Инициатива Ripple University Blockchain Research (UBRI) продемонстрировала, как академические исследования напрямую внедряются 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 проверяемой инфраструктуре.
Ripple и NTU создают уровень ИИ для реестра XRP
RippleX анонсировал выпуск подкаста в социальной сети X: «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: более умное обнаружение мошенничества, более точный анализ, новые формы интеллектуальных возможностей в сети».
Внедрение ИИ в блокчейн
Веймут описала работу, сосредоточив внимание на XRPL, отметив, что исследователи UBRI использовали Apex для «глубокого погружения в улучшения на уровне протокола, повышения безопасности и вариантов использования, определяющих стратегическое развитие 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 встраивается в реестр, а не остаётся в виде дополнительного слоя удобства вне цепочки.
Цель, по её словам, — показать, «как академические исследования и разработки превращаются в инновации производственного уровня» в самом реестре.
Лю проследил происхождение проекта от фокуса своей лаборатории на кибербезопасности до блокчейна, обусловленного реальностью, что «безопасность становится своего рода задачей номер один», как только 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», а в некоторых случаях результаты были «такими же, как у нашего штатного аудитора безопасности».
Для XRPL это имеет практическое значение: сеть может размещать агентов, методы и результаты которых отслеживаются через расчёты в сети и общие рельсы, повышая подотчётность автоматизации, влияющей на ценность.
Что ожидать дальше
Веймут спросила 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, а также тщательное тестирование этой интеграции».
Он добавил, что его группа использует агентов для разработки программного обеспечения: «агент требований, агент-архитектор, агент кодирования, агент тестирования» — для усиления промежуточного программного обеспечения, которое находится между логикой агента и примитивами XRPL.
Осторожные замечания команды о рисках ИИ
Лю провёл различие между безопасностью ИИ (предотвращение взломов и мошенничества) и безопасностью ИИ (когда 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.
Перспективы
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 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.
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 привела к созданию суперструктуры агентского ИИ в пределах досягаемости реестра XRP. 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 системы безопасности и расчётов и оставляют прозрачный след в сети.
Будь то под брендом «наделение реестра „мозгом“ ИИ» или просто обеспечение проверяемости автоматизации по умолчанию, направление ясно: агенты ИИ не просто интегрируются с реестром XRP — они учатся на нём работать.
На момент публикации XRP торговался по цене $2,85.
Не является инвестиционной рекомендацией.