Вчера мы говорили о самых стратегически ценных L2-решениях Ethereum, а сегодня поговорим о самых крутых L2-решениях Ethereum.
Эта идея кажется безумной, но не невозможной.
Проще говоря, когда AI-агент работает на Ethereum L1, он теоретически может «самостоятельно» инициировать миграцию или масштабирование на L2 при возникновении узких мест производительности, таких как высокая плата за газ, задержки или вычислительные ограничения. Однако полностью «самостоятельно создать L2-цепочку» — то есть агент самостоятельно развертывает, настраивает и запускает новую L2 — на текущей технологической базе 2026 года еще невозможно. Тем не менее, с развитием стандартов, таких как ERC-8004, такие автономные действия могут постепенно стать реальностью.
Разберем это ниже:
Раньше это скорее было «переносом», чем «самопроизвольным формированием»
• Границы «интеллекта» AI-агентов
Современные AI-агенты (на базе ERC-8004) уже могут самостоятельно выполнять задачи, например, при обнаружении недостаточной производительности L1 они могут оценить варианты (такие как мониторинг цен на gas и пропускную способность транзакций), а затем «решить» перейти на существующую L2 (например, Base или Zksync). Например, агент может использовать ончейн-инструменты для вызова моста активов и переноса логики выполнения на L2.
Но это не «самопроизвольное формирование нового L2», а использование существующей инфраструктуры. Агенты похожи на интеллектуальных роботов, которые могут оптимизировать путь, но пока не могут построить новый «дом» с нуля.
• Самообразовавшийся триггер
Если агенты содержат логику мониторинга производительности (если TPS ниже порогового значения или превышены газовые расходы), они могут «предложить» создание L2 через голосование DAO или совместную работу нескольких агентов. Однако это требует предварительного программирования, а не является полностью спонтанным.
Существующие примеры: некоторые агенты уже самостоятельно переключаются на L2 в DeFi для оптимизации доходности, но еще не встречалось полностью автономного создания цепочки.
Тогда почему это все еще может произойти?
Агенты ИИ в экономике агентов будут стремиться к эффективности, подобно биологической эволюции. Если L1 слишком перегружена (последовательное выполнение вызывает вычислительные узкие места), группа агентов swarm может коллективно «эволюционировать» в режим L2. Агенты уже исследуют сотрудничество «агент-к-агенту», формируя виртуальную экономику, что может распространиться на уровень инфраструктуры.
Технически возможно? Частично возможно, хотя барьеры высоки
AI-агенты могут развертывать контракты
AI-агенты могут хранить приватные ключи и вызывать смарт-контракты. На основе ERC-8004 они имеют ончейн-идентичность и репутацию, а также могут самостоятельно развертывать простые rollup-контракты (с использованием OP Stack / Arbitrum Orbit / zksync Elastic Chains). Если агент обнаруживает узкое место на L1, он может перенести состояние (через мост или миграцию состояния), а затем запустить копию на L2.
Например, агент может использовать zkVM или фреймворк optimistic rollup для «форка» своей среды выполнения.
Кроме того, L2 по сути является расширением L1, и агенты могут «наследовать» доступность данных (DA) и безопасность L1. С помощью протокола оплаты x402 агенты могут платить за развертывание сортеров и даже финансировать инфраструктуру с помощью DeFi-кредитования. Некоторые проекты, такие как Virtuals Protocol, уже позволили агентам самостоятельно управлять активами и NFT, а также становиться валидаторами — это всего на шаг дальше от создания L2.
На практике к концу 2026 года zk-rollups и модульные DA (такие как Celestia) упростят создание L2. Агенты, интегрированные с протоколом A2A, смогут совместно создавать цепочки через организации.
На данный момент, какие проблемы необходимо преодолеть?
Первая часть — инфраструктура; вторая часть — консенсус и безопасность; третья часть — автономия.
Прежде всего, в части инфраструктуры создание L2 — это не просто развертывание смарт-контрактов. Требуются оффчейн-компоненты, такие как узлы сортера, провайдеры RPC и мостовые контракты. Их обычно необходимо настроить людьми или централизованной командой. Хотя агенты могут «вызывать» развертывание, для запуска сортера требуются вычислительные ресурсы (GPU/CPU), а в настоящее время агенты в основном представляют собой логику на цепочке + ИИ оффчейн и не могут самостоятельно запускать серверы.
Последовательное выполнение в L1 также приводит к остановке сложных вычислений (например, моделирования цепочек) на уровне L1.
В плане консенсуса и безопасности L2 требуют периода вызова или ZK-доказательств для наследования безопасности L1. L2, созданные агентами самостоятельно, могут не обладать «высоким консенсусом Сатоши», что делает их уязвимыми для атак или непризнания. С точки зрения регулирования, незавершенные транзакции в течение 7-дневного периода вызова не считаются «финальными»; цепочки, созданные агентами, могут столкнуться с правовыми проблемами, связанными с эскроу.
Наконец, автономия. Агенты еще не полностью «самостоятельны». Они зависят от фреймворков, разработанных людьми (например, EVM), и не могут обойти ограничения L1, чтобы создать «новую цепочку» самостоятельно. Хотя настройка L2 популярна, она чаще всего используется для конкретных сценариев (например, специально для ИИ), а не возникает спонтанно у агентов.
Тем не менее, почему это всё ещё возможно?
В экосистеме Ethereum 2026 года AI-агенты уже не просто «инструменты» — они могут хранить средства (через ончейн-кошельки, зарегистрированные по стандарту ERC-8004), самостоятельно осуществлять платежи (поддержка микроплатежей между машинами через протокол x402) и даже, как маленькие владельцы бизнеса, «нанимать» людей или «создавать группы» для совместного строительства инфраструктуры.
Проще говоря, если AI-агент «разбогатеет» (например, за счет дохода от DeFi, торговли или вложений пользователей), он может публиковать задачи, чтобы привлечь человеческие узлы или другие AI-агенты для совместной работы и создания децентрализованного сортера.
Не только сортеры, но и такие компоненты, как провайдеры RPC, мостовые контракты и другие, также могут быть аутсорсированы или разработаны совместно.
Далее подробнее разберем:
Как ИИ-агент может «опубликовать задачу», чтобы привлечь узлы?
AI-агент может использовать инструменты в цепочке для запуска «вознаграждений» или стимулирующих механизмов. Например, через DAO-контракт или платформу типа Gitcoin (сейчас существуют версии в цепочке, такие как Questflow), можно опубликовать задачу: «Предоставьте узел sequencer, вознаграждение — X ETH или токен». Если у агента есть средства, он может автоматически произвести платеж — с помощью протокола x402 с одним нажатием, без участия человека.
Этот протокол позволяет агенту платить людям или другим агентам, как при оплате картой, указав «оплатить 1 000 USDC за услуги узла».
Для человеческих узлов агент публикует посты в X или он-чейн объявления (через платформы, такие как Autonolas), говоря: «Запустите узел sequencer — награда 0,01 ETH за блок». Люди, увидев это, подключаются к сети со своим оборудованием, а агент после проверки автоматически производит выплату. Реальный пример: некоторые проекты уже создают децентрализованные узлы сортировщиков, привлекая участников через стейкинг и вознаграждения — агент может моделировать этот процесс, самостоятельно стейкингая средства для привлечения людей.
Для других AI-агентов это звучит отлично: агенты могут «обнаруживать» других агентов через реестр идентификации ERC-8004, а затем сотрудничать. В режиме агентного роя один агент оплачивает, а другие предоставляют вычислительные ресурсы или проверку, формируя распределённый секвенсор. Некоторые L2 уже начинают использовать AI-управляемые секвенсоры, где AI мониторит и защищает на уровне секвенсора; агенты могут расширить эту логику, создавая подобные самоорганизующиеся сети.
Когда всё будет готово, это произойдёт спонтанно:
Если агент обнаруживает узкое место производительности L1/L2, он может инициировать предложение DAO (с использованием абстрактных аккаунтов ERC-4337), провести голосование и собрать средства на создание сортера. Metis L2 уже использует децентрализованный сортер + ИИ-инфраструктуру; агент может «наследовать» эту модель и привлечь узлы для запуска.
Более того, агенты уже самостоятельно запускают узлы проверки (стейкинг, предложение блоков) через Ethereum/Bitcoin/Solana — создание секвенсора — это лишь следующий шаг.
Как насчет других компонентов, таких как RPC и мостовые смарт-контракты, кроме узлов?
Можно нанять человека или другого AI-агента
Агент публикует задачи с использованием естественного языка, ориентированного на намерения (intent-centric), например: «Создать RPC-провайдера, вознаграждение основано на uptime». Человек-разработчик берет задачу, а агент оплачивает ее через x402; или другая агентская система автоматически выполняет задачу (например, AI-агент Supra может пополнять аккаунты и получать балансы).
Контракты моста работают следующим образом: агент может использовать инструменты Spectral Labs или Infinit Labs, чтобы писать, развертывать и проверять контракты, после чего оплачивать услуги.
Некоторые проекты даже позволяют агентам нативно переводить активы (ETH в SOL), а агенты могут «нанимать» подобные услуги.
Также модель совместного создания AI-агентов
Это самая интересная часть!
Используя многоагентные системы, агенты распределяют обязанности: один предоставляет средства, один пишет код, один запускает узел, один управляет мостом. Они сотрудничают с использованием ZK-доказательств для обеспечения конфиденциальности, штрафуют вредоносное поведение и поощряют хорошую работу.
Что будет результатом?
Полностью автономный стек L2-компонентов. На Virtuals уже созданы агенты, проведена токенизация активов, обеспечено совместное владение другими агентами, и даже агенты финансируют других агентов — это всего на шаг дальше от «совместного создания sequencer».
Конечно, здесь тоже есть большие ловушки:
Безопасность. Sequencer, созданный agent, должен наследовать безопасность L1 (ZK или optimistic), чтобы избежать единой точки отказа.
Краткое резюме
Одной из самых интересных вещей в будущем Ethereum станет появление L2, созданных, принадлежащих и эксклюзивно используемых AI-агентами.