來源：Chainlink預言機
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金融市場正隨著“Agentic AI”的出現進入一個新紀元。這是一種新的模式，其中自主的、專門化的 Agent進行推理、行動和協作，以應對複雜的多步驟挑戰。這些Agent獨立運作，但在相互交互時表現出色，利用其獨特的能力高效實現共同目標，例如進行合規性檢查、創建全面的信貸備忘錄，甚至模擬貨幣政策的影響。
根據我在AI系統方面的工作經驗，最重要的突破通常不是來自單個系統，而是來自它們協作的能力。 向Agentic AI的轉變反映了AI發展的一大趨勢：從孤立的工具轉向旨在無縫協同工作的互聯繫統。這些系統因其整合以下特徵的能力而區別於其他AI應用：
感知：Agent通過與其環境的直接互動、用戶輸入或查詢外部系統來收集和解釋與其專業領域相關的數據。
推理和規劃：Agent分析上下文信息，評估目標，並制定策略和計劃，將自主決策與人類一致的目標相結合。
工具使用和協作：Agent與其他Agent和外部系統交互，利用工具和共享資源有效執行任務。 這些工具可以是為Agent定製開發的，也可以是Agent外部的系統，例如企業應用程序或互聯網託管服務。
執行：Agent根據其決策採取行動，協調工作流程以實現有時需要專業參與者集體努力才能達成的結果。
這套能力使Agent能夠適應不斷變化的條件，無縫協作並自主執行復雜任務，特別是那些無法簡化為線性工作流程的流程或用例。因此，它們為僵化的、基於規則的系統提供了一種替代方案，這些系統在面對意外情況時通常會中斷或需要人工干預。相比之下，Agent能夠以非確定性的方式適應這些情況。
儘管在金融或公共部門等行業中，Agentic AI的自主和適應性可以帶來巨大價值，但這種自主性也帶來了風險和挑戰。例如，當Agent在某些情況下扮演以前由人類扮演的角色時，它們如何與其他Agent以及這些系統中的各個利益相關者建立信任？當Agent做出決策時，我們如何確保其決策基於可靠的真實世界數據？ 這些是我們必須解決的一些問題，才能釋放Agentic AI的全部潛力。
Agent的架構
目前有幾種新興的Agent架構模式，但最簡單且應用最廣泛的一種稱為RAISE框架。 如下圖所示，一個Agent由一個控制器組成，該控制器是接收輸入並協調其活動的代碼；一個大語言模型（LLM），它主要提供推理和規劃能力；一個工作內存，用於跟蹤Agent在給定任務上下文中迄今為止所做的工作；一組Agent可以根據需要調用的工具；以及一組可以進一步指導它的示例。Agent本身以循環方式運行，它接收目標或目的，制定計劃，使用工具執行計劃中的一個步驟，與示例進行比較，然後提供給用戶以獲得響應。
RAISE框架概述
多Agent系統中的協作
雖然可以部署單個Agent，但Agentic AI的真正價值在於其能夠在協作生態系統中部署多個專業Agent來處理複雜環境的能力。每個Agent都為更大的系統貢獻專業知識，協同工作以解決單體AI方法無法有效解決的複雜問題。在金融領域，Agentic AI可以創建互聯繫統，其中專業Agent協同工作以處理複雜的工作流程。
以信貸分析流程為例：
規劃Agent：負責確定評估機構借款人信譽所需的任務。
數據收集Agent：負責彙編財務報表、信用報告和其他文件。
分析Agent：負責計算債務比率等關鍵指標並標記風險。
驗證Agent：負責審查調查結果並識別錯誤，將其迭代反饋以進行改進。
備忘錄準備Agent：負責將結果整合到最終的信貸備忘錄中，供人工審查和批准。
這種多Agent系統在機構內部高效運作，但其潛力遠不止於此。未來的Agent可以與代表借款人、監管機構或其他金融機構的第三方Agent互動，以安全地共享和驗證數據。 這種協作可以極大地減少人工操作並提高決策準確性。
然而，協作也帶來了挑戰。在沒有集中監管的去中心化系統中，Agent如何相互信任？如何安全地交換敏感數據？ 解決這些挑戰對於有效擴展Agentic AI至關重要。
擴展Agentic AI的挑戰
為了發揮其潛力，Agentic AI必須克服四個關鍵挑戰：
在Agent之間建立信任：在去中心化環境中，Agent必須在沒有中央監管的情況下驗證來自其他Agent的數據和決策的可靠性； 並且它們必須有一種機制來讓其他Agent信任其任務的輸出。
保護隱私：協作通常需要Agent共享敏感數據。 在信息交換和隱私之間取得平衡是一個持續存在的障礙，尤其是在金融和其他受監管行業中擴展Agent時。
確保互操作性：不同的系統、架構和監管框架使無縫協作複雜化。 標準化的協議和技術對於彌合這些差距至關重要。
獲取可靠的真實世界信息：Agent需要準確的實時數據，但在動態或對抗性環境中確保其完整性是一個持續存在的挑戰。
這些挑戰凸顯了隱私悖論：Agent需要數據才能有效運作，但訪問或共享這些數據會增加違規、濫用和違反法規的風險。解決這個悖論對於Agentic AI的成功至關重要。
隱私悖論
Agentic AI依賴於富含上下文的數據。數據越好，Agent的決策就越明智和精確。但這種依賴性帶來了一些風險。 例如：
數據洩露：Agent之間共享的敏感信息可能會暴露給未經授權的實體，尤其是在某些 Agent 位於組織邊界之外的情況下。
數據操縱：Agent可能依賴被篡改或不可靠的數據，從而破壞對系統的信任。 如果Agent是跨越司法管轄區或公司的多Agent系統的一部分，則此挑戰可能尤其重要； 或者如果 Agent與敏感的外部系統交互，其中不正確的數據或操作可能會產生重大的實際後果。
監管複雜性：歐洲的GDPR或沙特阿拉伯的PDPL等隱私法引入了額外的合規性要求，使多Agent協作複雜化。
傳統的隱私控制措施，例如集中式數據存儲、嚴格的訪問策略或基於網絡的安全性控制，不適用於去中心化的自主系統。解決這個悖論需要能夠實現安全、基於信任的協作而又不損害敏感信息的隱私保護架構。
零知識證明 ：信任的基礎
零知識證明(ZKPs)為隱私悖論提供了一種密碼學解決方案，允許一方（一個Agent）證明一個陳述的有效性，而無需透露任何額外信息。雖然ZKP已在DeFi和Web3世界中廣泛使用，但它們也可能在去中心化、多Agent系統中建立信任方面發揮關鍵作用。
ZKPs對於Agentic AI的主要優勢：
Agent間的信任：Agent可以安全地驗證彼此的輸出，確保可靠的協作，而無需透露不必要的細節。 例如，當一個Agent在其組織邊界內執行任務然後將輸出傳遞給另一個Agent 時，它還會提供一個零知識證明，證明其任務已按照組織的標準和要求完成。
無需披露的憑證驗證：Agent可以在不暴露敏感數據的情況下證明符合要求（例如，遵守法規），並且還可以證明它們擁有其所有者的適當授權。
最小化攻擊面：ZKPs限制數據暴露，減少漏洞並增強安全性。
可靠的決策制定：Agent可以驗證外部數據的真實性，確保決策基於可信賴的信息。例如，Agent 可以利用來自去中心化預言機網絡或Chainlink Data Feed 的數據為其決策和行動提供重要的真實世界背景信息。
通過利用 ZKPs，Agentic AI即使在初始信任度較低的環境中也能實現安全、高效和私密的協作。
Agentic AI 在金融領域的應用
Agentic AI有望通過自動化複雜流程、增強風險管理和改進決策制定來重塑金融業。 其部署能夠自主工作並與彼此以及人類協作的專業Agent的能力，在一系列應用中釋放了新的效率和能力。
確保合規性
在監管領域，監管機構和受監管實體本身都面臨著監督龐大而複雜的金融生態系統的艱鉅任務。 Agentic AI可以通過持續監控交易數據中的異常情況，確保遵守反洗錢 (AML) 和反恐怖主義融資 (CTF) 法規來簡化這項工作。 這些Agent可以幫助自主驗證合規性（同時還實時瞭解法規的演變情況），標記高風險交易供人工審查，同時保持嚴格的隱私協議。 通過利用零知識證明 (ZKPs)，它們確保敏感的客戶數據保密，從而解決了行業最緊迫的挑戰之一：在透明度與隱私之間取得平衡。
執行信貸分析
如前所述，信貸分析這個傳統上勞動密集型的過程也將從中受益。 金融機構通常會彙編和審查大量數據集以評估信譽。 Agentic AI可以將此過程分解為專門的任務：一個Agent收集財務數據，另一個Agent計算債務收入比等關鍵風險指標，第三個Agent將這些發現整合到一份全面的信貸備忘錄中。這些Agent無縫協作，確保更快、更準確的評估——這在風險較高的機構貸款中尤為重要。
指導貨幣政策
負責實施貨幣政策的中央銀行也可以利用Agentic AI的力量。Agent監控通貨膨脹、GDP增長和就業率等關鍵經濟指標，綜合分析結果以指導政策決策。通過模擬利率變化或公開市場操作的影響，這些系統使中央銀行能夠更有信心和更精確地微調其干預措施，從而減輕各部門的意外後果。
管理通證化資產
通證化資產，例如數字債券或通證化房地產，正在成為現代金融不可或缺的一部分，而Agentic AI提供了有效管理它們的基礎設施。Agent可以跟蹤資產表現，驗證抵押品價值，並將這些資產整合到貸款和投資組合中。對於探索使用通證化綠色債券支持ESG目標的中央銀行，Agent可以確保合規性，監控市場狀況，並向政策制定者提供實時分析。
協調支付
在支付系統和跨境交易中，Agentic AI提供了無與倫比的速度和安全性。Agent可以利用預言機網絡在幾秒鐘內處理貨幣轉換、合規性檢查和結算流程，確保跨司法管轄區的無縫轉賬。例如，在 CBDC框架中，Agent可以幫助協調國際支付，在遵守當地法規的同時最大限度地減少延遲——使跨境支付像國內交易一樣順暢。
增強安全性
欺詐檢測和網絡安全也受益於Agentic AI的推理和自主執行能力。專業Agent監控交易模式，檢測異常情況，並自主響應潛在的違規行為。例如，識別網絡釣魚攻擊的Agent可以隔離受感染的賬戶並實時提醒人工操作員，從而防止大範圍的破壞。
通過將Agentic AI集成到金融運營中，機構和監管機構都可以實現前所未有的效率、彈性和信任水平。從確保流動性到防範欺詐，這些系統正在改變金融格局，為更具適應性和更穩健的全球經濟鋪平道路。
結論：未來的願景
隨著Agentic AI的進步，其與零知識證明 (ZKPs) 的集成可能有助於建立這些系統成功所需的信任。ZKP使Agent能夠驗證關鍵信息——無論是驗證合規性、評估交易還是驗證數據——而無需暴露敏感細節。這種能力直接解決了長期以來限制自主多Agent生態系統的隱私、安全和透明度的根本挑戰。
在Agentic AI中應用ZKP為各行各業，尤其是金融業，釋放了變革潛力。ZKP的與眾不同之處在於它們能夠在原本缺乏信任的系統中培養信任。 這種信任使Agent能夠在去中心化環境中自信地運作，跨越機構和監管孤島進行協作，而不會損害數據完整性。 反過來，企業也獲得了更快創新、優化流程以及安全擴展到新市場的能力。
ZKPs和Agentic AI的融合為各行各業擁抱信任優先的方法提供了一個激動人心的機會。 通過將 ZKPs嵌入到Agentic系統的核心，組織可以預先解決隱私悖論，併為通過採用Agentic架構創造更大的價值奠定基礎。
