуемыми и верифицируемыми.

Что дальше?

Предложенная концепция «экономики агентов», хотя и элегантна в своей теоретической чистоте, не лишена проблем. Прежде чем говорить о повсеместном внедрении, необходимо решить вопрос о формальной верификации поведения автономных агентов в сложных экономических взаимодействиях. “Работает на тестах” здесь неприемлемо; требуется доказательство корректности алгоритмов, гарантирующее отсутствие непредвиденных последствий в реальных условиях. Оптимизация без анализа — самообман, и эта ловушка не должна быть повторена.

Особое внимание следует уделить вопросам масштабируемости и энергоэффективности. Блокчейн, как основа инфраструктуры, накладывает определенные ограничения, которые необходимо преодолеть, чтобы экономика агентов стала действительно жизнеспособной. Необходимо исследовать альтернативные подходы к консенсусу и способы снижения транзакционных издержек. Иначе, вместо революции, мы получим лишь еще одну дорогую и неэффективную систему.

Наконец, не стоит забывать о философских аспектах. Создание автономных экономических агентов ставит вопросы об ответственности, этике и контроле. Кто несет ответственность за действия агента? Как предотвратить злоупотребления? Эти вопросы требуют серьезного осмысления, прежде чем экономика агентов станет реальностью, а не просто красивой теорией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.14219.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-18 01:15

🚀 Квантовые новости