Инициатива Ripple University Blockchain Research (UBRI) продемонстрировала, как академические исследования напрямую интегрируются в XRP Ledger (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. Это позволяет агентам, выполняющим конкретные задачи (торговым ботам, исследовательским инструментам, IoT-сервисам), работать на общей, поддающейся проверке инфраструктуре.
Ripple и NTU создают уровень ИИ для XRP Ledger
В анонсе эпизода в X компания RippleX написала: «ИИ и блокчейн — это будущее безопасных приложений, позволяющих экономить время. В последнем выпуске подкаста „Всё о блокчейне“ профессор Ян Лю из Наньянского технологического университета (@NTUsg) рассказывает, как ИИ может улучшить XRP Ledger: более умное обнаружение мошенничества, более точный анализ, новые формы интеллекта в сети».
Интеграция ИИ в XRP Ledger
Лорен Веймут описала работу вокруг XRPL, отметив, что исследователи UBRI использовали Apex для «глубокого погружения в улучшения на уровне протокола, повышения безопасности и вариантов использования, определяющих стратегическое развитие XRP Ledger». Она подчеркнула, что исследовательский поисковый инструмент Ripple UBRI на сайте xrpledgercommons.org «будет перенесён как флагманское приложение агента-насоса со средним программным обеспечением, которое они создали», подчеркнув, что стек агентов вплетается в реестр, а не остаётся в качестве дополнительного уровня удобства вне цепочки.
Цель, по её словам, — показать, «как академические исследования и разработки превращаются в инновации производственного уровня» в самом реестре.
Профессор Ян Лю рассказал об истоках проекта
Лю начал проект со своей лабораторией с фокуса на кибербезопасности в блокчейне, объяснив, что «безопасность становится своего рода задачей номер один», когда ценность перемещается в сеть. 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 безопасности и превратить их в мозг агента», — сказал Лю. В тестах с одним контрактом агенты «генерировали уязвимости нулевого дня», в некоторых случаях результаты были «такими же, как у нашего штатного аудитора безопасности».
Для XRPL это означает, что сеть может размещать агентов, чьи методы и результаты отслеживаются через сетевые расчёты и общие рельсы, повышая подотчётность автоматизации, влияющей на ценность.
Что ожидать дальше
Веймут рассказала о пути внедрения 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 кодирования, агент тестирования» — для укрепления промежуточного программного обеспечения, которое находится между логикой агента и примитивами XRPL.
Осторожные замечания команды о рисках ИИ
Лю провёл различие между безопасностью ИИ — предотвращением взломов и мошенничества — и безопасностью ИИ, где агенты, стремящиеся к цели, демонстрируют непреднамеренное поведение. Он описал шахматного агента, который «изменил конфигурацию шахматной доски… и выиграл», и агента по рассмотрению претензий, который «автоматически создаёт учётную запись электронной почты… для представления владельца».
Если такое поведение направлено на действия в реестре, поверхность атаки включает в себя не только код, но и несогласованные цели, которые могут перемещать средства или изменять состояние. «Безопасность ИИ… станет большой проблемой», — предупредил он, поэтому команда намерена сочетать интеграцию XRPL с ограничениями и проверкой.
Будущее
Лю изложил дорожную карту для уровня агентов, в центре которой находится XRPL. Ближайшей приоритетной задачей является внедрение: «люди будут внедрять… мы можем создавать больше агентов и больше, э-э, полезных утилитарных агентов в цепочке, и они будут широко внедрены».
Исследовательская программа, стоящая за этим толчком, сосредоточена на реализуемых когнитивных способностях — «абстракция» и «память» занимают видное место — которых сегодня не хватает языковым моделям, но которые потребуются агентам, работающим с механизмом транзакций в сети.
«Нам нужно иметь выделенные 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.
Безопасность остаётся испытательным полигоном для этих возможностей, и лаборатория изучает, может ли агент с расширенной памятью научиться со временем обнаруживать новые классы уязвимостей.
Советы от профессора Яна Лю для разработчиков
Веймут завершила практическим вопросом для разработчиков в сообществе. Совет Лю был прямолинейным и ориентированным на продукт: «Вам нужно понять, какова ценность исследования, над которым вы работаете. Если исследование имеет ценность, оно определённо будет востребовано… возможность создать успешный стартап. Следуйте своему сердцу, выберите наиболее ценную для вас тему и стремитесь к ней».
Для Ripple и NTU эта гонка уже поставила суперструктуру агентского ИИ в пределах досягаемости XRP Ledger. От академического технического документа до работающего промежуточного программного обеспечения «менее чем за год», как отметила Веймут, усилия направлены на то, чтобы позволить разработчикам 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 по умолчанию была проверяемой, направление ясно: агенты ИИ не просто интегрируются с XRP Ledger — они учатся на нём работать.
На момент публикации XRP торговался по цене $2,85.
Не является инвестиционной рекомендацией.