Две первые позиции сегодняшнего рейтинга научных статей указывают на одно и то же: системы интеллектуальных агентов развиваются благодаря исследованиям как в области защиты, так и в области атак.

Первая статья посвящена методу обучения в песочнице, устойчивому к инъекциям: противостояние инъекциям промптов отрабатывается в веб-моделях мира. Вторая — усилению памяти за счёт параметризации: память напрямую записывается в параметры самой модели, словно контекст надолго закрепляется за агентом.

Вместе эти направления показывают, что протоколам ончейн-агентов нужно не просто запускать модели, но и защищаться от вредоносных внешних входных данных, сохраняя при этом долгосрочную память. Такие фреймворки для агентов, как $FET и $TAO , в перспективе будут развиваться ещё активнее; публичные блокчейны, подобные $NEAR , которые уплотняют сеть узлов для инференса, тоже окажутся в выигрыше.

#智能体协议 #模型记忆 #AI