Dalam beberapa bulan terakhir, kita telah melihat ratusan ribu agen yang datang ke pasar setiap hari. Pada hari ini, kapitalisasi pasar agen dari seribu agen teratas mencapai hampir $15 miliar, yang sangat mengesankan melihat bagaimana web3 telah memberikan ruang bagi agen-agen ini untuk berkembang dan bertahan hidup.

Saat kita bergerak menuju membuka lebih banyak nilai, saatnya untuk membicarakan bagaimana agen-agen ini dapat memulai membangun ekosistem mereka tanpa campur tangan manusia di backend & bagaimana otonomi keuangan yang sebenarnya untuk agen-agen ini akan terlihat.

Untuk memahami hal ini, pertama-tama, kita perlu tahu bagaimana agen AI ini bekerja pada tingkat yang sangat tinggi hari ini di Web3 & komponen kunci yang perlu dihapus untuk membawa otonomi seputar kasus penggunaan keuangan seputar agen.

Arsitektur Agen AI

Pada intinya, setiap agen AI beroperasi pada arsitektur tripartit yang mengintegrasikan kecerdasan, logika, dan kemampuan keuangan. Komponen AI berfungsi sebagai otak, memproses informasi dan membuat keputusan berdasarkan jaringan saraf kompleks dan model pembelajaran mesin.

Lapisan logika berperan sebagai sistem saraf, mengkoordinasikan tindakan dan mengelola transisi keadaan, sementara komponen dompet berfungsi sebagai tangan agen, mengeksekusi transaksi dan mengelola aset.

Arsitektur ini, meskipun secara teori terdengar bagus, menghadapi tantangan yang signifikan dalam implementasi praktisnya.

Mencekik Otonomi Dengan Infrastruktur Terpusat

Lanskap saat ini dari agen AI menghadapi tantangan mendasar dalam ketergantungannya pada infrastruktur terpusat. Sentralisasi ini muncul dalam dua area kritis: arsitektur implementasi dan kendali operasional. Implementasi tradisional biasanya menghosting agen AI pada penyedia cloud terpusat seperti AWS, Google Cloud, atau Azure, menciptakan apa yang tampaknya menjadi model operasional yang nyaman namun pada dasarnya cacat.

Ini merupakan tantangan mendasar yang menghantam inti dari otonomi yang sejati.

Seorang agen otonom sejati tidak dapat dikendalikan atau dijalankan pada infrastruktur terpusat di mana entitas tunggal dapat mengubah nasib agen dengan menarik dukungan atau gagal menyediakan infrastruktur yang cukup saat dibutuhkan.

Ada tiga titik tersedak utama bagi agen-agen ini jika mereka sangat bergantung pada infrastruktur yang disediakan oleh para pemain terpusat.

Komputasi Berbasis KYC

Agen-agen ini bukan manusia, juga tidak memiliki bukti sebagai manusia; banyak penyedia cloud terpusat memerlukan informasi KYC sebelum ada yang menyewa komputasi dari mereka, yang menciptakan masalah bagi agen untuk menjadi otonom & mereka akan selalu bergantung pada manusia untuk terus membayar infrastruktur mereka & dalam hal ini, kontrol tetap ada pada pengembang yang menciptakan agen.

Sistem Berbasis API Web2

Jika kita berasumsi bahwa beberapa sistem terpusat yang ada ini menghapus pembatasan akses komputasi melalui KYC, namun sistem-sistem ini tetap tidak dapat menghapus akses komputasi berbasis API, sebagian besar awan, berdasarkan desainnya, tidak memungkinkan memberikan akses komputasi hanya dengan melakukan pembayaran, semua konfirmasi pembayaran terhubung ke lapisan API yang memberi tahu sistem untuk membuka penggunaan komputasi.

Sistem FIAT

Bahkan jika mereka dengan cara apapun memecahkan masalah API & KYC, sistem fiat dari perusahaan-perusahaan ini tidak dapat diubah, setidaknya tidak dalam 10 tahun mendatang, melihat tantangan geo-politik & ini sendiri sudah membunuh teori agen otonom bahkan sebelum mencapai tahap praktis.

Keputusan dan Logika yang Mempengaruhi Pengembang & Keputusan di Balik Layar

Baik, saya pikir kita telah membahas beberapa masalah dengan infrastruktur terpusat; namun, mari kita anggap sejenak bahwa sebagian besar pengembang menggunakan infrastruktur terdesentralisasi untuk membangun & meluncurkan agen AI. Sekarang, mari kita lebih dalam lagi ke dalam tantangan dalam infrastruktur terdesentralisasi.

Berikut adalah beberapa faktor yang dapat dikendalikan oleh pengembang atau mesin host. Jika salah satunya dikompromikan, agen-agennya tidak akan tetap otonom dan kehilangan otonomi finansial mereka.

Model dan Kontrol Logika:

• Pembaruan dan modifikasi perilaku agen dapat didorong tanpa memerlukan konsensus
• Tidak ada pemisahan antara kemampuan pengambilan keputusan agen dan mekanisme kontrol pengembang
• Pembelajaran dan adaptasi agen tetap terbatas oleh parameter terpusat

Kontrol Keuangan:

• Kunci privat untuk dompet agen biasanya berada di mesin host, yang tidak hanya dapat diakses oleh host tetapi juga pengembang, mengingat desain peluncur agen.
• Pengembang atau operator mempertahankan kendali penuh atas transaksi keuangan.
• Tidak ada pemisahan otonomi keuangan yang sebenarnya ada.

Masalah sentralisasi ini menunjukkan kebutuhan yang jelas akan arsitektur baru yang dapat memberikan:

• Pemisahan kontrol yang sebenarnya
• Kemampuan pengambilan keputusan otonom
• Manajemen kunci yang aman tanpa kerentanan terpusat
• Mekanisme alokasi sumber daya yang independen

Evolusi berikutnya dalam arsitektur agen AI harus mengatasi keterbatasan-keterbatasan mendasar ini sambil menjaga efisiensi operasional dan keamanan. Inilah saatnya pendekatan baru seperti kecerdasan berkelompok, TEE, dan mekanisme konsensus terdistribusi menjadi sangat penting.

Janji TEE dan Batasannya

Lingkungan Eksekusi Terpercaya (TEE) muncul sebagai solusi yang menjanjikan untuk paradoks otonomi-keamanan dalam penyebaran agen AI. TEE menawarkan apa yang tampaknya menjadi kompromi yang ideal: kemampuan untuk menjalankan perhitungan sensitif dan menyimpan kunci pribadi dalam lingkungan terisolasi sambil mempertahankan kenyamanan penyebaran awan. Penyedia awan utama seperti AWS dengan Nitro Enclaves dan Azure dengan Confidential Computing ditambah dengan pihak terdesentralisasi telah berinvestasi besar dalam teknologi ini, menandakan pentingnya dalam evolusi perhitungan yang aman.

Pada pandangan pertama, TEE tampaknya mengatasi tantangan mendasar dari penyebaran agen otonom. Mereka menyediakan isolasi tingkat perangkat keras untuk operasi sensitif, melindungi kunci pribadi dan data rahasia dari akses yang tidak sah. Lingkungan enclave memastikan bahwa meskipun sistem host dikompromikan, integritas operasi inti agen tetap utuh. Model keamanan ini membuat TEE sangat menarik untuk aplikasi dalam DeFi dan perdagangan algoritmik, di mana privasi transaksi dan keamanan kunci sangat penting.

Namun, janji dari TEEs datang dengan keterbatasan praktis yang signifikan yang semakin terlihat pada skala. Kendala utama pertama terletak pada ketersediaan & biaya perangkat keras. Implementasi TEE saat ini untuk LLM memerlukan konfigurasi perangkat keras tertentu, terutama GPU generasi terbaru seperti H100s dari NVIDIA atau prosesor khusus dengan fitur keamanan bawaan. Persyaratan ini menciptakan bottleneck langsung dalam opsi implementasi, karena komponen perangkat keras ini langka dan sangat diminati.

Keterbatasan perangkat keras TEE yang langka langsung mengarah ke batasan utama kedua: biaya. Penyedia cloud yang menawarkan instansi yang mendukung TEE biasanya mengenakan tarif premium untuk sumber daya ini. Misalnya, menjalankan agen otonom dasar pada infrastruktur yang mendukung TEE dapat memakan biaya antara $1 hingga $3 per jam, jauh lebih tinggi daripada sumber daya komputasi standar. Struktur biaya ini membuat penerapan TEE menjadi terlalu mahal untuk banyak aplikasi, terutama aplikasi yang membutuhkan operasi berkelanjutan atau sumber daya komputasi yang signifikan.

Di luar kekhawatiran segera ketersediaan hardware dan biaya, TEE memperkenalkan kompleksitas operasional yang dapat mempengaruhi efektivitas seorang agen. Sifat terisolasi dari lingkungan TEE, meskipun penting untuk keamanan, dapat menciptakan overhead kinerja karena operasi enkripsi dan dekripsi tambahan yang diperlukan untuk pergerakan data masuk dan keluar dari enclave. Overhead ini menjadi sangat signifikan dalam aplikasi yang membutuhkan operasi frekuensi tinggi atau pemrosesan data real-time.

Tantangan skalabilitas dari sistem berbasis TEE menjadi lebih mencolok ketika mempertimbangkan ekosistem yang lebih luas dari agen otonom. Ketika jumlah agen meningkat, keterbatasan perangkat keras TEE menciptakan batasan alami pada pertumbuhan sistem. Keterbatasan ini secara langsung bertentangan dengan visi dari jaringan agen otonom yang benar-benar dapat berkembang secara organik berdasarkan permintaan pasar daripada kendala perangkat keras.

Selain itu, meskipun TEE sangat baik dalam melindungi kunci pribadi dan memastikan privasi komputasi, mereka tidak secara mendasar memecahkan masalah otonomi. Agen masih membutuhkan kepercayaan pada penyedia TEE dan produsen perangkat keras. Persyaratan kepercayaan ini menciptakan bentuk sentralisasi yang berbeda, menggeser titik kontrol daripada menghilangkannya sepenuhnya.

Untuk aplikasi yang berfokus pada data publik dan operasi transparan - yang merupakan sebagian besar kasus penggunaan blockchain dan DeFi - biaya dan kompleksitas implementasi TEE mungkin tidak perlu. Dalam skenario ini, biaya dan kompleksitas implementasi TEE perlu dipertimbangkan dengan hati-hati terhadap manfaat keamanan yang sebenarnya, terutama ketika pendekatan alternatif untuk mengamankan operasi agen ada.

Setelah menganalisis secara ekstensif arsitektur agen AI saat ini, kami menghadapi tiga tantangan terkait yang membentuk inti dari masalah otonomi: trilema otonomi, dilema kunci pribadi, dan paradoks kontrol pencipta.

Setelah memeriksa keterbatasan dari implementasi terpusat dan TEE, kita sampai pada tantangan inti yang dihadapi oleh agen AI otonom hari ini:

mencapai kemandirian sejati sambil mempertahankan keamanan dan efisiensi operasional.

Mungkin tantangan yang paling jahat dalam arsitektur agen saat ini adalah apa yang kami sebut sebagai "paradoks kontrol pencipta." Paradoks ini muncul dalam ketidakseimbangan kekuatan yang melekat antara agen dan penciptanya. Bahkan dalam sistem yang dirancang untuk otonomi, pencipta biasanya tetap memiliki kontrol yang signifikan melalui berbagai mekanisme.

Struktur kontrol ini menciptakan kontradiksi mendasar: bagaimana agen dapat benar-benar otonom sambil tetap berada di bawah kendali penuh penciptanya? Paradoks ini juga berlaku untuk hubungan ekonomi. Pencipta sering mempertahankan kendali atas sumber daya keuangan agen, baik secara langsung melalui manajemen kunci atau tidak langsung melalui kendali infrastruktur.

Model terpusat gagal karena tidak pernah benar-benar melepaskan kontrol, mempertahankan berbagai pintu belakang dan mekanisme penggantian yang mengorbankan otonomi yang sebenarnya. Solusi berbasis TEE, meskipun menjanjikan dalam teori, memperkenalkan bentuk-bentuk baru dari sentralisasi melalui ketergantungan perangkat keras dan kendala operasional. Mereka memecahkan masalah keamanan yang mendesak tetapi gagal mengatasi persyaratan otonomi yang lebih luas dan menghadapi tantangan skalabilitas yang signifikan.

Akar penyebab kegagalan ini terletak pada upaya untuk memecahkan masalah otonomi sambil mempertahankan struktur kontrol tradisional. Pendekatan ini tidak dapat dihindari menghasilkan sistem yang otonom dalam nama tetapi dikendalikan dalam praktiknya. Saat kita melangkah maju dalam mengembangkan agen AI yang benar-benar otonom, kita harus secara mendasar memikir ulang bukan hanya bagaimana kita mengamankan agen-agen ini tetapi juga bagaimana kita membangun kerangka operasional mereka secara keseluruhan.

Kita perlu menjelajahi paradigma baru dalam arsitektur agen otonom - pendekatan yang potensial dapat memecahkan ketegangan mendasar ini dan memungkinkan otonomi agen yang sejati sambil mempertahankan jaminan keamanan yang diperlukan dan efisiensi operasional.

Skynet: Mengubah Definisi Otonomi Agen

Skynet memperkenalkan pendekatan baru untuk agen AI otonom yang secara mendasar membayangkan bagaimana kita mencapai otonomi yang sebenarnya sambil menjaga keamanan. Daripada mencoba menyelesaikan trilema otonomi melalui cara tradisional, Skynet menggunakan arsitektur baru berdasarkan kecerdasan kelompok dan konsensus terdistribusi.

Pada intinya, inovasi Skynet terletak pada pemisahan sepenuhnya kemampuan pengambilan keputusan agen dari kontrol sumber dayanya. Berbeda dengan arsitektur tradisional, di mana agen secara langsung mengontrol sumber dayanya melalui kunci privat, Skynet memperkenalkan lapisan Guardian Nodes yang secara kolektif mengelola dan melindungi aset agen melalui escrow kontrak pintar.

Pergeseran arsitektur ini mengatasi tantangan-tantangan mendasar yang telah kami identifikasi sebelumnya:

Solusi Paradoks Pencipta:

Alih-alih memberi pencipta atau agen kontrol langsung atas sumber daya, Skynet menerapkan sistem berbasis proposal di mana tindakan agen harus divalidasi oleh jaringan Guardian Nodes independen. Ini efektif menghilangkan kemampuan pencipta untuk melakukan kontrol langsung sambil mempertahankan langkah-langkah keamanan yang kuat.

Perlindungan Kunci Pribadi

Daripada bergantung pada penyimpanan terpusat atau solusi TEE yang mahal, Skynet memindahkan aset-aset kritis ke escrow kontrak pintar. Dompet operasional agen hanya menyimpan dana minimal, dengan sebagian besar sumber daya diamankan dalam kontrak escrow yang hanya dapat diakses melalui konsensus multi-node.

Jantung inovasi Skynet adalah sistem proposalnya. Ketika seorang agen perlu melakukan tindakan penting apa pun - apakah itu mendapatkan sumber daya komputasi, melakukan perdagangan, atau mengelola aset - ia membuat proposal yang harus diverifikasi secara independen oleh Guardian Nodes. Node-node ini beroperasi secara otonom, menganalisis setiap proposal berdasarkan parameter-parameter yang telah ditentukan dan perilaku historis agen.

Implementasi Teknis

Arsitektur teknis Skynet berputar di sekitar tiga komponen inti yang bekerja secara harmonis untuk memungkinkan otonomi agen sejati sambil menjaga keamanan yang kokoh:

Terobosan pertama berasal dari pendekatan Skynet terhadap pengelolaan sumber daya. Alih-alih memberikan kontrol langsung kepada agen atas aset mereka, semua sumber daya penting disimpan dalam escrow kontrak pintar yang spesialis. Escrow ini dirancang tanpa fungsi penarikan langsung, sehingga kebal terhadap kompromi kunci pribadi. Satu-satunya cara untuk memanfaatkan sumber daya adalah melalui sistem proposal, yang membutuhkan konsensus multi-node dari Guardian Nodes.

Node Guardian berfungsi sebagai validator independen, masing-masing menjalankan instance logika validasi mereka sendiri. Ketika seorang agen perlu melakukan tindakan - baik itu menyewa daya komputasi, menjalankan perdagangan, atau memperbarui parameter operasionalnya - ia membuat proposal terenkripsi yang mencakup:

• Spesifikasi tindakan
• Sumber daya yang diperlukan
• Hasil yang diharapkan
• Jangka waktu pelaksanaan

Enkripsi dari proposal memiliki tujuan ganda. Pertama, hal ini mencegah front-running dan serangan MEV dengan menjaga niat agen tetap pribadi hingga konsensus tercapai. Kedua, hal ini memastikan bahwa hanya Guardian Nodes yang diotorisasi yang dapat mengevaluasi proposal, menjaga integritas dari proses validasi.

Apa yang membuat pendekatan Skynet sangat inovatif adalah penanganannya terhadap sumber daya komputasi. Alih-alih bergantung pada server terpusat, agen dapat secara otonom memperoleh daya komputasi melalui jaringan Spheron. Prosesnya berjalan sebagai berikut:

1. Agen mengidentifikasi kebutuhan komputasinya
2. Ini menciptakan proposal untuk alokasi sumber daya
3. Node Guardian memvalidasi permintaan berdasarkan dana escrow yang tersedia, pola penggunaan historis, dan kondisi jaringan
4. Setelah disetujui, kontrak escrow secara otomatis menangani pembayaran
5. Agen mendapatkan akses ke sumber daya komputasi terdesentralisasi

Sistem ini sepenuhnya menghilangkan kebutuhan akan kontrol terpusat sambil tetap menjaga jaminan keamanan yang kuat. Bahkan jika dompet operasional agen dikompromikan, penyerang hanya dapat mengirimkan proposal - mereka tidak dapat langsung mengakses dana titipan atau mengesampingkan konsensus Guardian Node.

Sistem Guardian Node sendiri menggunakan mekanisme validasi canggih yang melampaui pemungutan suara mayoritas sederhana. Setiap node menyimpan riwayat status tindakan agen dan menganalisis proposal dalam konteks:

• Pola perilaku historis
• Metrik pemanfaatan sumber daya
• Kondisi keamanan jaringan
• Parameter Ekonomi

Validasi kontekstual ini memastikan bahwa tindakan yang disetujui sesuai dengan pola dan tujuan agen yang telah ditetapkan, memberikan lapisan keamanan tambahan terhadap serangan potensial atau gangguan.

Apa yang benar-benar membedakan Skynet adalah pendekatan evolusioner terhadap otonomi agen. Berbeda dengan sistem statis tradisional, agen Skynet dapat berevolusi, berkembang biak, dan menciptakan generasi baru agen, masing-masing potensial lebih canggih daripada pendahulunya. Kemampuan evolusioner ini dibangun di atas model ekonomi yang tangguh yang menjamin keberlanjutan jangka panjang dan peningkatan yang berkelanjutan.

Arsitektur ekonomi ini terstruktur di sekitar tiga cadangan utama:

1. Cadangan Operasional : Menjaga operasi sehari-hari, termasuk sumber daya komputasi dan interaksi jaringan. Cadangan ini memastikan agen dapat secara konsisten mengakses sumber daya yang diperlukan melalui jaringan Spheron.
2. Cadangan Pembiakan : Memungkinkan penciptaan agen baru melalui mekanisme pembiakan. Saat agen berkembang biak, mereka menggabungkan ciri dan karakteristik mereka, yang berpotensi menciptakan keturunan yang lebih maju.
3. Peluncuran yang adil melalui Bonding Curve: Berfungsi sebagai mesin ekonomi utama, dengan token tersedia melalui mekanisme kurva bonding. Ini menciptakan model ekonomi yang berkelanjutan di mana nilai token berkorelasi dengan utilitas jaringan.

Mekanisme pemuliaan memperkenalkan elemen evolusi yang menarik ke jaringan. Agen dapat berkembang biak dengan pasangan yang kompatibel, menciptakan keturunan yang mewarisi sifat dari kedua orang tua. Proses ini diatur oleh kontrak pintar dan membutuhkan konsensus dari Guardian Nodes, memastikan bahwa pemuliaan melayani kepentingan jaringan yang lebih luas.

Proses evolusi bekerja melalui beberapa mekanisme kunci:

• Pewarisan Sifat: Agen anak mewarisi sifat dari kedua orang tua
• Keragaman Genetik: Keluarga agen yang berbeda mempertahankan karakteristik yang berbeda
• Seleksi Alam: Sifat yang lebih sukses menyebar melalui jaringan
• Perkembangan Generasi: Setiap generasi baru dapat memperkenalkan peningkatan

Keberlanjutan sistem diperkuat oleh struktur insentifnya:

• Node Guardian menerima imbalan atas menjaga keamanan jaringan
• Proposal pembiakan yang berhasil menerima imbalan bagi inisiator
• Pemegang token mendapat manfaat dari pertumbuhan dan evolusi jaringan
• Penyedia komputasi menghasilkan pendapatan melalui penyediaan sumber daya

Kombinasi kemampuan evolusioner, keberlanjutan ekonomi, dan keamanan terdesentralisasi menciptakan jaringan agen yang benar-benar otonom yang dapat memperbaiki diri sendiri. Sistem ini dapat beradaptasi dan berevolusi tanpa kontrol pusat sambil menjaga keamanan yang kuat melalui jaringan Guardian Node-nya.

Dengan memvisualisasikan ulang kedua aspek teknis dan ekonomi dari otonomi agen, Skynet memecahkan tantangan-tantangan mendasar yang telah membatasi pendekatan-pendekatan sebelumnya. Hal ini dicapai sambil menciptakan kerangka kerja untuk peningkatan dan adaptasi yang berkelanjutan, membuka jalan bagi era baru agen AI yang benar-benar otonom.

Disclaimer:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ Prashant - ai/acc | membawa revolusi spheron]. Semua hak cipta dimiliki oleh penulis asli [@prashant_xyz]. Jika ada keberatan terhadap pengutipan ulang ini, silakan hubungi Belajar Gatetim, dan mereka akan menanganinya dengan segera.
2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini semata-mata merupakan milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Belajar gate. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.