В последнее время я много читал обсуждения о выполнении он-чейн-автоматизации и вдруг заметил интересный парадокс: чем умнее система, тем выше вероятность, что она будет отклонена слабыми сигналами.

Дело не в том, что проблема в самой системе, а в том, что она изменилась. Теперь плотность потока данных в цепочке слишком высока — частота транзакций, триггеры событий, входные сигналы один за другим, и каждые, казалось бы, незаметные колебания могут стать триггером для выполнения.

Вопрос в том: как система определяет, какие сигналы следует ценить, а какие — просто фоновый шум?

Модели ИИ легко усиливать небольшие колебания как тренды; Система очистки считывает случайное поведение как риск; Система управления неправильно воспринимает разрозненные мнения как истинные намерения; Инструменты мониторинга рассматривают редкие удары как сигналы атаки; Кросс-чейн-модули рассматривают краткосрочную задержку как шаг вперёд. Это не ошибки, но они неизбежны, когда количество агентов исчезает и он-чейн-экология входит в «сверхчувствительную эру».

В этом контексте ключевым становится настройка приоритета сигнала. Система должна понимать:

что нужно отреагировать за секунды, а что можно отложить; что такое структурное изменение, а что — случайные колебания; что отражает реальные тенденции, а что — просто краткосрочный дрожь; Что нужно добавить с большим контекстом, а что вообще не должно вызывать никаких действий.

Это основная проблема, которую система автоматизации действительно хочет решить — не сделать систему более чувствительной, а чтобы она знала, как эффективно фильтровать.