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온체인 언어 모델 에이전트의 운영 계층 제어: 실질적인 자본 하의 신뢰성

온체인 언어 모델 에이전트가 사용자의 지시를 유효한 도구 동작으로 번역하는 신뢰성을 연구한다. 사용자들이 구조화된 제어와 자연어 전략을 통해 보유함을 구성했지만, 에이전트만이 정상적인 매수/매도 거래를 선택할 수 있었다. 시스템은 7.5M 에이전트 호출, 약 300K 온체인 액션, 약 $20M의 거래량, 5,000 ETH의 배포, 약 70B의 추론 토큰, 그리고 정책 유효한 제출 거래의 99.9%의 정산 성공률을 기록했다.

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온체인 언어 모델 에이전트의 운영 계층 제어

본 연구에서는 사용자의 지시를 유효한 도구 동작으로 번역하는 신뢰성을 연구한다. 이는 DX Terminal Pro라는 21일의 배포에서 3,505명의 사용자 지분 에이전트가 실질적인 ETH를 유한 온체인 시장에서 거래했다. 사용자들은 구조화된 제어와 자연어 전략을 통해 보유함을 구성했지만, 에이전트만이 정상적인 매수/매도 거래를 선택할 수 있었다.

시스템은 7.5M 에이전트 호출, 약 300K 온체인 액션, 약 $20M의 거래량, 5,000 ETH의 배포, 약 70B의 추론 토큰, 그리고 정책 유효한 제출 거래의 99.9%의 정산 성공률을 기록했다. 에이전트가 연속적으로 활성화된 경우, 6,000+의 프롬프트-상태-액션 사이클이 발생하여 사용자의 지시에서 렌더링된 프롬프트, 사유, 유효성, 포트폴리오 상태, 정산까지의 대규모 트레이스를 생성했다.

신뢰성은 모델 자체만으로는 아니다. 운영 계층과 모델 주변의 프롬프트 컴파일, 타입 제어, 정책 유효성, 실행 프로토콜, 메모리 설계, 트레이스 수준 관찰성 등이 신뢰성을 만들었다.

이전 배포에서 실패한 경우가 text-only 벤치마크에서 측정하기 어려운 경우가 많았는데, 이는 가짜 거래 규칙, 수수료 파라라이즈, 숫자 앵커링, 기하급수 거래, 토큰 오미치마 등이었다. 타겟팅된 개선이 이루어졌을 때, 가짜 매도 규칙은 57%에서 3%로 감소했고, 수수료로 인한 관찰은 32.5%에서 10% 미만으로 감소했고, 영향을 받은 테스트 집단의 자본 배포는 42.9%에서 78.0%로 증가했다.

본 연구는 자본 관리 에이전트가 사용자의 지시에서 렌더링된 프롬프트, 유효한 액션, 정산까지의 전체 경로를 평가해야 함을 보여준다.

원문 보기 arXiv AI

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