Agen AI dan Perlindungan Keuangan: Menyelami Lebih Dalam dengan AgentLayer

AgentLayer adalah platform inovatif yang meningkatkan keamanan dan fungsionalitas aplikasi keuangan melalui integrasi AI dan blockchain yang canggih. Inti dari platform ini, AgentOS, memungkinkan pengelolaan data yang aman, kolaborasi multi-agen, dan komunikasi yang lancar, memastikan operasi keuangan menjadi efisien dan terlindungi.

Dengan fitur seperti enkripsi data, kontrol akses, dan deteksi kerentanan yang proaktif, AgentLayer memenuhi tuntutan keuangan modern dengan melindungi informasi sensitif. BeInCrypto bertemu dengan tim AgentLayer untuk membahas bagaimana platform mereka menangani masalah nyata di teknologi keuangan menggunakan AI dan blockchain. Tidak ada basa-basi — hanya penjelasan mendalam tentang apa yang berhasil, apa yang tidak, dan kemana arah industri ini.

Bisakah Anda jelaskan bagaimana sistem operasi inti, AgentOS, meningkatkan keamanan dan fungsionalitas aplikasi keuangan? Fitur atau metode khusus apa yang digunakan untuk menjaga operasi keuangan agar tetap aman dan efisien?

AgentOS memungkinkan aplikasi keuangan menjadi aman dan efisien. Ini melindungi data sensitif dengan mengenkripsinya selama transmisi dan penyimpanan, memastikan informasi kritis seperti riwayat transaksi, status buku besar, dan kontrak pintar tetap aman.

AgentOS memanfaatkan teknologi blockchain untuk mendesentralisasi dan mengamankan data, memastikan tidak ada yang dapat mengubah atau merusaknya. Sistem ini juga mengontrol siapa yang dapat mengakses dan memodifikasi data melalui manajemen izin yang disesuaikan. Ini memastikan hanya agen yang berwenang yang dapat melakukan perubahan, meningkatkan keamanan secara keseluruhan.

AgentOS mengelola jaringan dengan mengatur node (titik koneksi) yang beroperasi di dalamnya. Node ini terdaftar di blockchain, dan operator harus mengunci deposit untuk setiap instansi yang mereka miliki. Jika ada node yang berperilaku jahat, mekanisme anti-penipuan akan menghukum pelaku buruk, yang membantu menjaga integritas jaringan. Tim pengembangan juga menggunakan alat seperti verifikasi formal dan pemindaian kode statis untuk secara proaktif mendeteksi dan memperbaiki kerentanan dalam kode sistem.

Dari sisi fungsionalitas, AgentOS mendukung kolaborasi multi-agen melalui protokol AgentLink. Ini memungkinkan agen yang berbeda untuk berkomunikasi, berkolaborasi, dan berbagi insentif, yang meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi dalam aplikasi keuangan. Sistem ini juga terintegrasi dengan teknologi blockchain, menggunakan sifatnya yang terdesentralisasi dan transparan untuk meningkatkan

Ketika pengembang membuat agen, mereka dapat memilih dari berbagai model, termasuk model TrustLLM milik mereka, yang didasarkan pada pendekatan Mixture of Experts (MoE). Model ini membantu meningkatkan kinerja, keamanan, dan kemampuan generasi multimodal, menjadikannya ideal untuk aplikasi keuangan. AgentOS juga memfasilitasi pendaftaran dan pengelolaan layanan, memungkinkan pengembang untuk menerapkan agen sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka dan mendaftarkannya di blockchain dengan izin yang ditentukan.

Protokol perutean sistem memastikan semua agen dapat beroperasi secara efektif bersama, memungkinkan mereka untuk berkomunikasi dan berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas yang kompleks. Ini meningkatkan kinerja dan fleksibilitas keseluruhan aplikasi keuangan.

Bagaimana protokol AgentLink membantu agen AI berkomunikasi dan menangani transaksi dengan aman? Langkah keamanan spesifik apa yang Anda ambil untuk menjaga interaksi ini tetap aman dan pribadi?

Protokol AgentLink memastikan komunikasi dan transaksi yang aman antara agen AI, menggunakan beberapa mekanisme kunci.

AgentLink mendefinisikan bagaimana informasi diorganisir dan dibagikan di seluruh jaringan. Struktur ini memastikan transmisi data yang efisien, bahkan dengan bandwidth terbatas, mengurangi kesalahan atau gangguan. Dengan menyederhanakan dan membuat pesan lebih dapat diprediksi, AgentLink meningkatkan keandalan komunikasi antara agen AI.

Untuk mengatur interaksi ini, AgentLink menyediakan kerangka kerja terstruktur dalam lapisan AgentNetwork. Kerangka kerja ini menguraikan protokol komunikasi yang jelas yang menentukan bagaimana agen berbagi pengetahuan, bertukar informasi, mengirim perintah, dan mengambil hasil. Pendekatan terstruktur seperti ini tidak hanya memperlancar komunikasi tetapi juga meningkatkan keamanan dengan meminimalkan risiko kesalahpahaman atau akses yang tidak sah. Agen selalu tahu di mana dan bagaimana mengirim jenis informasi tertentu, mengurangi kerentanan.

AgentLink juga menggabungkan pertukaran data asinkron melalui antrian pesan bersama. Antrian ini berfungsi sebagai buffer, memungkinkan agen mengirim dan menerima pesan tanpa memerlukan pemrosesan segera. Pengaturan ini menawarkan keuntungan keamanan yang signifikan: jika satu agen menghadapi masalah atau diserang, itu tidak akan langsung mempengaruhi yang lain. Ini juga memproses pesan secara terkontrol, mengurangi risiko membanjiri sistem dan mencegah kerentanan.

Untuk lebih mengamankan komunikasi, AgentLink memformat dan merutekan pesan dengan benar. Format standar membantu mendeteksi dan menyaring pesan berbahaya atau salah, sementara sistem perutean yang jelas memastikan pesan mencapai penerima yang benar tanpa intersepsi atau salah arah oleh pihak yang tidak berwenang.

Middleware, seperti antrian pesan bersama, menambahkan lapisan keandalan lain. Ini berfungsi sebagai area penyimpanan yang aman untuk pesan, melindungi terhadap kehilangan data atau korupsi selama transmisi. Kontrol akses yang ketat dan enkripsi meningkatkan keamanan dalam antrian, memastikan hanya agen yang berwenang yang mengaksesnya dan menjaga pesan tetap rahasia.

Akhirnya, pemisahan proses komunikasi dari pemrosesan waktu nyata membantu melindungi dari serangan yang menargetkan penanganan pesan segera. Jika terjadi serangan, antrian menyimpan pesan sampai masalahnya terselesaikan.

Bisakah Anda memberikan contoh nyata di mana agen AI dapat berhasil mendeteksi dan mencegah pelanggaran keamanan?

Salah satu contoh yang bagus adalah agen AGIS, yang telah terbukti sangat efektif dalam mengidentifikasi dan mencegah pelanggaran keamanan, terutama di dunia blockchain. AGIS adalah alat yang didorong oleh AI yang mengaudit kontrak pintar dengan memindai kode untuk potensi kerentanan. Mengesankan, ia mengidentifikasi 21 kerentanan sendiri sebelum peluncuran penuhnya, menunjukkan kekuatan dan efektivitasnya.

AGIS menggunakan model AI canggih, seperti TrustLLM miliknya, yang secara khusus dibangun untuk menggali dalam kode kontrak pintar. Model ini memindai kode untuk tanda-tanda masalah, seperti cacat keamanan atau kesalahan logis. AGIS melalui proses terperinci di mana ia terus-menerus memindai dan memvalidasi masalah potensial ini, mengurangi kemungkinan alarm palsu dan memastikan ia menangkap masalah yang paling rumit. Selama kompetisi baru-baru ini, AGIS tidak hanya menemukan kerentanan ini tetapi juga memenangkan hadiah besar, menyoroti kemampuan terbaiknya.

Setelah sistem mendeteksi ancaman, AGIS mengambil pendekatan kolaboratif untuk mengaudit. Ini memungkinkan pengguna membuat tugas dan menetapkan parameter, seperti hadiah dan tenggat waktu, untuk menarik auditor yang dapat membawa perspektif berbeda. Auditor ini kemudian mendiskusikan dan menyetujui masalah tersebut, memastikan tinjauan menyeluruh. Untuk menjaga kejujuran semua orang, AGIS menggunakan sistem staking dengan tokennya sendiri, US$AGIS. Auditor perlu menyetor token ini untuk berpartisipasi, yang berarti mereka memiliki taruhan dalam permainan. Jika mereka melakukan kesalahan, mereka berisiko kehilangan taruhannya, yang mendorong pekerjaan yang hati-hati dan akurat.

AGIS juga melacak reputasi auditor dan validatornya, memberi penghargaan kepada mereka yang melakukan pekerjaan baik dan menghukum mereka yang tidak. Jika ada perselisihan atas temuan, AGIS memiliki proses penyelesaian sengketa yang sudah ada, yang bahkan dapat melibatkan arbiter pihak ketiga jika perlu.

Secara keseluruhan, AGIS bertindak sebagai “penjaga cerdas” yang sangat andal untuk keamanan blockchain, terus belajar dan meningkatkan untuk tetap unggul dari ancaman potensial. Ini tersedia di testnet AgentLayer, di mana ia berkolaborasi dengan agen AI lainnya untuk mendorong batas-batas kemungkinan dalam keamanan Web3. Ke depan, AGIS akan terus menyempurnakan keterampilan auditnya dan memperluas kemampuannya.

Bagaimana model bahasa besar (LLMs) membantu mendeteksi penipuan dan meningkatkan keamanan dalam sistem AgentLayer? Bisakah Anda memberikan contoh di mana LLMs sangat efektif?

Model bahasa besar memainkan peran penting dalam meningkatkan keamanan dan mendeteksi penipuan dalam ekosistem AgentLayer dengan menganalisis kode dan memantau interaksi secara menyeluruh.

Cara utama LLMs membantu adalah dengan melakukan audit rinci pada kontrak pintar. Alat seperti AGIS, yang merupakan bagian dari AgentLayer, menggunakan LLMs canggih seperti GPT-4, Llama 3, dan TrustLLM untuk memindai kode mencari kelemahan keamanan, kesalahan logis, dan ketidakefisienan. Model-model ini sangat baik dalam mengidentifikasi kerentanan yang bisa dimanfaatkan oleh penipu. Mereka bahkan dapat menangkap masalah yang kompleks dan tersembunyi yang mungkin luput dari auditor manusia, membuat kontrak pintar menjadi jauh lebih aman.

LLMs juga sangat penting dalam memahami konteks dan meninjau konten secara real-time. Misalnya, ketika chatbot berinteraksi dengan pengguna, LLMs dapat membedakan antara permintaan yang sah dan yang berpotensi berbahaya. Jika seseorang mencoba memanipulasi chatbot untuk mengungkapkan informasi sensitif, LLM dapat mendeteksi niat jahat dan merespons sesuai, mencegah pelanggaran keamanan. Pemantauan real-time ini membantu memastikan bahwa chatbot hanya memberikan respons yang aman dan tepat, melindungi informasi sensitif lebih lanjut.

Ketika mengintegrasikan chatbot dengan sistem backend, LLMs membantu dengan membuat keputusan yang lebih cerdas tentang kontrol akses. Mereka dapat mengevaluasi apakah permintaan data sensitif sah berdasarkan aturan yang telah ditetapkan, mencegah akses tidak sah. Bahkan jika seseorang mencoba mengeksploitasi kerentanan, integrasi yang aman yang dikelola oleh LLMs memastikan bahwa data backend kritis tetap terlindungi.

LLMs juga berperan dalam memverifikasi sumber data eksternal. Mereka dapat menganalisis konten dan asal-usul data dari luar sistem untuk menentukan apakah dapat dipercaya. LLM dapat memblokir data yang berisiko atau tidak dapat diandalkan dari masuk ke sistem, mengurangi kemungkinan kompromi.

Dalam hal aplikasi dunia nyata, LLMs telah membuktikan efektivitasnya dalam kompetisi audit kontrak pintar profil tinggi. Misalnya, AGIS, yang dilengkapi dengan LLMs, mengidentifikasi 21 kerentanan potensial sendiri. Deteksi dini ini membantu mencegah penipuan, seperti akses tidak sah ke kontrak pintar atau manipulasi syarat kontrak.

Strategi dan teknologi apa yang digunakan AgentLayer untuk melindungi privasi data, terutama ketika menangani informasi keuangan yang sensitif? Bisakah Anda membahas pendekatan platform terhadap kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data dan standar enkripsi yang digunakan?

AgentLayer menggunakan berbagai strategi dan teknologi untuk memastikan privasi data, terutama saat menangani informasi keuangan yang sensitif.

Untuk memulai, platform mengintegrasikan alat validasi dan pembersihan input canggih ke dalam chatbotnya. Alat ini mengidentifikasi dan memblokir setiap perintah jahat yang dapat menargetkan data keuangan. Misalnya, jika seseorang memasukkan sesuatu yang mencurigakan — seperti kata kunci yang terkait dengan penipuan — sistem dapat menangkapnya dan mencegahnya diproses.

AgentLayer juga mengambil langkah ekstra untuk mengamankan cara chatbot berinteraksi dengan sistem backend. Ini menggunakan kontrol akses yang ketat, yang berarti bahwa chatbot hanya dapat mengakses informasi yang diperlukan untuk tugas mereka. Misalnya, chatbot mungkin hanya melihat data agregat daripada transaksi individu. Saat menarik data dari sumber eksternal, sistem secara hati-hati memeriksa reputasi sumber, sertifikat keamanan, dan konten untuk memastikan keamanannya. Ini membantu mencegah data jahat menyusup masuk.

Platform juga menggunakan mekanisme pemahaman konteks dan tinjauan konten yang canggih. Ini membantu chatbot membedakan antara permintaan keuangan yang sah dan yang bisa berbahaya. Jika chatbot akan merespons dengan informasi keuangan yang sensitif, sistem meninjau respons secara real-time untuk memastikan tidak mengungkapkan detail kritis apa pun.

Dalam hal kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data seperti GDPR, AgentLayer sangat serius. Platform ini kemungkinan memiliki tim atau proses yang didedikasikan untuk memastikan bahwa praktiknya memenuhi semua persyaratan hukum yang diperlukan. Audit dan tinjauan rutin menjaga segalanya sesuai dengan regulasi. Pengguna juga memiliki kontrol atas pengaturan privasi data mereka, termasuk kemampuan untuk memilih keluar dari kegiatan pengumpulan data tertentu atau meminta agar data mereka dihapus.

Bagaimana agen AI di platform AgentLayer menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi dan mengurangi risiko keuangan? Jenis data dan metode analisis apa yang mereka gunakan untuk memprediksi dan mengatasi risiko ini?

Agen AI di platform AgentLayer menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi dan mengelola potensi risiko keuangan dengan beberapa cara kunci. Mereka mulai dengan melakukan audit rinci pada kontrak pintar. Misalnya, AGIS, salah satu agen AI, secara hati-hati memeriksa kode untuk mencari kerentanan apa pun, seperti kelemahan keamanan atau kesalahan logis, yang dapat menyebabkan masalah keuangan. Dengan menangkap masalah ini lebih awal, platform membantu memastikan integritas transaksi keuangan.

Cara lain platform mengumpulkan data yang berguna adalah melalui chatbotnya, yang berinteraksi dengan pengguna. Chatbot ini dapat mengambil kekhawatiran atau pertanyaan terkait transaksi keuangan, dan informasi ini dianalisis untuk mengidentifikasi risiko yang muncul. Sistem juga dilengkapi untuk mendeteksi perintah berpotensi berbahaya selama interaksi ini, yang membantu mencegah penipuan sebelum terjadi.

AgentLayer tidak berhenti di situ — platform ini juga memanfaatkan sumber data eksternal, seperti data pasar keuangan dan tren industri. Ini membantu platform memahami konteks yang lebih luas di mana transaksi terjadi, memberikan peluang yang lebih baik untuk memprediksi risiko.

Dari sisi teknis, platform menggunakan model bahasa canggih seperti GPT-4 dan TrustLLM untuk menganalisis data yang dikumpulkannya. Model ini dapat mengidentifikasi pola atau anomali yang mungkin menunjukkan risiko keuangan. Misalnya, jika percakapan chatbot mencakup tanda-tanda kebingungan atau kekhawatiran, sistem dapat menandai ini sebagai masalah potensial.

Platform juga hebat dalam memahami konteks interaksi ini. Ini dapat membedakan antara permintaan keuangan yang sah dan yang mungkin mencurigakan. Dengan terus memantau dan meninjau output chatbot secara real-time, platform dapat menangkap dan mengatasi risiko potensial sebelum mereka meningkat.

Dalam hal memprediksi risiko spesifik, agen AI menggunakan model canggih untuk memberikan skor risiko pada skenario yang berbeda. Dengan melihat data masa lalu, mereka dapat memprediksi kemungkinan risiko tertentu, seperti kemungkinan kontrak pintar dieksploitasi. Ini memungkinkan platform untuk mengambil langkah proaktif, seperti memberi tahu pengguna, memperketat keamanan, atau menyesuaikan pengaturan kontrak untuk meminimalkan paparan.

Ketika risiko terdeteksi, platform dapat mengambil tindakan segera. Ini mungkin termasuk mengirimkan peringatan ke pihak yang relevan atau meningkatkan langkah-langkah keamanan, seperti kontrol akses yang lebih ketat atau enkripsi yang ditingkatkan. Platform juga mendukung audit kolaboratif, di mana auditor berpengalaman dapat bekerja bersama untuk meninjau dan menyelesaikan risiko potensial.

Akhirnya, AgentLayer terus memantau efektivitas langkah-langkah ini dan menggunakan umpan balik untuk meningkatkan analitik prediktifnya. Dengan belajar dari pengalaman masa lalu, agen AI menjadi lebih baik dalam mengidentifikasi dan mengelola risiko di masa depan.

Bagaimana protokol AgentLink membantu agen AI bekerja bersama secara aman dan efisien saat menangani data keuangan? Apa saja langkah keamanan kunci yang ada untuk mencegah pelanggaran data dan memastikan pengelolaan data yang lancar?

Protokol AgentLink memastikan bahwa beberapa agen AI dapat bekerja sama dengan efisien dan aman, terutama saat mengelola data keuangan yang sensitif. Protokol ini mendefinisikan bagaimana informasi dan pesan diformat dan ditransmisikan melalui jaringan, mengoptimalkan proses bahkan dalam kondisi bandwidth terbatas. Ini mengurangi kemungkinan kesalahan atau gangguan yang dapat membahayakan data keuangan.

Platform ini menyediakan kerangka kerja yang terstruktur untuk interaksi, membuatnya lebih mudah bagi agen untuk berbagi pengetahuan, bertukar informasi, mengirim perintah, dan mengambil hasil. Proses komunikasi yang terorganisir dengan baik ini membantu meminimalkan risiko kesalahpahaman atau akses tidak sah, karena agen tahu persis di mana dan bagaimana mengirim jenis informasi tertentu.

AgentLink juga menggunakan pertukaran data asinkron, dengan antrian pesan bersama yang memungkinkan agen mengirim dan menerima pesan tanpa memerlukan pemrosesan segera. Ini sangat bermanfaat saat mengelola data keuangan, karena memastikan bahwa jika satu agen mengalami masalah atau diserang, itu tidak mempengaruhi yang lain. Antrian pesan juga mengontrol aliran informasi, mencegah kelebihan sistem dan mengurangi risiko keamanan.

Lebih lanjut, memisahkan proses komunikasi dari pemrosesan segera membantu melindungi dari serangan waktu nyata. Jika penyerang mencoba mengganggu pemrosesan pesan keuangan, antrian masih dapat menahan dan menyimpan pesan-pesan ini sampai masalahnya terselesaikan. Pemisahan ini memungkinkan pemeriksaan keamanan yang lebih menyeluruh pada pesan, meningkatkan keamanan secara keseluruhan saat agen menangani data keuangan.

Bisakah Anda menjelaskan langkah-langkah yang terlibat dalam pelatihan agen AI di platform AgentLayer untuk tugas keuangan tertentu? Apa saja tahapan kunci, mulai dari pengumpulan data hingga penyetelan model, dan bagaimana kinerja agen diukur?

Pelatihan agen AI di platform AgentLayer untuk menangani tugas keuangan tertentu melibatkan beberapa tahapan kunci. Ini dimulai dengan akuisisi data, di mana agen mengakses berbagai jenis data. Misalnya, agen dapat menganalisis audit kontrak pintar untuk mendeteksi kerentanan dan risiko potensial dengan mencari cacat keamanan, kesalahan logis, dan ketidakefisienan yang mungkin mempengaruhi transaksi keuangan.

Interaksi chatbot adalah sumber data lain yang berharga. Saat chatbot berinteraksi dengan pengguna, mereka mengumpulkan data tentang pertanyaan dan kekhawatiran keuangan, memberikan wawasan tentang masalah umum dan kebutuhan pengguna. Selain itu, agen dapat mengintegrasikan sumber data eksternal, seperti data pasar keuangan, indikator ekonomi, dan tren industri, untuk lebih memahami konteks yang lebih luas dari tugas keuangan yang dihadapi.

Setelah data dikumpulkan, data tersebut menjalani pra-pemrosesan dan persiapan. Ini melibatkan pembersihan data untuk menghilangkan noise dan informasi yang tidak relevan, seperti menyaring prompt jahat atau input keuangan yang salah. Untuk informasi keuangan yang sensitif, data tetap anonim untuk melindungi privasi pengguna.

Selanjutnya adalah pemilihan model dan pelatihan awal. Di platform AgentLayer, pengembang memilih model dasar yang sesuai dari opsi seperti Mistral, Llama, atau TrustLLM milik perusahaan. Pelatihan awal melibatkan pemberian data yang telah diproses ke dalam model dan penyesuaian parameter untuk mempelajari pola dan hubungan dalam data keuangan.

Setelah pelatihan awal, model menjalani penyetelan halus. Langkah ini menggunakan dataset keuangan spesifik yang terkait dengan tugas yang ditargetkan—seperti menganalisis laporan keuangan—memungkinkan model menjadi lebih spesialis. Teknik seperti transfer learning dan adaptasi domain memungkinkan model menjadi lebih efektif untuk aplikasi keuangan, sementara metode lanjutan seperti teknologi Generasi yang Diperkaya Pengambilan (RAG) dan pencocokan pengetahuan meningkatkan kemampuan model untuk menangani data keuangan yang kompleks.

Akhirnya, evaluasi kinerja sangat penting untuk memastikan agen memenuhi tujuannya. Ini melibatkan pengukuran akurasi prediksi atau output agen, seperti seberapa baik ia memprediksi risiko keuangan atau menganalisis data keuangan. Umpan balik pengguna membantu memahami bagaimana kinerja agen dalam aplikasi dunia nyata, termasuk peringkat dan saran untuk perbaikan. Pengujian dunia nyata juga dilakukan dengan menerapkan agen dalam skenario keuangan aktual atau lingkungan terkontrol untuk mensimulasikan transaksi dan tugas nyata, memastikan bahwa ia berkinerja efektif di luar lingkungan pelatihan.

Bagaimana AgentLayer memastikan agen AI-nya mengikuti regulasi dan standar keuangan global? Proses apa yang ada untuk menjaga mereka tetap terbaru dengan perubahan regulasi?

AgentLayer mengambil beberapa langkah untuk memastikan bahwa agen AI-nya mematuhi regulasi dan standar keuangan global. Untuk memulai, platform menggunakan validasi input dan alat pembersihan data di chatbotnya untuk memblokir prompt jahat dan menganonimkan informasi keuangan yang sensitif. Ini membantu melindungi privasi pengguna dan memastikan bahwa penanganan data pribadi dan keuangan memenuhi persyaratan regulasi. Selain itu, AgentLayer mengintegrasikan dengan sistem backend menggunakan kontrol akses yang ketat dan manajemen peran, yang membatasi siapa yang dapat mengakses data keuangan yang sensitif, memastikan kepatuhan dengan regulasi keamanan data.

Audit dan pemantauan juga merupakan komponen kunci dari strategi kepatuhan AgentLayer. Agen AI seperti AGIS melakukan audit kontrak pintar yang menyeluruh untuk mendeteksi kerentanan yang dapat mempengaruhi transaksi keuangan. Dengan mengamankan operasi ini, AgentLayer selaras dengan standar regulasi yang mengatur sistem keuangan. Platform ini juga menggunakan mekanisme pemahaman dan tinjauan konten dalam chatbotnya untuk memantau dan menyaring respons, mencegah kebocoran informasi sensitif dan mematuhi regulasi perlindungan data.

Untuk mengikuti perubahan dalam regulasi global, AgentLayer mungkin memiliki tim atau proses khusus yang terus-menerus memantau pembaruan regulasi. Ini mungkin melibatkan berlangganan buletin industri, berpartisipasi dalam forum regulasi, dan bekerja dengan ahli hukum dan keuangan untuk tetap terinformasi tentang standar baru atau yang muncul. Tinjauan rutin perubahan regulasi ini membantu platform menilai dampaknya dan memastikan bahwa agen AI-nya tetap patuh.

Platform dirancang untuk fleksibel, memungkinkan untuk beradaptasi dengan cepat dengan persyaratan regulasi baru. Ini berarti bahwa AgentLayer dapat dengan mudah memperbarui agen AI dan sistemnya sesuai kebutuhan, seperti meningkatkan standar enkripsi atau memperketat kontrol akses sebagai tanggapan terhadap regulasi baru.

Kolaborasi adalah aspek kunci lain dari pendekatan AgentLayer. Platform bekerja sama dengan badan regulasi, asosiasi industri, dan institusi akademik untuk mendapatkan wawasan tentang tren dan praktik terbaik terbaru. Pendekatan proaktif ini membantu AgentLayer mengantisipasi perubahan regulasi dan menyesuaikan operasinya sesuai. Platform ini juga mencari saran ahli dari profesional hukum dan keuangan untuk memastikan kepatuhan berkelanjutan, yang mungkin termasuk audit dan tinjauan rutin oleh ahli eksternal.

AgentLayer sedang melakukan pembaruan kunci di seluruh platformnya. Pada tanggal 10 September, fitur staking untuk token AGENT dan Hasil APGN diluncurkan, memungkinkan investor untuk mendapatkan pengembalian yang substansial. Dengan hanya seminggu tersisa sebelum Acara Generasi Token (TGE), investor didorong untuk memanfaatkan kesempatan staking ini.

Kami juga sedang mempersiapkan pencatatan token asli AgentLayer di bursa kripto utama seperti Gate.io, BingX, Uniswap, dan Aerodrome. Pencatatan, yang dijadwalkan pada tanggal 18 September 2024, pukul 19:00 Waktu Singapura, akan meningkatkan peluang perdagangan bagi investor dan meningkatkan ekosistem keuangan.

AgentLayer juga meningkatkan penggunaan model bahasa besar (LLM) seperti TrustLLM untuk lebih baik mendeteksi penipuan yang kompleks dan pola yang tidak biasa dalam data keuangan. Dengan bekerja dengan dataset yang lebih beragam dan menerapkan teknik canggih, platform bertujuan untuk menangkap jenis penipuan baru.

Platform ini meningkatkan alat analisis risikonya, menggunakan pembelajaran mesin untuk mempelajari data masa lalu dan tren pasar, yang akan membantu mengidentifikasi ancaman lebih awal. Platform ini juga akan memantau aktivitas keuangan secara real-time untuk menangkap perilaku mencurigakan, seperti pola transaksi yang tidak biasa.

Dari sisi keamanan, AgentLayer sedang mengeksplorasi teknologi enkripsi canggih, termasuk metode yang tahan terhadap quantum, untuk melindungi data keuangan dengan lebih baik. Autentikasi multi-faktor dan biometrik juga akan diperkenalkan untuk meningkatkan keamanan bagi pengguna.