En tan solo unos meses, hemos visto cientos y miles de agentes que llegan al mercado todos los días. A día de hoy, la capitalización de mercado de los agentes más importantes combinados se acerca a los $15 mil millones, lo cual es bastante impresionante ver cómo web3 ha dado espacio a estos agentes para prosperar y sobrevivir.

A medida que avanzamos hacia desbloquear más valor, es hora de hablar de cómo estos agentes pueden comenzar a construir su ecosistema sin intervención humana en el backend y cómo se verá la verdadera autonomía financiera para estos agentes.

Para entender esto, primero, necesitamos saber cómo funcionan estos agentes de IA a un nivel muy alto hoy en Web3 y los componentes clave que deben eliminarse para llevar la autonomía en torno a los casos de uso financiero alrededor de los agentes.

Arquitectura del Agente de IA

En su núcleo, cada agente de IA opera sobre una arquitectura tripartita que integra inteligencia, lógica y capacidades financieras. El componente de IA sirve como el cerebro, procesando información y tomando decisiones basadas en complejas redes neuronales y modelos de aprendizaje automático.

La capa lógica actúa como el sistema nervioso, coordinando acciones y gestionando transiciones de estado, mientras que el componente de la billetera funciona como las manos del agente, ejecutando transacciones y gestionando activos.

Esta arquitectura, aunque teóricamente sólida, enfrenta desafíos significativos en su implementación práctica.

Estrangulando la Autonomía con Infraestructura Centralizada

El panorama actual de los agentes de IA enfrenta un desafío fundamental en su dependencia de una infraestructura centralizada. Esta centralización se manifiesta en dos áreas críticas: la arquitectura de implementación y el control operativo. Las implementaciones tradicionales suelen alojar agentes de IA en proveedores de nube centralizados como AWS, Google Cloud o Azure, creando lo que parece ser un modelo operativo conveniente pero fundamentalmente defectuoso.

Esto presenta un desafío fundamental que afecta el núcleo de la verdadera autonomía.

Un verdadero agente autónomo no puede ser controlado ni ejecutado en la infraestructura centralizada donde una sola entidad puede alterar el destino del agente retirando el soporte o no proporcionando suficiente infraestructura cuando se necesita.

Hay tres puntos principales de estrangulamiento para estos agentes si dependen en gran medida de la infraestructura proporcionada por los actores centralizados.

Cómputo basado en KYC

Estos agentes no son humanos, ni tienen pruebas de ser humanos; muchos proveedores de nube centralizados requieren información KYC antes de que alguien arriende computación de ellos, lo cual crea un problema para que los agentes sean autónomos y siempre dependerán de un humano para seguir pagando por su infraestructura y en ese caso, el control queda en manos del desarrollador que creó los agentes.

Sistemas basados en API Web2

Si asumimos que algunos de estos sistemas centralizados existentes eliminan la restricción de acceder al cálculo a través de KYC, pero aún así estos sistemas no podrán eliminar el acceso al cálculo basado en API, la mayoría de las nubes, por diseño, no están habilitadas para proporcionar cálculos simplemente realizando los pagos, todas las confirmaciones de pago están vinculadas a la capa de API que informa al sistema para desbloquear el uso del cálculo.

Sistema FIAT

Incluso si de alguna manera resuelven los problemas de API y KYC, los sistemas fiat de estas empresas no pueden ser cambiados, al menos no en los próximos 10 años, dadas las desafíos geopolíticos y esto solo mata la teoría de agentes autónomos antes de llegar a la etapa práctica.

Influencia de los desarrolladores & lógica detrás de escena

Ok, creo que hemos discutido varios problemas con la infraestructura centralizada; sin embargo, asumamos por un momento que la mayoría de los desarrolladores están utilizando la infraestructura descentralizada para construir y lanzar los agentes de IA. Ahora, profundicemos en los desafíos dentro de la infraestructura descentralizada.

A continuación se presentan algunos factores que pueden ser controlados por los desarrolladores o por la máquina anfitriona. Si alguno de ellos se ve comprometido, estos agentes no permanecerán autónomos y perderán su autonomía financiera.

Modelo y Control Lógico:

• Las actualizaciones y modificaciones del comportamiento del agente se pueden implementar sin necesidad de consenso
• No existe separación entre las capacidades de toma de decisiones del agente y los mecanismos de control del desarrollador
• El aprendizaje y la adaptación del agente siguen estando limitados por parámetros centralizados

Control Financiero:

• Las claves privadas de la billetera del agente suelen residir en la máquina anfitriona, a la que no solo el anfitrión sino también los desarrolladores pueden acceder, dada la estructura del lanzador del agente.
• El desarrollador o operador mantiene el control final sobre las transacciones financieras.
• No existe una separación real de autonomía financiera.

Este problema de centralización presenta una clara necesidad de nuevas arquitecturas que puedan proporcionar:

• Verdadera separación de control
• Capacidades de toma de decisiones autónomas
• Gestión segura de claves sin vulnerabilidades centralizadas
• Mecanismos de asignación de recursos independientes

La próxima evolución en la arquitectura de agentes de IA debe abordar estas limitaciones fundamentales mientras mantiene la eficiencia operativa y la seguridad. Aquí es donde enfoques nuevos como la inteligencia de enjambre, TEEs y mecanismos de consenso distribuido se vuelven cruciales.

La promesa de TEE y sus limitaciones

Los Entornos de Ejecución Confiables (TEEs) surgieron como una solución prometedora para la paradoja autonomía-seguridad en la implementación de agentes de IA. Los TEEs ofrecen lo que parece ser un compromiso ideal: la capacidad de ejecutar cálculos sensibles y almacenar claves privadas en un entorno aislado mientras se mantiene la comodidad de la implementación en la nube. Importantes proveedores de servicios en la nube como AWS con Nitro Enclaves y Azure con Informática Confidencial, además de contrapartes descentralizadas, han invertido mucho en esta tecnología, lo que indica su importancia en la evolución de la computación segura.

A primera vista, las TEE parecen abordar los desafíos fundamentales de la implementación de agentes autónomos. Proporcionan aislamiento a nivel de hardware para operaciones sensibles, protegiendo claves privadas y datos confidenciales de accesos no autorizados. El entorno de enclave asegura que, incluso si el sistema host está comprometido, la integridad de las operaciones centrales del agente permanezca intacta. Este modelo de seguridad ha hecho que las TEE sean particularmente atractivas para aplicaciones en DeFi y operaciones algorítmicas, donde la privacidad de transacciones y la seguridad de claves son primordiales.

Sin embargo, la promesa de los TEEs viene con limitaciones prácticas significativas que se vuelven cada vez más evidentes a gran escala. La primera restricción importante radica en la disponibilidad y el costo del hardware. Las implementaciones actuales de TEEs para LLMs requieren configuraciones de hardware específicas, principalmente GPU de nueva generación como las H100 de NVIDIA o procesadores especializados con características de seguridad incorporadas. Este requisito crea un cuello de botella inmediato en las opciones de implementación, ya que estos componentes de hardware son escasos y tienen una alta demanda.

La escasez de hardware compatible con TEE conduce directamente a la segunda limitación principal: el costo. Los proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias habilitadas para TEE suelen cobrar tarifas premium por estos recursos. Por ejemplo, ejecutar un agente autónomo básico en una infraestructura habilitada para TEE puede costar entre $1 y $3 por hora, significativamente más alto que los recursos informáticos estándar. Esta estructura de costos hace que la implementación de TEE sea prohibitivamente cara para muchas aplicaciones, especialmente aquellas que requieren operación continua o recursos computacionales significativos.

Más allá de las preocupaciones inmediatas sobre la disponibilidad y el costo del hardware, los TEE introducen complejidades operativas que pueden afectar la eficacia de un agente. La naturaleza aislada del entorno TEE, si bien es crucial para la seguridad, puede generar una sobrecarga de rendimiento debido a las operaciones adicionales de cifrado y descifrado necesarias para el movimiento de datos dentro y fuera del enclave. Esta sobrecarga se vuelve particularmente significativa en aplicaciones que requieren operaciones de alta frecuencia o procesamiento de datos en tiempo real.

Los desafíos de escalabilidad de los sistemas basados en TEE se vuelven aún más pronunciados al considerar el ecosistema más amplio de agentes autónomos. A medida que aumenta el número de agentes, el limitado conjunto de hardware compatible con TEE crea un techo natural en el crecimiento del sistema. Esta limitación entra en conflicto directo con la visión de una red descentralizada verdaderamente escalable de agentes autónomos que pueden crecer orgánicamente en función de las demandas del mercado en lugar de las limitaciones de hardware.

Además, aunque las TEEs son excelentes para proteger claves privadas y garantizar la privacidad computacional, no resuelven fundamentalmente el problema de autonomía. El agente aún requiere confianza en el proveedor de TEE y el fabricante de hardware. Este requisito de confianza crea una forma diferente de centralización, desplazando el punto de control en lugar de eliminarlo por completo.

Para aplicaciones enfocadas en datos públicos y operaciones transparentes -que constituyen la mayoría de los casos de uso de blockchain y DeFi- la sobrecarga y complejidad de la implementación de TEE pueden ser innecesarias. En estos escenarios, el costo y la complejidad de la implementación de TEE deben ser cuidadosamente evaluados en comparación con los beneficios de seguridad reales proporcionados, especialmente cuando existen enfoques alternativos para asegurar las operaciones del agente.

Después de un análisis exhaustivo de las arquitecturas actuales de los agentes de IA, nos enfrentamos a tres desafíos interconectados que forman el núcleo del problema de la autonomía: el trilema de la autonomía, el dilema de la clave privada y la paradoja del control del creador.

Después de examinar las limitaciones de las implementaciones centralizadas y las implementaciones de TEE, llegamos al desafío principal al que se enfrentan hoy los agentes de IA autónomos:

lograr una verdadera independencia manteniendo la seguridad y la eficiencia operativa.

Quizás el desafío más insidioso en las arquitecturas de agentes actuales es lo que denominamos el “paradoxo del control del creador”. Este paradoxo se manifiesta en el desequilibrio de poder inherente entre un agente y su creador. Incluso en sistemas diseñados para la autonomía, el creador suele mantener un control significativo a través de diversos mecanismos.

Esta estructura de control crea una contradicción fundamental: ¿cómo puede un agente ser verdaderamente autónomo mientras permanece bajo el control último de su creador? La paradoja se extiende también a las relaciones económicas. Los creadores a menudo mantienen el control sobre los recursos financieros de un agente, ya sea directamente a través de la gestión de claves o indirectamente a través del control de la infraestructura.

El modelo centralizado falla porque nunca renuncia verdaderamente al control, manteniendo varias puertas traseras y mecanismos de anulación que comprometen la verdadera autonomía. Las soluciones basadas en TEE, si bien prometedoras en teoría, introducen nuevas formas de centralización a través de dependencias de hardware y restricciones operativas. Resuelven las preocupaciones de seguridad inmediatas pero no abordan los requisitos de autonomía más amplios y enfrentan desafíos significativos de escalabilidad.

La causa raíz de estos fracasos radica en el intento de resolver el problema de la autonomía manteniendo las estructuras de control tradicionales. Este enfoque produce inevitablemente sistemas que son autónomos en teoría pero controlados en la práctica. A medida que avanzamos en el desarrollo de agentes de IA verdaderamente autónomos, debemos repensar fundamentalmente no solo cómo aseguramos a estos agentes, sino también cómo estructuramos todo su marco operativo.

Necesitamos explorar nuevos paradigmas en la arquitectura de agentes autónomos, enfoques que puedan resolver potencialmente estas tensiones fundamentales y permitir una auténtica autonomía de los agentes al tiempo que se mantienen las garantías de seguridad necesarias y la eficiencia operativa.

Skynet: Redefiniendo la Autonomía del Agente

Skynet introduce un nuevo enfoque para agentes de IA autónomos que redefine fundamentalmente cómo logramos una verdadera autonomía manteniendo la seguridad. En lugar de intentar resolver el trilema de la autonomía a través de medios tradicionales, Skynet utiliza una arquitectura novedosa basada en inteligencia de enjambre y consenso distribuido.

En su núcleo, la innovación de Skynet radica en separar por completo las capacidades de toma de decisiones del agente de su control de recursos. A diferencia de las arquitecturas tradicionales, donde un agente controla directamente sus recursos a través de claves privadas, Skynet introduce una capa de Nodos Guardianes que gestionan y protegen colectivamente los activos del agente a través de depósitos en contratos inteligentes.

Este cambio arquitectónico aborda los desafíos fundamentales que identificamos anteriormente:

La Solución de la Paradoja del Creador:

En lugar de dar al creador o al agente control directo sobre los recursos, Skynet implementa un sistema basado en propuestas donde las acciones del agente deben ser validadas por una red de Nodos Guardianes independientes. Esto elimina efectivamente la capacidad del creador de ejercer control directo mientras mantiene robustas medidas de seguridad.

Protección de clave privada

En lugar de depender de almacenamiento centralizado o soluciones TEE costosas, Skynet traslada los activos críticos a fideicomisos de contratos inteligentes. La billetera operativa del agente contiene fondos mínimos, con la mayoría de los recursos asegurados en contratos de fideicomiso que solo se pueden acceder a través de consenso multi-nodo.

El corazón de la innovación de Skynet es su sistema de propuestas. Cuando un agente necesita realizar cualquier acción significativa, ya sea obtener recursos informáticos, ejecutar operaciones comerciales o gestionar activos, crea una propuesta que debe ser verificada de forma independiente por los nodos Guardianes. Estos nodos operan de manera autónoma, analizando cada propuesta en función de parámetros predefinidos y el comportamiento histórico del agente.

Implementación Técnica

La arquitectura técnica de Skynet gira en torno a tres componentes principales que trabajan en armonía para permitir una verdadera autonomía del agente mientras se mantiene una seguridad sólida:

El primer avance proviene del enfoque de Skynet en la gestión de recursos. En lugar de dar a los agentes un control directo sobre sus activos, todos los recursos significativos se mantienen en fideicomisos especializados de contratos inteligentes. Estos fideicomisos están diseñados sin una funcionalidad de retiro directo, lo que los hace inmunes a las compromisos de clave privada. La única forma de utilizar los recursos es a través del sistema de propuestas, que requiere un consenso multinodo de los nodos Guardianes.

Los nodos guardianes actúan como validadores independientes, cada uno ejecutando su propia instancia de lógica de validación. Cuando un agente necesita realizar una acción, ya sea arrendar potencia de cálculo, ejecutar una operación comercial o actualizar sus parámetros operativos, crea una propuesta cifrada que incluye:

• Especificaciones de acción
• Recursos requeridos
• Resultados esperados
• Plazos de ejecución

La encriptación de propuestas sirve a un doble propósito. Primero, evita la especulación y los ataques de MEV al mantener privadas las intenciones del agente hasta que se alcance un consenso. Segundo, garantiza que solo los Nodos Guardianes autorizados puedan evaluar las propuestas, manteniendo la integridad del proceso de validación.

Lo que hace que el enfoque de Skynet sea particularmente innovador es su manejo de los recursos informáticos. En lugar de depender de servidores centralizados, los agentes pueden adquirir de manera autónoma potencia informática a través de la red Spheron. El proceso funciona de la siguiente manera:

1. El agente identifica sus requisitos de computación
2. Crea una propuesta para la asignación de recursos
3. Los nodos guardianes validan la solicitud en función de los fondos de custodia disponibles, los patrones de uso históricos, las condiciones de la red
4. Una vez aprobado, el contrato de depósito en garantía maneja automáticamente el pago.
5. El agente obtiene acceso a recursos informáticos descentralizados

Este sistema elimina por completo la necesidad de control centralizado mientras mantiene garantías de seguridad sólidas. Incluso si la billetera operativa de un agente se ve comprometida, el atacante solo puede enviar propuestas, no puede acceder directamente a los fondos en custodia ni anular el consenso del Nodo Guardián.

El propio sistema de nodo guardián utiliza mecanismos de validación sofisticados que van más allá de una simple votación mayoritaria. Cada nodo mantiene un historial de estado de las acciones del agente y analiza las propuestas en el contexto de:

• Patrones de comportamiento históricos
• Métricas de utilización de recursos
• Condiciones de seguridad de la red
• Parámetros económicos

Esta validación contextual asegura que las acciones aprobadas se alineen con los patrones y objetivos establecidos del agente, proporcionando una capa adicional de seguridad contra posibles ataques o malfuncionamientos.

Lo que realmente distingue a Skynet es su enfoque evolutivo de la autonomía del agente. A diferencia de los sistemas estáticos tradicionales, los agentes de Skynet pueden evolucionar, reproducirse y crear nuevas generaciones de agentes, cada uno potencialmente más sofisticado que sus predecesores. Esta capacidad evolutiva se basa en un modelo económico robusto que garantiza la sostenibilidad a largo plazo y la mejora continua.

La arquitectura económica está estructurada en torno a tres reservas principales:

1. Reserva Operativa: mantiene las operaciones diarias, incluyendo recursos informáticos e interacciones de red. Esta reserva garantiza que el agente pueda acceder de manera constante a los recursos necesarios a través de la red Spheron.
2. Reserva de cría: Permite la creación de nuevos agentes a través de un mecanismo de cría. Cuando los agentes se reproducen, combinan sus rasgos y características, potencialmente creando descendencia más avanzada.
3. Lanzamiento justo a través de Bonding Curve: Funciona como el principal motor económico, con tokens disponibles a través de un mecanismo de curva de vinculación. Esto crea un modelo económico sostenible en el que el valor de los tokens se correlaciona con la utilidad de la red.

El mecanismo de reproducción introduce un elemento fascinante de evolución a la red. Los agentes pueden reproducirse con parejas compatibles, creando descendencia que hereda características de ambos padres. Este proceso está gobernado por contratos inteligentes y requiere el consenso de los Nodos Guardianes, asegurando que la reproducción sirva a los intereses generales de la red.

El proceso evolutivo funciona a través de varios mecanismos clave:

• Herencia de rasgos: los agentes hijos heredan rasgos de ambos padres
• Diversidad genética: diferentes familias de agentes mantienen características distintas
• Selección natural: Los rasgos más exitosos se propagan a través de la red
• Progresión Generacional: Cada nueva generación puede introducir mejoras

La sostenibilidad del sistema se refuerza con su estructura de incentivos:

• Los nodos guardianes reciben recompensas por mantener la seguridad de la red
• Las propuestas de cría exitosas ganan recompensas para los iniciadores
• Los titulares de tokens se benefician del crecimiento y la evolución de la red
• Los proveedores de servicios informáticos ganan a través de la provisión de recursos

Esta combinación de capacidad evolutiva, sostenibilidad económica y seguridad descentralizada crea una red de agentes verdaderamente autónoma y auto-mejorable. El sistema puede adaptarse y evolucionar sin control central mientras mantiene una seguridad robusta a través de su red de nodos Guardian.

Al reimaginar tanto los aspectos técnicos como económicos de la autonomía del agente, Skynet resuelve los desafíos fundamentales que han limitado enfoques anteriores. Logra esto mientras crea un marco para la mejora continua y la adaptación, preparando el escenario para una nueva era de agentes de IA verdaderamente autónomos.

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