Tôi đã ngồi suy nghĩ về câu hỏi này một thời gian. Có một phiên bản của câu chuyện "tác nhân AI" chủ yếu chỉ là diễn xuất tự động - các hệ thống trông ấn tượng trong các buổi demo nhưng lại thất bại trong sản xuất vì cơ sở hạ tầng không thể hỗ trợ thực thi thực sự. Rồi có phiên bản quan trọng: các tác nhân có thể nghiên cứu, quyết định, thực thi và xác minh trong một vòng khép kín mà không cần con người phối hợp giữa các hệ thống.
Sự khác biệt có vẻ rõ ràng trong lý thuyết. Trong thực tế, hầu hết các khung tác nhân mà tôi đã xem xét trong năm rưỡi qua đều xử lý lớp lý luận khá tốt - và gặp vấn đề ở giai đoạn thực thi. Cụ thể là việc kết nối lý luận với hành động có thể xác minh trên chuỗi mà không cần thêm giả định tin cậy mới hoặc điểm can thiệp thủ công.
Đây là khoảng cách mà @OpenLedger đang cố gắng thu hẹp với OctoClaw.
Điều tôi thấy thú vị về mặt kỹ thuật trong cách tiếp cận này là sự thống nhất của bốn thành phần thường tồn tại tách biệt: nghiên cứu, thực thi, tạo ra, và điều phối. Trong hầu hết các kiến trúc tác nhân, những điều này được xử lý bởi các mô-đun khác nhau với các giao diện và chế độ lỗi khác nhau. OctoClaw tự định vị mình như một môi trường duy nhất nơi tất cả bốn điều này diễn ra cùng nhau, trên blockchain, theo thời gian thực.
Phần "on-chain" là rất quan trọng. Khi việc thực thi được ghi lại trên blockchain, khả năng xác minh trở thành một thuộc tính mặc định. Mọi quyết định mà một tác nhân đưa ra, mọi giao dịch mà nó định tuyến, mọi quy trình mà nó kích hoạt — những điều này trở thành các sự kiện có thể kiểm toán. Đó là một mô hình tin cậy hoàn toàn khác so với việc chạy các tác nhân trên hạ tầng đám mây, nơi bạn phải phụ thuộc vào nhà điều hành để cho bạn biết chuyện gì đã xảy ra.
Tôi đã dành một chút thời gian vào đầu năm 2024 để xem xét việc triển khai tác nhân tự động trong các bối cảnh DeFi tổ chức, và điểm ma sát luôn quay trở lại với khả năng kiểm toán. Không phải hiệu suất. Không phải chi phí. Khả năng kiểm toán. Các đội tuân thủ và các nhà quản lý ngân quỹ không hỏi "nó có thể thực thi nhanh hơn không?" Họ hỏi "tôi có thể chứng minh nó đã làm gì và tại sao?" Hầu hết các khung tác nhân vào thời điểm đó không thể trả lời rõ ràng điều đó.
Kiến trúc của OpenLedger coi đây là một vấn đề cơ sở hạ tầng cốt lõi hơn là một phần bổ sung báo cáo. Lớp phân bổ — theo dõi mọi đầu ra quay trở lại mô hình đã tạo ra nó, dữ liệu mà nó đã được huấn luyện và người đóng góp đã cung cấp dữ liệu đó — mở rộng một cách tự nhiên vào quy trình làm việc của tác nhân. Khi một tác nhân thực thi, việc thực thi chính trở thành một phần của chuỗi đầu ra có thể phân bổ.
Sự lựa chọn thiết kế đó có những tác động vượt xa sự minh bạch. Nếu mọi suy luận và mọi thực thi đều gắn liền với các người đóng góp và nguồn dữ liệu cụ thể, bạn tạo ra một nền tảng cho sự căn chỉnh động lực bền vững. Những người đã xây dựng các mô hình cung cấp sức mạnh cho các tác nhân sẽ nhận được thù lao mỗi khi những tác nhân đó thực hiện công việc. Đó là một mô hình kinh tế khác với hầu hết cơ sở hạ tầng AI ngày nay.
Các phần mà tôi muốn hiểu rõ hơn là xung quanh việc xử lý lỗi. Thực thi trên blockchain là minh bạch, nhưng nó cũng là cuối cùng. Điều gì xảy ra khi một tác nhân đưa ra quyết định sai — định tuyến một giao dịch không tối ưu, kích hoạt một quy trình quá sớm? Tính không thể đảo ngược của các hành động trên blockchain là một rào cản thực sự mà các hệ thống hoạt động trong môi trường tài chính cần phải xử lý cẩn thận.
OctoClaw vẫn còn sớm. Kiến trúc nhìn có vẻ vững chắc trên giấy, và hướng đi giải quyết một khoảng trống cấu trúc thực sự trong tự động hóa trên blockchain. Liệu việc triển khai có đứng vững dưới điều kiện đối kháng hay không vẫn là câu hỏi mở.#BinanceSquare
Đáng để theo dõi chặt chẽ.
$OPEN @OpenLedger #OpenLedger $BTC $ETH
