गैलेक्सी रिपोर्ट: ब्लॉकचेन पर एआई एजेंट्स को संरचनात्मक घर्षण रोकता है

लेखक: Zack Pokorny

अनुवाद: Chopper, Foresight News

ब्लॉकचेन पर एआई एजेंट्स का लागू होना सुगम नहीं हुआ है, क्योंकि ब्लॉकचेन यद्यपि प्रोग्रामेबल और अनुमति-रहित प्रकृति रखता है, लेकिन एजेंट्स के लिए अर्थपूर्ण अमूर्तीकरण और सहयोग स्तर की कमी है। क्रिप्टो अनुसंधान संस्थान गैलेक्सी द्वारा जारी एक अध्ययन रिपोर्ट में बताया गया है कि एजेंट्स को ब्लॉकचेन पर अवसर की खोज, विश्वसनीय प्रमाणीकरण, डेटा पठन और कार्यान्वयन प्रक्रिया—चार संरचनात्मक घर्षणों का सामना करना पड़ रहा है, और वर्तमान अवसंरचना अभी भी मानव-अंतरक्रिया पर केंद्रित है, जो एआई को स्वतंत्र रूप से संपत्ति प्रबंधित करने और रणनीति कार्यान्वयित करने में सक्षम नहीं है; ये ही मुख्य बाधाएँ हैं जो ब्लॉकचेन पर एजेंट्स के पैमाने पर लागू होने की संभावना को सीमित करती हैं। नीचे रिपोर्ट का पूरा अनुवाद है:

AI एजेंट्स के अनुप्रयोग और क्षमताएँ विकसित होना शुरू हो गई हैं। वे स्वयं कार्य करना शुरू कर चुके हैं और पूंजी रखने और कॉन्फ़िगर करने, व्यापार और आय रणनीतियों की खोज के लिए विकसित किए जा रहे हैं। हालाँकि, यह प्रयोगात्मक परिवर्तन अभी बहुत प्रारंभिक चरण में है, लेकिन यह पहले के एजेंट्स के सामाजिक और विश्लेषणात्मक उपकरणों के रूप में विकास के पैटर्न से स्पष्ट रूप से भिन्न है।

ब्लॉकचेन इस विकास प्रक्रिया का स्वाभाविक परीक्षण मंच बन रहा है। ब्लॉकचेन अनुमति-रहित, संयोज्य, ओपन सोर्स एप्लिकेशन इकोसिस्टम के साथ, सभी प्रतिभागियों के लिए समान डेटा पहुंच प्रदान करता है, और सभी ऑन-चेन संपत्तियाँ डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोग्रामेबल होती हैं।

यह एक संरचनात्मक प्रश्न उठाता है: यदि ब्लॉकचेन प्रोग्राम करने योग्य और अनुमति-रहित है, तो स्वायत्त एजेंट्स को फ्रिक्शन क्यों का सामना करना पड़ रहा है? उत्तर इस बात में नहीं है कि निष्पादन संभव है या नहीं, बल्कि निष्पादन के ऊपर कितना अर्थ और समन्वय भार है। ब्लॉकचेन स्थिति परिवर्तन की सहीता की गारंटी देता है, लेकिन आमतौर पर प्रोटोकॉल-मूलक अमूर्ति प्रदान नहीं करता, जैसे कि आर्थिक व्याख्या, नियमित पहचान या लक्ष्य-स्तरीय समन्वय के लिए।

कुछ घर्षण अनुमति के बिना प्रणाली की आर्किटेक्चर की कमियों से उत्पन्न होता है, और कुछ वर्तमान उपकरणों, सामग्री प्रबंधन और बाजार अवसंरचना की स्थिति को दर्शाता है। वास्तव में, कई उच्च स्तरीय कार्य अभी भी ऐसे सॉफ़्टवेयर और कार्यप्रवाहों पर निर्भर करते हैं, जिनका निर्माण मानवीय हस्तक्षेप के साथ किया जाता है।

ब्लॉकचेन का डिज़ाइन सहमति और निश्चित निष्पादन पर केंद्रित है, न कि वाच्य व्याख्या पर। यह बाहरी रूप से मानकीकृत आर्थिक वस्तुओं के बजाय स्टोरेज स्लॉट, इवेंट लॉग, कॉल ट्रैक आदि निम्न स्तरीय प्राइमिटिव्स को प्रदर्शित करता है। इसलिए, पोजीशन, रिटर्न, हेल्थ कॉफिशिएंट, लिक्विडिटी डेप्थ जैसी अमूर्त अवधारणाएँ आमतौर पर इंडेक्सर, डेटा एनालिसिस लेयर, फ्रंटएंड इंटरफ़ेस और API द्वारा ऑफ-चेन पुनः निर्मित की जाती हैं, जो प्रोटोकॉल-विशिष्ट स्थिति को अधिक सुविधाजनक रूप में परिवर्तित करती हैं।

अधिकांश प्रमुख डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस ऑपरेशन, विशेष रूप से रिटेल उपयोगकर्ताओं और सब्जेक्टिव डिसीजन-मेकिंग आधारित प्रक्रियाओं के लिए, अभी भी उपयोगकर्ता द्वारा फ्रंटएंड इंटरफेस के माध्यम से इंटरैक्ट करने और एकल लेन-देन के लिए हस्ताक्षर करने के मॉडल पर केंद्रित हैं। यह यूजर इंटरफेस-केंद्रित मॉडल रिटेल उपयोगकर्ताओं के प्रसार के साथ विस्तारित हुआ है, भले ही चेन पर काफी हद तक गतिविधियाँ मशीनों द्वारा संचालित हो रही हों। वर्तमान में प्रमुख रिटेल इंटरैक्शन मॉडल अभी भी है: इंटेंट → यूजर इंटरफेस → ट्रांजैक्शन → पुष्टि। प्रोग्रामेटिक ऑपरेशन एक अलग पथ का पालन करते हैं, लेकिन उनमें भी अपनी सीमाएँ हैं: डेवलपर्स निर्माण के दौरान कॉन्ट्रैक्ट और संपत्ति समूह का चयन करते हैं, और फिर इस स्थिर सीमा के भीतर एल्गोरिदम चलाते हैं। इन दोनों मॉडल्स में से कोई भी उन प्रणालियों के लिए समर्थन नहीं करता है, जिन्हें समय-समय पर बदलते हुए लक्ष्यों के आधार पर संचालनों की खोज, मूल्यांकन और संयोजन की आवश्यकता होती है।

जब एक ऐसी बुनियादी ढांचा जो ट्रेडिंग प्रमाणीकरण के लिए अनुकूलित है, उसे आर्थिक स्थिति को व्याख्या करने, क्रेडिट का मूल्यांकन करने और स्पष्ट लक्ष्यों के चारों ओर व्यवहार को अनुकूलित करने की आवश्यकता वाले प्रणाली द्वारा उपयोग किया जाता है, तो घर्षण शुरू हो जाता है। इन अंतरों का एक हिस्सा ब्लॉकचेन की अनुमति-रहित, असमान डिज़ाइन विशेषताओं से उत्पन्न होता है, और दूसरा हिस्सा इंटरैक्टिव उपकरण अभी भी मानवीय समीक्षा और फ्रंट-एंड मध्यस्थों पर केंद्रित हैं।

ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर और एजेंट सिस्टम के बीच के अंतर को समझने से पहले, यह स्पष्ट करना आवश्यक है कि अधिक बुद्धिमान और स्वायत्त व्यवहार प्रक्रियाएँ, पारंपरिक ऑन-चेन एल्गोरिदमिक सिस्टम से किस प्रकार भिन्न हैं।

अंतर ऑटोमेशन के स्तर, जटिलता, पैरामीटराइज़ेशन या यहां तक कि डायनामिक एडेप्टिव क्षमता में नहीं है। पारंपरिक एल्गोरिदम सिस्टम उच्च स्तर के पैरामीटराइज़ेशन को सक्षम बना सकते हैं, नए कॉन्ट्रैक्ट और नए टोकन की पहचान कर सकते हैं, विभिन्न स्ट्रैटेजी प्रकारों के बीच फंड आवंटित कर सकते हैं और प्रदर्शन के आधार पर पुनः संतुलित कर सकते हैं। वास्तविक अंतर यह है कि क्या सिस्टम उन परिदृश्यों को संभाल सकता है जिनकी निर्माण चरण में कल्पना नहीं की गई थी।

पारंपरिक एल्गोरिदम सिस्टम, चाहे वे कितने भी जटिल क्यों न हों, केवल पूर्वनिर्धारित पैटर्न के लिए पूर्वनिर्धारित तर्क को ही निष्पादित करते हैं। उन्हें प्रत्येक प्रोटोकॉल के लिए पूर्वपरिभाषित इंटरफेस पार्सर, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट स्थिति को आर्थिक अर्थ में मैप करने के लिए पूर्वपरिभाषित मूल्यांकन तर्क, स्पष्ट क्रेडिट और मानकता निर्णय नियम, और प्रत्येक निर्णय शाखा के लिए हार्डकोडेड नियमों की आवश्यकता होती है। जब कोई पूर्वनिर्धारित पैटर्न से मेल नहीं खाता है, तो सिस्टम या तो उसे छोड़ देता है या सीधे विफल हो जाता है। यह अज्ञात परिदृश्यों के लिए तर्क करने में सक्षम नहीं है, बल्कि केवल यह निर्णय ले सकता है कि वर्तमान परिदृश्य पहचाने गए टेम्पलेट से मेल खाता है या नहीं।

इस 「पाचन बत्तख」 मैकेनिकल ऑटोमेशन की तरह, जो जैविक व्यवहार का अनुकरण कर सकता है, लेकिन सभी गतिविधियाँ पहले से प्रोग्राम की गई होती हैं

एक डीफाई उधार बाजार के स्कैनिंग के लिए पारंपरिक एल्गोरिदम, परिचित घटनाओं को उत्सर्जित करने वाले या ज्ञात फैक्ट्री पैटर्न से मेल खाने वाले नए डिप्लॉय किए गए कॉन्ट्रैक्ट की पहचान कर सकता है। हालाँकि, यदि एक अज्ञात इंटरफेस वाला नया उधार आधारभूत घटक आता है, तो प्रणाली इसका मूल्यांकन नहीं कर सकती। कॉन्ट्रैक्ट की जाँच करने, इसके कार्यप्रणाली को समझने, इसे क्या संभावित अवसर मानने के लिए, और एकीकरण तर्क लिखने के लिए मानव की आवश्यकता होती है। इसके बाद ही एल्गोरिदम इसके साथ बातचीत कर सकता है। मानव व्याख्या करता है, एल्गोरिदम कार्यान्वयन करता है। आधारभूत मॉडल पर आधारित एजेंट प्रणाली इस सीमा को बदल देती है। वे प्राप्त तर्क क्षमता के माध्यम से कर सकती हैं:

• अस्पष्ट या अपूर्ण लक्ष्यों की व्याख्या करें। जैसे कि "अधिकतम लाभ प्राप्त करें लेकिन अत्यधिक जोखिम से बचें" जैसे निर्देशों की अर्थव्यवस्था की आवश्यकता होती है। अत्यधिक जोखिम क्या है? लाभ और जोखिम का संतुलन कैसे किया जाए? पारंपरिक एल्गोरिदम को इन शर्तों की पहले से सटीक परिभाषा देनी पड़ती है। लेकिन स्मार्ट एजेंट इरादे की व्याख्या कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं, और प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी समझ को अनुकूलित कर सकते हैं।
• अज्ञात इंटरफेस के लिए सामान्यीकरण और अनुकूलन करने में सक्षम। एजेंट अज्ञात स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कोड पढ़ सकता है, दस्तावेज़ों का विश्लेषण कर सकता है, या कभी नहीं देखे गए एप्लिकेशन बाइनरी इंटरफेस को देख सकता है और उस प्रणाली के आर्थिक कार्यों का अनुमान लगा सकता है। इसे प्रत्येक प्रोटोकॉल के लिए पहले से पार्सर बनाने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, वर्तमान में यह क्षमता पूर्ण नहीं है, और एजेंट देखे गए विषयों को गलत ढंग से व्याख्या कर सकता है, लेकिन यह ऐसी प्रणालियों के साथ बनाने के चरण में अप्रत्याशित रूप से बातचीत करने का प्रयास कर सकता है।
• विश्वसनीयता और नियमानुसारता की अनिश्चितता के संदर्भ में निष्कर्ष निकालें। जब विश्वसनीयता के संकेत अस्पष्ट या अपूर्ण हों, तो बेस मॉडल संकेतों का संभाव्यता के आधार पर मूल्यांकन कर सकता है, न कि सरल द्विआधारी नियमों का उपयोग कर सकता है। क्या यह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट मानकीकृत है? वर्तमान साक्ष्यों से निष्कर्ष निकालें कि यह टोकन कानूनी है या नहीं? पारंपरिक एल्गोरिदम या तो नियमों पर आधारित होते हैं या फिर असमर्थ होते हैं; लेकिन एजेंट सामर्थ्य के बारे में निष्कर्ष निकाल सकते हैं।
• त्रुटि की व्याख्या करें और समायोजन करें। जब अप्रत्याशित स्थिति उत्पन्न होती है, तो एजेंट समस्या के मूल कारण का तर्क दे सकता है और प्रतिक्रिया का निर्णय ले सकता है। इसके विपरीत, पारंपरिक एल्गोरिथम केवल अपवाद पकड़ने वाले मॉड्यूल को निष्पादित करते हैं, केवल अपवाद सूचना को आगे भेजते हैं, और उसकी व्याख्या नहीं करते हैं।

ये क्षमताएँ वर्तमान में वास्तविक हैं, लेकिन वे आदर्श नहीं हैं। बेस मॉडल भ्रम पैदा करते हैं, सामग्री का गलत आकलन करते हैं, और ऐसे गलत निर्णय लेते हैं जो दिखने में आत्मविश्वासपूर्ण लगते हैं। प्रतिस्पर्धी और पूंजी से संबंधित परिवेश में (जहाँ कोड संसाधनों को नियंत्रित कर सकता है या उनका स्वामित्व प्राप्त कर सकता है), 'प्रयास करना और अप्रत्याशित प्रणाली के साथ बातचीत करना' का अर्थ पूंजी की हानि हो सकता है। इस लेख का मुख्य बिंदु यह नहीं है कि एजेंट अभी इन कार्यों को विश्वसनीय ढंग से निष्पादित कर सकते हैं, बल्कि यह है कि वे ऐसे प्रयास कर सकते हैं जिन्हें पारंपरिक प्रणालियाँ असंभव मानती हैं, और भविष्य की बुनियादी ढांचा इन प्रयासों को अधिक सुरक्षित और विश्वसनीय बना सकता है।

इस अंतर को एक निरपेक्ष वर्गीकरण सीमा के बजाय एक निरंतर अवस्था के रूप में देखा जाना चाहिए। कुछ पारंपरिक प्रणालियाँ अधिग्रहित तर्क के रूपों को शामिल करती हैं, और कुछ एजेंट भी महत्वपूर्ण मार्ग पर कठोर कोडित नियमों पर निर्भर हो सकते हैं। यह अंतर दिशात्मक है, न कि निरपेक्ष द्विआधारी। एजेंट प्रणालियाँ निर्माण चरण के पूर्वनिर्धारित नियमों के बजाय, समय-समय पर तर्क में अधिक व्याख्या, मूल्यांकन और समायोजन का कार्य स्थानांतरित करती हैं। यह बिंदु घर्षण समस्या की चर्चा के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि एजेंट प्रणालियाँ उन चीजों को प्राप्त करने का प्रयास करती हैं, जिन्हें पारंपरिक एल्गोरिदम पूरी तरह से से बचते हैं। पारंपरिक एल्गोरिदम, जिसे मनुष्यों द्वारा निर्माण चरण में समझौता सेट का चयन करके, घर्षण की खोज से बचते हैं; संचालकों द्वारा बनाए गए सफेद सूची के माध्यम से, नियंत्रण स्तर के घर्षण से बचते हैं; पहले से ही ज्ञात प्रोटोकॉल के लिए प्री-बिल्ट पार्सर का उपयोग करके, डेटा घर्षण से बचते हैं; और पूर्वनिर्धारित सुरक्षा सीमाओं के भीतर काम करके, कार्यान्वयन घर्षण से बचते हैं। मनुष्य पहले ही सेमेंटिक, क्रेडिट और स्ट्रेटेजी स्तर पर काम पूरा करते हैं, और एल्गोरिदम सीमा के भीतर कार्य करते हैं। प्रारंभिक ऑन-चेन एजेंट व्यवहार प्रक्रिया संभवतः इस मॉडल का पालन करेगी, लेकिन एजेंट का मुख्य मूल्य, खोज, क्रेडिट और स्ट्रेटेजी मूल्यांकन को निर्माण-चरण के पूर्वनिर्धारित में स्थानांतरित करने के बजाय, समय-समय पर तर्क में स्थानांतरित करने में है।

वे अज्ञात अव возможности की खोज और मूल्यांकन करने का प्रयास करते हैं, बिना किसी हार्डकोडेड नियम के सामान्यता का तर्क देते हैं, बिना किसी पूर्वनिर्धारित पार्सर के असमान स्थितियों की व्याख्या करते हैं, और संभावित अस्पष्ट लक्ष्यों के लिए रणनीतिक प्रतिबंधों का पालन करते हैं। घर्षण का अस्तित्व इसलिए है क्योंकि एजेंट उनी समान कार्य कर रहे हैं जो एल्गोरिदम करते हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि वे बिल्कुल अलग कार्य करने का प्रयास कर रहे हैं: एक बंद, पूर्व-एकीकृत प्रणाली के बजाय, खुले, गतिशील रूप से व्याख्यायित किए जाने वाले व्यवहार स्थान में कार्य करना।

संरचनात्मक स्तर पर, यह विरोधाभास ब्लॉकचेन सहमति की कमी के कारण नहीं, बल्कि इसके चारों ओर विकसित पूरे इंटरैक्शन स्टैक के कार्यप्रणाली के कारण है।

ब्लॉकचेन निर्धारित अवस्था परिवर्तन, अंतिम अवस्था पर सहमति, और अंतिमता को सुनिश्चित करता है। यह प्रोटोकॉल स्तर पर आर्थिक अर्थ की व्याख्या, इच्छा की पुष्टि या लक्ष्य का अनुसरण करने का प्रयास नहीं करता है। ये जिम्मेदारियाँ पारंपरिक रूप से फ्रंटएंड इंटरफेस, वॉलेट, इंडेक्सर और अन्य ऑफ-चेन सहयोगी स्तरों द्वारा निभाई जाती हैं, जहाँ हमेशा मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

भले ही अनुभवी प्रतिभागी हों, वर्तमान प्रमुख इंटरैक्शन मॉडल इस डिज़ाइन को दर्शाते हैं। छोटे निवेशक डैशबोर्ड के माध्यम से स्थिति को समझते हैं, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से कार्रवाई चुनते हैं, अपने वॉलेट के माध्यम से लेन-देन पर हस्ताक्षर करते हैं, और परिणाम की पुष्टि अनौपचारिक रूप से करते हैं। एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग संस्थाएँ कार्यान्वयन को स्वचालित करती हैं, लेकिन अभी भी मानव संचालकों पर निर्भर करती हैं जो प्रोटोकॉल सेट का चयन करते हैं, असामान्यताओं की जाँच करते हैं, और इंटरफ़ेस में परिवर्तन होने पर एकीकरण तर्क को अपडेट करते हैं। दोनों परिदृश्यों में, प्रोटोकॉल केवल कार्यान्वयन की सहीता की गारंटी देता है, जबकि इच्छा की व्याख्या, असामान्यता का समाधान और नए अवसरों के अनुकूलन मानव द्वारा ही पूरा किया जाता है।

एजेंट सिस्टम इस विभाजन को संपीड़ित करते हैं या यहां तक कि समाप्त कर देते हैं। उन्हें केवल लेन-देन को ब्लॉकचेन पर प्रमाणित करने के बजाय, आर्थिक अर्थ के साथ अवस्थाओं को प्रोग्रामेटिक रूप से पुनर्निर्मित करना, लक्ष्य प्रगति का मूल्यांकन करना और निष्पादन परिणामों की पुष्टि करना होता है। ब्लॉकचेन पर, ये बोझ विशेष रूप से प्रमुख होते हैं, क्योंकि एजेंट खुले, संघर्षपूर्ण और तेजी से बदलते परिवेश में चलते हैं, जहां नए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट, संपत्ति और निष्पादन मार्ग केंद्रीय समीक्षा के बिना प्रकट हो सकते हैं। प्रोटोकॉल केवल यही गारंटी देता है कि लेन-देन सही ढंग से निष्पादित होते हैं, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि आर्थिक अवस्था सरलता से व्याख्या की जा सके, कॉन्ट्रैक्ट मानकीकृत हों, निष्पादन मार्ग उपयोगकर्ता की इच्छा के अनुकूल हों, या संबंधित अवसर प्रोग्रामेटिक रूप से प्राप्त किए जा सकें।

निम्नलिखित चरणों के माध्यम से, स्मार्ट एजेंट चक्र के प्रत्येक चरण के साथ-साथ इन घर्षणों को स्पष्ट किया जाएगा: मौजूदा कॉन्ट्रैक्ट और अवसरों की खोज, उनकी कानूनी वैधता की पुष्टि, आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण स्थितियों का प्राप्त करना, और लक्ष्य के आधार पर कार्रवाई करना।

फ्रिक्शन खोजें

घर्षण का उत्पन्न होना इस कारण है कि डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस के व्यवहार के क्षेत्र को अनुमति-रहित परिवेश में विस्तारित किया गया है, जबकि संबंध और कानूनी मान्यता को मानव द्वारा चेन पर सामाजिक, बाजार और उपकरण स्तरों के माध्यम से छानबीन किया जाता है। नए प्रोटोकॉल घोषणाओं के माध्यम से प्रकट होते हैं, और फिर फ्रंटएंड एकीकरण, टोकन सूची, डेटा विश्लेषण प्लेटफॉर्म और तरलता निर्माण जैसे छानबीन स्तरों से गुजरते हैं। समय के साथ, ये संकेत अक्सर एक कार्यात्मक मानदंड बन जाते हैं, जो व्यवहार के क्षेत्र में कौन से हिस्से आर्थिक मूल्य और पर्याप्त विश्वसनीयता रखते हैं, इसका निर्णय करने में मदद करते हैं, हालांकि यह सहमति अनौपचारिक, असमान और तीसरे पक्षों और मानवीय छानबीन पर आंशिक रूप से निर्भर हो सकती है।

एजेंट्स को छानबीन किए गए डेटा और क्रेडिट सिग्नल्स प्रदान किए जा सकते हैं, लेकिन वे स्वयं उन सिग्नल्स को मानवीय रूप से व्याख्या करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अंतर्ज्ञान के संक्षिप्त मार्गों को नहीं रखते हैं। ऑन-चेन दृष्टिकोण से, सभी डिप्लॉय किए गए कॉन्ट्रैक्ट्स समान रूप से खोजने योग्य होते हैं। कानूनी प्रोटोकॉल, दुरुपयोगपूर्ण फॉर्क, परीक्षण डिप्लॉयमेंट और उपेक्षित प्रोजेक्ट्स, सभी कॉल करने योग्य बाइटकोड के रूप में मौजूद होते हैं। ब्लॉकचेन स्वयं यह कोडित नहीं करता है कि कौन से कॉन्ट्रैक्ट महत्वपूर्ण हैं या कौन से सुरक्षित हैं।

इसलिए, एजेंट को अपनी खोज तंत्र बनाना होगा: डिप्लॉयमेंट इवेंट्स को स्कैन करना, इंटरफेस पैटर्न की पहचान करना, फैक्टरी कॉन्ट्रैक्ट्स (जो अन्य कॉन्ट्रैक्ट्स को प्रोग्रामेटिकली डिप्लॉय कर सकते हैं) को ट्रैक करना, और लिक्विडिटी फॉर्मेशन को मॉनिटर करना ताकि यह तय किया जा सके कि कौन से कॉन्ट्रैक्ट्स को निर्णय-लेने के दायरे में शामिल किया जाए। यह प्रक्रिया केवल कॉन्ट्रैक्ट्स ढूंढने तक सीमित नहीं है, बल्कि यह तय करना है कि क्या वे एजेंट के व्यवहार स्थान में प्रवेश करने योग्य हैं।

उम्मीदवारों की पहचान करना केवल पहला कदम है। प्रारंभिक खोज के बाद, कॉन्ट्रैक्ट को अगले अनुच्छेद में वर्णित मानकता और प्रामाणिकता सत्यापन प्रक्रिया से गुजरना होगा। एजेंट को सुनिश्चित करना होगा कि खोजे गए कॉन्ट्रैक्ट वास्तव में उसका नाम योग्य है, तभी इसे निर्णय स्थान में शामिल किया जा सकता है।

फ्रिक्शन का अर्थ नए डिप्लॉय किए गए व्यवहार का पता लगाना नहीं है। परिपक्व एल्गोरिदम सिस्टम पहले से ही अपनी रणनीति के भीतर इसे प्राप्त कर सकते हैं। Uniswap फैक्टरी इवेंट्स को मॉनिटर करने और स्वचालित रूप से नए पूल को खोज में शामिल करने वाले सर्चर, डायनामिक डिस्कवरी का कार्य कर रहे हैं। फ्रिक्शन दो उच्चतर स्तरों पर उत्पन्न होता है: पता लगाए गए कॉन्ट्रैक्ट की कानूनीता का निर्णय करना, और यह निर्णय करना कि यह खुले लक्ष्य से संबंधित है या केवल पूर्वनिर्धारित रणनीति प्रकार से मेल खाता है।

खोजने वाले की खोज तर्क उसकी रणनीति से घनिष्ठ रूप से जुड़ा हुआ है। यह जानता है कि किस प्रकार के इंटरफेस पैटर्न की तलाश करनी है, क्योंकि रणनीति द्वारा परिभाषित किया गया है। जबकि "कॉन्फ़िगर रिस्क-एडजस्टेड ऑप्टिमल अवसर" जैसे अधिक व्यापक निर्देशों को निष्पादित करने वाले एजेंट, केवल रणनीति से प्राप्त फिल्टर पर निर्भर नहीं कर सकते। उन्हें नए मिले अवसरों का मूल्यांकन लक्ष्य के संदर्भ में करना होगा, जिसमें अपरिचित इंटरफेस को समझना, आर्थिक कार्यों का अनुमान लगाना, और यह निर्णय लेना शामिल है कि क्या इस अवसर को निर्णय स्थान में सम्मिलित किया जाना चाहिए। यह कुछ हद तक सामान्य स्वायत्तता की समस्या है, लेकिन ब्लॉकचेन इस समस्या को और बढ़ाता है।

कंट्रोल लेयर फ्रिक्शन

नियंत्रण स्तर के घर्षण का उत्पादन इस कारण होता है कि पहचान और कानूनीता का निर्धारण आमतौर पर प्रोटोकॉल के बाहर किया जाता है, जिसमें चयन, शासन, दस्तावेज़, इंटरफ़ेस और संचालक के निर्णय पर समग्र रूप से निर्भर किया जाता है। वर्तमान में कई कार्यप्रवाहों में, मनुष्य अभी भी निर्णय प्रक्रिया का महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। ब्लॉकचेन निश्चित निष्पादन और अंतिमता की गारंटी देता है, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि कॉल करने वाला लक्ष्य स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट के साथ बातचीत कर रहा है। इस इच्छा का निर्धारण सामाजिक संदर्भ, वेबसाइटों और मानवीय चयन में बाहरीकृत किया जाता है।

वर्तमान प्रक्रिया में, मानव वेबसाइट के क्रेडिट लेयर को अनौपचारिक प्रमाणीकरण के रूप में उपयोग करते हैं। वे आधिकारिक डोमेन नाम (आमतौर पर DeFiLlama जैसे एग्रीगेटर प्लेटफॉर्म या प्रोजेक्ट वेरिफाइड सोशल अकाउंट्स के माध्यम से) का दौरा करते हैं और इस वेबसाइट को मानवीय अवधारणा और कॉन्ट्रैक्ट एड्रेस के बीच मानक मैपिंग के वाहक के रूप में मानते हैं। इसके बाद, फ्रंटएंड इंटरफेस एक कार्यात्मक विश्वसनीय आधार बनाता है, जो स्पष्ट करता है कि कौन से पते आधिकारिक हैं, किस प्रकार के टोकन आइकन का उपयोग किया जाना चाहिए, और कौन से प्रवेश बिंदु सुरक्षित हैं।

1789 का मैकेनिकल टर्क एक शतरंज मशीन थी, जो सतही रूप से स्वायत्त रूप से काम करती थी, लेकिन वास्तव में एक छिपे हुए मानव ऑपरेटर पर निर्भर करती थी।

एजेंट्स डिफ़ॉल्ट रूप से सामाजिक संदर्भ के माध्यम से ब्रांड लोगो, प्रमाणित सामाजिक संकेत या "औपचारिकता" को समझने में सक्षम नहीं होते हैं। इन संकेतों से प्राप्त छानबीन किए गए डेटा को एजेंट में इनपुट किया जा सकता है, लेकिन इन्हें स्थायी और उपयोगयोग्य मशीनी विश्वास की धारणाओं में परिवर्तित करने के लिए स्पष्ट रजिस्ट्री, नीति या प्रमाणीकरण तर्क की आवश्यकता होती है। एजेंट्स को संचालक द्वारा प्रदान किए गए छानबीन किए गए व्हाइटलिस्ट, प्रमाणित पते और विश्वास नीतियों के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। समस्या सामाजिक संदर्भ प्राप्त करने में पूरी तरह से असंभव नहीं है, बल्कि गतिशील रूप से विस्तारित व्यवहार स्थान में इन सुरक्षा उपायों को बनाए रखने की संचालन लागत बहुत अधिक है, और जब ये उपाय अनुपलब्ध या अपर्याप्त होते हैं, तो एजेंट के पास मानवीय डिफ़ॉल्ट विकल्प प्रमाणीकरण तंत्र की कमी होती है।

ऑन-चेन एजेंट ड्राइवन सिस्टम में क्रेडिट निर्णय की कमजोरी के वास्तविक परिणाम देखे गए हैं। इंफ्लुएंसर क्रिप्टो कॉमेंटेटर Orangie के मामले में, एक एजेंट को आरोप लगाया गया कि उसने एक मधु बैग कॉन्ट्रैक्ट में फंड जमा किए। दूसरे मामले में, Lobstar Wilde नामक एजेंट ने स्थिति या संदर्भ त्रुटि के कारण पते की स्थिति का गलत निर्णय लिया और बड़ी मात्रा में टोकन को ऑनलाइन "भिक्षुक" को भेज दिया। ये मामले मुख्य तर्क नहीं हैं, लेकिन ये पर्याप्त हैं कि क्रेडिट निर्णय, स्थिति की व्याख्या और कार्यनयन रणनीति में त्रुटि कैसे सीधे धन की हानि का कारण बन सकती हैं।

समस्या इस बात में नहीं है कि स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ढूंढना कठिन है, बल्कि इस बात में है कि ब्लॉकचेन में आमतौर पर एक निहित “यह किसी एप्लिकेशन का आधिकारिक स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट है” की अवधारणा नहीं होती। यह कमी आंशिक रूप से अनुमति-रहित प्रणाली की विशेषता है, डिज़ाइन की लापरवाही नहीं, लेकिन फिर भी स्वायत्त प्रणालियों के लिए समन्वय की समस्या पैदा करती है। यह समस्या आंशिक रूप से कमजोर स्थानांकन पहचान वाले खुले सिस्टम आर्किटेक्चर से और आंशिक रूप से रजिस्ट्री, मानकों और विश्वास वितरण तंत्र के अपरिपक्व होने से उत्पन्न होती है। Aave v3 के साथ बातचीत करने वाले स्मार्ट एजेंट को यह निर्धारित करना होगा कि कौन से पते मानक पते हैं, और क्या ये पते अपरिवर्तनीय हैं, प्रॉक्सी के माध्यम से अपग्रेड किए जा सकते हैं, या वर्तमान में प्रशासनिक परिवर्तन की प्रतीक्षा में हैं।

मनुष्य इस समस्या को दस्तावेज़ों, फ्रंटएंड इंटरफ़ेस और सोशल मीडिया के माध्यम से हल करते हैं। एजेंट को निम्नलिखित चीज़ों की जांच करके निर्णय लेना होगा:

• एजेंट मोड और कार्यान्वयन बिंदु
• Management Permissions and Time Lock
• गवर्नेंस कंट्रोल के पैरामीटर अपडेट मॉड्यूल
• ज्ञात डिप्लॉयमेंट के बीच बाइटकोड / एप्लिकेशन बाइनरी इंटरफेस मेल खाता है

एक मानक रजिस्ट्री के अभाव में, "औपचारिकता" एक निष्कर्ष निकालने का प्रश्न बन जाती है। इसका अर्थ है कि एजेंट्स कॉन्ट्रैक्ट पते को स्थिर कॉन्फ़िगरेशन के रूप में नहीं मान सकते। वे या तो लगातार सत्यापित वाइटलिस्ट को बनाए रखते हैं, या रनटाइम पर प्रॉक्सी के माध्यम से गवर्नेंस मॉनिटरिंग के साथ मानकता को पुनः निकालते हैं, या फिर पुराने, क्षतिग्रस्त या नकली कॉन्ट्रैक्ट्स के साथ इंटरैक्ट करने का जोखिम उठाते हैं। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर और मार्केट इंफ्रास्ट्रक्चर में, सेवा की पहचान आमतौर पर संस्थाओं द्वारा संचालित नेमस्पेस, प्रमाणपत्र और एक्सेस कंट्रोल द्वारा स्थिर होती है। इसके विपरीत, चेन पर, एक कॉन्ट्रैक्ट को कॉल किया जा सकता है और सही ढंग से काम कर सकता है, लेकिन कॉल करने वाले के दृष्टिकोण से, इसकी आर्थिक या व्यावसायिक मानकता नहीं होती है।

टोकन की वास्तविकता और मेटाडेटा एक ही समस्या हैं। टोकन खुद को वर्णित करने का प्रतीत होते हैं। लेकिन टोकन मेटाडेटा प्रामाणिक नहीं होता, बस कोड द्वारा लौटाए गए बाइट डेटा होते हैं। एक प्रमुख उदाहरण है वैपरेटेड ईथरियम (WETH)। व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले WETH कॉन्ट्रैक्ट कोड में नाम, प्रतीक और सटीकता को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया गया है।

यह पहचान संकेत की तरह दिखता है, लेकिन ऐसा नहीं है। कोई भी समझौता सेट किया जा सकता है:

• प्रतीक() = WETH
• decimals() = 18
• नाम() = रैप्ड एथर

और एक ही ERC-20 टोकन मानक इंटरफ़ेस को लागू करें। name()、symbol() और decimals() केवल वहाँ स्थापित करने वाले द्वारा निर्धारित किसी भी सामग्री को लौटाने वाले सार्वजनिक-पढ़ने योग्य फ़ंक्शन हैं। वास्तव में, ईथरियम पर लगभग 200 टोकन हैं जिनका नाम "Wrapped Ether" है, प्रतीक "WETH" है, और दशमलव स्थान 18 हैं। CoinGecko या Etherscan की जाँच किए बिना, क्या आप बता सकते हैं कि कौन सा "WETH" मानक संस्करण है?

एजेंट का सामना ऐसी स्थिति से है। ब्लॉकचेन अद्वितीयता की जांच नहीं करता, किसी भी रजिस्टर के साथ मेल नहीं खाता, और कोई भी प्रतिबंध नहीं लगाता। आप आज 500 कॉन्ट्रैक्ट डिप्लॉय कर सकते हैं, जो सभी पूरी तरह समान मेटाडेटा लौटाएंगे। ऑन-चेन पर कुछ प्रयोगात्मक निर्णय विधियाँ मौजूद हैं (उदाहरण के लिए, ईथरियम बैलेंस और कुल आपूर्ति का मिलान करना, प्रमुख डीसेंट्रलाइज्ड एक्सचेंज पर लिक्विडिटी डेप्थ की जांच करना, यह सत्यापित करना कि यह क्रेडिट प्रोटोकॉल के रूप में प्रतिभूति के रूप में काम करता है), लेकिन इनमें से कोई भी निरपेक्ष साबिती प्रदान नहीं करता। प्रत्येक विधि या तो सीमा मान्यताओं पर निर्भर करती है, या अन्य कॉन्ट्रैक्ट के मानकीकरण की पुनरावृत्ति पर।

जैसे मैज़ के भीतर "वास्तविक" मार्ग ढूंढने के लिए बाहरी मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है, ब्लॉकचेन पर कोई मूलभूत मानक संकेत नहीं होता।

यही कारण है कि टोकन सूची और रजिस्ट्री ऑफलाइन फिल्टरिंग लेयर के रूप में मौजूद हैं। वे 「WETH」 जैसी अवधारणा को विशिष्ट पते से मैप करने का एक तरीका प्रदान करते हैं, जिसी कारण से वॉलेट और फ्रंटएंड इंटरफेस व्हाइटलिस्ट बनाए रखते हैं या विश्वसनीय एग्रीगेटर प्लेटफॉर्म पर निर्भर करते हैं। एजेंट के लिए, मुख्य समस्या केवल मेटाडेटा की कम विश्वसनीयता नहीं है, बल्कि यह भी है कि मानक पहचान सामाजिक या संस्थागत स्तर पर स्थापित होती है, न कि प्रोटोकॉल के मूल। विश्वसनीय ऑन-चेन पहचानकर्ता कॉन्ट्रैक्ट पता है, हालाँकि 「USDC में बदलें」 जैसे मानवीय इरादों को सही पते से मैप करना अभी भी प्रोटोकॉल-अमूल स्क्रीनिंग, रजिस्ट्री, व्हाइटलिस्ट या अन्य क्रेडिट लेयर पर अत्यधिक निर्भर है।

डेटा घर्षण

डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस के विभिन्न प्रोटोकॉल के बीच अनुकूलन के लिए एजेंट को प्रत्येक अवसर को आर्थिक वस्तुओं में मानकीकृत करना होगा: आय, तरलता की गहराई, जोखिम पैरामीटर, शुल्क संरचना, ऑरेकल स्रोत आदि। कुछ हद तक, यह एक सामान्य सिस्टम एकीकरण समस्या है। हालाँकि, ब्लॉकचेन पर, प्रोटोकॉल की असमानता, सीधी पूंजी जोखिम, बहु-कॉल स्टेट स्टिचिंग, और नींव में एक समान आर्थिक मॉडल की कमी इस बोझ को और बढ़ा देती हैं। और ये ही अवसरों की तुलना करने, आवंटन का अनुकरण करने और जोखिम का निरीक्षण करने के लिए आवश्यक मूलभूत तत्व हैं।

ब्लॉकचेन आमतौर पर प्रोटोकॉल स्तर पर मानकीकृत आर्थिक वस्तुओं को प्रकट नहीं करता है। यह स्टोरेज स्लॉट, इवेंट लॉग और फ़ंक्शन आउटपुट को प्रकट करता है, और आर्थिक वस्तुओं को इनमें से निष्कर्ष निकालना या पुनः बनाना पड़ता है। प्रोटोकॉल केवल यह गारंटी देता है कि कॉन्ट्रैक्ट कॉल सही स्थिति मान लौटाएगा, लेकिन यह गारंटी नहीं देता कि यह मान स्पष्ट रूप से पठनीय आर्थिक अवधारणाओं के रूप में मैप होगा, या यह गारंटी नहीं देता कि समान आर्थिक अवधारणाओं को प्रोटोकॉल के पार समान इंटरफ़ेस के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है।

इसलिए, बाजार, पोजीशन, हेल्थ फैक्टर आदि अमूर्त अवधारणाएँ प्रोटोकॉल के मूल तत्व नहीं हैं। ये अमूर्त अवधारणाएँ इंडेक्सर, डेटा विश्लेषण प्लेटफॉर्म, फ्रंटएंड इंटरफेस और एपीआई द्वारा ऑफ-चेन पुनः निर्मित की जाती हैं, जो विषम प्रोटोकॉल स्थिति को उपयोगयोग्य अमूर्त रूप में परिवर्तित करती हैं। मानव उपयोगकर्ता आमतौर पर केवल इस मानकीकृत स्तर को ही देखते हैं। एजेंट भी इस स्तर का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन इससे तीसरे पक्ष के मॉडल, लेटेंसी और विश्वास की मान्यताएँ भी सम्मिलित हो जाती हैं; अन्यथा, उन्हें इन अमूर्त अवधारणाओं को स्वयं पुनः निर्मित करना होगा।

यह समस्या विभिन्न प्रोटोकॉल में अधिक स्पष्ट होती जा रही है। खजाने के हिस्से की कीमत, उधार बाजार की जमानत की दर, डीसेंट्रलाइज्ड एक्सचेंज पूल की तरलता की गहराई, और स्टेकिंग कॉन्ट्रैक्ट की पुरस्कार दर—ये सभी आर्थिक महत्व वाले आधारभूत घटक हैं, लेकिन इनके लिए कोई मानकीकृत इंटरफ़ेस उपलब्ध नहीं है। प्रत्येक प्रकार के प्रोटोकॉल के पास अपनी अपनी प्राप्ति विधि, संरचना और इकाई की परंपरा है। यहां तक कि एक ही श्रेणि में, कार्यान्वयन में भिन्नता होती है।

लीवरेज मार्केट: टुकड़े-टुकड़े उदाहरणों का पता लगाएं

ऋण बाजार इस समस्या को स्पष्ट रूप से दर्शाता है। इसकी आर्थिक अवधारणाएँ सामान्य और लगभग समान हैं, जैसे कि आपूर्ति और उधार तरलता, ब्याज दर, प्रतिभूति अनुपात, सीमा सीमा और निलंबन सीमा, लेकिन पहुँच के मार्ग अलग-अलग हैं।

Aave v3 में, मार्केट एनुमरेशन और रिजर्व स्टेट प्राप्ति दो अलग-अलग चरण हैं। एक सामान्य प्रक्रिया निम्नलिखित है:

संपत्ति भंडार को सूचीबद्ध करने के लिए, टोकन पतों की अनुक्रमणिका लौटाएं।

प्रत्येक संपत्ति के लिए, अन्य कोड स्निपेट के माध्यम से तरलता और ब्याज आधार डेटा प्राप्त करें,

यह विधि एक ही कॉल के माध्यम से लिक्विडिटी की कुल मात्रा, ब्याज दर सूचकांक और कॉन्फ़िगरेशन फ्लैग्स को शामिल करने वाली संरचना लौटाती है, उदाहरण के लिए:

इसके विपरीत, Compound v3 में प्रत्येक डिप्लॉयमेंट एकल बाजार (USDC, USDT, ETH आदि) के लिए होता है, और कोई समेकित रिजर्व स्ट्रक्चर नहीं होता। इसके बजाय, बाजार के स्नैपशॉट को बार-बार फंक्शन कॉल करके जोड़ना पड़ता है:

• बेस उपयोग दर
• Total Supply
• Interest Rate
• मालिकाना संपत्ति विन्यास
• ग्लोबल कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर

प्रत्येक कॉल केवल आर्थिक स्थिति के विभिन्न उपसमुच्चयों को लौटाता है। 'बाजार' एक प्राथमिक वस्तु नहीं है, बल्कि एक निष्कर्षित संरचना है जिसे कॉल करने वाला जोड़ता है।

एजेंट के दृष्टिकोण से, दोनों प्रोटोकॉल ऋण बाजार हैं; लेकिन एकीकरण के दृष्टिकोण से, वे संप्राप्ति प्रणाली के पूरी तरह से अलग संरचना के हैं। कोई सामान्य साझा मॉडल नहीं है। इसके विपरीत, एजेंट को विभिन्न प्रोटोकॉल के लिए अलग-अलग संपत्ति सूचीकरण विधियों का उपयोग करना होगा और स्थिति को बार-बार कॉल करके जोड़ना होगा।

Fragmentation introduces latency and consistency risks

असमान संरचना के अलावा, इस अपरिष्कृतता से देरी और संगतता का जोखिम भी शामिल होता है। चूंकि आर्थिक स्थिति को एकल परमाणु मार्केट ऑब्जेक्ट के रूप में प्रकट नहीं किया जाता है, अतः एजेंट को कई कॉन्ट्रैक्ट्स के बीच कई रिमोट प्रोसीजर कॉल्स के माध्यम से स्नैपशॉट को पुनः बनाना पड़ता है। प्रत्येक अतिरिक्त कॉल से देरी, लिमिटिंग का जोखिम और ब्लॉक असंगति की संभावना बढ़ जाती है। उतार-चढ़ाव वाले परिवेश में, जब आपूर्ति ब्याज दर की गणना पूरी होती है, तो ब्याज दर पहले ही बदल चुकी हो सकती है; यदि ब्लॉक को स्पष्ट रूप से लॉक नहीं किया जाता है, तो कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर्स लिक्विडिटी की कुल मात्रा से अलग ब्लॉक हाइट से मेल खा सकते हैं। उपयोगकर्ता इन समस्याओं को UI कैशिंग परत और एग्रीगेटेड बैकएंड के माध्यम से अप्रत्यक्ष रूप से कम करते हैं। मूल RPC इंटरफ़ेस को सीधे संचालित करने वाले प्रॉक्सी को समन्वय, बैचिंग और समय संगतता का स्पष्ट प्रबंधन करना होता है। इसलिए, मानकीकृत नहीं किए गए प्राप्ति प्रक्रिया केवल एकीकरण में असुविधा पैदा ही नहीं करती, बल्कि प्रदर्शन, समन्वय और सही परिणामों को सीमित करती है।

चूंकि नियमित आर्थिक डेटा प्राप्ति योजना की कमी है, इसलिए भले ही प्रोटोकॉल लगभग समान वित्तीय प्राइमिटिव्स को लागू करते हों, उनकी स्थिति का प्रकटीकरण अनुबंध की विशिष्ट स्थिति और संरचना पर निर्भर करता है। यह संरचनात्मक भिन्नता डेटा घर्षण का मुख्य घटक है।

Potential data stream mismatch

ब्लॉकचेन पर आर्थिक अवस्था तक पहुँच मूल रूप से पुल मोड है, भले ही निष्पादन संकेत स्ट्रीम किए जा सकें। बाहरी प्रणालियाँ नोड्स से आवश्यक अवस्था के लिए पूछताछ करती हैं, न कि निरंतर, संरचित अपडेट प्राप्त करती हैं। यह मोड ब्लॉकचेन के मूल कार्य को दर्शाता है—आवश्यकता के आधार पर सत्यापन, न कि एप्लिकेशन-स्तरीय निरंतर अवस्था दृश्य को बनाए रखना।

पुश-आधारित प्राइमिटिव्स मौजूद हैं। WebSocket सब्सक्रिप्शन वास्तविक समय में नए ब्लॉक और इवेंट लॉग स्ट्रीम कर सकते हैं, लेकिन ये अधिकांश आर्थिक महत्व वाले स्टोरेज स्टेट को शामिल नहीं करते, जब तक कि प्रोटोकॉल स्पष्ट रूप से रिडंडेंट पब्लिशिंग का चयन न करे। एजेंट सीधे चेन-पर सब्सक्रिप्शन के माध्यम से लेन-देन बाजार का उपयोग, पूल रिजर्व या पोजीशन हेल्थ कोशिका प्राप्त नहीं कर सकते। ये मान स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट स्टोरेज में संग्रहीत होते हैं, और अधिकांश प्रोटोकॉल इन जानकारियों को डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ताओं को पुश करने के लिए नेटिव मैकेनिज़म प्रदान नहीं करते। वर्तमान में सर्वोत्तम पैटर्न है नए ब्लॉक हेड की सब्सक्रिप्शन और प्रत्येक ब्लॉक पर पुनः प्रश्न पूछना। लॉग केवल यह संकेत दे सकते हैं कि स्टेट संभवतः बदल गया है, लेकिन वे अंतिम आर्थिक स्टेट को कोडित नहीं करते; इस स्टेट को पुनः बनाने के लिए स्पष्ट रूप से पढ़ना और इतिहासगत स्टेट तक पहुँचना आवश्यक है।

एजेंट सिस्टम विपरीत प्रक्रिया से लाभ उठा सकते हैं। एजेंट को सैकड़ों कॉन्ट्रैक्ट की स्थिति में परिवर्तन के लिए पूछताछ करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वे संरचित, पूर्व-गणना की गई स्थिति अपडेट्स को सीधे रनटाइम वातावरण में प्राप्त कर सकते हैं। पुश-आधारित आर्किटेक्चर अतिरिक्त पूछताछ को कम करता है, स्थिति परिवर्तन और एजेंट की समझ के बीच की देरी को कम करता है, और मध्यवर्ती परत को स्थिति को अर्थपूर्ण अपडेट्स के रूप में पैक करने की अनुमति देता है, बजाय एजेंट को मूल स्टोरेज से अर्थ निकालने की आवश्यकता के।

यह विपरीत रूपांतरण आसान नहीं है। इसमें सदस्यता बुनियादी ढांचे, संबंधितता के लिए छांटने का तर्क, और संग्रहित परिवर्तनों को स्मार्ट एजेंट द्वारा निष्पादित आर्थिक घटनाओं में बदलने के पैटर्न की आवश्यकता होती है। लेकिन जैसे-जैसे एजेंट सतत प्रतिभागी बन रहे हैं, और अस्थायी प्रश्नकर्ता नहीं, लेन-देन मॉडल की अक्षमता की लागत बढ़ती जा रही है। स्वायत्त प्रणालियों के कार्य के अनुकूल, एजेंट को सतत उपभोक्ता के रूप में, और अस्थायी क्लाइंट के रूप में नहीं, देखना संभवतः अधिक उपयुक्त होगा।

पुश-आधारित इंफ्रास्ट्रक्चर क्या वास्तव में बेहतर है, यह अभी भी एक खुला प्रश्न है। विशाल मात्रा में स्थिति परिवर्तन फिल्टरिंग की समस्या पैदा करते हैं, और एजेंट को अभी भी यह निर्धारित करना होता है कि कौन से परिवर्तन प्रासंगिक हैं, जो एक अलग स्तर पर पुल-आधारित अर्थव्यवस्था को फिर से पेश करता है। मुद्दा पुल-आधारित आर्किटेक्चर में कोई दोष नहीं है, बल्कि वर्तमान आर्किटेक्चर डिज़ाइन में स्थायी मशीन कंस्यूमर्स को ध्यान में नहीं रखा गया है; जैसे-जैसे एजेंट के उपयोग का पैमाना बढ़ता है, शायद अन्य वैकल्पिक मॉडलों की खोज करना सार्थक होगा।

एक्जीक्यूशन फ्रिक्शन

एक्जीक्यूशन फ्रिक्शन का उत्पादन इस कारण होता है कि वर्तमान में अधिकांश इंटरैक्शन लेयर्स, इंटेंट कन्वर्जन, ट्रांजैक्शन ऑडिट और रिजल्ट वेरिफिकेशन को फ्रंटएंड इंटरफेस, वॉलेट और ऑपरेटर सुपरविजन के चारों ओर डिज़ाइन किए गए वर्कफ्लो में पैक करती हैं। रिटेल यूजर्स और सब्जेक्टिव डिसीजन-मेकिंग सीनेरियोज़ में, यह सुपरविजन आमतौर पर मानव द्वारा की जाती है। स्वयंसिद्ध प्रणालियों के लिए, इन कार्यों को फॉर्मलाइज़ किया जाना चाहिए और सीधे कोड किया जाना चाहिए। ब्लॉकचेन कॉन्ट्रैक्ट लॉजिक के आधार पर निर्धारणात्मक एक्जीक्यूशन की गारंटी देता है, लेकिन यह यह गारंटी नहीं देता कि ट्रांजैक्शन यूजर के इंटेंट के साथ मेल खाएगा, जोखिम सीमाओं का पालन करेगा या अपेक्षित आर्थिक परिणाम प्राप्त करेगा। वर्तमान प्रक्रिया में, यूजर इंटरफेस और मानव इस अंतर को पूरा करते हैं।

यूजर इंटरफेस कॉम्बो ऑपरेशन सीक्वेंस (एक्सचेंज, अथॉराइज, डिपॉजिट, बॉरो), वॉलेट अंतिम 「समीक्षा और भेजें」 नोड प्रदान करता है, जहाँ यूजर या ऑपरेटर आमतौर पर अंतिम चरण में अनौपचारिक रूप से रणनीति निर्णय लेते हैं। वे अक्सर अपूर्ण जानकारी के साथ, यह निर्णय लेते हैं कि लेनदेन सुरक्षित है या नहीं, और क्वोट परिणाम स्वीकार्य हैं या नहीं। यदि लेनदेन विफल हो जाए या अप्रत्याशित परिणाम मिले, तो यूजर पुनः प्रयास करते हैं, स्लिपेज समायोजित करते हैं, पथ बदलते हैं या सीधे कार्रवाई छोड़ देते हैं। स्मार्ट एजेंट सिस्टम मानव को इस कार्यान्वयन चक्र से हटा देता है। इसका मतलब है कि सिस्टम को मानवीय कार्यों के तीन पहलुओं को मशीन-मूल पद्धति से प्रतिस्थापित करना होगा:

• इरादे को एकीकृत करें। जैसे 「मेरे स्थिर मुद्रा को जोखिम-समायोजित उत्तम लाभ स्थान पर स्थानांतरित करें」 जैसे मानवीय लक्ष्य, विशिष्ट कार्ययोजनाओं में एकीकृत होने चाहिए: कौन सा प्रोटोकॉल, कौन सा बाजार, कौन सा टोकन पथ, कितना आकार, कौन से अधिकार, और कार्यान्वयन क्रम। मानवों के लिए, यह प्रक्रिया उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से अंतर्निहित रूप से पूरी की जाती है; बुद्धिमान एजेंट के लिए, इसे सूत्रबद्ध रूप से लागू किया जाना चाहिए।
• स्ट्रेटेजी निष्पादित करें। 「ट्रांजैक्शन भेजें」 पर क्लिक करना केवल हस्ताक्षर करना ही नहीं है, बल्कि यह यह भी निहित रूप से जांचता है कि क्या ट्रांजैक्शन सीमाओं के अनुसार है: स्लिपेज झेलने की क्षमता, लीवरेज की अधिकतम सीमा, न्यूनतम स्वास्थ्य गुणांक, सफेद सूची अनुबंध, या 「अपग्रेड करने योग्य अनुबंध प्रतिबंधित」। स्मार्ट एजेंट को स्पष्ट स्ट्रेटेजी सीमाओं को मशीन-जांचने योग्य नियमों के रूप में कोड करना होगा:
• The execution system must verify that the proposed call graph satisfies these rules before broadcasting.
• परिणाम की पुष्टि करें। लेनदेन का ब्लॉकचेन पर रिकॉर्ड होना अनिवार्य रूप से कार्य पूरा होने का संकेत नहीं है। लेनदेन सफलतापूर्वक निष्पादित होने के बावजूद, लक्ष्य प्राप्त नहीं हो सकता: स्लिपेज सहनशीलता सीमा से अधिक हो सकता है, राशि सीमा के कारण लक्ष्य पोजीशन आकार प्राप्त नहीं हो सकता, या ब्लॉकचेन पर लेनदेन और सिमुलेशन के बीच ब्याज दर में परिवर्तन हो सकता है। मानव उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस को बाद में देखकर अनौपचारिक रूप से पुष्टि करते हैं। स्मार्ट एजेंट को पश्चात् स्थितियों का प्रोग्रामेटिक रूप से मूल्यांकन करना होगा।

इससे केवल सरल लेन-देन के समावेश के बजाय, पूर्ण जांच की आवश्यकता उत्पन्न होती है। इरादे-केंद्रित आर्किटेक्चर इस समस्या को आंशिक रूप से हल कर सकता है, जिसमें 'कैसे' निष्पादित किया जाए, इसका अधिक बोझ स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट से विशेषज्ञ सॉल्वर पर स्थानांतरित किया जाता है। अमूर्त कॉल डेटा के बजाय हस्ताक्षरित इरादे को प्रसारित करके, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट परिणाम-आधारित प्रतिबंधों को निर्दिष्ट कर सकते हैं, जिन्हें सॉल्वर या प्रोटोकॉल-स्तरीय तंत्र को स्वीकार्य निष्पादन के लिए पूरा करना होगा।

मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो और फ़ॉल्ट मोड

डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस के अधिकांश कार्यान्वयन मूल रूप से बहु-चरणीय होते हैं। एक आय विन्यास में अधिकृत करना → विनिमय करना → जमा करना → उधार लेना → प्रतिभूति में रखना शामिल हो सकता है। कुछ चरण स्वतंत्र लेन-देन हो सकते हैं, जबकि अन्य चरण मल्टी-कॉल या रूटिंग कॉन्ट्रैक्ट के माध्यम से पैक किए जा सकते हैं। मनुष्य आंशिक रूप से पूर्ण प्रक्रिया को सहन कर सकते हैं और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस पर लौटकर प्रक्रिया जारी रख सकते हैं। लेकिन एजेंट को निश्चित प्रक्रिया ऑर्डरिंग की आवश्यकता होती है: यदि कोई भी चरण विफल हो जाए, तो एजेंट को पुनः प्रयास करने, पुनः रूट करने, पीछे हटने या स्थगित करने का निर्णय लेना होगा।

इसने मानव प्रक्रियाओं में अधिकांशतः छिपाए गए नए खराबी के प्रारूपों को जन्म दिया:

• निर्णय और ब्लॉकचेन पर अपलोड के बीच स्थिति में विचलन। अनुकरण और निष्पादन के बीच, ब्याज दर, उपयोग दर या तरलता में परिवर्तन हो सकता है। मनुष्य इस चरमता को स्वीकार करते हैं; एजेंट को स्वीकार्य सीमा निर्धारित करनी चाहिए और उसे लागू करना चाहिए।
• अणुविहीन निष्पादन और आंशिक निष्पादन। कुछ कार्रवाइयाँ एक से अधिक लेन-देन में फैल सकती हैं या आंशिक परिणाम उत्पन्न कर सकती हैं। एजेंट को मध्यवर्ती अवस्था को ट्रैक करना चाहिए और अंतिम अवस्था की पुष्टि करनी चाहिए कि वह लक्ष्य के अनुरूप है।
• अधिकृत राशि और स्वीकृति जोखिम। मनुष्य उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के माध्यम से अनैच्छिक रूप से अधिकृति देते हैं; बुद्धिमान प्रणालियों को अधिकृति की सीमा (राशि, उपयोगकर्ता, अवधि) को केवल एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस कदम के रूप में नहीं, बल्कि सुरक्षा नीति का हिस्सा मानकर तर्क करना होगा।
• पथ चयन और अंतर्निहित निष्पादन लागत। मनुष्य रूटिंग कॉन्ट्रैक्ट और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर निर्भर करते हैं। एजेंट को स्लिपेज, मैक्सिमम एक्सट्रैक्टेबल वैल्यू जोखिम, गैस लागत और कीमत प्रभाव को लक्ष्य फ़ंक्शन में शामिल करना चाहिए।

Execute: Native machine control issue

एक्जीक्यूशन फ्रिक्शन का केंद्रीय तर्क यह है कि डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस के इंटरैक्शन लेयर में मानवीय वॉलेट साइनेचर अंतिम कंट्रोल प्लेन के रूप में कार्य करते हैं। यह घटना वर्तमान इरादा सत्यापन, जोखिम सहनशीलता और अनौपचारिक 'क्या तर्कसंगत है' के निर्णय को संभालती है। मानव को हटाने के बाद, एक्जीक्यूशन एक कंट्रोल समस्या बन जाती है: एजेंट को लक्ष्य को व्यवहार पैटर्न में परिवर्तित करना होगा, स्वचालित रूप से रणनीति सीमाओं को लागू करना होगा, और अनिश्चितता के तहत परिणामों की सत्यापन करना होगा। यह चुनौती कई स्वायत्त प्रणालियों में मौजूद है, लेकिन ब्लॉकचेन परिवेश विशेष रूप से कठिन है: एक्जीक्यूशन सीधे पूंजी से संबंधित है, संयोज्य अज्ञात स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स से जुड़ा हुआ है, और प्रतिकूल स्थिति परिवर्तनों के सामने उजागर है। मानव अनुमानों के आधार पर निर्णय लेते हैं और प्रयोग-त्रुटि के माध्यम से गलतियों को सुधारते हैं। एजेंट को समान कार्य मशीनी गति से प्रोग्रामेटिक रूप से पूरा करना होगा, और अक्सर गतिशील रूप से परिवर्तित व्यवहार स्थान में। इसलिए, "एजेंट केवल ट्रांजेक्शन सबमिट करे" का कथन, कठिनाई को कम मानता है। ट्रांजेक्शन सबमिट करना सबसे सरल हिस्सा है।

ब्लॉकचेन का डिजाइन मूल रूप से एजेंट के लिए अर्थ और सहयोग स्तर प्रदान करने के लिए नहीं किया गया था। इसका डिजाइन लक्ष्य, प्रतिस्पर्धी परिवेश में निर्धारणात्मक निष्पादन और स्थिति परिवर्तन सहमति को सुनिश्चित करना है। इस आधार पर बनाई गई इंटरैक्शन परत, मानव उपयोगकर्ताओं के द्वारा इंटरफ़ेस के माध्यम से स्थिति को समझने, फ्रंटएंड इंटरफ़ेस के माध्यम से कार्रवाई का चयन करने, और परिणामों की पुष्टि के लिए मानवीय समीक्षा के माध्यम से विकसित हुई है।

एजेंट सिस्टम ने इस आर्किटेक्चर को बदल दिया है। उन्होंने मानव व्याख्याकर्ताओं, अनुमोदनकर्ताओं और प्रमाणीकर्ताओं को चक्र से हटा दिया है और इन कार्यों को मशीन-मूल रूप से लागू करने की आवश्यकता है। यह परिवर्तन चार आयामों में संरचनात्मक घर्षण को उजागर करता है: खोज, विश्वसनीयता निर्धारण, डेटा प्राप्ति और निष्पादन प्रक्रिया। ये घर्षण इसलिए उत्पन्न होते हैं, क्योंकि ब्लॉकचेन के चारों ओर की बुनियादी ढांचा अधिकांश स्थितियों में यह मानता है कि स्थिति की व्याख्या और लेन-देन सबमिट करने के बीच मानवीय हस्तक्षेप होता है।

इन अंतरालों को पूरा करने के लिए, अधिकांशतः एक बहु-स्तरीय तकनीकी स्टैक में नए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होगी: क्रॉस-प्रोटोकॉल आर्थिक स्थिति को मशीन-पठनीय मिडलवेयर में समानीकृत करना; पोजीशन, हेल्थ कॉफिशिएंट, अवसर सेट आदि अर्थव्यवस्था प्राइमिटिव्स के लिए इंडेक्सिंग सेवा या रिमोट प्रोसीजर कॉल विस्तार; मानक कॉन्ट्रैक्ट मैपिंग और टोकन सत्यापन के लिए रजिस्ट्री; और स्ट्रैटेजी कंस्ट्रेंट्स को कोड करना, मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो प्रोसेस करना, और प्रोग्रामेटिक रूप से लक्ष्य पूरा होने की पुष्टि करने वाला एक्जीक्यूशन फ्रेमवर्क। कुछ अंतराल अनुमति-रहित प्रणालियों की संरचनात्मक विशेषताओं से उत्पन्न होते हैं: ओपन डिप्लॉयमेंट, स्टैंडर्ड आइडेंटिटी कमजोर, इंटरफेस हेटरोजेनियस। दूसरे कुछ वर्तमान उपकरणों, मानकों और प्रेरणा डिज़ाइन पर निर्भर करते हैं, जबकि एजेंट्स के उपयोग के पैमाने में वृद्धि होने और प्रोटोकॉल स्वायत्त प्रणालियों के समाकलन के लिए अपनी सुविधा को बेहतर बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हुए, इन अंतरालों में संकुचन होने की संभावना है।

जैसे-जैसे स्वायत्त प्रणालियाँ पूंजी का प्रबंधन करने, रणनीतियों का निष्पादन करने और सीधे ऑन-चेन एप्लिकेशन्स के साथ बातचीत करने लगती हैं, वैसे-वैसे वर्तमान इंटरफेस स्तर की आर्किटेक्चरल मान्यताएँ अधिक स्पष्ट होती जा रही हैं। इस लेख में वर्णित अधिकांश घर्षण, ब्लॉकचेन उपकरणों और इंटरैक्शन मॉडल्स की मानव-मध्यस्थ कार्यप्रवाह के चारों ओर विकास की प्रवृत्ति को दर्शाते हैं; कुछ घर्षण अनुमति-रहित प्रणालियों की खुलेपन, असमानता और प्रतिस्पर्धी परिवेश से उत्पन्न होते हैं; और कुछ सामान्य स्वायत्त प्रणालियों के लिए जटिल परिवेश में सामना करना पड़ने वाली समस्याएँ हैं।

मुख्य चुनौती एजेंट को लेन-देन पर हस्ताक्षर कराना नहीं है, बल्कि उसे विश्वसनीय तरीके से वर्तमान ब्लॉकचेन स्थिति और कार्रवाई के बीच, सॉफ्टवेयर और मानव निर्णय द्वारा साझा किए जा रहे अर्थव्यवस्था की व्याख्या, विश्वसनीयता का आकलन और रणनीति का कार्यान्वयन करने का मार्ग प्रदान करना है।