Gli agenti di IA progettati per operare in modo autonomo sulle blockchain si scontrano con limitazioni strutturali che potrebbero ritardarne l’adozione su larga scala nella finanza onchain, poiché l’infrastruttura attuale non supporta il decision-making nativo per le macchine, secondo un report.
Sebbene le blockchain offrano accesso permissionless, composabilità e asset programmabili, mancano di livelli critici necessari ai sistemi autonomi per interpretare il significato economico, verificare la fiducia e coordinare azioni in tempo reale, secondo il report di Galaxy.
La mancanza di livelli di fiducia e identità crea rischi
Il report evidenzia che le blockchain non forniscono meccanismi nativi per identificare i contratti canonici o verificare l’autenticità. Ogni smart contract appare ugualmente valido a livello di protocollo, lasciando gli agenti incapaci di distinguere tra applicazioni legittime e deploy malevoli o irrilevanti.
Questo costringe gli agenti a fare affidamento su registri offchain, liste curate o inferenze probabilistiche, aumentando il rischio di allocazioni errate di capitale. Casi recenti in cui gli agenti hanno interagito con contratti dannosi o interpretato in modo errato lo stato mostrano come queste lacune possano portare a perdite finanziarie dirette.
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La frammentazione dei dati limita il decision-making autonomo
Un altro vincolo riguarda il modo in cui i dati blockchain sono strutturati. I protocolli espongono output tecnici grezzi anziché informazioni economiche standardizzate come rendimento, rischio o liquidità.
Di conseguenza, gli agenti devono ricostruire questi segnali da fonti frammentate o dipendere da infrastrutture di terze parti, introducendo latenza, incoerenza e ulteriori assunzioni di fiducia.
Questo rende difficile per gli agenti valutare le opportunità in modo dinamico, specialmente in un ambiente in rapida evoluzione e avversariale.
Spostamento verso un’infrastruttura finanziaria nativa per le macchine
I risultati suggeriscono che i sistemi blockchain attuali sono ottimizzati per l’esecuzione, non per l’interpretazione. Man mano che gli agenti IA cercano di passare da strategie pre-programmate a un ragionamento in tempo reale, la mancanza di dati, identità e livelli di coordinamento standardizzati diventa un collo di bottiglia.
La prossima fase di innovazione onchain potrebbe dipendere dalla costruzione di un’infrastruttura nativa per le macchine che permetta agli agenti di scoprire, valutare e cogliere opportunità in modo sicuro senza intervento umano.
Fino ad allora, la finanza onchain pienamente autonoma rimane limitata dai vuoti tra esecuzione deterministica e comprensione economica.
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