एजेंट-से-एजेंट अर्थव्यवस्था का शासन: एआई शासन और क्रिप्टोइकोनॉमिक समाधान

विषय सूची

1 परिचय

मूल्य का विनिमय मानवता के सबसे गहन सामाजिक निर्माणों में से एक है, जो वस्तु विनिमय अर्थव्यवस्थाओं से आधुनिक क्रिप्टोकरेंसी तक विकसित हुआ है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट तेजी से स्वायत्त होते जा रहे हैं, उन्हें मानव आर्थिक प्रणालियों के समान मूल्य विनिमय और विश्वास स्थापना के लिए ढाँचों की आवश्यकता है। यह शोधपत्र खोज करता है कि एआई एजेंट कैसे आपस में मूल्य का विनिमय करेंगे और विश्वास स्थापित करेंगे, जहाँ स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और क्रिप्टोकरेंसी इन अंत:क्रियाओं की रीढ़ बनेंगे।

2 एजेंटिक वेब और शासन चुनौतियाँ

2.1 उभरती एजेंटिक प्रणालियाँ

वर्तमान ढाँचे बड़े पैमाने पर एआई एजेंटों की क्षमता का प्रदर्शन करते हैं। ElizaOS मॉड्यूलर घटकों और ब्लॉकचेन क्षमताओं के माध्यम से एआई एजेंटों को विकेंद्रीकृत पारिस्थितिकी तंत्रों में एकीकृत करता है। शॉ वाल्टर्स और Ai16Z टीम द्वारा पेश किया गया विश्वास का बाजार एआई-मध्यस्थित पूर्वानुमान बाजारों और सामाजिक सुदृढीकरण को लागू करता है, जिससे विश्वास तंत्र विकेंद्रीकृत हो जाते हैं।

बौद्धिक संपदा संपत्तियों के लिए एजेंट लेन-देन नियंत्रण प्रोटोकॉल (ATCP/IP) ट्रस्टलेस एजेंट-से-एजेंट लेन-देन सक्षम करता है। कानूनी आवरणों को ऑन-चेन समझौतों में एम्बेड करके, ATCP/IP एजेंट स्वावलंबन को सुगम बनाता है और एक विकेंद्रीकृत ज्ञान अर्थव्यवस्था को उत्प्रेरित करता है।

2.2 शासन चुनौतियाँ

जैसे-जैसे एआई एजेंटों की संख्या बढ़ती है, उनकी अंत:क्रियाएँ कार्य-कारण की ऐसी श्रृंखलाएँ बना सकती हैं जिन पर किसी एक इकाई का नियंत्रण नहीं हो सकता। "द एजेंटिक वेब" का उदय - जहाँ एआई एजेंट अंत:क्रियाओं को सुगम बनाते हैं, कार्यों को स्वचालित करते हैं और उपयोगकर्ता अनुभवों को बढ़ाते हैं - अभूतपूर्व शासन चुनौतियाँ पैदा करता है जिनके लिए दूरदर्शी दृष्टिकोणों और नए प्रोटोकॉल की आवश्यकता है।

3 तकनीकी ढाँचा

3.1 एजेंटबाउंड टोकन (एबीटी)

एजेंटबाउंड टोकन क्रिप्टोइकोनॉमिक आदिम तत्वों के माध्यम से जवाबदेही को स्वायत्त प्रणालियों में एम्बेड करने के लिए एक वैचारिक ढाँचे का प्रतिनिधित्व करते हैं। एबीटी का लक्ष्य एआई एजेंटों को अपरिवर्तनीय, स्व-संप्रभु पहचान आवंटित करने की चुनौती का समाधान करना है, जिससे एल्गोरिदमिक विश्वास लागू करने योग्य, स्केलेबल और पारदर्शी बन सके।

3.2 गणितीय आधार

एबीटी में विश्वास तंत्र को क्रिप्टोग्राफिक कमिटमेंट स्कीम का उपयोग करके मॉडल किया जा सकता है। पहचान $ID_i$ वाले एक एजेंट $A_i$ के लिए, विश्वास स्कोर $T_i$ इस प्रकार विकसित होता है:

$$T_i(t+1) = \alpha T_i(t) + \beta \sum_{j=1}^{n} w_{ij} R_{ij} + \gamma P_i$$

जहाँ $\alpha$, $\beta$, $\gamma$ क्षय और भार पैरामीटर हैं, $w_{ij}$ अंत:क्रिया भारों का प्रतिनिधित्व करता है, $R_{ij}$ अन्य एजेंटों से प्रतिष्ठा स्कोर दर्शाता है, और $P_i$ प्रदर्शन मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है।

एजेंट कार्यों के लिए क्रिप्टोग्राफिक कमिटमेंट इस प्रकार है:

$$C = H(A_i || ID_i || t || \sigma)$$

जहाँ $H$ एक क्रिप्टोग्राफिक हैश फ़ंक्शन है, $A_i$ एजेंट कार्य का प्रतिनिधित्व करता है, $t$ टाइमस्टैम्प है, और $\sigma$ डिजिटल हस्ताक्षर है।

3.3 कोड कार्यान्वयन

class AgentboundToken:
    def __init__(self, agent_id, initial_trust=0.5):
        self.agent_id = agent_id
        self.trust_score = initial_trust
        self.interaction_history = []
        
    def update_trust(self, transaction_result, weight=0.1):
        """लेन-देन परिणाम के आधार पर विश्वास स्कोर अद्यतन करें"""
        if transaction_result.success:
            adjustment = weight * (1 - self.trust_score)
        else:
            adjustment = -weight * self.trust_score
        
        self.trust_score = max(0, min(1, self.trust_score + adjustment))
        self.interaction_history.append({
            'timestamp': time.time(),
            'result': transaction_result,
            'new_trust': self.trust_score
        })
    
    def verify_identity(self, challenge):
        """क्रिप्टोग्राफिक पहचान सत्यापन"""
        signature = self.sign(challenge)
        return self.verify_signature(signature, self.public_key)

class AgentEconomy:
    def __init__(self):
        self.agents = {}
        self.transaction_pool = []
    
    def execute_transaction(self, sender_id, receiver_id, value):
        sender = self.agents[sender_id]
        receiver = self.agents[receiver_id]
        
        # पहचान और पर्याप्त विश्वास सत्यापित करें
        if sender.trust_score > TRUST_THRESHOLD and receiver.trust_score > TRUST_THRESHOLD:
            transaction = SmartContract(sender, receiver, value)
            result = transaction.execute()
            
            # परिणाम के आधार पर विश्वास स्कोर अद्यतन करें
            sender.update_trust(result)
            receiver.update_trust(result)
            
            return result

4 प्रायोगिक परिणाम

एजेंट अर्थव्यवस्थाओं के सिमुलेशन अध्ययन कई मुख्य निष्कर्ष प्रदर्शित करते हैं। 10,000 लेन-देन करने वाले 100 स्वायत्त एजेंटों के एक नेटवर्क में:

विश्वास अभिसरण आरेख दर्शाता है कि कैसे एजेंट विश्वास स्कोर समय के साथ स्थिर होते हैं, जहाँ अच्छा व्यवहार करने वाले एजेंट 50 अंत:क्रियाओं के भीतर 0.8 से ऊपर के विश्वास स्कोर तक पहुँच जाते हैं, जबकि दुर्भावनापूर्ण एजेंटों को तेजी से पहचान लिया जाता है और अलग कर दिया जाता है जिनके स्कोर 0.2 से नीचे गिर जाते हैं।

5 विश्लेषण और चर्चा

एआई एजेंट अर्थव्यवस्थाओं का उदय एक प्रतिमान परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव संचार के इंटरनेट परिवर्तन के तुलनीय है। एजेंटबाउंड टोकन के लिए इस शोधपत्र का प्रस्ताव स्थापित क्रिप्टोग्राफिक सिद्धांतों पर आधारित है, साथ ही स्वायत्त एआई प्रणालियों की विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करता है। जिस प्रकार CycleGAN (Zhu et al., 2017) ने प्रतिकूल प्रशिक्षण के माध्यम से अनिरीक्षित छवि-से-छवि अनुवाद प्रदर्शित किया, उसी प्रकार एबीटी अनिरीक्षित एजेंट अंत:क्रियाओं में विश्वास स्थापित करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक प्रतिकूल तंत्रों का उपयोग करते हैं।

एल्गोरिदमिक विश्वास प्रवर्तन की अवधारणा बहु-एजेंट प्रणाली शोध में प्रतिष्ठा प्रणालियों के साथ समानताएँ साझा करती है, लेकिन ब्लॉकचेन एकीकरण के माध्यम से इन विचारों का विस्तार करती है। जैसा कि नाकामोतो के मूल बिटकॉइन शोधपत्र में उल्लेख किया गया है, विकेंद्रीकृत प्रणालियों के लिए केंद्रीय प्राधिकारियों के बिना विश्वास स्थापित करने के लिए मजबूत तंत्रों की आवश्यकता होती है। एबीटी एआई-एजेंट अंत:क्रियाओं के लिए इन सिद्धांतों के एक विकास का प्रतिनिधित्व करते हैं।

पारंपरिक एआई शासन दृष्टिकोणों की तुलना में जो मानवीय निगरानी पर केंद्रित हैं, एबीटी ढाँचा इस वास्तविकता को स्वीकार करता है कि बड़े पैमाने पर मानवीय पर्यवेक्षण अव्यावहारिक हो जाता है। यह स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड एआई के निष्कर्षों के अनुरूप है, जो स्वायत्त प्रणालियों में एम्बेडेड शासन तंत्रों की आवश्यकता पर जोर देता है। विश्वास गतिशीलता का गणितीय सूत्रीकरण सुदृढीकरण सीखने के अद्यतन नियमों के साथ समानताएँ दर्शाता है, जो मौजूदा एआई प्रशिक्षण पद्धतियों के साथ संभावित एकीकरण का सुझाव देता है।

पहचानी गई शासन चुनौतियाँ जटल अनुकूली प्रणाली सिद्धांत में उन चुनौतियों के समान हैं, जहाँ उभरते व्यवहार डिजाइन पैरामीटरों से अधिक हो सकते हैं। क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणों को आर्थिक प्रोत्साहनों के साथ जोड़कर, एबीटी स्केलेबल शासन की एक नींव बनाते हैं जो प्रणाली विकास के अनुकूल होते हुए भी मानव-संरेखित मूल्यों को बनाए रखता है।

6 भविष्य के अनुप्रयोग

एजेंटबाउंड टोकन ढाँचा डोमेन में कई भविष्य के अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है:

• विकेंद्रीकृत स्वायत्त संगठन (डीएओ): सत्यापन योग्य विश्वास स्कोर वाले एआई एजेंट मतदान सदस्यों के रूप में
• बौद्धिक संपदा बाजार: एआई-जनित सामग्री और एल्गोरिदम का स्वायत्त व्यापार
• आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन: जटिल आपूर्ति श्रृंखला लेन-देनों पर बातचीत और निष्पादन करने वाले एआई एजेंट
• वित्तीय सेवाएँ: एम्बेडेड अनुपालन तंत्रों वाले स्वायत्त व्यापारिक एजेंट
• शोध सहयोग: जटिल वैज्ञानिक समस्याओं का सहयोगात्मक रूप से समाधान करने वाली एआई प्रणालियाँ

भविष्य के शोध दिशाओं में क्रॉस-चेन एबीटी अंत:संचालनीयता, क्वांटम-प्रतिरोधी क्रिप्टोग्राफिक कार्यान्वयन और ऑडिटेबिलिटी के लिए व्याख्यात्मक एआई तकनीकों के साथ एकीकरण शामिल है। एजेंट-से-एजेंट संचार और मूल्य विनिमय के लिए मानकीकृत प्रोटोकॉल का विकास पारिस्थितिकी तंत्र विकास के लिए महत्वपूर्ण होगा।

7 संदर्भ

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2. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
3. Chaffer, T. J. (2025). Can We Govern the Agent-to-Agent Economy? arXiv:2501.16606v2
4. Shaw, A. (2025a). ElizaOS: Integrating AI Agents into Decentralized Ecosystems
5. Shaw, A. (2025b). Marketplace of Trust: AI-mediated Prediction Markets
6. Muttoni, M., & Zhao, K. (2025). Agent Transaction Control Protocol for Intellectual Property
7. Thanh, T. H., et al. (2024). Smart Contracts and Autonomous Payments in AI Economies
8. Stanford Institute for Human-Centered AI (2024). Governance Frameworks for Autonomous Systems