Gli agenti IA progettati per operare in modo autonomo sulle blockchain si scontrano con limiti strutturali che potrebbero ritardarne l’adozione diffusa nella finanza onchain, poiché l’infrastruttura attuale non supporta un processo decisionale nativo per le macchine, secondo un report.
Sebbene le blockchain offrano accesso permissionless, composabilità e asset programmabili, mancano di livelli critici necessari affinché i sistemi autonomi possano interpretare il significato economico, verificare la fiducia e coordinare le azioni in tempo reale, secondo il report di Galaxy.
Mancanza di livelli di fiducia e identità: un rischio
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 deployment malevoli o irrilevanti.
Questo costringe gli agenti a fare affidamento su registri offchain, liste curate o inferenze probabilistiche, aumentando il rischio di allocazione errata del capitale. Casi recenti in cui agenti hanno interagito con contratti dannosi o interpretato in modo errato lo stato illustrano come queste lacune possano portare a perdite finanziarie dirette.
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La frammentazione dei dati limita il processo decisionale 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.
Ciò rende difficile per gli agenti valutare le opportunità in modo dinamico, soprattutto in un ambiente in rapida evoluzione e avversariale.
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 livelli standardizzati di dati, identità e coordinamento diventa un collo di bottiglia.
La prossima fase dell’innovazione onchain potrebbe dipendere dalla costruzione di un’infrastruttura nativa per le macchine che consenta agli agenti di scoprire, valutare e cogliere opportunità in sicurezza, senza intervento umano.
Fino ad allora, la finanza onchain pienamente autonoma rimane limitata dai divari tra esecuzione deterministica ed “economic understanding”.
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