Autonoma agenter går från experiment till infrastruktur. Vi är glada över att samarbeta med @Kassai_ai för att utforska hur kryptografisk verifiering kan säkra agenters beteende. Det handlar om att göra agenthandlingar bevisbara, inte bara exekverbara: 🧵

2/ Kassai bygger ett distribuerat inferensnätverk som verkar vid kanten. Istället för att koncentrera beräkningen i centraliserade datacenter aktiverar Kassai vilande konsument-GPU:er för att skapa ett globalt distribuerat, låglatens exekveringslager för agentiska system. Denna design prioriterar motståndskraft, kostnadseffektivitet och suveränitet.

3/ Agentisk AI skiljer sig fundamentalt från single-shot inferens. Agenter planerar, anropar verktyg, anropar modeller, utbyter meddelanden och triggar nedströmseffekter över system. När dessa handlingar är ogenomskinliga är misslyckanden osynliga och ansvarstagandet försvinner.

4/ Lagrange åtgärdar detta gap genom att lägga till verifiering vid exekveringstillfället. Med DeepProve kan agenthandlingar sända nollkunskapsbevis som bekräftar att åtgärden följde auktoriserad logik och giltiga indata, utan att avslöja intern logik eller känslig data. Resultatet är bevis, inte antagande.

5/ Detta skapar en verifierbar exekveringspipeline för agenter som körs över distribuerad infrastruktur: • Beslutsfattande • Verktygsinkallering • Modellinferens • Uppdateringar i delstaten • Externa åtgärder Varje steg kan oberoende valideras av andra agenter, applikationer eller tillämpningslogik.

6/ I denna modell placeras inte längre förtroende i agenten eller hårdvaran den körs på. Förtroende läggs på kryptografiska bevis som intygar korrekt beteende. Kassai tillhandahåller utförandeväven. Lagrange tillhandahåller bevislagret som gör den exekveringen ansvarig.

7/ När agentiska system börjar samordna ekonomisk aktivitet, styrning och verkliga operationer blir verifiering obligatorisk. Autonomi i stor skala kräver bevis. Det är den riktning Lagrange och Kassai bygger mot.