@NewtonProtocol は、オンチェーン上でお金を動かせるようになった AI エージェントを実際に誰がコントロールするのかについて、しばらく考えました。

簡単な答えはユーザーです。

でもそれは最初の層にすぎないと思います。

取引エージェントは市場を読み取れます。ヴォルト（資金管理）エージェントは資本をリバランスできます。支払いエージェントはステーブルコインを移動できます。それらは役に立ちそうに聞こえますが、エージェントに実資金に触れる権限が与えられ、なおかつ人間がレビューするよりも速く行動できるようになると、話は変わります。

そこでコントロール層の重要性が出てきます。

ニュートンの役割は、エージェントをより賢くすることではありません。より重要なのは、取引の意図（トランザクション・インテント）を実行前にポリシーと照合してチェックできることです。ポリシーは、支出の上限、承認済みのコントラクト、許可された関数、取引相手、ヴォルトのルール、あるいは外部データのシグナルに関する制限を定義できます。オペレーターがタスクを評価し、結果に署名し、統合されたコントラクトは protected action（保護されたアクション）が実行される前に PolicyClient を通じてそのアテステーション（証明）を検証できます。

機械的に言えば、必要性は理解しています。

オンチェーンの AI ファイナンスは、エージェントが適切に振る舞うことを「信頼」に頼るだけでは不十分です。フロントエンドの外側で、実行により近いところに境界（バウンダリー）が必要です。ルールが「エージェントは定義された委任（マンダート）の範囲内でのみ行動できる」と定めるなら、そのルールは、取引が決済される前に実行可能（enforceable）になっていなければなりません。

とはいえ、これはリスクを完全には取り除きません。

弱いポリシーは、悪いアクションを承認してしまう可能性があります。古いデータは、誤った判断を形作り得ます。広すぎる権限によって、コントロール層が活動的に見えても、実際にはエージェントにまだ余裕がありすぎることがあります。

つまり本当の問いは、AI が金融を自動化できるかどうかではありません。

できます。

より難しい問いは、自動化が資本を動かし始めたとき、そのエージェントを誰がコントロールするのかです。

オンチェーンの AI ファイナンスは、より賢いエージェントを信頼すべきでしょうか？ それとも、すべてのエージェントのアクションが、まずインフラ層のコントロール層を通過すべきでしょうか？

@NewtonProtocol $NEWT #Newt