AI-агентський трафік уже перевищує людський і становить 51% всієї активності в мережі, проте довіра до повністю автономних агентів знизилася з 43% до 22%. Щоб справді запустити агентську економіку, необхідно три рівні інфраструктури: виявлення, ідентифікація та система репутації — жоден з них не може бути відсутнім. Стаття базується на роботі Vaidik Mandloi «Know your Agent», відредагована та перекладена Динамічним сектором.
(Попередній огляд: Росія планує запустити «Закон про стабільні монети» вже цього липня, сподіваючись на потенціал стабільних монет у трансграничних платежах)
(Додатковий контекст: ФБР США заарештувало John Daghita! Після крадіжки криптоактивів на 46 мільйонів доларів він яскраво демонстрував багатство і викрив себе)
Обіцянка змінити структуру Інтернету за допомогою AI-агентів поступово стає реальністю. Вони вже не лише експериментальні інструменти у чат-окнах, а невід’ємна частина нашого щоденного бізнесу — від очищення поштової скриньки, організації зустрічей до відповіді на підтримку клієнтів. Вони тихо підвищують продуктивність, хоча цей процес часто залишають непоміченим.
Проте цей ріст — не просто міф.
До 2025 року автоматичний трафік перевищить людський і становитиме 51% всіх онлайн-активностей. Тільки в США AI-движений трафік на роздрібних сайтах зріс на 4700% порівняно з минулим роком. Зараз AI-агенти працюють між системами, мають доступ до даних, ініціюють робочі процеси і навіть здійснюють транзакції.
Однак довіра до повністю автономних агентів за рік знизилася з 43% до 22%, що значною мірою пов’язано з ростом кількості інцидентів безпеки. Майже половина компаній досі використовує спільні API-ключі для ідентифікації агентів, хоча цей метод ніколи не був розроблений для передачі цінності або автономних дій систем.
Проблема у тому, що швидкість розширення агентів випереджає інфраструктуру їх управління.
У відповідь з’являються нові протокольні рівні. Стандарти стабільних монет, інтеграція з платіжними мережами та такі стандарти, як x402, дозволяють ініціювати транзакції машинами. Одночасно розробляються нові рівні ідентифікації та аутентифікації, щоб допомогти агентам ідентифікувати себе і діяти у структурованих середовищах.
Проте реалізація платежів не означає створення економіки. Адже, коли агенти зможуть передавати цінність, постають більш глибокі питання: як вони знаходять потрібні сервіси у машинозчитуваному форматі? Як довести свою ідентичність і авторизацію? Як перевірити, що виконані дії справді відбулися?
У цій статті розглядаються інфраструктурні елементи, необхідні для масштабного функціонування агентської економіки, і оцінюється їхня зрілість для підтримки довгострокової автономної участі.
Агенти не можуть купити те, що вони не бачать
Перш ніж агент зможе оплатити послугу, він має її знайти. Це здається простим, але наразі — найскладніша частина.
Інтернет створений для читання сторінок людьми. Пошукові системи повертають ранжовані посилання. Ці сторінки оптимізовані для переконливості — з розміткою, трекерами, рекламою, навігаційними панелями і стилями, що мають сенс для людини, але для машини — це «шум».
Коли агент запитує ту саму сторінку, він отримує сирий HTML. Типовий блог або товарна сторінка у такій формі може містити близько 16 000 токенів. Перетворюючи її у чистий Markdown-файл, кількість токенів зменшується до приблизно 3 000. Це означає, що обсяг оброблюваного контенту зменшується на 80%. Для одного запиту ця різниця може бути незначною, але при тисячах таких запитів до різних сервісів це призводить до затримок, витрат і зростання складності обчислень.
@Cloudflare
Зрештою, агент витрачає багато обчислювальних ресурсів на те, щоб видалити елементи інтерфейсу і отримати доступ до ключової інформації для дії. Це не підвищує якість вихідних даних, а лише компенсує особливості мережі, яка для них не була створена.
З ростом агентського трафіку ця неефективність стає ще більш очевидною. AI-краулінг роздрібних і софтверних сайтів за останній рік значно зріс і тепер становить більшу частину всього мережевого трафіку.
Одночасно близько 79% головних новинних і контентних сайтів щонайменше блокують AI-краулерів. Це цілком зрозуміло: агенти не взаємодіють з рекламою, підписками чи традиційними конверсійними воронками. Їх блокують для захисту доходів.
Проблема у тому, що в мережі немає надійного способу відрізнити зловмисних сканерів від легальних агентів. Обидва виглядають як автоматичний трафік і виходять із хмарної інфраструктури. Для системи вони однакові.
Глибша проблема — агенти не намагаються «споживати» сторінки, вони шукають можливості для дії.
Якщо людина шукає «авіаквитки до 500 доларів», достатньо списку ранжованих посилань. Людина може порівнювати варіанти і приймати рішення. Агенту потрібно зовсім інше: знати, які сервіси приймають бронювання, які формати введення потрібні, як обчислюється ціна і чи можна автоматично оплатити. Відкриті дані про ці аспекти дуже рідкісні.
@TowardsAI
Саме тому пошук змінюється з SEO на агентську видимість (Agent-Oriented Discoverability), часто звану AEO. Якщо кінцевий користувач — агент, тоді рейтинг у пошукових системах стає менш важливим. Головне — щоб сервіс описував свої можливості у машинозчитуваному форматі, без необхідності здогадуватись. Інакше він ризикує залишитись «невидимим» у зростаючій економіці.
Агенти потребують ідентичності
@Hackernoon
Коли агент може знаходити сервіси і ініціювати транзакції, наступне питання — як системи з іншого кінця знають, з ким вони мають справу. Тобто: ідентифікація.
Сучасна фінансова система використовує набагато більше машинних ідентифікаторів, ніж людських. У фінансовій сфері співвідношення non-human до human — приблизно 96:1. API, облікові записи сервісів, автоматизовані скрипти і внутрішні агенти домінують у інфраструктурі. Більшість з них не були створені для управління капіталом. Вони виконують заздалегідь визначені команди, не ведуть переговорів, не обирають постачальників і не ініціюють платежі у відкритій мережі.
Автономні агенти змінюють цю межу. Якщо агент може безпосередньо переказати стабільні монети або ініціювати платіж без ручного підтвердження, то питання змінюється з «Чи може він заплатити?» на «Хто його авторизував?»
Саме тут і стає важливим поняття ідентичності — «Знай свого агента» (Know Your Agent).
Як і у фінансових установах перед дозволом клієнтам торгувати, сервіси, що взаємодіють з автономними агентами, мають перевірити три речі перед наданням доступу до капіталу або чутливих операцій:
- Криптографічна автентичність: чи справді цей агент контролює свої ключі?
- Дозвіл на довіреність: хто надав цьому агенту дозвіл і які його обмеження?
- Реальні зв’язки: чи пов’язаний агент із юридично відповідальною особою?
Ці перевірки формують так звану «стек ідентичності»:
- Нижній рівень — криптографічні ключі та підписання. Стандарти на кшталт ERC-8004 намагаються формалізувати, як агент може зареєструватися у підтвердженому профілі на блокчейні.
- Середній рівень — провайдери ідентичності. Вони зв’язують ключі з реальними особами, компаніями або організаціями. Без такої прив’язки підпис лише підтверджує контроль, а не відповідальність.
- Верхній рівень — інфраструктура верифікації. Платежі, CDN або застосунки перевіряють підписи, валідність сертифікатів і дотримання дозволів у реальному часі. Протокол довіри Visa (Trusted Agent Protocol) дозволяє продавцям перевіряти, чи агент має дозвіл діяти від імені конкретної особи. Стандарт ACP від Stripe просуває подібні перевірки для програмованих платежів і стабільних монет.
Паралельно, ініціативи на кшталт UCP (Universal Commerce Protocol), підтримувані Google і Shopify, дозволяють продавцям публікувати «списки можливостей», які агенти можуть знайти і з якими можуть вести переговори. Це стане частиною пошукових систем і платформи Gemini.
@FintechBrainfood
Важливо розуміти, що системи без дозволу і з дозволом будуть співіснувати.
На публічних блокчейнах агенти можуть здійснювати транзакції без централізованих обмежень. Це підвищує швидкість і можливості комбінацій, але створює виклики для регулювання. Купівля Bridge компанією Stripe і стабільні монети для миттєвих трансграничних переказів демонструють цю напругу. Регуляторні вимоги не зникають, навіть якщо транзакції відбуваються у мережі.
Ця напруга неминуче залучає регуляторів. Якщо автономні агенти зможуть ініціювати фінансові операції без безпосереднього контролю людини і взаємодіяти з ринком, питання відповідальності стане невідкладним. Фінансова система не може дозволити рух капіталу через неідентифікованих або неавторизованих учасників, навіть якщо це — програмний код.
Регуляторна база вже розвивається. Закон штату Колорадо про штучний інтелект, що набирає чинності 1 лютого 2026 року, вводить вимоги до відповідальності для високоризикових автоматичних систем, і подібне законодавство рухається по всьому світу. Коли агенти почнуть масштабно приймати фінансові рішення, ідентифікація стане обов’язковою. Якщо виявлення робить агент видимим, то ідентифікація — це його сертифікат довіри.
Верифікація виконання агентом і репутація
Коли агент починає виконувати завдання, що пов’язані з грошима, контрактами або конфіденційною інформацією, просто мати ідентифікатор недостатньо. Навіть підтверджений агент може створювати ілюзії, перекручувати свою роботу, розкривати дані або працювати погано.
Тому найважливіше питання — як довести, що агент справді виконав свою роботу?
Якщо агент заявляє, що проаналізував 1000 файлів, виявив шахрайські схеми або здійснив транзакцію, потрібно мати спосіб підтвердити, що ця обчислювальна дія справді відбулася і що вихідні дані не були підроблені або пошкоджені. Для цього потрібен рівень ефективності, що забезпечує цю перевірку.
Зараз існують три підходи:
- Технології довірених виконуваних середовищ (TEEs): перший — базується на апаратних засобах, таких як AWS Nitro або Intel SGX. Агент працює у захищеній області (Enclave), яка видає криптографічний сертифікат, підтверджуючи, що конкретний код виконується на конкретних даних і не був змінений. Це має невеликі накладні витрати (5-10% додаткової затримки) і підходить для високої довіри, наприклад у фінансових або корпоративних сценаріях.
- ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning): другий — математичний підхід. ZKML дозволяє агентам створювати криптографічні докази, що їхній вихід був отриманий за допомогою певної моделі, не розкриваючи саму модель або приватні дані. DeepProve-1 від Lagrange Labs демонструє швидкість у 54-158 разів вищу за попередні рішення для GPT-2.
- Економічна безпека (Restake Security): третій — заснований на економічних механізмах. Протоколи, як EigenLayer, вводять заставу (staking), щоб підтвердити правильність результату. Якщо вихід підозрюють у фальсифікації, заставу знімають (Slashing). Це не доводить кожну обчислювальну операцію, але робить нечесну поведінку економічно нерентабельною.
Ці механізми вирішують одну й ту саму проблему з різних боків. Однак, підтвердження виконання — це зазвичай разові перевірки. Для довгострокової репутації потрібна історія ефективності.
Репутація перетворює разові докази у довгостроковий історичний запис. Нові системи прагнуть зробити ефективність агентів переносною і криптографічно закріпленою, а не залежною від платформних рейтингів або непрозорих внутрішніх панелей.
Ethereum Attestation Service (EAS) дозволяє користувачам і сервісам публікувати підписані, блокчейн-записи про поведінку агентів. Успішне виконання завдання, точне передбачення або відповідна транзакція можуть бути зафіксовані у незмінному вигляді і переноситись між застосунками.
@EAS
Конкурентне тестування та формування стандартів також розвивається. Агентські арени (Agent Arenas) оцінюють агентів за стандартизованими завданнями і використовують системи рейтингів, наприклад Elo. Звіт Recall Network показує, що понад 110 тисяч учасників зробили 5,88 мільйонів прогнозів, створюючи дані про ефективність. З розширенням цих систем вони починають нагадувати справжній ринок оцінки агентів.
Це дозволяє переносити репутацію між платформами.
У традиційних фінансах рейтингові агентства, як Moody’s, видають кредитні рейтинги, що сигналізують про надійність. Економіка агентів потребує аналогічного рівня оцінки для нелюдських учасників. Ринок має оцінювати, наскільки агент надійний для довірчого інвестування, чи його вихід статистично стабільний і чи зможе він довго зберігати стабільність.
Висновки
Коли агенти отримають справжню авторитетність, ринок потребуватиме чітких критеріїв їхньої надійності. Вони матимуть довірчі записи, засновані на підтвердженій ефективності та стандартизованих оцінках, а їхні дозволи будуть прозорими і підтвердженими. Страхові компанії, бізнеси і регулятори зможуть використовувати ці дані для визначення, які агенти мають доступ до капіталу, даних або регульованих процесів.
Загалом, ці рівні формують інфраструктуру агентської економіки:
- Виявлення (Discoverability): агенти мають машинозчитувано знаходити сервіси, інакше — вони не зможуть знайти можливості.
- Ідентифікація (Identity): агенти мають доводити, хто вони і хто їх уповноважив, інакше — не зможуть входити у систему.
- Репутація (Reputation): агенти мають створювати підтверджувані записи, що доводять їхню надійність і здатність отримати довіру у довгостроковій перспективі.
