Badacze opracowali mechanizmy kontroli na poziomie operacyjnym dla agentów AI opartych na modelach językowych, działających z rzeczywistym kapitałem na blockchainie. Systemy te mają na celu zapobieganie ryzykownym decyzjom finansowym i niezamierzonemu wydatkowaniu środków przez autonomiczne agenty. Praca jest ważna, ponieważ wraz z rosnącą autonomią agentów AI w dziedzinie finansów onchain wymagane są nowe safeguardy. Wyniki mogą przyczynić się do bezpieczniejszego wdrażania zaawansowanych systemów AI w rzeczywistych operacjach finansowych na blockchainie.