أطلقت MoonPay تطبيق سطح المكتب MoonAgents، والذي يهدف إلى ربط مساعدات الذكاء الاصطناعي بمحفظات التشفير وتبادل الرموز وأسواق التنبؤ وغيرها من الخدمات على السلسلة. يدعم المنتج حاليًا حسابات Anthropic's Claude وOpenAI Codex، مع التركيز على تحويل عمليات التهيئة التقنية المعقدة إلى واجهات مرئية.
الانتقال من سطر الأوامر إلى الواجهة الرسومية
في فبراير من هذا العام، أطلقت MoonPay أولاً الإصدار السطري من MoonAgents. وبعد ثلاثة أشهر، تم إطلاق الإصدار المكتبي، الذي نقل خطوات توصيل الحساب وتهيئة الأدوات إلى واجهة رسومية، مما خفّض عتبة الاستخدام للمستخدمين غير التقنيين.
أفادت MoonPay أن المستخدمين يمكنهم تسجيل الدخول مباشرة إلى حسابات Claude أو Codex الحالية دون الحاجة إلى تكوين الأدوات الأساسية يدويًا. كما توفر التطبيق مهارات مُعدة مسبقًا، وأتمتة مجدولة، ونظام Artifacts يتيح إنشاء لوحات مخصصة وواجهات إدارة للتعامل مع الأنشطة المالية مثل المعاملات والدفعات.
محفظة قابلة للدعوة وأدوات على السلسلة
وفقًا لوصف MoonPay، يسمح هذا البرنامج للمساعدات الذكية بالتفاعل مع محفظات التشفير وخدمات البلوكشين من خلال واجهة مستخدم أمامية، ويشمل وظائف مثل تبديل الرموز المميزة، والدفع، والأسواق التنبؤية. هدفه هو تحويل العمليات على السلسلة التي كانت تتطلب كتابة سكريبتات إلى عمليات سطح مكتبية أسهل في الاستخدام.
قال كيفين أريفين، المسؤول عن أعمال Agents في MoonPay، إن التطبيق سيقوم بإعدادات Claude أو Codex في الخلفية على جهاز المستخدم المحلي، بينما ستتولى الواجهة الأمامية عرض التفاعلات وتنفيذها.
The private key is stored on the local device
مع حصول وكلاء الذكاء الاصطناعي على صلاحيات تنفيذية أكبر، تتصاعد المخاوف من الخارج بشأن التحكم في الوصول والقضايا الأمنية. وأشار التقرير إلى أن المطورين وخبراء الأمن قد حذروا مؤخرًا من مخاطر مثل حذف بيانات غير متعمد من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي أو تعرضهم لهجمات حقن التلميحات.
تقول MoonPay إن MoonAgents تستخدم طريقة حفظ المفاتيح الخاصة محليًا، بدلاً من تخزينها على خوادم سحابية. وتوضح الشركة أن هذه المفاتيح الخاصة تُخزن بتنسيق مشفر على أجهزة المستخدمين، ولا يمكن للنماذج الكبيرة نفسها الاطلاع المباشر أو قراءة محتوى المفاتيح.
تعتقد MoonPay أن أحد الاستخدامات الرئيسية لهذا النوع من المنتجات هو السماح لنموذج الذكاء الاصطناعي بالتشغيل محليًا مع تمثيل المستخدم في استدعاء خدمات السلسلة، دون كشف بيانات الاعتماد الحساسة مباشرة. كما أشارت الشركة إلى أن هذه الطريقة تساعد أيضًا في تمكين مزيد من المستخدمين الذين لا يتقنون كتابة النصوص البرمجية من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة أبحاث التشفير والعمليات على السلسلة.