Искусственный интеллект под контролем: Архитектура доверия на блокчейне

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура объединяет возможности автономных агентов и технологии блокчейн для обеспечения прозрачности и безопасности процессов восприятия, рассуждения и действий.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемая архитектура агентского ИИ, основанная на блокчейне, объединяет восприятие, логические рассуждения на базе LangChain, оценку на основе блокчейна и исполнение действий посредством MCP, формируя саморегулируемую систему, где каждое действие и его оценка зафиксированы и верифицированы децентрализованно.

Предлагается блокчейн-мониторинговая архитектура агентного ИИ, использующая смарт-контракты Hyperledger Fabric и LangChain для обеспечения доверия и аудируемости в циклах восприятия-действия.

Несмотря на растущий потенциал агентивных систем искусственного интеллекта в автоматизации принятия решений, вопросы доверия и контроля над их действиями остаются критически важными. В данной работе, посвященной архитектуре ‘A Blockchain-Monitored Agentic AI Architecture for Trusted Perception-Reasoning-Action Pipelines’, предложена модель, интегрирующая многоагентную систему на базе LangChain с блокчейном Hyperledger Fabric для обеспечения прозрачности и неизменности процессов восприятия, рассуждения и действий. Предложенный подход позволяет криптографически подтверждать каждый этап цикла «восприятие-действие» и применять политику контроля через смарт-контракты. Способна ли данная архитектура стать универсальным решением для внедрения надежных и ответственных агентивных систем искусственного интеллекта в различных сферах применения?

За гранью традиций: Эволюция агентного ИИ

Традиционные системы искусственного интеллекта часто демонстрируют ограниченные возможности в условиях сложных и динамично меняющихся сред. Они, как правило, полагаются на заранее заданные правила и алгоритмы, что делает их неспособными эффективно адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам или новым данным. В результате, даже незначительные отклонения от ожидаемой ситуации могут привести к серьезным ошибкам или неэффективной работе. Способность к адаптивному мышлению, свойственная человеку, остается сложной задачей для классического ИИ, поскольку требует не только обработки информации, но и способности к абстракции, обобщению и творческому решению проблем в условиях неопределенности. Эта неспособность к гибкому реагированию существенно ограничивает применение традиционных систем в реальных сценариях, требующих автономности и надежности.

Агентный искусственный интеллект представляет собой качественно новый подход к созданию интеллектуальных систем, отличающийся способностью к автономному восприятию окружающей среды и активным действиям в ней. В отличие от традиционных моделей, требующих четких инструкций для каждого шага, агентный ИИ способен самостоятельно определять цели, планировать действия и адаптироваться к меняющимся условиям. Такой подход позволяет создавать системы, способные эффективно функционировать в сложных и динамичных средах, например, в робототехнике, автоматизации процессов и разработке интеллектуальных помощников. Использование автономного восприятия и действий позволяет агентам не только реагировать на внешние стимулы, но и прогнозировать будущие события, оптимизируя свои действия для достижения поставленных целей и демонстрируя повышенную устойчивость к непредсказуемым ситуациям. В перспективе, развитие агентного ИИ обещает создание систем, способных к самообучению и решению задач, ранее считавшихся прерогативой человеческого интеллекта.

Многоуровневая архитектура агентского ИИ, управляемая блокчейном с разрешениями, обеспечивает направленный поток принятия решений от наблюдения к рассуждению, валидации через блокчейн и выполнению управляющим процессом (MCP).

LangChain и концептуализация: Строительные блоки интеллекта

LangChain представляет собой основной программный каркас для разработки приложений, использующих многоагентное рассуждение. Данный каркас предоставляет инструменты и абстракции для создания, управления и координации взаимодействия между различными агентами, позволяя им совместно решать сложные задачи. Он включает в себя модули для работы с языковыми моделями, памятью, инструментами и цепочками действий, обеспечивая необходимую инфраструктуру для построения интеллектуальных систем, способных к автономному принятию решений и выполнению задач в динамичной среде. LangChain поддерживает различные типы агентов и позволяет легко интегрировать новые инструменты и языковые модели, что делает его гибким и масштабируемым решением для широкого спектра приложений.

Концептуальный слой, функционирующий на базе агентов LangChain, таких как Planner, представляет собой ключевой этап в процессе принятия решений. На данном слое происходит генерация возможных действий, основанных на анализе поступающих данных и заданных политиках. Агенты формулируют варианты действий, которые затем оцениваются по различным критериям, включая вероятность успеха, стоимость и соответствие поставленным целям. Оценка производится с использованием внутренних моделей и алгоритмов, позволяющих определить наиболее оптимальный курс действий для достижения требуемого результата. Этот процесс позволяет системе не просто реагировать на входящие данные, но и проактивно планировать и реализовывать сложные задачи.

Слой концептуализации, функционирующий на основе агентов LangChain, генерирует варианты действий, опираясь на два ключевых источника информации. Во-первых, это наблюдаемые данные, представляющие собой текущее состояние среды или системы. Во-вторых, это предопределенные политики, которые задают правила и ограничения для выбора действий. Процесс генерации включает в себя анализ поступающих данных в соответствии с этими политиками, что позволяет агенту предлагать релевантные и допустимые варианты действий для дальнейшей оценки и реализации.

Блокчейн-управление: Гарантия доверия и безопасности

Слой управления на основе блокчейна обеспечивает неизменность и прозрачность в процессе работы агентов. Внедрение блокчейна гарантирует, что все действия и решения, принимаемые агентами, записываются в распределенный реестр, который невозможно изменить или подделать. Это создает надежную систему аудита и позволяет отслеживать всю историю взаимодействий агентов. Прозрачность обеспечивается тем, что все записи доступны для проверки уполномоченными сторонами, что повышает доверие к системе и облегчает выявление и устранение потенциальных проблем. Неизменность данных, обеспечиваемая блокчейном, критически важна для обеспечения целостности и безопасности процесса принятия решений агентами.

В основе системы обеспечения безопасности лежат смарт-контракты, в частности, контракт контроля политики и использования (Policy and Usage Control Contract) и оценочный контракт (Evaluation Contract). Эти контракты реализуют предопределенные правила безопасности и проверки соответствия, автоматически блокируя действия, нарушающие установленные параметры. Контракт контроля политики и использования определяет допустимые действия и ресурсы для каждого агента, а оценочный контракт оценивает каждое действие на соответствие этим правилам перед его выполнением. Такая архитектура позволяет автоматизировать процесс соблюдения нормативных требований и минимизировать риски, связанные с несанкционированными или опасными операциями.

В ходе экспериментального тестирования предложенная система успешно заблокировала 14 небезопасных действий, что подтверждает её эффективность в обеспечении безопасности агентов. Среднее время принятия решения и блокировки составило 1.82 секунды, что указывает на высокую скорость работы и возможность применения в системах, требующих оперативной реакции на потенциальные угрозы. Данные показатели демонстрируют, что система способна в реальном времени оценивать действия агентов и предотвращать несанкционированные или опасные операции.

От замысла к действию: Исполнение и целостность

После получения одобрения от уровня управления на основе блокчейна, уровень действий приступает к реализации предложенных задач. Этот процесс является автоматизированным и детерминированным, обеспечивая точное и последовательное выполнение утвержденных предложений. Уровень действий функционирует как исполнительный орган системы, преобразуя цифровые директивы в конкретные действия, будь то обновление данных, инициирование транзакций или выполнение сложных вычислений. Эффективность этого этапа критически важна для общей производительности системы, и оптимизация процессов исполнения является приоритетной задачей при разработке и внедрении платформы. Гарантируется, что каждое действие, выполненное на этом уровне, поддается отслеживанию и верификации, что обеспечивает прозрачность и подотчетность всей системы.

Агент исполнения действий функционирует как ключевой компонент системы, непрерывно отслеживая одобрения, зарегистрированные в блокчейне. После подтверждения предложения через слой управления блокчейном, агент автоматически подписывается на соответствующие события и приступает к выполнению поставленных задач. Этот процесс обеспечивает автоматизацию и оперативность реагирования на утвержденные инициативы, устраняя необходимость ручного вмешательства и минимизируя задержки. Благодаря такой архитектуре, система способна эффективно и безопасно осуществлять действия, основанные на консенсусе, достигнутом в рамках децентрализованной сети.

В процессе выполнения задач, целостность данных и подотчетность обеспечиваются посредством Input Anchors и Perception Layer. Проведенные измерения показали незначительную вариативность общей задержки — всего 0.041 секунды, при этом 95% доверительный интервал для общей задержки составляет [1.78, 1.86] секунды. Анализ вклада отдельных этапов выявил, что наибольшую долю задержки составляет Agentic Reasoning (900-1200 мс), за которым следуют Perception/Preprocessing (180-250 мс), Blockchain Verification (350-450 мс) и, наконец, MCP Execution (120-200 мс). Такая детализация позволяет оптимизировать каждый этап процесса, гарантируя надежность и оперативность выполнения утвержденных действий.

Предложенная архитектура, использующая блокчейн для мониторинга агентов искусственного интеллекта, демонстрирует стремление к созданию систем, где каждое действие поддается проверке и отслеживанию. Этот подход особенно важен в контексте восприятия, рассуждений и действий, поскольку позволяет обеспечить прозрачность и ответственность. Как отмечал Марвин Минский: «Лучший способ понять — это создать». Данное исследование, по сути, и является попыткой создать систему, где понимание алгоритмов и процессов достигается через их криптографическое закрепление и контроль посредством смарт-контрактов. Подобный реверс-инжиниринг реальности позволяет не только выявить уязвимости, но и создать более надежные и предсказуемые системы искусственного интеллекта, функционирующие в рамках установленных правил.

Что дальше?

Предложенная архитектура, безусловно, является шагом к созданию более прозрачных и контролируемых систем искусственного интеллекта. Однако, иллюзия полного контроля над сложными системами всегда обманчива. Блокчейн, как инструмент фиксации, лишь регистрирует действия, но не гарантирует их осмысленность или этичность. Проблема смещается от контроля исполнения к контролю определения целей и критериев оценки — и это гораздо более сложная задача, требующая не только технических, но и философских решений.

Реальность, как открытый исходный код, который мы ещё не прочитали, постоянно демонстрирует свою непредсказуемость. Гиперледжер Fabric и смарт-контракты — это лишь инструменты для навигации по этому коду, но они не способны предугадать все возможные ошибки или злоупотребления. Следующим этапом представляется разработка систем, способных к самоанализу и самокоррекции, использующих блокчейн не только как журнал, но и как механизм децентрализованного разрешения конфликтов.

По сути, задача состоит не в создании идеального ИИ, а в создании системы, которая способна эффективно адаптироваться к неизбежным ошибкам и неопределенностям. И, возможно, самое важное — признать, что полная безопасность и контроль — это недостижимая утопия, а искусство управления сложными системами заключается в умении извлекать пользу даже из хаоса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20985.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-25 15:28