私がOpenGradientのエージェントの信頼性に関するポジショニングを読み始めたとき、エージェントの意思決定ループを包み込む検証システムを見つけると思っていました。しかし、実際に見つけたのはもっと狭いものでした：@OpenGradient の$OPG インフラは、特定のモデルコールが特定の出力を生成したことを確認します — TEEベースまたはZKMLベースですが、エージェント自体は信頼の単位ではありません。検証された境界は推論コールで始まり、終わります。その出力でエージェントが何をするか — ダウンストリームアクション、ツールの呼び出し、次のプロンプトの構築 — は検証の境界の外で行われます。メモリはMemSyncを介して別のRESTレイヤーとして動作し、オンチェーンの検証記録には入らないのです。だから、#OPG が「AIエージェントのための信頼レイヤー」を説明するとき、その精度は一つの抽象レベルずれているのです：それはエージェントが含む可能性のある個々の推論ステップのための信頼レイヤーであり、エージェント全体の行動のためではありません。この区別は、おそらくエージェントが自律的に重要なオンチェーンアクションを実行し始めるときには、今よりも重要になるでしょう。その時に何が証明され、何がそうでないかは、「信頼できる」とは実際に何を意味するのかを定義します。