Mit AI Agents wird das Aufgeben von Orders immer einfacher. Aber würdest du ihnen einfach glauben, wenn sie sagen, dass ein Trade ausgeführt wurde?
Ein interessanter Aspekt von Primus Labs ist, dass die Ausführungsergebnisse von Agents nachvollziehbar gemacht werden.
Ein Beispiel: Du beauftragst einen Agent, einen bestimmten Vermögenswert zu kaufen. Am Ende liefert er einen Text oder einen Screenshot zurück. Das zeigt, was er angeblich getan hat, reicht aber möglicherweise nicht aus, um die tatsächliche Ausführung des Trades zu überprüfen. Besonders wenn die Ausführung in Off-Chain-Systemen wie einer Börse stattfindet, reichen auch On-Chain-Daten allein nicht aus.
Der zkTLS-Ansatz von Primus soll für Daten von Websites oder APIs verifizierbare Nachweise erstellen. So können Anwendungen die Datenquelle und vereinbarte Bedingungen prüfen und zugleich unnötige Offenlegungen von Informationen reduzieren. Verifizierbare Ausführungen durch AI Agents werden von Primus bereits als Anwendungsfall genannt.
Konkreter: Primus hat Tools wie Binance Verifiable Skills veröffentlicht, die bestimmte Binance-API-Aufrufe in einen zkTLS-Verifizierungsprozess einbinden. Das Repository enthält außerdem Integrationsanleitungen für die Erstellung von Nachweisen sowie deren lokale und On-Chain-Verifizierung.
Das bringt mich auf eine praktischere Art, Agents zu nutzen: Nach der Ausführung liefern sie nicht nur das Ergebnis, sondern auch einen überprüfbaren Nachweis. Kunden müssen sich nicht allein auf die Erklärung des Agents verlassen; auch andere Programme können die Angaben weiter prüfen.
Natürlich müssen auch die Grenzen klar sein: Der Nachweis, was eine Schnittstelle zurückgegeben hat, bedeutet nicht, dass die Handelsstrategie richtig war, und garantiert auch keinen Gewinn. Es muss weiterhin überprüft werden, welchem Konto und welchem Zeitpunkt der Nachweis zugeordnet ist, welche Felder er abdeckt und ob er die gesamte Aufgabe umfasst.
Ob diese Tools in der Praxis eingesetzt werden können, hängt davon ab, wie hoch die Verifizierungskosten sind, wie einfach Entwickler sie integrieren können und ob Ausnahmen und Fehler protokolliert werden.
Wenn Agents anfangen, im Auftrag von Menschen mit Geld und Geschäftsprozessen umzugehen, beeinflusst die Möglichkeit, ihr Handeln nachzuprüfen, unmittelbar, wie viele Befugnisse man ihnen anvertrauen möchte.
Dieser Beitrag dient ausschließlich der Analyse und stellt keine Anlageberatung dar. DYOR
#Primus #zkTLS #AIAgent
Ein interessanter Aspekt von Primus Labs ist, dass die Ausführungsergebnisse von Agents nachvollziehbar gemacht werden.
Ein Beispiel: Du beauftragst einen Agent, einen bestimmten Vermögenswert zu kaufen. Am Ende liefert er einen Text oder einen Screenshot zurück. Das zeigt, was er angeblich getan hat, reicht aber möglicherweise nicht aus, um die tatsächliche Ausführung des Trades zu überprüfen. Besonders wenn die Ausführung in Off-Chain-Systemen wie einer Börse stattfindet, reichen auch On-Chain-Daten allein nicht aus.
Der zkTLS-Ansatz von Primus soll für Daten von Websites oder APIs verifizierbare Nachweise erstellen. So können Anwendungen die Datenquelle und vereinbarte Bedingungen prüfen und zugleich unnötige Offenlegungen von Informationen reduzieren. Verifizierbare Ausführungen durch AI Agents werden von Primus bereits als Anwendungsfall genannt.
Konkreter: Primus hat Tools wie Binance Verifiable Skills veröffentlicht, die bestimmte Binance-API-Aufrufe in einen zkTLS-Verifizierungsprozess einbinden. Das Repository enthält außerdem Integrationsanleitungen für die Erstellung von Nachweisen sowie deren lokale und On-Chain-Verifizierung.
Das bringt mich auf eine praktischere Art, Agents zu nutzen: Nach der Ausführung liefern sie nicht nur das Ergebnis, sondern auch einen überprüfbaren Nachweis. Kunden müssen sich nicht allein auf die Erklärung des Agents verlassen; auch andere Programme können die Angaben weiter prüfen.
Natürlich müssen auch die Grenzen klar sein: Der Nachweis, was eine Schnittstelle zurückgegeben hat, bedeutet nicht, dass die Handelsstrategie richtig war, und garantiert auch keinen Gewinn. Es muss weiterhin überprüft werden, welchem Konto und welchem Zeitpunkt der Nachweis zugeordnet ist, welche Felder er abdeckt und ob er die gesamte Aufgabe umfasst.
Ob diese Tools in der Praxis eingesetzt werden können, hängt davon ab, wie hoch die Verifizierungskosten sind, wie einfach Entwickler sie integrieren können und ob Ausnahmen und Fehler protokolliert werden.
Wenn Agents anfangen, im Auftrag von Menschen mit Geld und Geschäftsprozessen umzugehen, beeinflusst die Möglichkeit, ihr Handeln nachzuprüfen, unmittelbar, wie viele Befugnisse man ihnen anvertrauen möchte.
Dieser Beitrag dient ausschließlich der Analyse und stellt keine Anlageberatung dar. DYOR
#Primus #zkTLS #AIAgent