Структура та значення модулярної технології L2, що поєднує створення dApp на основі запитів та афективно-інтелектуальні агенти AI @Kindred_AI, @CodeXero_xyz, @0xPolygon У блокчейн-середовищі спосіб створення децентралізованих додатків поступово зміщується від кодово-орієнтованого розроблення до інтерпретації намірів користувачів. Ці зміни викликані реальними обмеженнями, такими як необхідність спеціальних знань для розробки смарт-контрактів, витрати на аудит, складність оновлень, що призводить до появи технологій створення додатків на основі природної мови. Технологія створення dApp на основі запитів працює шляхом перетворення бажаних результатів користувача, виражених звичайною мовою, у виконуваний на ланцюзі формат, використовуючи попередньо визначену логічну структуру та шаблони. У цьому процесі ключовим є чітке встановлення межі між наміром користувача, згенерованою логікою та фактично відправленним смарт-контрактом, де намір залишається на рівні природної мови, логіка обмежується перевіреним форматом, а результат встановлюється у вигляді детермінованого коду. Прикладом конкретизації такого підходу є двигун створення dApp на основі запитів, запропонований CodeXero. Система CodeXero замість створення повністю нових кодів на основі вхідних даних користувача використовує підхід, при якому вибираються попередньо визначені та перевірені шаблони, а потім заповнюються параметри. Це можна розглядати як консервативний дизайн, спрямований на зменшення помилок та вразливостей, що виникають під час автоматичного створення. За наявних публічних даних, використання проміжних форматів специфікацій та автоматичних інструментів перевірки є обмеженим. Незважаючи на це, такий шаблонний метод створення використовує запити як вхід на рівні інфраструктури, знижує початковий бар'єр для розробки додатків. Якщо технологія створення на основі запитів є шляхом перетворення намірів користувача в код, то афективно-інтелектуальні агенти AI виконують роль більш точної полірування цих намірів на попередньому етапі. Архітектура афективно-інтелектуальних агентів, запропонована Kindred Labs, аналізує різноманітні вхідні дані, такі як текст, голос, жести, щоб визначити емоційний стан користувача, структурувавши його у багатовимірну модель, що включає рівень активності, емоційну позитивність/негативність та відчуття контролю. Ця система не обмежується простим класифікуванням емоцій, а зберігає та обробляє у вигляді графа знань та вбудованих форматів у довгостроковій пам'яті такі дані, як уподобання користувача, минулі рішення та емоційний контекст. Така структура підвищує рівень розуміння контексту з кожним повторенням взаємодії, при цьому за політикою DAO старі або непотрібні дані видаляються. Афективно-інтелектуальні агенти AI виступають посередниками в процесі створення dApp на основі запитів. Вони виявляють коливання або плутанину, що виникають у користувача під час запиту на створення додатка, полірують вираження та стимулюють додаткову перевірку перед виконанням неповерненого дії, таким чином уточнюючи намір. Метою цього процесу є стабілізація вхідних даних на етапі, що передує створенню коду, без змін самого коду. Таким чином, межа проектування встановлюється так, щоб результат аналізу емоцій не впливав безпосередньо на логіку смарт-контрактів, що розглядається як структурний механізм для зменшення ризиків, пов'язаних з емоційними рішеннями в фінансовому контексті. Для реального виконання структури створення запитів та афективної посередництва потрібне стабільне виконуване середовище, яке забезпечує модулярна архітектура L2. Модулярна структура L2 Polygon дозволяє розміщувати конкретні dApp або логіку AI-посередника в незалежному виконуваному середовищі за допомогою CDK, що створює ролапи для кожного додатка. У цьому середовищі зміни стану перевіряються за допомогою нульових доказів, а рухливість та взаємовикористовуваність між різноманітними ролапами підтримуються за допомогою AggLayer. Крім того, механізм оновлення, заснований на шаблоні проксі, дозволяє внести зміни лише відповідно до перевірених процедур. Така структура обмежує агентів AI виконанням недетермінованих дій, забезпечуючи те, що згенерований код завжди дає однаковий результат при однакових вхідних даних. Приєднання технології створення на основі запитів, афективного AI та модулярного середовища виконання L2 підкреслює важливість губернанства та стандартизації. Параметри афективного двигуна та політика управління пам'яттю керуються за допомогою структури губернанства, таких як Kindred DAO, а на рівні окремих агентів деталі дії регулюються за допомогою AS-DAO. Шаблони створення коду та виконуваний шар також підлягають відстеженню змін через відповідні системи губернанства, забезпечуючи засоби контролю, такі як екстрене припинення або поступове розгортання. Як стандарти довіри та взаємодії, що підтримують таку екосистему, використовуються ERC-8004 та x402 протоколи.ERC-8004 визначає AI-агентів як ідентифікованих on-chain суб'єктів, включаючи NFT-орієнтовану тотожність, рейтинг репутації та засоби верифікації. Це дозволяє відстежувати історію дій агентів і налаштовувати рівень довіри при підозрілих діях. Протокол x402 визначає потік платежів, заснований на кодах стану HTTP, що автоматизує мікроплатежі між AI-агентами або між агентами та сервісами. Це дозволяє здійснювати розрахунки за деталізовані одиниці роботи, такі як створення запитів, аналіз емоцій, виклик API. У результаті, злиття технології створення dApp на основі запитів у модульному L2 та емоційно-інтелектуальних AI-агентів формує структуру, яка інтерпретує наміри користувача в рамках природної мови та емоційного контексту, з'єднуючи їх з перевіреним логічним виконанням. Ця структура працює шляхом підвищення доступності через автоматизацію генерації коду, зберігаючи при цьому межі між аналізом емоцій та виконавчою логікою, забезпечуючи безпеку та відстежуваність за допомогою модульній архітектури та стандартизованого рівня довіри. $KIN $SEI $POL