AI-agentit ja taloudellinen suoja: Syväluotaus AgentLayerin kanssa

AgentLayer on innovatiivinen alusta, joka lisää rahoitussovellusten turvallisuutta ja toiminnallisuutta edistyneen tekoälyn ja lohkoketjun integraation avulla. Alustan ytimessä oleva AgentOS mahdollistaa turvallisen datanhallinnan, moniagenttiyhteistyön ja saumattoman viestinnän, varmistaen, että rahoitustoiminnot ovat sekä tehokkaita että suojattuja.

Ominaisuuksiin, kuten datan salaus, pääsynhallinta ja proaktiivinen haavoittuvuuksien havaitseminen, kuuluvan AgentLayerin avulla voidaan vastata modernin rahoituksen vaatimuksiin suojaten arkaluonteisia tietoja. BeInCrypto keskusteli AgentLayer-tiimin kanssa siitä, kuinka heidän alustansa käsittelee todellisia ongelmia finanssiteknologiassa käyttäen tekoälyä ja lohkoketjua. Ei turhia korulauseita — vain syväsukellus siihen, mikä toimii, mikä ei, ja mihin suuntaan ala on menossa.

Voisitteko kertoa, kuinka ydinkäyttöjärjestelmä AgentOS parantaa rahoitussovellusten turvallisuutta ja toiminnallisuutta? Mitä erityisiä ominaisuuksia tai menetelmiä se käyttää pitääkseen rahoitustoiminnot turvallisina ja tehokkaina?

AgentOS mahdollistaa rahoitussovellusten turvallisuuden ja tehokkuuden. Se suojaa arkaluonteisia tietoja salaamalla ne siirron ja tallennuksen aikana, varmistaen, että kriittiset tiedot, kuten tapahtumahistoria, kirjanpidon tila ja älykkäät sopimukset pysyvät turvassa.

AgentOS hyödyntää lohkoketjuteknologiaa hajauttaakseen ja suojatakseen tietoja, varmistaen, että kukaan ei voi muuttaa tai manipuloida niitä. Järjestelmä myös hallitsee, kuka voi päästä käsiksi tietoihin ja muokata niitä hienosäädetyllä lupienhallinnalla. Tämä varmistaa, että vain valtuutetut agentit voivat tehdä muutoksia, parantaen kokonaisturvallisuutta.

AgentOS hallinnoi verkkoa säätelemällä solmuja (yhteyspisteitä), jotka toimivat sen sisällä. Nämä solmut rekisteröidään lohkoketjuun, ja operaattorien on lukittava talletus kustakin omistamastaan instanssista. Jos jokin solmu käyttäytyy pahantahtoisesti, petoksenestomekanismi rankaisee pahantekijää, mikä auttaa ylläpitämään verkon eheyttä. Kehitystiimi käyttää myös työkaluja, kuten formaaliverifiointia ja staattista koodin skannausta, havaitakseen ja korjatakseen haavoittuvuuksia järjestelmän koodissa proaktiivisesti.

Toiminnallisuuden puolella AgentOS tukee moniagenttiyhteistyötä AgentLink-protokollan kautta. Tämä mahdollistaa eri agenttien välisten viestintä-, yhteistyö- ja kannustinjakamisen, mikä parantaa päätöksentekoa ja tehokkuutta rahoitussovelluksissa. Järjestelmä integroituu myös lohkoketjuteknologiaan, käyttäen sen hajautettua ja läpinäkyvää luonnetta lisätäkseen

Kun kehittäjät luovat agentin, he voivat valita useista malleista, mukaan lukien omaisuusvaransa TrustLLM-malli, joka perustuu asiantuntijoiden sekoitus (MoE) -menetelmään. Tämä malli auttaa parantamaan suorituskykyä, turvallisuutta ja multimodaalisten tuotantomahdollisuuksien, tehden siitä ihanteellisen rahoitussovelluksiin. AgentOS helpottaa myös palvelurekisteröintiä ja -hallintaa, mahdollistaen kehittäjille agenttien käyttöönoton liiketoimintatarpeidensa mukaan ja rekisteröimällä ne lohkoketjuun määritellyin oikeuksin.

Järjestelmän reititysprotokolla varmistaa, että kaikki agentit voivat toimia tehokkaasti yhdessä, mahdollistaen niiden viestinnän ja yhteistyön monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi. Tämä parantaa rahoitussovellusten kokonaissuorituskykyä ja joustavuutta.

Kuinka AgentLink-protokollat auttavat tekoälyagentteja kommunikoimaan ja käsittelemään transaktioita turvallisesti? Mitä erityisiä turvatoimia toteutatte pitääksenne nämä vuorovaikutukset turvallisina ja yksityisinä?

AgentLink-protokollat takaavat turvallisen viestinnän ja transaktiot tekoälyagenttien välillä käyttäen useita keskeisiä mekanismeja.

AgentLink määrittelee, kuinka tieto järjestetään ja jaetaan verkossa. Tämä rakenne varmistaa tehokkaan datansiirron, vaikka kaistanleveys olisi rajoitettu, vähentäen virheitä tai keskeytyksiä. Yksinkertaistamalla ja ennakoimalla viestejä AgentLink parantaa tekoälyagenttien välistä viestinnän luotettavuutta.

Järjestääkseen nämä vuorovaikutukset, AgentLink tarjoaa rakenteellisen kehyksen AgentNetwork-kerroksessa. Tämä kehys määrittelee selkeät viestintäprotokollat, jotka ohjaavat, kuinka agentit jakavat tietoa, vaihtavat tietoja, lähettävät komentoja ja hakevat tuloksia. Tällainen rakenteellinen lähestymistapa ei ainoastaan tehosta viestintää, vaan myös parantaa turvallisuutta minimoimalla väärinkäsitysten tai luvattoman pääsyn riskin. Agentit tietävät aina, minne ja miten lähettää tiettyjä tietotyyppejä, vähentäen haavoittuvuuksia.

AgentLink sisältää myös asynkronisen datanvaihdon jaetun viestijonon kautta. Tämä jono toimii puskurina, mahdollistaen agenttien viestien lähettämisen ja vastaanottamisen ilman välitöntä käsittelyä. Tämä järjestely tarjoaa merkittäviä turvallisuusetuja: jos yksi agentti kohtaa ongelmia tai joutuu hyökkäyksen kohteeksi, se ei välittömästi vaikuta muihin. Se myös käsittelee viestejä hallitusti, vähentäen järjestelmän ylikuormituksen riskiä ja estäen haavoittuvuuksia.

Lisäturvallisuuden varmistamiseksi AgentLink muotoilee ja reitittää viestit asianmukaisesti. Standardoitu muotoilu auttaa tunnistamaan ja suodattamaan pois haitalliset tai virheelliset viestit, kun taas selkeä reititysjärjestelmä varmistaa, että viestit saavuttavat oikeat vastaanottajat ilman luvattomien osapuolten väliintuloa tai harhauttamista.

Välitysohjelmisto, kuten jaettu viestijono, lisää toisen luotettavuuskerroksen. Se toimii turvallisena säilytysalueena viesteille, suojaten tietojen menetystä tai vioittumista vastaan siirron aikana. Tiukat pääsynhallintatoimet ja salaus parantavat turvallisuutta jonossa, varmistaen, että vain valtuutetut agentit pääsevät siihen käsiksi ja pitävät viestit luottamuksellisina.

Lopuksi, viestintäprosessien erottaminen reaaliaikaisesta käsittelystä auttaa suojaamaan hyökkäyksiltä, jotka kohdistuvat viestien välittömään käsittelyyn. Jos hyökkäys tapahtuu, jono säilyttää viestit, kunnes ongelma on ratkaistu.

Voisitteko antaa todellisen esimerkin, jossa tekoälyagentit voivat onnistuneesti havaita ja estää turvallisuusrikkomuksen?

Yksi erinomainen esimerkki on AGIS-agentti, joka on osoittautunut erittäin tehokkaaksi havaitsemaan ja estämään turvallisuusrikkomuksia, erityisesti lohkoketjun maailmassa. AGIS on tekoälyyn perustuva työkalu, joka tarkastaa älykkäitä sopimuksia skannaamalla koodia mahdollisten haavoittuvuuksien varalta. Vaikuttavasti se tunnisti 21 haavoittuvuutta omatoimisesti ennen täyttä käyttöönottoa, osoittaen sen voiman ja tehokkuuden.

AGIS käyttää edistyneitä tekoälymalleja, kuten omaisuusvaransa TrustLLM, jotka on erityisesti suunniteltu syventymään älykkäiden sopimusten koodiin. Nämä mallit skannaavat koodia ongelmien, kuten turvallisuuspuutteiden tai loogisten virheiden, varalta. AGIS suorittaa yksityiskohtaisen prosessin, jossa se jatkuvasti skannaa ja validoи nämä potentiaaliset ongelmat, vähentäen väärän hälytyksen mahdollisuuksia ja varmistaen, että se nappaa kiinni jopa hankalimmat kysymykset. Äskettäisessä kilpailussa AGIS ei ainoastaan löytänyt näitä haavoittuvuuksia, vaan voitti myös merkittävän palkinnon, korostaen sen huippuluokan kyvykkyyksiä.

Kun järjestelmä havaitsee uhan, AGIS ottaa yhteistyöllisen lähestymistavan tarkastukseen. Se sallii käyttäjien luoda tehtäviä ja asettaa parametreja, kuten palkkioita ja määräaikoja, houkutellakseen tarkastajia, jotka voivat tuoda erilaisia näkökulmia. Nämä tarkastajat keskustelevat ja sopivat ongelmista, varmistaen perusteellisen tarkastelun. Pitääkseen kaikki rehellisinä, AGIS käyttää panostusjärjestelmää omalla tokenillaan, AGIS. Tarkastajien on panostettava näitä tokeneita osallistuakseen, mikä tarkoittaa, että heillä on pelissä oma nahkansa. Jos he mokaavat, he riskeeraavat menettävänsä panoksensa, mikä kannustaa huolelliseen ja tarkkaan työhön.

AGIS myös seuraa tarkastajiensa ja validoijien mainetta, palkiten hyvin suoriutuvia ja rankaisten niitä, jotka eivät suoriudu. Jos löydöksistä syntyy erimielisyyksiä, AGIS:llä on paikallaan riidanratkaisuprosessi, johon voi tarvittaessa sisältyä kolmannen osapuolen välimies.

Kaiken kaikkiaan AGIS toimii erittäin luotettavana “älykkäänä vartijana” lohkoketjun turvallisuudelle, jatkuvasti oppien ja parantaen pysyäkseen askeleen edellä potentiaalisia uhkia. Se on saatavilla AgentLayerin testnetissä, jossa se tekee yhteistyötä muiden tekoälyagenttien kanssa työntäen Web3-turvallisuuden rajoja. Tulevaisuudessa AGIS jatkaa tarkastustaitojensa hiontaa ja kykyjensä laajentamista.

Kuinka suuret kielimallit (LLM:t) auttavat havaitsemaan petoksia ja parantamaan turvallisuutta AgentLayer-järjestelmässä? Voitko antaa esimerkkejä, joissa LLM:t ovat olleet erityisen tehokkaita?

Suuret kielimallit ovat merkittävässä roolissa turvallisuuden parantamisessa ja petosten havaitsemisessa AgentLayer-ekosysteemissä analysoimalla perusteellisesti koodia ja seuraamalla vuorovaikutuksia.

Yksi keskeinen tapa, jolla LLM:t auttavat, on älykkäiden sopimusten yksityiskohtaisten tarkastusten suorittaminen. Työkalut, kuten AGIS, joka on osa AgentLayeria, käyttävät edistyneitä LLM:itä, kuten GPT-4, Llama 3 ja TrustLLM, skannatakseen koodia turvallisuuspuutteiden, loogisten virheiden ja tehottomuuksien varalta. Nämä mallit ovat erinomaisia haavoittuvuuksien havaitsemisessa, joita petkuttajat voisivat hyödyntää. Ne voivat jopa löytää monimutkaisia, piilotettuja ongelmia, jotka saattaisivat jäädä ihmistarkastajilta huomaamatta, tehden älykkäistä sopimuksista paljon turvallisempia.

LLM:t ovat myös olennaisia ymmärtämään kontekstia ja arvioimaan sisältöä reaaliajassa. Esimerkiksi kun chatbotit vuorovaikuttavat käyttäjien kanssa, LLM:t voivat erottaa lailliset pyynnöt mahdollisesti haitallisista. Jos joku yrittää manipuloida chatbotin paljastamaan arkaluonteista tietoa, LLM voi havaita pahantahtoisen aikomuksen ja vastata sen mukaisesti, estäen turvallisuusrikkomuksen. Tämä reaaliaikainen seuranta auttaa varmistamaan, että chatbotit tarjoavat vain turvallisia ja sopivia vastauksia, suojellen edelleen arkaluonteista tietoa.

Kun chatbotit integroidaan taustajärjestelmiin, LLM:t auttavat tekemään fiksumpia päätöksiä pääsynhallinnasta. Ne voivat arvioida, onko pyyntö arkaluonteisten tietojen saamiseksi laillinen perustuen ennalta määriteltyihin sääntöihin, estäen luvattoman pääsyn. Vaikka joku yrittäisi hyödyntää haavoittuvuutta, LLM:ien hallinnoima turvallinen integraatio varmistaa, että kriittiset taustatiedot pysyvät suojattuina.

LLM:t toimivat myös ulkoisten tietolähteiden vahvistamisessa. Ne voivat analysoida järjestelmän ulkopuolelta tulevien tietojen sisältöä ja alkuperää arvioidakseen niiden luotettavuutta. LLM voi estää riskialttiiden tai epäluotettavien tietojen pääsyn järjestelmään, vähentäen sen vaarantumisen mahdollisuutta.

Käytännön sovelluksissa LLM:t ovat osoittaneet tehokkuutensa korkean profiilin älykkäiden sopimusten tarkastuskilpailuissa. Esimerkiksi AGIS, joka on varustettu LLM:illä, tunnisti yksin 21 potentiaalista haavoittuvuutta. Tämä varhainen havaitseminen auttaa estämään petoksia, kuten luvattoman pääsyn älykkäisiin sopimuksiin tai sopimusehtojen manipuloinnin.

Mitä strategioita ja teknologioita AgentLayer käyttää tietosuojan varmistamiseksi, erityisesti käsiteltäessä arkaluonteista taloudellista tietoa? Voitko keskustella alustan lähestymistavasta tietosuojasäännösten noudattamiseen ja käytettyihin salausstandardeihin?

AgentLayer käyttää monenlaisia strategioita ja teknologioita tietosuojan varmistamiseksi, erityisesti käsiteltäessä arkaluonteista taloudellista tietoa.

Aluksi alusta integroi edistyneitä syötteen validointi- ja puhdistustyökaluja chatbotteihinsa. Nämä työkalut tunnistavat ja estävät kaikki pahantahtoiset kehotteet, jotka voisivat kohdistua taloudellisiin tietoihin. Esimerkiksi, jos joku syöttää jotain epäilyttävää — kuten petokseen liittyviä avainsanoja — järjestelmä voi havaita sen ja estää sen käsittelyn.

AgentLayer ottaa myös ylimääräisiä toimenpiteitä varmistaakseen, kuinka sen chatbotit interact with backend systems. Se käyttää tiukkoja pääsynhallintamekanismeja, mikä tarkoittaa, että chatbotit voivat käyttää vain niille tehtäviinsä tarpeellista tietoa. Esimerkiksi chatbot saattaa nähdä vain yhdistettyä dataa yksittäisten transaktioiden sijaan. Ulkoisia tietolähteitä käytettäessä järjestelmä tarkistaa huolellisesti lähteen maineen, turvallisuustodistukset ja sisällön varmistaakseen, että se on turvallista. Tämä auttaa estämään pahantahtoisten tietojen pääsyn sisään.

Alusta käyttää myös edistyneitä kontekstin ymmärtämisen ja sisällön tarkastelun mekanismeja. Nämä auttavat chatbotteja erottamaan lailliset taloudelliset pyynnöt niistä, jotka voisivat olla haitallisia. Jos chatbot on vastaamassa arkaluonteisilla taloudellisilla tiedoilla, järjestelmä tarkistaa vastauksen reaaliajassa varmistaakseen, ettei se paljasta kriittisiä tietoja.

Kun on kyse tietosuojasäännösten, kuten GDPR:n, noudattamisesta, AgentLayer ottaa tämän erittäin vakavasti. Alustalla on todennäköisesti tiimi tai prosessi, joka on omistettu varmistamaan, että sen käytännöt täyttävät kaikki tarvittavat lailliset vaatimukset. Säännölliset auditoinnit ja tarkastukset pitävät kaiken säännösten mukaisena. Käyttäjillä on myös hallinta omien tietosuoja-asetustensa yli, mukaan lukien mahdollisuus kieltäytyä tietyistä tietojen keräystoiminnoista tai pyytää tietojensa poistamista.

Kuinka tekoälyagentit AgentLayer-alustalla käyttävät ennakoivaa analytiikkaa taloudellisten riskien tunnistamiseen ja vähentämiseen? Mitä tietotyyppejä ja analyysimenetelmiä he käyttävät näiden riskien ennustamiseen ja käsittelemiseen?

Tekoälyagentit AgentLayer-alustalla käyttävät ennakoivaa analytiikkaa tunnistaakseen ja hallitakseen potentiaalisia taloudellisia riskejä muutamalla keskeisellä tavalla. He aloittavat suorittamalla yksityiskohtaisia tarkastuksia älykkäille sopimuksille. Esimerkiksi AGIS, yksi tekoälyagenteista, tutkii huolellisesti koodia mahdollisten haavoittuvuuksien, kuten turvallisuuspuutteiden tai loogisten virheiden, varalta, jotka voisivat johtaa taloudellisiin ongelmiin. Näiden ongelmien varhainen havaitseminen auttaa varmistamaan taloudellisten transaktioiden eheyden.

Toinen tapa, jolla alusta kerää hyödyllistä tietoa, on sen chatbottien kautta, jotka interact with users. Nämä chatbotit voivat poimia huolia tai kysymyksiä liittyen taloudellisiin transaktioihin, ja tätä tietoa analysoidaan tunnistamaan nousevia riskejä. Järjestelmä on myös varustettu havaitsemaan mahdollisesti haitallisia kehotteita näissä vuorovaikutuksissa, mikä auttaa estämään petoksen ennen sen tapahtumista.

AgentLayer ei pysähdy tähän — se hyödyntää myös ulkoisia tietolähteitä, kuten rahoitusmarkkinoiden tietoja ja alan trendejä. Tämä auttaa alustaa ymmärtämään laajempaa kontekstia, jossa transaktiot tapahtuvat, antaen sille paremmat mahdollisuudet ennakoida riskejä.

Teknisellä puolella alusta käyttää edistyneitä kielimalleja, kuten GPT-4 ja TrustLLM, analysoidakseen keräämäänsä tietoa. Nämä mallit voivat tunnistaa kuvioita tai poikkeavuuksia, jotka saattavat viitata taloudellisiin riskeihin. Esimerkiksi, jos chatbot-keskustelu sisältää merkkejä hämmennyksestä tai huolesta, järjestelmä voi merkitä tämän potentiaaliseksi ongelmaksi.

Alusta on myös erinomainen ymmärtämään näiden vuorovaikutusten kontekstia. Se voi erottaa lailliset taloudelliset pyynnöt niistä, jotka saattavat olla epäilyttäviä. Jatkuvasti seuraamalla ja arvioimalla chatbotien tuotoksia reaaliajassa, se voi havaita ja käsitellä potentiaalisia riskejä ennen kuin ne eskaloituvat.

Kun on kyse tiettyjen riskien ennustamisesta, tekoälyagentit käyttävät kehittyneitä malleja antamaan riskipisteitä eri skenaarioille. Aikaisemman datan perusteella ne voivat ennustaa tiettyjen riskien todennäköisyyttä, kuten älykkään sopimuksen hyväksikäytön mahdollisuutta. Tämä mahdollistaa alustan proaktiiviset toimet, kuten käyttäjien ilmoittamisen, turvallisuuden tiukentamisen tai sopimusasetusten säätämisen altistumisen minimoimiseksi.

Kun riski havaitaan, alusta voi ryhtyä välittömiin toimiin. Tämä saattaa sisältää hälytysten lähettämisen asianomaisille osapuolille tai turvatoimien vahvistamisen, kuten tiukemmat pääsynhallintamekanismit tai lisääntyneen salauksen. Alusta tukee myös yhteistyöllistä auditointia, jossa kokeneet tarkastajat voivat työskennellä yhdessä arvioidakseen ja ratkaistakseen potentiaaliset riskit.

Lopuksi, AgentLayer seuraa jatkuvasti näiden toimenpiteiden tehokkuutta ja käyttää palautetta ennakoivan analytiikan parantamiseen. Aiemmista kokemuksista oppimalla tekoälyagentit tulevat paremmiksi tunnistamaan ja hallitsemaan riskejä tulevaisuudessa.

Kuinka AgentLink-protokollat auttavat tekoälyagentteja työskentelemään yhdessä turvallisesti ja tehokkaasti käsiteltäessä taloudellisia tietoja? Mitkä keskeiset turvatoimet ovat käytössä tietomurtojen estämiseksi ja sujuvan tietojenhallinnan varmistamiseksi?

AgentLink-protokollat varmistavat, että useat tekoälyagentit voivat työskennellä tehokkaasti ja turvallisesti yhdessä, erityisesti käsitellessään arkaluonteisia taloustietoja. Ne määrittelevät, miten tiedot ja viestit muotoillaan ja lähetetään verkossa, optimoiden prosessin jopa rajoitetuissa kaistanleveysolosuhteissa. Tämä vähentää virheiden tai keskeytysten todennäköisyyttä, jotka voisivat vaarantaa taloustiedot.

Alusta tarjoaa rakenteellisen kehyksen vuorovaikutukselle, mikä helpottaa agenttien välistä tiedon jakamista, tiedon vaihtoa, komentojen lähettämistä ja tulosten hakemista. Tämä hyvin järjestetty viestintäprosessi auttaa minimoimaan väärinkäsitysten tai luvattoman pääsyn riskin, koska agentit tietävät tarkalleen, minne ja miten lähettää tiettyjä tietotyyppejä.

AgentLink käyttää myös asynkronista tiedonvaihtoa, ja jaettu viestijono mahdollistaa agenttien viestien lähettämisen ja vastaanottamisen ilman välitöntä käsittelyä. Tämä on erityisen hyödyllistä taloustietojen hallinnassa, sillä se varmistaa, että jos yksi agentti kohtaa ongelman tai joutuu hyökkäyksen kohteeksi, se ei vaikuta muihin. Viestijono myös hallitsee tietovirran, estäen järjestelmän ylikuormituksen ja vähentäen turvallisuusriskejä.

Lisäksi viestintäprosessin erottaminen välittömästä käsittelystä auttaa suojaamaan reaaliaikaisilta hyökkäyksiltä. Jos hyökkääjä yrittää häiritä talousviestien käsittelyä, jono voi silti pitää ja varastoida nämä viestit, kunnes ongelma on ratkaistu. Tämä erottelu mahdollistaa perusteellisemmat turvatarkastukset viesteille, parantaen kokonaisturvallisuutta, kun agentit käsittelevät taloustietoja.

Voitko selittää vaiheet, jotka liittyvät tekoälyagentin kouluttamiseen AgentLayer-alustalla tiettyihin taloudellisiin tehtäviin? Mitkä ovat keskeiset vaiheet aina datan keräämisestä mallien hienosäätöön, ja miten agentin suorituskykyä mitataan?

Tekoälyagentin kouluttaminen AgentLayer-alustalla tiettyihin taloudellisiin tehtäviin sisältää useita keskeisiä vaiheita. Se alkaa datan hankinnalla, jossa agentti pääsee käsiksi erilaisiin tietoihin. Esimerkiksi se voi analysoida älykkäiden sopimusten auditointeja havaitakseen haavoittuvuuksia ja potentiaalisia riskejä etsimällä turvallisuuspuutteita, loogisia virheitä ja tehottomuuksia, jotka saattavat vaikuttaa taloudellisiin transaktioihin.

Chatbot-vuorovaikutukset ovat toinen arvokas tietolähde. Chatbotien ollessa vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa, ne keräävät tietoja taloudellisista tiedusteluista ja huolista, tarjoten näkemyksiä yleisistä ongelmista ja käyttäjien tarpeista. Lisäksi agentti voi integroida ulkoisia tietolähteitä, kuten talousmarkkinatietoja, taloudellisia indikaattoreita ja toimialan trendejä, ymmärtääkseen paremmin taloudellisten tehtävien laajempaa kontekstia.

Kun data on kerätty, se käy läpi esikäsittelyn ja valmistelun. Tämä sisältää datan puhdistamisen poistamalla kohinaa ja epäolennaista tietoa, kuten haitallisten kehotusten suodattamisen tai virheellisten taloudellisten syötteiden poistamisen. Arkaluonteisen taloustiedon osalta data pysyy nimettömänä käyttäjien yksityisyyden suojaamiseksi.

Seuraavaksi tulee mallin valinta ja alkukoulutus. AgentLayer-alustalla kehittäjät valitsevat sopivan perusmallin vaihtoehdoista, kuten Mistral, Llama tai oma TrustLLM. Alkukoulutus sisältää esikäsitellyn datan syöttämisen malliin ja sen parametrien säätämisen oppimaan kuvioita ja suhteita taloustiedoissa.

Alkukoulutuksen jälkeen malli hienosäädetään. Tässä vaiheessa käytetään tiettyihin tehtäviin liittyviä erityisiä talousdatajoukkoja, kuten taloustilinpäätösten analysointia, mikä mahdollistaa mallin erikoistumisen. Tekniikat, kuten siirto-oppiminen ja toimialan sopeutuminen, tekevät mallista tehokkaamman taloudellisiin sovelluksiin, kun taas edistyneet menetelmät, kuten Retrieval-Augmented Generation (RAG) -teknologia ja tiedon yhdistäminen, parantavat mallin kykyä käsitellä monimutkaisia taloustietoja.

Lopuksi suorituskyvyn arviointi on kriittinen varmistamaan, että agentti täyttää tavoitteensa. Tämä sisältää agentin ennusteiden tai tulosten tarkkuuden mittaamisen, kuten kuinka hyvin se ennustaa taloudellisia riskejä tai analysoi taloustietoja. Käyttäjäpalaute auttaa ymmärtämään, miten agentti suoriutuu todellisissa sovelluksissa, mukaan lukien arviot ja ehdotukset parannuksista. Todellisia testejä suoritetaan myös soveltamalla agenttia todellisiin talousskenaarioihin tai kontrolloituihin ympäristöihin simuloimaan todellisia transaktioita ja tehtäviä, varmistaen, että se suoriutuu tehokkaasti koulutusympäristön ulkopuolella.

Miten AgentLayer varmistaa, että sen tekoälyagentit noudattavat globaaleja taloudellisia sääntöjä ja standardeja? Mitkä prosessit ovat käytössä pitämään ne ajan tasalla muuttuvien sääntöjen kanssa?

AgentLayer toteuttaa useita toimenpiteitä varmistaakseen, että sen tekoälyagentit noudattavat globaaleja taloudellisia sääntöjä ja standardeja. Aluksi alusta käyttää syötteen validointia ja datan puhdistustyökaluja chatboteissaan estääkseen haitalliset kehotukset ja anonymisoidakseen arkaluonteisen taloustiedon. Tämä auttaa suojaamaan käyttäjien yksityisyyttä ja varmistamaan, että henkilökohtaisten ja taloudellisten tietojen käsittely täyttää sääntelyvaatimukset. Lisäksi AgentLayer integroituu taustajärjestelmiin käyttäen tiukkoja pääsykontrolleja ja roolien hallintaa, mikä rajoittaa pääsyä arkaluonteisiin taloustietoihin, varmistaen tietoturvamääräysten noudattamisen.

Auditointi ja seuranta ovat myös keskeisiä osia AgentLayerin sääntelyn noudattamisstrategiassa. Tekoälyagentit, kuten AGIS, suorittavat perusteellisia älykkäiden sopimusten auditointeja havaitakseen haavoittuvuuksia, jotka voisivat vaikuttaa taloudellisiin transaktioihin. Turvaamalla nämä toiminnot AgentLayer noudattaa talousjärjestelmiä sääteleviä standardeja. Alusta käyttää myös sisällön ymmärtämisen ja tarkastelumekanismeja chatboteissaan seuratakseen ja suodattaakseen vastauksia, estäen arkaluonteisen tiedon vuotamisen ja noudattaen tietosuojamääräyksiä.

Pysyäkseen ajan tasalla globaalien sääntöjen muutoksista, AgentLayerillä on todennäköisesti omistettu tiimi tai prosessi, joka jatkuvasti seuraa sääntelypäivityksiä. Tämä saattaa sisältää alan uutiskirjeiden tilaamisen, osallistumisen sääntelyfoorumeihin ja yhteistyön oikeudellisten ja taloudellisten asiantuntijoiden kanssa pysyäkseen ajan tasalla uusista tai nousevista standardeista. Säännölliset sääntelymuutosten tarkastelut auttavat alustaa arvioimaan niiden vaikutuksia ja varmistamaan, että sen tekoälyagentit pysyvät sääntelyn mukaisina.

Alusta on suunniteltu joustavaksi, mikä mahdollistaa sen nopean mukautumisen uusiin sääntelyvaatimuksiin. Tämä tarkoittaa, että AgentLayer voi helposti päivittää tekoälyagenttejaan ja järjestelmiään tarvittaessa, kuten parantamalla salausstandardeja tai tiukentamalla pääsykontrolleja vastauksena uusiin sääntöihin.

Yhteistyö on toinen keskeinen osa AgentLayerin lähestymistapaa. Alusta työskentelee sääntelyviranomaisten, toimialajärjestöjen ja akateemisten laitosten kanssa saadakseen näkemyksiä uusimmista trendeistä ja parhaista käytännöistä. Tämä ennakoiva lähestymistapa auttaa AgentLayeria ennakoimaan sääntelymuutoksia ja mukauttamaan toimintaansa sen mukaisesti. Alusta hakee myös asiantuntijaneuvoja oikeudellisilta ja taloudellisilta ammattilaisilta varmistaakseen jatkuvan sääntelyn noudattamisen, mikä saattaa sisältää säännöllisiä auditointeja ja tarkastuksia ulkopuolisten asiantuntijoiden toimesta.

Voitko jakaa mitään uusia ominaisuuksia tai päivityksiä, joita AgentLayer on tehnyt? Miten nämä muutokset auttavat alustaa käsittelemään paremmin nousevia uhkia?

AgentLayer tekee keskeisiä päivityksiä alustallaan. 10. syyskuuta AGENT-tokenien panostusominaisuus ja APGN-tuotot käynnistettiin, mikä mahdollistaa sijoittajille merkittävien tuottojen ansaitsemisen. Token Generation Eventin (TGE) ollessa vain viikon päässä, sijoittajia kehotetaan hyödyntämään panostusmahdollisuutta.

Valmistaudumme myös AgentLayerin natiivitokenin listaukseen suurilla kryptovaluuttapörsseillä, kuten Gate.io, BingX, Uniswap ja Aerodrome. Listaus, joka on asetettu 18. syyskuuta 2024 kello 19:00 Singaporen aikaa, lisää kaupankäyntimahdollisuuksia sijoittajille ja parantaa taloudellista ekosysteemiä.

AgentLayer päivittää myös suurten kielimallien (LLM), kuten TrustLLM, käyttöä paremmin havaitakseen monimutkaisia petoksia ja epätavallisia malleja taloustiedoissa. Työskentelemällä monipuolisempien tietoaineistojen kanssa ja soveltamalla edistyneitä tekniikoita alusta pyrkii havaitsemaan uudentyyppisiä huijauksia.

Alusta parantaa riskianalyysityökalujaan käyttämällä koneoppimista tutkiakseen aikaisempia tietoja ja markkinatrendejä, mikä auttaa tunnistamaan uhkia ajoissa. Se myös seuraa taloudellisia toimintoja reaaliajassa epäilyttävän käyttäytymisen, kuten epätavallisten transaktiokuvioitten, havaitsemiseksi.

Turvallisuusrintamalla AgentLayer tutkii edistyneitä salausmenetelmiä, mukaan lukien kvanttivastustuskykyiset menetelmät, rahoitustietojen paremman suojelun varmistamiseksi. Monivaiheinen ja biometrinen tunnistautuminen otetaan myös käyttöön käyttäjien turvallisuuden lisäämiseksi.