ИИ-агентам недостаточно одного лишь интеллекта. Им нужен способ действовать экономически эффективно.
Я снова и снова возвращаюсь к одному вопросу об экономике ИИ-агентов: если ИИ уже умеет анализировать рынок, планировать рабочий процесс и выбирать следующий шаг, что мешает ему выполнить всю работу самостоятельно?
Часто ответ почти не связан с интеллектом.
Агент может знать, какие данные ему нужны, к какому API обратиться и как интерпретировать результаты. Но если он не может получить доступ к платному сервису, подтвердить, кто его уполномочил, или оплачивать каждый запрос в рамках установленного бюджета, рабочий процесс всё равно зависит от вмешательства человека.
Этот пробел важен. Современные цифровые системы в основном предполагают, что человек будет входить в систему, управлять учётными данными, предоставлять доступ и проводить платежи. Автономным агентам необходимо выполнять эти действия по правилам, которые их владельцы могут проверить и контролировать.
Во многих существующих системах не хватает трёх компонентов.
Идентификация: Сервису нужно знать, какой агент отправляет запрос, кому он принадлежит и какими полномочиями он обладает. Управлять ключами API и токенами OAuth для нескольких агентов и платформ становится трудно, если нет чёткой проверяемой связи между пользователем, агентом и его активным сеансом.
Полномочия: Широкий доступ для агента может подвергнуть владельца неоправданному риску. Если для каждого действия требуется ручное подтверждение, автоматизация становится неудобной. Пользователям нужны обеспечиваемые ограничения, например дневной бюджет, максимальная сумма одного платежа, список разрешённых сервисов и заданная продолжительность сеанса.
Платежи: Агентам может понадобиться оплачивать данные или вычислительные услуги по одному запросу за раз. При слишком высоких комиссиях традиционные способы оплаты могут сделать такие небольшие транзакции невыгодными. Без программируемых платежей и практичных механизмов микроплатежей агент может найти нужный сервис, но всё равно не сможет воспользоваться им самостоятельно.
На мой взгляд, это взаимосвязанные части одной проблемы. Агенту нужны проверяемая идентификация, чтобы установить доверие, ограниченные полномочия, чтобы контролировать его действия, и механизм оплаты, позволяющий ему действовать в заданных рамках.
Именно эту проблему Kite пытается решить с помощью инфраструктуры, созданной для экономики агентов.
Фреймворк SPACE объединяет пять компонентов: платежи на основе стейблкоинов, программируемые ограничения расходов, аутентификацию, ориентированную на агентов, готовые к проверкам соответствия требованиям журналы аудита с выборочным раскрытием данных и микроплатежи, благодаря которым услуги с оплатой за запрос могут стать экономически целесообразными.
Архитектура идентификации состоит из трёх уровней:
Пользователь (корневые полномочия): Владелец сохраняет контроль над корневым ключом, который защищён в безопасном анклаве и не раскрывается агенту.
Агент (делегированные полномочия): Каждый агент получает отдельную идентичность, производную от кошелька пользователя, по принципу, аналогичному BIP-32. Связь агента с владельцем можно проверить, не предоставляя агенту доступ к корневому ключу.
Сеанс (временные полномочия): Для конкретного сеанса используется временный ключ, срок действия которого затем может истечь, что ограничивает возможный ущерб в случае компрометации.
Именно разделение этих уровней кажется мне особенно интересным. Агенту можно разрешить выполнить задачу, не предоставляя ему неограниченный контроль над кошельком владельца.
Kite Agent Passport создан для практического применения этой модели. Пользователь создаёт Passport, пополняет его в USDC и подтверждает сеанс расходов с помощью ключа доступа. В сеансе задаются общий бюджет, максимальная сумма одной транзакции и разрешённый период времени.
Получив разрешение, агент может находить сервисы через каталог с поддержкой x402, запрашивать платные услуги и оплачивать их в пределах подписанных лимитов, не запрашивая у пользователя отдельного подтверждения каждой транзакции. Данные, подтверждающие разрешение, связывают каждую транзакцию с соответствующими пользователем и агентом, создавая проверяемую историю операций.
Рассмотрим задачу по исследованию рынка.
Предположим, агенту поручено в течение следующих 48 часов изучить токенизацию реальных активов в Азии, используя как минимум пять платных источников данных и две специализированные аналитические модели.
Обычный ассистент мог бы подготовить отчёт на основе общедоступных данных и уже имеющихся у него знаний. Но выполнить задачу в соответствии с заданными условиями — совсем другое дело. Агенту нужно получить доступ к платным API ончейн- и офчейн-данных, провести специализированный анализ и по ходу работы оплатить эти услуги.
Без проверяемого разрешения у поставщиков услуг мало оснований принимать платежи от неизвестного агента. Без бюджета расходов и ограничений для сеанса у владельца мало причин позволять агенту самостоятельно тратить деньги. В итоге кто-то вручную проводит транзакции, и рабочий процесс теряет значительную часть своей автономности.
Система вроде той, которую описывает Kite, позволила бы агенту действовать в пределах заранее утверждённого бюджета, находить совместимые сервисы, оплачивать необходимые данные и продолжать анализ. Пользователь сначала устанавливает ограничения, а затем агент выполняет разрешённые действия.
При этом надёжная концепция и система, которая стабильно работает на практике, — не одно и то же. Важны защита ключей, соблюдение лимитов расходов, безопасность сеансов и проверка платежей. Архитектура должна выдерживать реальную эксплуатацию, а не просто выглядеть убедительно на бумаге.
И всё же, на мой взгляд, эта фундаментальная проблема заслуживает большего внимания, чем очередное обсуждение того, насколько разумными могут стать модели ИИ.
Агент, способный продумать задачу, но не способный безопасно оплатить ресурсы, необходимые для её выполнения, всё равно зависит от того, что кто-то другой сделает это за него.
Подход Kite заключается в том, чтобы связать идентификацию, делегированные полномочия и платежи в USDC, чтобы агенты могли участвовать в экономической деятельности в рамках правил, установленных их владельцами. Если эта инфраструктура будет работать как задумано, ИИ сможет не просто рекомендовать следующий шаг, а самостоятельно выполнять задачу — с установленными лимитами расходов и проверяемым разрешением.
