Thị trường suốt ba ngày liền không có gì thú vị nên tôi đã kết thúc bằng việc đọc tài liệu về registry (kho lưu trữ mô hình) của Newton Network, thay vì bỏ thời gian vào việc khác — hoặc là một cách tận dụng hiệu quả thời gian thị trường trôi chậm, hoặc là dấu hiệu rằng tôi cần có sở thích tốt hơn.
Registry là một trong những thành phần thường được nhắc đến trong phần tổng quan hệ sinh thái của Newton, rồi sau đó hầu như bị lướt qua để nhường chỗ cho câu chuyện dễ bán hơn về compliance-as-code. Thật đáng tiếc, bởi những mẫu thiết kế mô-đun đứng sau cách registry thực sự hoạt động lại đáng tìm hiểu nếu bạn muốn đánh giá liệu hệ sinh thái nhà phát triển của Newton có “đà” hay không.
Vì vậy, tôi bắt đầu đọc kỹ. Và hiểu biết cốt lõi mà registry được xây dựng xoay quanh là: các mô hình AI triển khai trên Newton không nên là những “hiện vật” đơn khối (monolithic). Chúng nên có khả năng ghép tầng. Một mô hình xử lý sàng lọc trừng phạt không nên cần chứa sẵn logic xác minh danh tính của chính nó. Một mô hình quản lý các tỷ lệ tài sản thế chấp không nên cần tự xây lại việc tích hợp nguồn dữ liệu giá (price feed) của riêng mình. Kiến trúc registry cho phép các nhà phát triển công bố các thành phần mô hình riêng rẽ mà các nhà phát triển khác có thể ghép lại thành những hành vi tác nhân phức tạp hơn mà không phải xây dựng lại từ đầu.
Thiết kế như vậy là tốt về mặt lý thuyết. Tính ghép tầng (composability) là cách các hệ sinh thái nhà phát triển trưởng thành vận hành. Hệ sinh thái Ethereum DeFi trở nên mạnh mẽ vì các giao thức có thể được xếp chồng. Newton đang cố gắng xây dựng thuộc tính tương tự vào lớp mô hình AI của mình, nơi đơn vị của việc ghép tầng là một thành phần mô hình đã được xác thực (verified model component), chứ không phải là một smart contract.
Đây là điều thực sự đã khiến tôi chững lại khi đọc. Lời hứa về khả năng ghép tầng tạo ra một vấn đề phụ thuộc cụ thể mà phần tài liệu xử lý chưa kỹ bằng những lợi ích về khả năng ghép tầng mà nó nhấn mạnh. Khi bạn ghép nhiều mô hình từ registry vào một hành vi tác nhân duy nhất, bạn sẽ phải chịu hồ sơ rủi ro của mọi thành phần trong ngăn xếp. Một mô hình sàng lọc rủi ro trừng phạt (sanctions screening) chưa được cập nhật từ khi danh sách chỉ định mới được phát hành, kết hợp với một mô hình quản lý tài sản thế chấp (collateral management) có lịch cập nhật riêng, sẽ tạo ra một tác nhân chạy trên các thành phần có các cam kết về độ “tươi mới” (freshness) bị lệch nhau.
Trong một hệ thống được ghép tầng, độ tin cậy tổng thể bị giới hạn bởi thành phần kém tin cậy nhất. Cần có câu trả lời rõ ràng về cách các ngăn xếp mô hình được ghép tầng hiển thị trạng thái cập nhật và lịch sử độ tin cậy của từng thành phần mà chúng phụ thuộc. Tôi thấy có các tham chiếu về kiểm soát phiên bản trong kiến trúc của registry, nhưng chưa rõ ràng về cách các phụ thuộc phiên bản được lan truyền qua các ngăn xếp ghép tầng, hoặc cách nhà phát triển được thông báo khi một thành phần mà mô hình của họ phụ thuộc đã được cập nhật hoặc đã bị ngừng/loại bỏ (deprecated).
Mô hình tiền bản quyền (royalty) tạo thêm một lớp phức tạp đáng để xem xét. Các mô hình trong registry sẽ nhận tiền bản quyền khi các nhà phát triển khác sử dụng chúng làm thành phần trong các tác nhân ghép tầng (composed agents). Cơ chế khuyến khích này thật thú vị và có lẽ đi đúng hướng. Những nhà phát triển công bố các thành phần thực sự hữu ích nên nhận được giá trị liên tục từ sự đóng góp đó.
Nhưng đây là cơ chế khiến tôi thực sự bận tâm. Nếu một thành phần trong registry của nhà phát triển được sử dụng rộng rãi như một phụ thuộc trong các tác nhân khác, họ có động cơ tài chính để duy trì thành phần đó, và cũng có động cơ tài chính không muốn ngừng/hủy (deprecated) thành phần đó ngay cả khi việc deprecated là quyết định đúng đắn về mặt kỹ thuật. Các thành phần được phụ thuộc rộng rãi sẽ tích lũy nợ kỹ thuật trong bất kỳ hệ sinh thái nào. Mô hình tiền bản quyền tạo thêm một lý do để tiếp tục chạy chúng thay vì thay thế bằng những triển khai tốt hơn. Mâu thuẫn giữa động cơ tài chính và sự “vệ sinh” kỹ thuật này là có thật, và tôi không thấy được giải quyết một cách rõ ràng trong tài liệu về quản trị (governance).
Các mẫu thiết kế mô-đun nâng cao mà Newton đang xây dựng trong registry thực sự rất tinh vi so với những gì đa số giao thức tự động hóa AI đã từng thử. Mô hình ghép tầng có ý nghĩa. Việc quản lý phụ thuộc theo phiên bản và quản trị các quyết định về vòng đời thành phần là những phần cần phát triển thêm trước khi lời hứa về khả năng ghép tầng có thể thực sự vững dưới điều kiện vận hành sản xuất.
Hạ tầng đáng chú ý nhất thường giải quyết đúng các chi tiết này ở phiên bản thứ hai. Newton vẫn đang ở giai đoạn mà kiến trúc đã đúng và các chi tiết vận hành đang được hoàn thiện trong thời gian thực.
Đó là nơi mà phần lớn những điều đáng theo dõi thực sự nằm ở đó.