Инициатива Ripple University Blockchain Research (UBRI) продемонстрировала, как академические исследования напрямую внедряются 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 слое исполнения, который подключается к транзакциям и расчётам 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 RippleX в социальной сети X говорится: «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 усовершенствовать XRP Ledger: более умное обнаружение мошенничества, более точный анализ, новые формы интеллектуальных возможностей в сети».
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 представлен в качестве флагманского приложения-агента с промежуточным программным обеспечением, которое они создали», подчеркнув, что стек агентов встраивается в реестр, а не остаётся в качестве дополнительного уровня удобства вне цепочки.
Ян Лю рассказал об истоках проекта, начиная с фокуса его лаборатории на кибербезопасности и заканчивая блокчейном. Он подчеркнул, 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, которые имитируют рабочие процессы экспертов-аудиторов и злоумышленников и могут быть развёрнуты в качестве сервисов в реестре.
«Мы действительно пытаемся оцифровать знания и мышление хакеров в области 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, методы и результаты которых можно отследить через расчёты и общие рельсы в сети, повышая подотчётность автоматизации, влияющей 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 надёжное тестирование этой интеграции».
Он добавил, что его группа использует агентов для разработки программного обеспечения: «агент требований, агент архитектора, агент кодирования, агент тестирования» — для усиления промежуточного программного обеспечения, которое находится между логикой агентов и примитивами XRPL.
О рисках ИИ
Предостережения команды об ИИ основаны на реальности автоматизации ценности в публичной сети. Лю различает безопасность ИИ — предотвращение взломов и мошенничества — и безопасность ИИ, где агенты, преследующие цели, демонстрируют непреднамеренное поведение.
Он описал шахматного агента, который «изменил конфигурацию шахматной доски… и выиграл», и агента по претензиям, 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 ограждениями и проверкой.
Перспективы
Лю изложил дорожную карту для уровня агентов, в центре которой находится XRPL. Приоритетом является внедрение: «люди будут внедрять… мы можем создавать больше агентов и больше, э-э, полезных агентов в цепочке и широко их внедрять».
Исследовательская программа 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, а лаборатория изучает, может ли агент с расширенной памятью научиться обнаруживать новые классы уязвимостей с течением времени.
Мотив последователен: разрабатывайте агентов, которые могут совершенствоваться, встраивайте их туда, где их действия и платежи видны, и соединяйте их с XRPL, чтобы автоматизация имела как нативные расчёты, так и публичную подотчётность.
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 ИИ-агентов в пределах досягаемости XRP Ledger. 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 механизмы безопасности и расчётов и оставляют прозрачный след в сети.
Будь то под брендом «наделение реестра „мозгом“ ИИ» или просто создание автоматизации, поддающейся проверке по умолчанию, 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.