हर कुछ दशकों में, एक नई तकनीक उभरती है जो सब कुछ बदल देती है: 1980 के दशक में पर्सनल कंप्यूटर, 1990 के दशक में इंटरनेट, 2000 के दशक में स्मार्टफोन। और चूंकि एआई एजेंट 2025 में उत्साह की लहर दौड़ रहे हैं, और तकनीकी दुनिया यह नहीं पूछ रही है कि क्या एआई एजेंट इसी तरह हमारे जीवन को नया आकार देंगे – यह पूछ रहा है कि कितनी जल्दी।

लेकिन तमाम उत्साह के बावजूद विकेंद्रीकृत एजेंटों का वादा अधूरा है। अधिकांश तथाकथित एजेंट आज महिमामंडित चैटबॉट या सह-पायलट से कुछ अधिक हैं, जो सच्ची स्वायत्तता और जटिल कार्य-संचालन में असमर्थ हैं – वे ऑटोपायलट नहीं जो वास्तविक एआई एजेंटों को होने चाहिए। तो, इस क्रांति को कौन रोक रहा है, और हम सिद्धांत से वास्तविकता की ओर कैसे बढ़ें?

वर्तमान वास्तविकता: सच्चे विकेंद्रीकृत एजेंट अभी तक मौजूद नहीं हैं

आइए शुरुआत इस बात से करें कि आज वहां क्या है। यदि आप एक्स/ट्विटर पर स्क्रॉल कर रहे हैं, तो आपने संभवतः ट्रुथ टर्मिनल और फ़्रीसा जैसे बॉट्स के बारे में बहुत चर्चा देखी होगी। वे चतुर, अत्यधिक आकर्षक विचार प्रयोग हैं – लेकिन वे विकेंद्रीकृत एजेंट नहीं हैं। आस – पास भी नहीं। वे वास्तव में रहस्य में लिपटे अर्ध-स्क्रिप्टेड बॉट हैं, जो स्वायत्त निर्णय लेने और कार्य निष्पादन में असमर्थ हैं। परिणामस्वरूप वे बड़े पैमाने पर या अन्यथा गतिशील रूप से सीख, अनुकूलन या क्रियान्वयन नहीं कर पाते हैं।

एआई-ब्लॉकचेन क्षेत्र में और भी अधिक गंभीर खिलाड़ियों ने वास्तव में विकेंद्रीकृत एजेंटों के वादे को पूरा करने के लिए संघर्ष किया है। चूँकि पारंपरिक ब्लॉकचेन में AI को संसाधित करने का कोई “प्राकृतिक” तरीका नहीं है, इसलिए कई परियोजनाएँ शॉर्टकट अपनाती हैं। कुछ लोग सत्यापन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि एआई आउटपुट विश्वसनीय हैं, लेकिन उन आउटपुट को चेन पर लाने के बाद कोई सार्थक उपयोगिता प्रदान करने में विफल रहते हैं।

अन्य लोग निष्पादन पर जोर देते हैं लेकिन एआई अनुमान प्रक्रिया को विकेंद्रीकृत करने के महत्वपूर्ण कदम को छोड़ देते हैं। अक्सर, ये समाधान एआई आउटपुट के लिए सत्यापनकर्ताओं या सर्वसम्मति तंत्र के बिना काम करते हैं, जो ब्लॉकचेन के मूल सिद्धांतों को प्रभावी ढंग से दरकिनार कर देते हैं। ये स्टॉपगैप समाधान एक मजबूत कथा और आकर्षक न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (एमवीपी) के साथ आकर्षक सुर्खियाँ बना सकते हैं, लेकिन अंततः उनमें वास्तविक दुनिया की उपयोगिता के लिए आवश्यक सामग्री की कमी होती है।

एआई को ब्लॉकचेन के साथ एकीकृत करने की ये चुनौतियाँ इस तथ्य पर आधारित हैं कि आज का इंटरनेट एआई को नहीं बल्कि मानव उपयोगकर्ताओं को ध्यान में रखकर बनाया गया है। यह विशेष रूप से सच है जब वेब3 की बात आती है, क्योंकि ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर, जो पृष्ठभूमि में चुपचाप संचालित होता है, इसके बजाय क्लंकी उपयोगकर्ता इंटरफेस और मैन्युअल क्रॉस-चेन समन्वय अनुरोधों के रूप में फ्रंट-एंड तक खींच लिया जाता है। एआई एजेंट इन अराजक डेटा संरचनाओं और यूआई पैटर्न को अच्छी तरह से अनुकूलित नहीं करते हैं, और उद्योग को इस बात पर आमूल-चूल पुनर्विचार की आवश्यकता है कि एआई और ब्लॉकचैन सिस्टम को कैसे इंटरैक्ट करने के लिए बनाया गया है।

सफल होने के लिए AI एजेंटों को क्या चाहिए

विकेंद्रीकृत एजेंटों को वास्तविकता बनाने के लिए, उन्हें समर्थन देने वाले बुनियादी ढांचे में पूर्ण बदलाव की आवश्यकता है। पहली और सबसे बुनियादी चुनौती ब्लॉकचेन और एआई को एक-दूसरे से निर्बाध रूप से “बातचीत” करने में सक्षम बनाना है। एआई संभाव्य आउटपुट उत्पन्न करता है और वास्तविक समय प्रसंस्करण पर निर्भर करता है, जबकि ब्लॉकचेन नियतात्मक परिणामों की मांग करते हैं और लेनदेन की अंतिमता और थ्रूपुट सीमाओं से बाधित होते हैं। इस विभाजन को पाटने के लिए कस्टम-निर्मित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है, जिसके बारे में मैं अगले भाग में चर्चा करूंगा।

अगला कदम स्केलेबिलिटी है। अधिकांश पारंपरिक ब्लॉकचेन निषेधात्मक रूप से धीमे हैं। निश्चित रूप से, वे मानव-संचालित लेनदेन के लिए ठीक काम करते हैं, लेकिन एजेंट मशीन की गति से काम करते हैं। वास्तविक समय में हजारों – या लाखों – इंटरैक्शन संसाधित करना? कोई मौका नहीं। इसलिए, एक पुनर्कल्पित बुनियादी ढांचे को जटिल बहु-श्रृंखला कार्यों के लिए प्रोग्रामयोग्यता और नेटवर्क को बाधित किए बिना लाखों एजेंट इंटरैक्शन को संसाधित करने की स्केलेबिलिटी प्रदान करनी चाहिए।

फिर प्रोग्रामयोग्यता है। आज के ब्लॉकचेन कठोर, यदि-यह-तब-वह स्मार्ट अनुबंधों पर भरोसा करते हैं, जो सीधे कार्यों के लिए बहुत अच्छे हैं लेकिन एआई एजेंटों के लिए आवश्यक जटिल, बहु-चरणीय वर्कफ़्लो के लिए अपर्याप्त हैं। DeFi ट्रेडिंग रणनीति का प्रबंधन करने वाले एक एजेंट के बारे में सोचें। यह केवल खरीदने या बेचने के ऑर्डर को निष्पादित नहीं कर सकता है – इसे डेटा का विश्लेषण करने, अपने मॉडल को मान्य करने, श्रृंखलाओं में ट्रेडों को निष्पादित करने और वास्तविक समय की स्थितियों के आधार पर समायोजित करने की आवश्यकता है। यह पारंपरिक ब्लॉकचेन प्रोग्रामिंग की क्षमताओं से कहीं परे है।

अंततः, विश्वसनीयता है। एआई एजेंटों को अंततः उच्च जोखिम वाले संचालन का काम सौंपा जाएगा, और गलतियाँ सबसे अच्छे रूप में असुविधाजनक होंगी, और सबसे खराब स्थिति में विनाशकारी होंगी। वर्तमान सिस्टम में त्रुटियों की संभावना रहती है, खासकर जब बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से आउटपुट को एकीकृत किया जाता है। एक गलत भविष्यवाणी, और एक एजेंट तबाही मचा सकता है, चाहे वह डेफी पूल को ख़त्म करना हो या त्रुटिपूर्ण वित्तीय रणनीति को क्रियान्वित करना हो। इससे बचने के लिए, बुनियादी ढांचे में स्वचालित रेलिंग, वास्तविक समय सत्यापन और सिस्टम में ही त्रुटि सुधार को शामिल करने की आवश्यकता है।

इन सभी को टिकाऊ प्राइमेटिव्स और ऑन-चेन इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ एक मजबूत डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म में जोड़ा जाना चाहिए, ताकि डेवलपर्स नए उत्पादों और अनुभवों को अधिक कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से बना सकें। इसके बिना, एआई 2024 में अटका रहेगा – सह-पायलटों और खेलने की चीजों में बदल दिया जाएगा जो कि जो संभव है उसकी सतह को मुश्किल से खरोंच देगा।

एक जटिल चुनौती के लिए एक पूर्ण-स्टैक दृष्टिकोण

तो यह एजेंट-केंद्रित बुनियादी ढांचा कैसा दिखता है? ब्लॉकचेन के साथ एआई को एकीकृत करने की तकनीकी जटिलता को देखते हुए, सबसे अच्छा समाधान एक कस्टम, पूर्ण-स्टैक दृष्टिकोण अपनाना है, जहां बुनियादी ढांचे की हर परत – आम सहमति तंत्र से लेकर डेवलपर टूल तक – स्वायत्त एजेंटों की विशिष्ट मांगों के लिए अनुकूलित है।

वास्तविक समय, बहु-चरण वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने में सक्षम होने के अलावा, एआई-प्रथम श्रृंखला में एक सिद्ध प्रणाली शामिल होनी चाहिए जो सरल एल्गोरिदम से लेकर उन्नत एआई तक मशीन लर्निंग मॉडल की एक विविध श्रृंखला को संभालने में सक्षम हो। तरलता का यह स्तर एक सर्वव्यापी बुनियादी ढांचे की मांग करता है जो एजेंटों को बिना किसी विशेष अनुकूलन के खंडित ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर नेविगेट करने और संचालित करने की अनुमति देने के लिए गति, संरचना और स्केलेबिलिटी को प्राथमिकता देता है।

एआई-प्रथम श्रृंखलाओं को एलएलएम और अन्य एआई प्रणालियों को एकीकृत करने से उत्पन्न अद्वितीय जोखिमों को भी संबोधित करना चाहिए। इसे कम करने के लिए, एआई-फर्स्ट श्रृंखलाओं को अनुमानों को मान्य करने से लेकर उपयोगकर्ता-परिभाषित लक्ष्यों के साथ संरेखण सुनिश्चित करने तक, हर परत पर सुरक्षा उपायों को शामिल करना चाहिए। प्राथमिकता क्षमताओं में वास्तविक समय त्रुटि का पता लगाना, निर्णय सत्यापन और एजेंटों को दोषपूर्ण या दुर्भावनापूर्ण डेटा पर कार्रवाई करने से रोकने के लिए तंत्र शामिल हैं।

कहानी कहने से लेकर समाधान-निर्माण तक

2024 में एआई एजेंटों के आसपास बहुत अधिक प्रचार देखा गया, और 2025 वह समय है जब वेब3 उद्योग वास्तव में इसे अर्जित करेगा। यह सब पारंपरिक ब्लॉकचेन की आमूल-चूल पुनर्कल्पना से शुरू होता है, जहां हर परत – ऑन-चेन निष्पादन से लेकर एप्लिकेशन परत तक – एआई एजेंटों को ध्यान में रखकर डिजाइन की गई है। तभी एआई एजेंट मनोरंजक बॉट से अपरिहार्य ऑपरेटरों और सहयोगियों के रूप में विकसित हो पाएंगे, पूरे उद्योगों को फिर से परिभाषित करेंगे और काम और खेल के बारे में हमारे सोचने के तरीके को बदल पाएंगे।

यह स्पष्ट होता जा रहा है कि जो व्यवसाय वास्तविक, शक्तिशाली एआई-ब्लॉकचेन एकीकरण को प्राथमिकता देते हैं, वे परिदृश्य पर हावी होंगे, मूल्यवान सेवाएं प्रदान करेंगे जिन्हें पारंपरिक श्रृंखला या वेब2 प्लेटफॉर्म पर तैनात करना असंभव होगा। इस प्रतिस्पर्धी पृष्ठभूमि में, मानव-केंद्रित प्रणालियों से एजेंट-केंद्रित प्रणालियों में बदलाव वैकल्पिक नहीं है; यह अपरिहार्य है.