Karamihan sa mga tao ay patuloy na tumatalakay sa privacy bilang “itago ang balance.” Iyon ay maling pananaw. Ang tunay na problema na kinakaharap ng mga institusyon at AI agents ay iba: Paano mo ipapatotohanan na ang agent ay talagang sumunod sa mga patakaran… nang hindi ipinapakita ang buong estratehiya, ang buong usapan, o ang buong position? Isang AI agent ang nagpapatupad ng trade. Kailangan niyang ipapatotohanan na una niyang sinuri ang totoong price feed. Kailangan niyang ipapatotohanan na nanatili siya sa loob ng risk limits. Kailangan niyang ipapatotohanan na ang desisyon ay galing sa totoong model call, hindi sa hardcoded output. Ngunit hindi niya maaaring i-leak ang prompt, ang buong konteksto, o ang eksaktong laki. Dito nagkakaroon ng pagkabigo ang karamihan sa mga solusyon sa privacy. At dito nagkakaroon ng sobrang pagbabahagi ng impormasyon ang karamihan sa mga solusyon sa transparency. @primus_labs ay nagtatayo ng layer na nasa pagitan: zkTLS ay nagpapatotohan na ang agent ay gumawa ng kinakailangang external call at natanggap ang wastong sagot, nang hindi ipinapakita ang session. FHE ay nagpapahintulot sa sistema na kalkulahin ang encrypted result kaya maaaring ipatupad ang patakaran nang walang decryption. Nanatiling accountable ang agent. Nanatiling private ang estratehiya. Ang patotoo ay kriptograpiko, hindi “trust me.” Hindi ito isa pang privacy narrative. Ito ang nawawalang piraso para sa agentic finance at institutional on-chain activity na makapagscale nang hindi magpapasya sa pagitan ng compliance at sekreto. Privacy by default. Proof by design. https://t.co/tXtVVFDnzY