Більшість людей все ще розуміють приватність як «приховати баланс». Це неправильний підхід. Справжня проблема, з якою стикаються інституції та AI-агенти, інша: Як довести, що агент дійсно дотримувався правил… не розголошуючи повну стратегію, повну розмову чи повну позицію? AI-агент виконує угоду. Йому потрібно довести, що він спочатку перевірив реальний фід цін. Йому потрібно довести, що він залишався всередині ліміту ризику. Йому потрібно довести, що рішення було прийняте на основі справжнього виклику моделі, а не жорстко закодованого виводу. Але він не може розголошувати запит, повний контекст чи точний розмір. Саме тут зламуються більшість рішень щодо приватності. І саме тут більшість рішень щодо прозорості надмірно розголошують інформацію. @primus_labs створює шар, який розташований між ними: zkTLS доводить, що агент зробив необхідний зовнішній виклик і отримав дійсну відповідь, не розголошуючи сесію. FHE дозволяє системі виконувати обчислення над зашифрованим результатом, щоб політика могла бути застосована без розшифрування. Агент залишається відповідальним. Стратегія залишається приватною. Доведення криптографічне, а не «повірте мені». Це не ще одна історія про приватність. Це відсутній шматок, який дозволить масштабувати агентний фінанс та інституційну on-chain активність, не обираючи між відповідністю та секретністю. Приватність за замовчуванням. Доведення за проектом. https://t.co/tXtVVFDnzY