Yapay Zeka Ajanları ve Kripto Cüzdanlar: Otonom Finans

Bunu finansın geleceğine dair etkileyici bir fikir yazısı okuduğunuz için okumuyorsunuz. Bunu yapıyorsunuz çünkü bu ay cüzdanınızda yaklaşık 4000 işlem vardı; üçüncü haftanın sonuna kadar manuel olarak kontrol ettiniz ve sonra içinizi sıktığı için tamamen bakmayı bıraktınız. Sonrası derme çatma ilerledi ve bir noktada kendinize biriken işleri pazar günü toparlayacağınızı söylüyordunuz. İşte üst üste üç pazar geçti ve listeler hâlâ eritilmedi. Faturalar öylece duruyor. 2 hafta önce gördüğünüz o küçük transferleri kimse derinlemesine incelemedi. Bir kripto operasyonunun sahibisiniz ve cüzdana bakmaya cesaret edemiyorsunuz.

İnsanların finansal operasyonlar için yapay zeka ajanları satın almaya başladığı yer tam da burasıdır. Coinbase'in 2026'da Coinbase for Agents duyurusunu görüp kendi kendilerine "evet!, işte dahil olmak istediğim gelecek bu" dedikleri için değil. İzleme konusunda çok daha iyi olan bir bilgisayarın aksine, işe gömüldükleri, bunaldıkları ve bu durumu dert ettikleri için bir bakıma utanç duyduklarından dolayı. Tüm pazarlama dilini bir kenara bırakırsanız, yapay zeka ajanlarının vaadi temelde güncellenmeyen e-tablonuz yüzünden artık suçluluk hissetmenize gerek olmadığı vaadidir. Suçluluk duygusunu delege edebilirsiniz.

Kimsenin size söylemediği şey ise yükümlülüğü devretmenin riski ortadan kaldırmakla aynı şey olmadığıdır. Bazı yönlerden daha da kötüdür. En azından zavallı cüzdanınızı kötü de olsa izlerken bizzat bakıyordunuz. O kaygı bir sinyaldi. Şimdi makine izliyor ve makinede sıfır kaygı var — yani sinyal eksik. Makine bir şeyler ters gittiğinde bununla ilgilenecektir; neye programlandıysa onu yapar ve programlama yalnızca onu yazan kişi kadar iyidir, o programcı da zihninizin darmadağın olduğu bir salı öğleden sonrasındaki sizdiniz.

Makineler İnsanlığın Endişe İmzası Haline Nasıl Geldi?

Bu, sanayi devriminden de eskiye dayanan köklü bir insan fantezisidir: tüm angaryayı yapan ve sizi ilginç şeylerle ilgilenmekte özgür bırakan makine. 1810'larda Luddite (makine kırıcısı) olan tekstil işçileri, geleceği sezmekten aciz aptal insanlar değildi. Geleceğin büyük bir kısmını doğru öngörmüşlerdi. Faydalar elde edilirken tüm bunlar aynı zamanda onların emeğinin yerini aldı: Bu da mekanik dokuma tezgahının bir etkisiydi. Vaat ettiği özgürlük — boş zaman, iyileştirilmiş emek, daha fazla ve daha iyi insan yaşamları için vakit — beceri gerektiren işlerinden edilen işçilere değil, çoğunlukla fabrika sahiplerine gitti. Otomasyon tarihinin büyük bir kısmı, faydaların yukarıya doğru aktığı, yıkımın ise aşağıya doğru indiği bir tarihtir.

Bu otomasyonun kötü bir şey olduğu anlamına gelmez. Sadece otomasyonla ilgili anlatının, masrafların ve faydaların gerçek dağılımını ortaya koyma konusunda hem tahmin edilebilir şekilde fazlasıyla pembe hem de yanıltıcı olduğunu söyler. Yapay zeka modelleri faydalı olacak kadar iyi hale gelir gelmez — 2022 civarında başlayıp sonrasında hızla ivme kazanarak — neşeli anlatının tamamı iş gücünü destekleme üzerineydi. Yapay zeka hakkındaki şakalarla gelen kahkahalar, iş kaygılarının başladığı zamanlarda bir yerlerde son buldu. Önce alay, ardından alarm bekliyorlardı ama bu iki tepki arasındaki zaman çizelgesi herkesin hayal ettiğinden çok daha kısa sürdü.

Yapay zeka ajanları ve finansal operasyonlar söz konusu olduğunda durum biraz daha karmaşıktır. Operasyonların kendisi — cüzdanları izlemek, işlemleri yürütmek, verileri kategorize etmek, raporlar oluşturmak — yapay zeka üzerine yorum yapan ilk kişilerin bu teknoloji tarafından devralınacağını iddia ettiği türden işlerin ta kendisidir. Ve devralabilir de. Asıl soru, bunu yaptığında elinizde ne kaldığıdır. Sonuçta, denetlenebilmesi için yeterince iyi anlamanız gereken bir sistemle baş başa kalırsınız; bu da çoğu durumda işi bizzat yapmanın gerektireceğinden çok daha fazla anlayış gerektirir. Yapay zeka ajanlarına yönelik daha kibar tanıtımlarda halının altına süpürülen en yaygın paradigma burada devreye girer: Bilişsel yükünüzü hafifletmeyi amaçlayan araç, başlangıçta bu yükün bir kısmını sıklıkla geri ekler — sistemi inşa eden siz, test eden siz ve (haklı olarak) ne düzeyde güven duyulması gerektiğini yeniden kalibre eden yine sizsinizdir.

Finans operasyonlarında yapay zeka ajanlarını kullanmaktan gerçekten olumlu sonuçlar alan kişi, nadiren bir makale okuyup bunu İlk Gün uygulayan kişidir. Kodu yazan, hatalı davrandığını gören, düzelten, tekrar hatalı davrandığını gören, sonunda arıza modunun her bileşenini gözlemlediği için bildiği şekillerde bozulan bir yapı elde edene kadar o uç durumun etrafından bir süre dolaşan kişidir. Bu zaman alır. Sabır gerektirir. Çoğu insan için hata parayla ilgili olduğunda aşılması hiç de küçük olmayan psikolojik bir engel olan erken hataları felaket değil bilgi olarak değerlendirmenizi gerektirir.

Siz Bakmıyorken Ajan Aslında Ne Yapıyor?

Peki bir cüzdanı yönetmesi için zamanladığınızda bir yapay zeka ajanı NE yapar?

Ona ne söylediyseniz onu yapar. İnanılmaz bir tutarlılıkla ve ona yapmasını söylediğiniz şeyin doğru bir hareket olup olmadığına dair kesinlikle hiçbir şey söylemeden. Eğer beş yüz doların üzerindeki herhangi bir şey için uyarı vermesini söylediyseniz, yarısının yinelenen transferler olarak ayarladığınız ve zaten farkında olduğunuz kendi bordronuz olduğunu asla fark etmeden, beş yüz doların üzerindeki her işlem için bir bayrak kaldıracaktır. Örneğin, kuyrukta on veya daha fazla işlem olduğunda giden transferleri işlemesini söylediyseniz, birisi bir şeyi yanlış yapılandırıp bir döngüye neden olduğu için cumartesi gecesi saat üçte oluşanlar da dahil olmak üzere on öğelik kuyrukları işlemeye koyulur. Bir ajan uyumaz ama daha da önemlisi bir ajan tereddüt etmez. Tereddüt, kendi hatalı prensiplerimiz hakkında bir tür hata bilgisidir ancak ajanda tereddüt yoktur.

Bu, bir ajanı gerçek bir süreçte serbest bırakmadan önce bilinmesi gereken iyi bir şeydir. Ajan, sınırlı hareket alanına ve doğuştan gelen bir hayatta kalma içgüdüsüne sahip kıdemsiz bir çalışan değildir. Daha çok trafik ışıklarını çalıştıran otomasyona benzer: kaya gibi sağlam ve öngörülebilir; bağlam hakkında muhakeme yapmaktan aciz; tamamen sistemi yazan kişinin olası her uç durumu önceden düşünmüş olmasına bağımlı. Trafik ışıklarında girdiler önemsizdir ve arıza modlarını listelemek basittir. Cüzdan operasyonları ise biraz daha karmaşıktır.

Pratikte yapay zeka ajanlarının iyi olduğu konu, arıza modlarının çoğunun sıkıcı olduğu, ölçekli tekrarlayan sıkıcı işleri otomatikleştirmektir. Bakiyeleri izleriz ve ETH bakiyesi bir eşiğin altına düştüğünde bir uyarı göndeririz. Alınan her USDT transferini bir zaman damgası ve gönderici adresiyle birlikte bir veritabanına kaydetmek. Alıcı türüne göre giden akışların haftalık bir özetini oluşturmak. İşlemlerin bilinen hesapların beyaz listesi dışındaki adreslere gitmediğini doğrulamak. Kusursuz bir şekilde tanımlanmaları çok basit olduğu ve bu tür sistemlerdeki hataların cezaları, bunları günlüklerde (logs) bulmanın maliyeti kabul edilebilir düzeyde olacak kadar düşük olduğu için işe yararlar.

İlginç yetenekler — ürün duyurularında görünenler — demolarda çalışır ancak demolar sıkı bir şekilde kontrol edilir. Anomaliler aynı zamanda ajanın üzerinde eğitildiği anormalliklerse, anormal işlem modellerini tanıma ve bunları inceleme için iletme konusunda son derece başarılı görünür. Anomali, talimatları yazan kişinin aklına gelmeyen bir alanda olduğunda performansı çok daha düşüktür; çünkü ajan bunu ya tamamen gözden kaçırır ya da en iyi ihtimalle savunma sistemlerine programlanmış bir şeyi işaretleyeceği aciliyetle işaretler. Bir şeyler ters gidene kadar nasıl bir sonuç elde ettiğinizi bilemezsiniz.

TRON: Energy yönetimi, TRON üzerinde aslında kendi masrafını fazlasıyla çıkaran pratik bir otomasyondur. TRON kaynak modelini kullanarak düzenli olarak yüksek USDT transfer hacmini yönetmesi gereken bir cüzdan, sürekli bir TRON Energy ikmali stratejisi oluşturmalı ya da kullanılabilir arzının varsayılan oranda TRX stokunu her zaman tüketmesi riskiyle karşı karşıya kalmalıdır. Bir ajana bunu yaptırmak — Energy bakiyesini kontrol etmek, işlem penceresinden önce bir TRON Energy alma emri yürütmek, maliyetini takip etmek — otomasyonun insan yönetimine bariz bir şekilde üstün olduğu durumlardan biri olarak bir kenara not edilir. İnsan unutur. Bir insan saat 09:00'da her şey yolundayken Energy bakiyesini doğrular ve ardından saat 14:00'te işler yolunda değilken transfer grubunu tetikler. Pencere açılmadan önce otomatik olarak TRON Energy satın alacak şekilde kurulmuş bir ajanda bu arıza modu gerçekleşmez. Başka arıza modları vardır ama bu yoktur.

An Beklenmedik Bir Şekilde Değiştiğinde

Yapay zeka ajanlarıyla çalışan insanların (ajan ne için kullanılırsa kullanılsın) evrensel olarak bahsettiği çok spesifik bir psikolojik deneyim vardır. Ajanın ona açıkça yapmasını söylemediğiniz bir şeyi yapması ve haklı çıkması. Bir halüsinasyon değil. Bir hata değil. Özgün bir çıkarım — ajanın verilerde yöneticisi tarafından hiçbir zaman bir kriter olarak belirtilmeyen bir şeyi tespit etmesi ve bunu doğru şekilde ifade etmesi.

Bu deneyim son derece tedirgin edicidir. Kişi, en azından soyut bir düzeyde, modelin eğitim verileri içindeki kalıpları aramak ve istatistiksel olarak olası çıktıları üretmek üzere eğitildiğini anlar. Ancak hissedilen deneyim, bir şeyin verileri kendilerinden daha dikkatli izlediği yönündedir. Kendilerinden daha fazlasını görebilen biri. Ve bu durum pek çok kişiyi haklı olarak rahatsız eder — tamamen mantıklı olmayan ama büsbütün de temelsiz sayılmayacak şekillerde. Aynı verileri ara sıra kontrol eden bir insandan çok daha güvenilir bir şekilde, bir ajanın dikkati insanlardan farklı odaklanır; aynı şekilde seçici değildir, bizim gibi belirli girdilerden yorulamaz ve bilinmesi elverişsiz olacak bilgileri görmezden gelmekte hiçbir çıkarı yoktur.

Bu deneyimin karşı kutbu ise genellikle bir hafta içinde gelen devamıdır. Ajan yersiz bir özgüvenle hata yapar. Bir komutu yanlış anlar veya komutların değinmediği yeni bir uç durum oluşur ve bunu operatörün açıkça kastettiği şey yerine en yakın eşleşen kurala göre ele alır. Bu kısmen doğruydu ve kısmen de gördükleri bir halüsinasyondu (ve finansal işlemleri gerçekleştiren yüksek frekanslı ticaret gibi sistemlerden bahsettiğimizde halüsinasyon özellikle tehlikelidir).

Kasım 2024'te Freysa halka açık deneyi bu dinamiği açıkça gözler önüne serdi. Bir yapay zeka ajanına yaklaşık 47000 dolarlık bir ödül havuzu ve tek bir komut verildi: Ne olursa olsun parayı gönderme. Yarışma onu devre dışı bırakmaktı. Saatler içinde birisi bunu başardı — modeli kırarak değil, ajanın teknik olarak itaatsizlik ederken talimata uyduğuna kendini ikna edebileceği kadar karmaşık bir istem (prompt) oluşturarak. Bunu izleyen insanlardan aynı anda iki tepki geldi. Bir: Oldukça etkileyici, bir insan uç durumu keşfetti. İki: Korkunç olan, gerçek sistemlerde aktif olarak uç durumları arayan insanlar var.

İstem enjeksiyonunun (prompt injection) açıkça ortaya koyduğu gibi, bu bir spor müsabakasından ziyade günlük bir operasyonel risktir. Örneğin, transferleri sınıflandırmak için işlem notlarını (memos) izleyen bir ajan, talimatlar içeren bir not alabilir. İzlenen karşı taraf iletişimleriyle karşı karşıya kalan bir izleme ajanı, davranışını değiştiren bir mesaj alabilir. İlginç olan kısım, saldırganın altyapıyı ele geçirmede başarılı olmak zorunda olmamasıdır. Modelin yetkili talimat olarak kabul etmesi gereken ajanın bağlam penceresine bir dize zorlamaları yeterlidir. Bunu yapmayan ajanlar, operatörleri ajanın hangi bilgileri ve hangi kaynaktan okumasına izin verildiğini dikkatlice değerlendirmiş olanlardır.

Düşmanca saldırılarla ilgisi olmayan çıldırtıcı içe çökmeler de vardır. Bu durum; daha önce hiçbir işlem yapmamış bir adresten gelen bir transferi şüpheli olarak işaretleyen ajandır — ki tüm işlemlerin yüzde otuzunu işaretlediğini ve dolayısıyla uyarının hiçbir anlam ifade etmediğini fark edene kadar bu doğru bir davranış gibi görünür. Siz bir özet istemişken ve kesinlikle on iki sayfa istediğiniz bir kısım bulamıyorken her sabah detaylı bir on iki sayfalık rapor oluşturan ajandır. Üç hafta boyunca sorunsuz çalışan ve ardından bağımlı olduğu bir kütüphane bir şekilde güncellendiğinde, hiçbir hata günlüğe kaydedilmeden duran ve gerçekleşmekte olan faaliyeti basitçe askıya alan, böylece iki haftadır bir uyarı almadığınızda ancak bir şeylerin ters gittiğini fark ettiğiniz ajandır.

Son arıza modu olan sessiz arıza, insanı en çok endişelendirmesi gereken durumdur. Gürültülü arızalar kendilerini belli eder. Saniyeler içinde yanlış adrese gönderen, yanlış tutarı tahsil eden ve yanlış zamanda bir transferi tetikleyen ajan görünür sonuçlar doğurur. Kontrol etmeyi bırakan, uyarı vermeyi bırakan, arkasında hiçbir iz bırakmadan günlük kaydını durduran ve bunlardan herhangi birini bıraktığından sizi habersiz kılan ajan, sizi hazırlıksız yakalayan arıza modudur.

Gizlilik ve Para: Tam Olarak Ne İçin Ödeme Yapıyorsunuz?

Bir noktada, cüzdanlarınızı yönetmek için bir yapay zeka ajanı kurarken tam olarak ne kadar çok şey paylaşmak üzere olduğunuzun hemen farkına varırsınız. Ajan cüzdan bakiyelerinizi bilmelidir. Önceki işlemlerinizden haberdar olmak zorundadır. İş mantığınızı — kimin, ne zaman, hangi tutarlarda ve hangi koşullar altında ödeme alacağına dair kuralları — kavramalıdır. Ajanın faydalı olabilmesi için mali durumunuza çoğu bireyin muhasebecisiyle paylaştığından çok daha bütünsel bir bakış açısı gerekir.

Bu veriler bir yerlerde bulunmalıdır: her oturum sırasında model bağlamında, neyi neden yaptığını kaydeden günlüklerde, işlem kayıtlarını sakladığı veritabanında ve onu cüzdan altyapısına bağlayan API anahtarlarında. Bu konumların her biri olası birer maruz kalma noktasıdır. Altyapıyı işleten kötü niyetli aktörlerden ötürü değil; hassas finansal verileri barındıran veritabanlarının bir gün içeri girmek için bir yol arayan meraklı ve kötü niyetli bir birey tarafından yoklanacağı ve 2025 yılında çalınan 18.1 milyon API anahtarının söz konusu testlerin ortalamada ne kadar başarılı olduğunu açıklamaya biraz da olsa yardımcı olacağı gerçeğindendir.

Bu başlı başına garip bir psikolojidir. İnsanlar geleneksel bağlamlarda finansal bilgilerini son derece korurlar. Hesap özetlerini kiminle paylaşacakları konusunda çok seçicidirler. Aracı kurum giriş bilgilerinin bulunduğu paylaşımlı bir belge tutmazlar. Ve sonra tüm kripto operasyonlarını sağlayıcı tarafından günlüğe kaydedilen bir oturum sırasında bir yapay zeka modeline anlatırlar; bunu yirmi dakikada kurdukları bir sunucudaki ortam değişkenlerine kaydedilmiş API anahtarlarını kullanarak yaparlar ve bir yandan da bunun şantaja veya benzeri bir şeye yol açıp açmayacağını merak ederler, ama yine de yaparlar çünkü cüzdanı manuel olarak da kontrol edebilirsiniz.

Gerçekte, o birikmiş iş yükünün suçluluğunu sona erdirme isteği, bu tür hassas materyalleri koruma ihtiyacından daha ağır basıyor gibi görünmektedir. Bu yapay zekaya özgü bir durum değildir. Gizlilikten ödün veren tüm kolaylıklar bu şekilde benimsenir. Takasınız, onu yaptığınız anda soyut bir havaya bürünür ve yalnızca işler ters gittiğinde gerçeğe dönüşür.

Maliyet meselesi de erken benimseme aşamasında hafife alınmaktadır. Ajana erişim için abonelik planı — en gelişmiş model katmanına erişim için ayda $100 — neredeyse hiç dalgalanmaz. Ancak gerçek anlamda durum böyle değildir. Aynı anda birçok belirteçten (token) oluşan kalıcı bir geçmişe sahip bir ajan sürekli olarak yer değiştirir. API fiyatlandırmasına geçtiğinizde, örneğin tüketici katmanının sağlayabileceğinden daha fazla yeteneğe sahip bir ajanın lisans maliyetlerinin artık ayda yüzlerce dolar olmadığını görürsünüz. Ajanın yaptığı iş kadar büyür ve ajanın yaptığı iş çok büyüktür. "Yüz dolar, kıdemli bir geliştiricinin bir saatinden daha ucuzdur" şeklindeki o tatlı matematik, sistemin en şık köşelerini yakalayan daha fazla ajan eklediğiniz için API faturanız dört yüz $ ve üzerine çıktığında aniden çöker.

Bunların hiçbiri ekonominin faydasız olduğu anlamına gelmez. Ancak önemli miktarda işlem hacmi yürüten operasyonlar için iş gücü maliyetlerinden elde edilen tasarruflar somuttur. Günde üç veya dört kez manuel olarak yapılması gereken TRON Energy satın alma süreçleri, tam otomasyon sayesinde neredeyse yok denecek kadar az bir maliyete gelebilir. Başabaş noktası mevcuttur. Tek gereken, bilançonun her iki tarafındaki toplam maliyetlerin dürüst bir değerlendirmesidir — kurulum süresi, kalibrasyon hatası maliyeti ve yinelenen API ile altyapı ücretleri dahil.

Belgeler, Günlükler ve Bir Makinenin Hatalarından Ders Çıkarmasını Sağlamak

Hafızası olmayan bir ajan, aynı durum her gerçekleştiğinde aynı yanlış kararı verecek bir ajandır. Bu kulağa apaçık gelir. Çok az sayıda insan önceden günlük kaydı (logging) altyapısı kurar çünkü günlük tutmanın kendisi henüz gerçekleşmemiş bir başarısızlığa hazırlık gibi hissettirir ve insan hafızası acil eylem gerektiren şeyler varken dikkatini gelecekteki arızalara tahsis etme konusunda son derece kötüdür.

Bunun gerçek dünyadaki karşılığı, yapay zeka ajanı dağıtımlarının büyük çoğunluğunun, operatör bunu yakalamak için bir günlük altyapısı kurmadan önce bu durumla bir veya iki kez başarısızlığa uğramasıdır. İlki bir kusurdur. İkincisi bir can sıkıntısıdır. Üçüncüsü ise birinin nihayet dördüncüyü önleyebilecek günlük yapısını yazdığı yerdir.

Burası önemlidir: günlüğün yalnızca ajanın ne yaptığını değil, aynı zamanda nedenini de içermesi gerekirdi — yani: o andaki istemlere yanıt olarak ve yürütme sırasında oluşturduğu muhakeme; hangi verilere baktığı ve talimatlarına nasıl ulaştığı dahil. Aksi takdirde günlük size sadece kötü bir şey olduğunu bildirir. Bununla birlikte günlük, talimat verende işlerin nerede ters gittiğini söyler ki bu da düzeltmek için ihtiyacınız olan bilgidir.

TRON Energy yönetimini üstlenen ve trafiğin düşük olduğu dönemlerde Energy bakiyesi sorgularını çok sık, işlem öncesi ani yükselişlerde ise yetersiz sıklıkta yapan bir ajan — zamanlama modelini gösteren günlük mevcut olduğunda bu durum kolayca tamamen düzeltilebilir. Düzeltme beş dakika sürer. Günlük olmadan bunu fark etmek için gereken süre ise yanlış zamanlarda Energy açığı yaşadığınızı ve bunun gerçekten de ilginç bir gelişigüzellik olduğunu anlamanız için geçen oyun süreniz kadardır. TronGrid API'si, iyi belgelendirilmiş yapay zeka ajanları kullanılırken inanılmaz işlevsellik sağlar:

Elbette herhangi bir dağıtımdan önce günlük mimarisini oluşturmak gerçekten de doğru cevaptır. Bu aynı zamanda hiç kimsenin gerçekten uygulamadığı bir yaklaşımdır çünkü henüz karşılaşmadığınız arıza modlarını tasavvur etmek için zihinsel engelleri aşmayı gerektirir ve bu nedenle ilk etapta otomatik bir ajanı donatmak için gereken ezici iyimserlikle çelişen bir tür karamsar disiplin içerir.

Tek ajanlı sistem zayıflıklarını görebileceğiniz kadar başarılı olduğunda alt ajan (subagent) sorusu ortaya çıkmaya başlar. İzleme işlevi çalışıyordur. Günlük kaydı devrededir. Arıza modları anlaşılmıştır. Ve bir sonraki istenen öğenin — diyelim ki otomatik Energy alımları veya işlem kategorisi etiketleme ya da rapor oluşturma — mevcut olana iliştirilmek yerine kendi hedeflenmiş talimatlarına sahip ayrı bir odaklanmış ajan olması durumunda daha temiz olacağını görebilirsiniz.

Ve insanlar kazara bürokrasileri işte böyle inşa eder. İzleme alt ajanına karşı yürütme alt ajanını ve raporlama alt ajanını koordine eden orkestratör ajan; etrafında bir çözüm inşa etmek için oldukça şık bir mimari diyagramdır. Bu da orkestratörde, alt ajanlardan birinde veya aralarındaki arayüzlerin herhangi birinde bilinen arıza durumlarınız olduğu anlamına gelir; hangisinin suçlu olduğunu bulmak ise bir yerine dört günlüğü araştırmayı gerektirir. İzin yönetimi artık ayrı bir sorun haline gelir: Yalnızca cüzdan bakiyelerini okuması gereken alt ajanın işlem gönderme yeteneklerine sahip olmaması gerekir, bu yüzden her şeyin üstüne bir de kimlik bilgisi yönetimi problemiyle uğraşmak zorunda kalırsınız.

Cevap sıkıcı ve kademelidir: Her seferinde bir ajan kurun, bir başkasını eklemeden önce her şeyin sonuncusuyla çalıştığından emin olun. Nihai alt ajan mimarisi ne olursa olsun yukarıdan aşağıya teorilerle tanımlanmamalı, ihtiyaçtan evrilmelidir. İşe yarayan çok ajanlı finansal sistemleri hayata geçiren kuruluşlar, bunları iyi planlanmış tek bir mimari deparla değil; bu şekilde, yinelemeli olarak ve yol boyunca başarısızlıkla dolu birçok denemeyle inşa edenlerdir.

Energy yönetimini otomatikleştirmek isteyen ancak bu altyapıyı bizzat kurmayı reddedenler için Netts Energy Charge Bot en az bir kullanım senaryosunu diğerlerinden daha iyi yerine getirir — Telegram arayüzü aracılığıyla otomatik TRON Energy dolum yönetimi sunar; burada manuel yüklemeleri + otomatik 24 saatlik Energy delegasyonunu ve ayrıca yüklendikten sonra ilk birim için yaklaşık 25 sun'dan başlayan talep edilmiş alımları ve periyodik yoğun olmayan pencere delegasyon oranlarını (talep üzerine otomatik yükleme tüm 131k Energy miktarını yeniden delege eder, böylece cüzdan asla çok düşmez) yönetir; bu da işlem hacmi manuel yönetimi aşmış ancak henüz kendi tam ajan sistemini kurmaya hazır olmayan herkes için onu işlevsel bir başlangıç noktası haline getirir.