Baru-baru ini, saya telah membaca banyak diskusi tentang eksekusi otomatisasi on-chain, dan tiba-tiba menyadari paradoks yang menarik: semakin pintar sistemnya, semakin besar kemungkinannya untuk dibelokkan oleh beberapa sinyal lemah.

Bukan karena ada masalah dengan sistem itu sendiri, tetapi lingkungannya telah berubah. Sekarang kepadatan aliran data pada rantai terlalu tinggi - frekuensi transaksi, pemicu peristiwa, sinyal input satu demi satu, dan setiap fluktuasi yang tampaknya tidak mencolok dapat menjadi pemicu eksekusi.

Pertanyaannya adalah: bagaimana sistem menentukan sinyal mana yang harus dihargai dan mana yang hanya kebisingan latar belakang?

Model AI mudah untuk memperkuat fluktuasi kecil sebagai tren; Mesin pembersihan membaca perilaku acak sebagai risiko; Sistem tata kelola salah memahami pendapat yang tersebar sebagai niat yang benar; alat pemantauan menganggap ketukan sesekali sebagai sinyal serangan; Modul lintas rantai menganggap latensi jangka pendek sebagai langkah keluar. Ini bukan serangga, tetapi tidak dapat dihindari ketika jumlah agen meledak dan ekologi on-chain memasuki "era super-sensitif".

Dalam konteks ini, pengaturan prioritas sinyal menjadi kunci. Sistem perlu memahami:

apa yang perlu direaksi dalam hitungan detik, dan yang dapat ditunda; apa itu perubahan struktural dan apa itu fluktuasi acak; apa yang mencerminkan tren nyata, dan apa yang hanya kegelisahan jangka pendek; Apa yang perlu ditambahkan dengan lebih banyak konteks dan apa yang seharusnya tidak memicu tindakan apa pun sama sekali.

Ini adalah masalah inti yang benar-benar ingin dipecahkan oleh sistem otomasi - bukan untuk membuat sistem lebih sensitif, tetapi untuk membuatnya tahu cara menyaring secara efektif.