In letzter Zeit habe ich mich dabei ertappt, wie ich auf den „erfolgreichen“ Lauf eines Agenten starrte und mich trotzdem unwohl fühlte. Die Aktion fand statt, die Transaktion landete, und doch ist mein Vertrauen wackelig, weil ich den Kontext, der zu der Entscheidung führte, nicht wiedergeben kann. Früher dachte ich, das bedeutete, dass ich bessere Eingabeaufforderungen oder sauberere Protokolle benötigte. Jetzt vermute ich, dass das eigentliche Problem strukturell ist: Wir fordern Systeme auf, in der Welt zu handeln, ohne ihnen die grundlegende Unterstützung zu geben, um sich zu erinnern, zu erklären und innerhalb der Grenzen zu bleiben.
Ich bemerke, wie schnell das Gespräch zu Blockchains abdriftet, als ob „on-chain“ automatisch vertrauenswürdig bedeutet. Heutzutage, wenn ich „AI on-chain“ höre, bin ich weniger an Demos interessiert und mehr daran, ob die langweiligen Teile behandelt werden: stabiler Kontext, nachverfolgbare Entscheidungen, sichere Ausführung und wo die Ergebnisse landen. Ein Bericht über Vanar stellte diese Unterstützung in einen einfachen Rahmen: vier Primitiven, die jede Chain benötigt, wenn sie ernsthafte Agenten beherbergen will – Gedächtnis, Logik, Automatisierung und Abwicklung. Wenn auch nur eines der vier fehlt, verlässt sich der Agent auf Off-Chain-Patches, die den Moment brechen, in dem du skalierst.
Gedächtnis kommt zuerst, aber nicht im Sinne von „ein Protokoll speichern“. Agenten benötigen Bedeutung, die Neustarts, Werkzeugaufrufe und Dateiformate übersteht, andernfalls verschwenden sie Zeit mit der Wiederholung von Arbeiten und machen weiterhin neue Fehler, die wie alte aussehen. Der schwierige Teil ist nicht die Speicherung; es ist, die Form der Informationen intakt zu halten, während sie sich über Werkzeuge und Zeit bewegt. Vanars Neutron beschreibt „Seeds“, die Daten in verifizierbare, abfragbare Objekte komprimieren und umstrukturieren, mit dem Ziel, den Kontext portabel und überprüfbar zu machen.
Das Denken ist die zweite primitive, und hier bildet oder bricht sich das Vertrauen. Wenn ein Agent mit Geldern, Berechtigungen oder Compliance-Prüfungen umgehen soll, reicht „vertrau mir“ nicht aus; ich möchte eine Spur, die ich überprüfen kann. Ich finde es hilfreich, das Denken hier als mehr als ein Modell „denken“ zu betrachten. Es ist die Fähigkeit zu zeigen, welche Eingaben verwendet wurden, welche Einschränkungen angewendet wurden und warum ein Zweig anstelle eines anderen gewählt wurde. Vanar positioniert Kayon als eine Schicht, die Logik über gespeicherten Kontext suchen und anwenden kann, wobei Ausgaben als erklärbar und manchmal verifizierbar on-chain gerahmt werden.
Automatisierung ist die dritte primitive, bei der Wert und Risiko zusammen auftreten. Der Zweck von Agenten ist, dass sie Arbeit über die Zeit tragen können - Bedingungen überprüfen, Schritte unternehmen, sich von Pannen erholen und nachverfolgen - doch das ist auch der Ort, an dem kleine Fehler zu wiederkehrenden werden, insbesondere wenn Agenten andere Agenten auslösen. Was mich überrascht, ist, wie schnell ein harmloser Sonderfall zu einem sich wiederholenden Muster wird, sobald er in einen Zeitplaner integriert ist. Daher kann „Automatisierung“ nicht nur Auslöser bedeuten; sie muss auch Schutzmaßnahmen, Wiederholungen, die nicht spiralförmig werden, und klare Grenzen dessen, was der Agent tun darf, einschließen. In Vanars Stack stehen Axon und Flows über Gedächtnis und Denken als Automatisierungs- und Anwendungsschichten, was im Grunde bedeutet: Fügen Sie die Orchestrierung nicht am Ende hinzu und hoffen Sie, dass sie sich verhält.
Abrechnung ist die vierte primitive, und sie ist der ruhige Anker unter allem. Ohne eine native Möglichkeit, Wert zu bewegen und Ergebnisse zu finalisieren, ist ein Agent gezwungen, Vorschläge zu machen und an Skripte weiterzugeben, wo die Verantwortung unklar wird. Abrechnung ist der Punkt, an dem das System aufhört zu debattieren und beginnt, sich zu verpflichten. Es ist auch der Ort, an dem Streitigkeiten real werden - denn die Endgültigkeit zwingt Sie dazu, sich um Autorisierung, Replay-Schutz und was als Quelle der Wahrheit zählt, wenn etwas schiefgeht, zu kümmern.
Das erhält jetzt Aufmerksamkeit, weil die Infrastruktur rund um Agenten endlich standardisiert wird, was die Ambitionen vergrößert und Misserfolge teurer macht. Wenn mehr Systeme gemeinsame Möglichkeiten zur Verbindung von Modellen mit Werkzeugen und Daten übernehmen, wird es einfacher, Agenten zu bauen, die fähig erscheinen - aber auch einfacher für sie, mit fehlgeleiteter Zuversicht zu handeln. Persistentes Gedächtnis ändert auch die Sicherheitsgeschichte; sobald ein Agent den Zustand vorwärts tragen kann, müssen Sie sich Sorgen darüber machen, was er lernt, was er speichert und ob dieses Gedächtnis im Laufe der Zeit vergiftet werden kann.
Wenn ich durch diese Linse auf eine Kette schaue, interessiere ich mich weniger für Slogans und mehr dafür, welche der vier Primitiven heute real sind. Wenn das Gedächtnis oberflächlich ist, das Denken undurchsichtig, die Automatisierung brüchig oder die Abrechnung extern ist, können Sie dennoch etwas Beeindruckendes versenden - aber Sie bauen nicht wirklich einen Ort, an dem Agenten vertrauenswürdig arbeiten können. Und für mich ist das der Unterschied zwischen einer cleveren Demo und einem System, das unter Druck standhalten kann.
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