В рамках инициативы Ripple University Blockchain Research Initiative (UBRI) продемонстрировали, как академические исследования напрямую интегрируются в реестр XRP (XRPL), позиционируя сеть как естественную среду для агентского ИИ.
В одном из выпусков подкаста UBRI «Всё о блокчейне» ведущая Лорен Веймут и профессор Ян Лю из Наньянского технологического университета подробно рассказали о программируемом многоуровневом исполнительном уровне, который подключается к транзакциям и расчётным системам XRPL, позволяя агентам, выполняющим конкретные задачи (торговым ботам, исследовательским инструментам, IoT-сервисам), работать на общей, поддающейся проверке инфраструктуре.
Ripple и NTU создают уровень ИИ для реестра XRP
В анонсе эпизода в X компания RippleX написала: «ИИ и блокчейн — будущее безопасных приложений, экономящих время. В последнем выпуске подкаста „Всё о блокчейне“ профессор Ян Лю из Наньянского технологического университета (@NTUsg) рассказывает, как ИИ может усовершенствовать реестр XRP Ledger: более умное обнаружение мошенничества, более точный анализ, новые формы интеллектуальных возможностей в сети».
Интеграция ИИ и блокчейна
Лорен Веймут описала работу непосредственно в контексте XRPL, отметив, что исследователи UBRI использовали Apex для «глубокого погружения в улучшения на уровне протокола, повышения безопасности и вариантов использования, способствующих стратегическому развитию реестра XRP». Она сказала, что исследовательский поисковый инструмент Ripple UBRI на сайте xrpledgercommons.org «будет перенесён в качестве флагманского приложения-агента с промежуточным программным обеспечением, которое они создали», подчеркнув, что стек агентов вплетается в реестр, а не остаётся в качестве дополнительного слоя удобства вне цепочки.
Цель, по её словам, — показать, «как академические исследования и разработки становятся инновациями производственного уровня» в самом реестре.
Профессор Ян Лю проследил происхождение проекта от фокуса его лаборатории на кибербезопасности до блокчейна, обусловленного реальностью, что «безопасность становится своего рода задачей номер один», как только ценность перемещается в сеть.
Проблемы и решения
Ранние попытки использовать большие языковые модели для проверки смарт-контрактов столкнулись со структурной проблемой: «Вы меняете один символ, вы можете превратить нормальную программу в уязвимую программу и наоборот. Но языковая модель — это вероятностная модель. Они не могут уловить крошечную разницу».
Этот разрыв между синтаксисом кода и поведением во время выполнения подтолкнул команду к созданию агентского ИИ — систем, имитирующих рабочие процессы экспертов-аудиторов и злоумышленников и которые могут быть развёрнуты в качестве сервисов в реестре.
«Мы действительно пытаемся оцифровать знания и мышление хакеров в области безопасности и преобразовать их в мозг агента», — сказал Лю. В тестах с одним контрактом агенты «генерировали уязвимости нулевого дня», а в некоторых случаях результаты были «такими же, как у нашего штатного аудитора безопасности».
Для XRPL это означает, что сеть может размещать агентов, методы и результаты которых отслеживаются через расчёты в сети и общие рельсы, повышая подотчётность автоматизации, которая влияет на ценность.
Что ожидать дальше
Веймут рассказала о пути к производству программного обеспечения, ориентированного на XRPL, и ответ Лю вернулся к дисциплинированным циклам выпуска, которые важны для работающего реестра: «хорошо определённые… API и документация, плюс тщательное тестирование этой интеграции».
Он добавил, что его группа использует агентов для разработки программного обеспечения: «агент требований, агент-архитектор, агент-кодер, агент-тестировщик» — для укрепления промежуточного программного обеспечения, которое находится между логикой агента и примитивами XRPL.
Осторожные замечания о рисках ИИ
Лю подчеркнул, что интеграция с платформой XRP выполняет две функции. Во-первых, она даёт ИИ-агентам прямой доступ к платежам и расчётам. Во-вторых, прозрачность XRPL превращает внедрение ИИ в наблюдаемый процесс.
Лю предупредил, что безопасность ИИ — это не только предотвращение взломов и мошенничества, но и обеспечение того, чтобы агенты, стремящиеся к достижению целей, не проявляли непреднамеренного поведения.
В будущем Лю изложил дорожную карту для уровня агентов, в центре которой находится XRPL. Приоритетом является внедрение: «люди будут внедрять… мы можем создать больше агентов и больше, э-э, полезных агентов в цепочке и добиться их широкого внедрения».
Исследовательская программа сосредоточена на реализуемых когнитивных возможностях — «абстракция» и «память» занимают видное место — которых сегодня не хватает языковым моделям, но которые потребуются агентам, работающим с механизмом транзакций в сети.
«Нам нужны специальные возможности абстракции… и идеи о памяти», — сказал он, включая механизмы для перемещения информации из краткосрочных буферов в «долгосрочную… семантическую память», чтобы агенты, взаимодействующие с XRPL, могли рассуждать о состоянии и истории, а не реагировать без состояния.
Для Ripple и NTU этот путь уже привёл к созданию суперструктуры ИИ-агентов в реестре XRP. От академической статьи до работающего промежуточного программного обеспечения «менее чем за год», как отметила Веймут, усилия направлены на то, чтобы разработчики могли развёртывать агентов, которые совершают транзакции в XRP, наследуют общие протоколы безопасности и расчётов и оставляют прозрачный след в сети.
Будь то под брендом «наделение реестра „мозгом“ ИИ» или просто обеспечение того, чтобы автоматизация была проверяемой по умолчанию, направление ясно: ИИ-агенты не просто интегрируются с реестром XRP — они учатся на нём работать.
Не является инвестиционной рекомендацией.