Autonome agenter beveger seg fra eksperimenter til infrastruktur. Vi er glade for å samarbeide med @Kassai_ai for å utforske hvordan kryptografisk verifisering kan sikre agenters atferd. Dette handler om å gjøre agenthandlinger bevisbare, ikke bare kjørbare: 🧵

2/ Kassai bygger et distribuert inferensnettverk som opererer i kanten. I stedet for å konsentrere datakraft i sentraliserte datasentre, aktiverer Kassai inaktive forbruker-GPUer for å danne et globalt distribuert, lav-latens utførelseslag for agentiske systemer. Dette designet prioriterer robusthet, kostnadseffektivitet og suverenitet.

3/ Agentisk AI er fundamentalt forskjellig fra enkeltskudd-inferens. Agenter planlegger, kaller inn verktøy, kaller modeller, utveksler meldinger og utløser nedstrømseffekter på tvers av systemer. Når disse handlingene er ugjennomsiktige, er feil usynlige og ansvarlighet forsvinner.

4/ Lagrange adresserer dette gapet ved å legge til verifisering ved kjøring. Ved å bruke DeepProve kan agenthandlinger sende ut nullkunnskapsbevis som bekrefter at handlingen fulgte autorisert logikk og gyldige input, uten å avsløre intern resonnement eller sensitiv informasjon. Resultatet er bevis, ikke antakelser.

5/ Dette skaper en verifiserbar kjøringspipeline for agenter som kjører på tvers av distribuert infrastruktur: • Beslutningstaking • Verktøykalling • Modellinferens • Delstatsoppdateringer • Eksterne tiltak Hvert trinn kan valideres uavhengig av andre agenter, applikasjoner eller håndhevingslogikk.

6/ I denne modellen er det ikke lenger tillit til agenten eller maskinvaren den kjører på. Tillit legges til kryptografiske bevis som bekrefter korrekt atferd. Kassai utgjør utførelsesstoffet. Lagrange gir bevislaget som gjør denne gjennomføringen ansvarlig.

7/ Etter hvert som agentiske systemer begynner å koordinere økonomisk aktivitet, styring og reelle operasjoner, blir verifisering obligatorisk. Autonomi i stor skala krever bevis. Dette er retningen Lagrange og Kassai bygger mot.