Lại đến thời điểm này trong năm rồi—mùa dự báo. Các nhà đầu tư mạo hiểm đưa ra những xu hướng hào nhoáng, giới truyền thông vội vàng đăng lại chúng, còn những người xây dựng—những người thực sự biến ý tưởng thành hiện thực—thường cau mày trước một lộ trình mơ hồ. Khi a16z crypto dự đoán rằng vào năm 2026, AI sẽ phải đối mặt với “sự thay đổi Paradigm nghiên cứu”, “khủng hoảng nhận dạng tác nhân” và “thuế vô hình mạng mở”, điều chúng ta thấy không phải là những tiêu đề giật gân, mà là một danh sách ba vấn đề kỹ thuật cần được giải quyết.
Bài viết này không nhằm mục đích nhắc lại những dự đoán đó. Thay vào đó, chúng tôi coi chúng như một tài liệu về các yêu cầu kỹ thuật công khai. Nếu bạn, giống như tôi, tin rằng tương lai sẽ được định hình bởi sự hợp tác phức tạp giữa các tác nhân AI, thì chúng ta phải bắt đầu ngay từ bây giờ để thiết kế các giao thức nền tảng, các mô hình kiến trúc và các cơ chế luồng giá trị hỗ trợ tất cả những điều này. Dưới đây là một bản kế hoạch kỹ thuật khả thi giải quyết ba thách thức lớn này.
Thiết kế một hệ thống cộng tác nghiên cứu AI “bao bọc” Các khung phần mềm AI hiện tại giải quyết được vấn đề “làm cho nhiều tác nhân giao tiếp”, nhưng về cơ bản chúng vẫn là các quy trình làm việc tuyến tính hoặc dạng cây. Thuật ngữ “tác nhân bao bọc tác nhân” mô tả một hệ sinh thái hữu cơ hơn: các tác nhân quan sát, đánh giá, phủ quyết và tăng cường công việc của nhau, giống như một nhóm nghiên cứu của con người.
Điều này đòi hỏi một tư duy kiến trúc hệ thống mới. Cốt lõi là tạo ra một “lớp siêu đánh giá”—các tác nhân đánh giá chuyên biệt mà quá trình thiết kế nhanh chóng của chúng không tập trung vào bản thân nhiệm vụ mà vào tính chặt chẽ về phương pháp luận, những lỗ hổng logic và tính mới lạ. Các tác nhân này tạo ra các báo cáo đánh giá có cấu trúc và điểm số độ tin cậy thay vì câu trả lời cuối cùng. Trên cơ sở này, hệ thống cần cho phép điều phối quy trình làm việc năng động: khi một tác nhân chứng minh toán học bị mắc kẹt, một tác nhân “tư duy tương tự” có thể được tự động đưa vào để cung cấp một góc nhìn mới, thay vì chỉ đơn giản là thử lại.
Một thách thức quan trọng hơn là quản lý ngữ cảnh chung. Chúng ta cần các “đối tượng ngữ cảnh nghiên cứu” được chuẩn hóa có thể được truyền giữa các tác nhân, chứa đựng chuỗi giả định hoàn chỉnh, các hướng đi bị loại bỏ, các trích dẫn quan trọng và các vấn đề phụ chưa được giải quyết. Điều này có cấu trúc hơn so với lịch sử hội thoại đơn giản, gần giống với sổ tay phòng thí nghiệm của một nhà nghiên cứu. Cộng đồng mã nguồn mở đã bắt đầu khám phá hướng đi này, nhưng các khung công tác hiện có vẫn còn hạn chế trong việc tạo điều kiện cho sự tương tác sâu sắc và mang tính phê phán giữa các tác nhân.
Xây dựng lớp giao thức nhận dạng “Biết rõ người đại diện của bạn” (KYA): Dự đoán của Sean Neville về “KYA” cho thấy một nút thắt cơ bản: nền kinh tế thông minh không thể được xây dựng dựa trên những người tham gia ẩn danh hoặc không thể truy vết. Các tác nhân hiện tại chỉ là những bóng ma đằng sau các khóa API, không có danh tính có thể xác minh, ranh giới quyền hạn hoặc trách nhiệm pháp lý. Đây không chỉ là vấn đề về quy định mà còn là lỗ hổng về giao thức kỹ thuật.
Giải pháp nằm ở việc thiết kế một tiêu chuẩn nhận dạng tác nhân dựa trên mật mã. Các phương pháp khả thi bao gồm mở rộng Chứng chỉ có thể xác minh của W3C để thể hiện các tuyên bố như “Tác nhân này được Các tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) ủy quyền thực hiện giao dịch chênh lệch DeFi với vị thế tối đa là 1 triệu đô la”, hoặc tạo ra các sổ đăng ký tác nhân on-chain hoàn toàn mới. Bất kỳ phương pháp nào cũng phải giải quyết các vấn đề quản lý khóa cơ bản: làm thế nào để lưu trữ và xoay vòng khóa riêng của tác nhân một cách an toàn, và làm thế nào người điều khiển có thể can thiệp và giành lại quyền kiểm soát nếu tác nhân hoạt động bất thường.
Việc thiết kế các cơ chế trách nhiệm giải trình và kiểm toán phức tạp hơn nhiều. Chúng ta cần các nhật ký kiểm toán Account Abstraction Yêu cầu bình luận Ethereum (ERC) -4337 hiện có cung cấp nền tảng cho "ví thông minh", nhưng các tác nhân cần siêu dữ liệu và cấu trúc quyền hạn phong phú hơn.
Áp dụng các giao thức dòng giá trị để chống lại “thuế vô hình” Vấn đề “thuế vô hình” của Liz Harkavy làm nổi bật sự sai lệch cơ bản trong các mô hình kinh tế internet. Các tác nhân AI tiêu thụ một lượng lớn nội dung được hỗ trợ bởi quảng cáo và dựa trên đăng ký trong khi hoàn toàn bỏ qua các kênh kiếm tiền hiện có. Phân tích trang web truyền thống thậm chí không thể phân biệt được lượt truy cập của con người với việc thu thập dữ liệu từ tác nhân, chứ chưa nói đến việc thực hiện bồi thường vi mô.
Các giải pháp kỹ thuật cần phải giải quyết cả vấn đề đường truyền thanh toán và theo dõi nguồn gốc giao dịch. Về phía thanh toán, các giải pháp blockchain Layer 2 như Arbitrum hoặc Base cung cấp các khoản thanh toán nhỏ với chi phí thấp, nhưng độ trễ và độ phức tạp vẫn là những thách thức. Các giao thức thanh toán mới nổi như Lightning Network hoặc Fedimint có thể cung cấp các lựa chọn thay thế tốt hơn, mặc dù khả năng tích hợp của chúng với cơ sở hạ tầng mạng hiện có còn hạn chế. Quan trọng hơn, bản thân HTTP có thể cần được thiết kế lại, bổ sung thêm trường "kỳ vọng giá trị" vào các tiêu đề chuẩn.
Việc theo dõi nguồn gốc xuất xứ thậm chí còn là một thách thức khó khăn hơn. Làm thế nào để có thể truy vết một cách đáng tin cậy câu trả lời do AI tạo ra về năm đoạn văn trên Wikipedia, ba bài báo học thuật và hai blog trong ngành mà nó đã tham khảo? Các thẻ rel=”canonical” và các tiêu chuẩn trích dẫn hiện có còn nhiều Short. Chúng ta cần các giao thức đánh dấu nội dung mới, có lẽ dựa trên dấu vân tay ngữ nghĩa hơn là các URL đơn giản, và một hệ thống đăng ký đóng góp xuyên trang web. Chỉ khi vấn đề nguồn gốc xuất xứ được giải quyết thì việc bồi thường dựa trên mức độ sử dụng mới có thể được thực hiện một cách công bằng.
Hạ tầng liên kết và những thách thức mở: Ba lĩnh vực kỹ thuật này không tồn tại độc lập. Một tác nhân AI nghiên cứu thị trường cần chứng chỉ KYA để chứng minh sự tuân thủ, sử dụng kiến trúc "đóng gói" để tổ chức quy trình phân tích và tận dụng giao thức dòng giá trị để tự động thanh toán cho mọi báo cáo tài chính mà nó sử dụng. Cùng nhau, chúng tạo thành ba trụ cột nền tảng của nền kinh tế tác nhân thông minh: nhận dạng, hợp tác và trao đổi giá trị.
Cộng đồng mã nguồn mở đang đi đầu trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng này. Chúng ta thấy LangChain đang thúc đẩy các tiêu chuẩn hợp tác giữa các tác nhân, Farcaster đang khám phá các đồ thị Decentralized Social , và nhiều nhóm đang thử nghiệm tích hợp thanh toán Web3. Nhưng thách thức lớn nhất vẫn là khả năng tương tác: làm thế nào các hệ thống tác nhân khác nhau có thể phát hiện ra nhau, thiết lập lòng tin và hợp tác một cách an toàn? Điều này đòi hỏi những nỗ lực tiêu chuẩn hóa vượt ra ngoài bất kỳ dự án đơn lẻ nào.
Những đột phá thực sự trong năm tới có thể không đến từ các mô hình lớn hơn mà từ những giao thức nền tảng tưởng chừng như bình thường này. Khi chúng ta giải quyết được vấn đề làm thế nào các tác nhân chứng minh danh tính của mình, cách chúng suy nghĩ cùng nhau và cách chúng thanh toán cho các tài nguyên mà chúng tiêu thụ, AI thực sự có thể chuyển từ các giao diện trò chuyện khép kín sang một nền kinh tế kỹ thuật số mở và bền vững. Con đường dành cho các nhà phát triển rất rõ ràng: hãy chọn một lớp cơ sở hạ tầng và bắt đầu xây dựng.
