Большинство людей до сих пор понимают приватность как «скрыть баланс». Это неверный подход. Реальная проблема, с которой сталкиваются институты и ИИ-агенты, другая: Как доказать, что агент действительно следовал правилам… не раскрывая всю стратегию, весь диалог или полную позицию? ИИ-агент выполняет сделку. Ему нужно доказать, что он проверил реальный источник цен. Ему нужно доказать, что он оставался в пределах лимита риска. Ему нужно доказать, что решение было принято на основе реального вызова модели, а не жестко закодированного ответа. Но при этом он не может раскрыть промпт, полный контекст или точный размер. Вот здесь большинство решений для приватности терпят неудачу. И вот где большинство решений для прозрачности перегибают. @primus_labs создает слой, который находится между ними: zkTLS доказывает, что агент выполнил необходимый внешний вызов и получил корректный ответ, не раскрывая сессию. FHE позволяет системе выполнять вычисления над зашифрованным результатом, чтобы политика могла применяться без расшифровки. Агент остается подотчетным. Стратегия остается приватной. Доказательство криптографическое, а не «поверьте мне». Это не еще одна история о приватности. Это недостающий элемент для масштабирования агентного финансирования и институциональной активности в цепочке без выбора между соблюдением требований и секретностью. Приватность по умолчанию. Доказательство по дизайну. https://t.co/tXtVVFDnzY