多くの人々は依然としてプライバシーを「残高を隠す」と考えている。 しかし、これは誤った枠組みだ。 機関やAIエージェントが直面する本当の課題は異なる： どのようにしてエージェントが実際にルールを遵守したことを証明するのか？ 戦略全体、会話全体、または保有資産全体を明かすことなく。 AIエージェントが取引を実行する。 そのエージェントは、まず実際の価格フィードを確認したことを証明する必要がある。 リスク限度内に収まっていたことを証明する必要がある。 決定がハードコードされた出力ではなく、実際のモデル呼び出しから導かれたことを証明する必要がある。 しかし、プロンプト、全体のコンテキスト、または正確なサイズを漏らしてはならない。 これが多くのプライバシー解決策が破綻する点であり、 多くの透明性解決策が過剰に情報を開示する点でもある。 @primus_labs はその間にあるレイヤーを構築している： zkTLS は、セッションを公開せずに、エージェントが必要な外部呼び出しを行い、有効な応答を得たことを証明する。 FHE により、暗号化された結果に対して計算を実行でき、復号せずにポリシーを適用できる。 エージェントは説明責任を果たし続ける。 戦略はプライベートなまま。 証明は「信頼してください」ではなく、暗号学的である。 これは単なるもう一つのプライバシー物語ではない。 エージェント型ファイナンスや機関のオンチェーン活動が、コンプライアンスと秘密性のどちらか一方を選ばずにスケールするための、欠けていた鍵である。 プライバシーはデフォルト。 証明は設計に組み込まれる。 https://t.co/tXtVVFDnzY