AI-agenter och ekonomiskt skydd: En djupdykning med AgentLayer

AgentLayer är en innovativ plattform som ökar säkerheten och funktionaliteten i finansiella applikationer genom avancerad AI och blockchain-integration. Plattformens kärna, AgentOS, möjliggör säker datahantering, samarbete mellan flera agenter och sömlös kommunikation, vilket säkerställer att finansiella operationer är både effektiva och skyddade.

Med funktioner som datakryptering, åtkomstkontroll och proaktiv sårbarhetsdetektering uppfyller AgentLayer kraven i modern finans, genom att skydda känslig information. BeInCrypto träffade AgentLayer-teamet för att diskutera hur deras plattform hanterar verkliga problem inom finansteknik med hjälp av AI och blockchain. Inget onödigt prat — bara en djupdykning i vad som fungerar, vad som inte gör det och vart branschen är på väg.

Kan du beskriva hur kärnoperativsystemet, AgentOS, förbättrar säkerheten och funktionaliteten i finansiella applikationer? Vilka speciella funktioner eller metoder använder det för att hålla finansiella operationer säkra och effektiva?

AgentOS gör finansiella applikationer både säkra och effektiva. Det skyddar känslig data genom att kryptera den under överföring och lagring, vilket säkerställer att kritisk information som transaktionshistorik, ledgerstatus och smarta kontrakt förblir säkra.

AgentOS utnyttjar blockchain-teknik för att decentralisera och säkra data, vilket säkerställer att ingen kan ändra eller manipulera den. Systemet kontrollerar också vem som kan komma åt och ändra data genom väljusterad behörighetshantering. Detta säkerställer att endast auktoriserade agenter kan göra ändringar, vilket ökar den övergripande säkerheten.

AgentOS hanterar nätverket genom att reglera noderna (anslutningspunkterna) som verkar inom det. Dessa noder är registrerade på blockchain, och operatörer måste låsa en insättning för varje instans de äger. Om någon nod beter sig illasinnat, straffar en bedrägerisäker mekanism den dåliga aktören, vilket hjälper till att upprätthålla nätverkets integritet. Utvecklingsteamet använder också verktyg som formell verifiering och statisk kodskanning för att proaktivt upptäcka och åtgärda sårbarheter i systemets kod.

På funktionalitetssidan stöder AgentOS samarbete mellan flera agenter genom AgentLink-protokollet. Detta låter olika agenter kommunicera, samarbeta och dela incitament, vilket förbättrar beslutsfattande och effektivitet i finansiella applikationer. Systemet integrerar också med blockchain-teknik, vilket använder dess decentraliserade och transparenta natur för att öka

När utvecklare skapar en agent kan de välja från en rad modeller, inklusive den proprietära TrustLLM-modellen, som bygger på Mixture of Experts (MoE)-metoden. Denna modell hjälper till att förbättra prestanda, säkerhet och multimodal genereringskapacitet, vilket gör den idealisk för finansiella applikationer. AgentOS underlättar också registrering och hantering av tjänster, vilket låter utvecklare distribuera agenter enligt sina affärsbehov och registrera dem på blockchain med angivna behörigheter.

Systemets routingprotokoll säkerställer att alla agenter kan fungera effektivt tillsammans, vilket låter dem kommunicera och samarbeta för att slutföra komplexa uppgifter. Detta förbättrar den övergripande prestanda och flexibilitet i finansiella applikationer.

Hur hjälper AgentLink-protokollen AI-agenter att kommunicera och hantera transaktioner säkert? Vilka specifika säkerhetsåtgärder vidtar ni för att hålla dessa interaktioner säkra och privata?

AgentLink-protokollen säkerställer säker kommunikation och transaktioner mellan AI-agenter, med hjälp av flera nyckelmekanismer.

AgentLink definierar hur information organiseras och delas över nätverket. Denna struktur säkerställer effektiv dataöverföring, även med begränsad bandbredd, vilket minskar fel eller avbrott. Genom att förenkla och göra meddelanden mer förutsägbara förbättrar AgentLink tillförlitligheten i kommunikationen mellan AI-agenter.

För att organisera dessa interaktioner tillhandahåller AgentLink en strukturerad ram inom AgentNetwork-lagret. Denna ram lägger ut tydliga kommunikationsprotokoll som dikterar hur agenter delar kunskap, utbyter information, skickar kommandon och hämtar resultat. Ett sådant strukturerat tillvägagångssätt strömlinjeformar inte bara kommunikationen utan förbättrar också säkerheten genom att minimera risken för missförstånd eller obehörig åtkomst. Agenter vet alltid var och hur de ska skicka specifika typer av information, vilket minskar sårbarheter.

AgentLink inkluderar också asynkron datautbyte genom en delad meddelandekö. Denna kö fungerar som en buffert, vilket låter agenter skicka och ta emot meddelanden utan att behöva omedelbar bearbetning. Denna uppsättning erbjuder betydande säkerhetsfördelar: om en agent stöter på problem eller blir attackerad påverkas inte de andra omedelbart. Den bearbetar också meddelanden på ett kontrollerat sätt, vilket minskar risken för att överväldiga systemet och förhindrar sårbarheter.

För att ytterligare säkra kommunikationen formaterar och dirigerar AgentLink meddelanden på rätt sätt. Standardiserad formatering hjälper till att upptäcka och filtrera bort skadliga eller felaktiga meddelanden, medan ett tydligt routingssystem säkerställer att meddelanden når rätt mottagare utan avlyssning eller felriktning av obehöriga parter.

Mellanprogramvara, som den delade meddelandekön, lägger till ytterligare ett lager av tillförlitlighet. Den fungerar som ett säkert förvaringsområde för meddelanden, skyddar mot dataförlust eller korruption under överföring. Strikta åtkomstkontroller och kryptering förbättrar säkerheten i kön, vilket säkerställer att endast auktoriserade agenter får åtkomst till den och håller meddelanden konfidentiella.

Slutligen hjälper separationen av kommunikationsprocesser från realtidsbearbetning till att skydda mot attacker som riktar sig mot omedelbar hantering av meddelanden. Om en attack inträffar lagrar kön meddelanden tills problemet är löst.

Kan du ge ett verkligt exempel där AI-agenterna framgångsrikt kan upptäcka och förhindra ett säkerhetsbrott?

Ett utmärkt exempel är AGIS-agenten, som har visat sig vara otroligt effektiv för att upptäcka och förhindra säkerhetsbrott, särskilt inom blockchain-världen. AGIS är ett AI-drivet verktyg som granskar smarta kontrakt genom att skanna koden efter potentiella sårbarheter. Imponerande nog identifierade den 21 sårbarheter på egen hand innan den fullständiga lanseringen, vilket visar dess kraft och effektivitet.

AGIS använder avancerade AI-modeller, som sin proprietära TrustLLM, som är speciellt utformade för att granska djupt i smarta kontraktskoder. Dessa modeller skannar koden efter tecken på problem, såsom säkerhetsbrister eller logiska fel. AGIS genomgår en detaljerad process där den kontinuerligt skannar och validerar dessa potentiella problem, vilket minskar chanserna för falsklarm och säkerställer att den fångar även de knepigaste frågorna. Under en nyligen tävling hittade AGIS inte bara dessa sårbarheter utan vann också ett betydande pris, vilket framhäver dess toppförmåga.

När systemet upptäcker ett hot tar AGIS ett samarbetsinriktat tillvägagångssätt för granskning. Det låter användare skapa uppgifter och ställa in parametrar, som belöningar och tidsfrister, för att locka till sig granskare som kan bidra med olika perspektiv. Dessa granskare diskuterar sedan och kommer överens om problemen, vilket säkerställer en noggrann översyn. För att hålla alla ärliga använder AGIS ett insatssystem med sin egen token, AGIS. Granskare måste satsa dessa tokens för att delta, vilket innebär att de har något på spel. Om de misslyckas riskerar de att förlora sin insats, vilket uppmuntrar noggrant och korrekt arbete.

AGIS spårar också sina granskares och validerares rykte, belönar dem som gör ett bra jobb och bestraffar dem som inte gör det. Om det någonsin uppstår en oenighet om resultaten har AGIS en tvistlösningsprocess på plats, som till och med kan involvera en tredje parts skiljedomare vid behov.

Sammanfattningsvis fungerar AGIS som en mycket pålitlig “intelligent väktare” för blockchain-säkerhet, kontinuerligt lärande och förbättring för att ligga steget före potentiella hot. Den är tillgänglig på AgentLayers testnät, där den samarbetar med andra AI-agenter för att utöka gränserna för vad som är möjligt inom Web3-säkerhet. Framöver kommer AGIS att fortsätta att finslipa sina granskningsfärdigheter och utöka sina kapaciteter.

Hur hjälper stora språkmodeller (LLMs) till att upptäcka bedrägerier och förbättra säkerheten i AgentLayer-systemet? Kan du ge exempel på där LLMs har varit särskilt effektiva?

Stora språkmodeller spelar en viktig roll för att öka säkerheten och upptäcka bedrägerier inom AgentLayer-ekosystemet genom att noggrant analysera kod och övervaka interaktioner.

En viktig funktion hos LLMs är att de genomför detaljerade granskningar av smarta kontrakt. Verktyg som AGIS, som är en del av AgentLayer, använder avancerade LLMs som GPT-4, Llama 3 och TrustLLM för att skanna kod efter säkerhetsbrister, logiska fel och ineffektiviteter. Dessa modeller är utmärkta på att upptäcka sårbarheter som bedragare kan utnyttja. De kan även hitta komplexa, dolda problem som kan undgå mänskliga granskare, vilket gör smarta kontrakt mycket säkrare.

LLMs är också avgörande för att förstå sammanhang och granska innehåll i realtid. Till exempel, när chattrobotar interagerar med användare, kan LLMs skilja mellan legitima förfrågningar och potentiellt skadliga sådana. Om någon försöker manipulera en chattrobot att avslöja känslig information, kan LLM upptäcka den illasinnade avsikten och agera därefter, vilket förhindrar en säkerhetsincident. Denna realtidsövervakning hjälper till att säkerställa att chattrobotar endast ger säkra och lämpliga svar, vilket ytterligare skyddar känslig information.

När det gäller integration av chattrobotar med bakomliggande system hjälper LLMs till genom att fatta smartare beslut om åtkomstkontroll. De kan bedöma om en förfrågan om känslig data är legitim baserat på fördefinierade regler, vilket förhindrar obehörig åtkomst. Även om någon försöker utnyttja en sårbarhet, säkerställer den säkra integrationen som hanteras av LLMs att kritisk bakgrundsinformation förblir skyddad.

LLMs spelar även en roll i verifieringen av externa datakällor. De kan analysera innehållet och ursprunget av data från utanför systemet för att avgöra om det är pålitligt. LLM kan blockera riskfyllda eller opålitliga data från att komma in i systemet, vilket minskar risken för kompromettering.

I verkliga tillämpningar har LLMs visat sin effektivitet i högprofilerade tävlingar för granskning av smarta kontrakt. Till exempel identifierade AGIS, utrustad med LLMs, 21 potentiella sårbarheter på egen hand. Denna tidiga upptäckt hjälper till att förhindra bedrägerier, såsom obehörig åtkomst till smarta kontrakt eller manipulation av kontraktsvillkor.

Vilka strategier och teknologier använder AgentLayer för att skydda datasekretess, särskilt när det gäller känslig finansiell information? Kan du diskutera plattformens tillvägagångssätt för att följa dataskyddsregler och eventuella krypteringsstandarder som används?

AgentLayer använder en mängd strategier och teknologier för att säkerställa datasekretess, särskilt när det hanterar känslig finansiell information.

För att börja integrerar plattformen avancerade verktyg för validering och rengöring av indata i sina chattrobotar. Dessa verktyg identifierar och blockerar alla skadliga uppmaningar som kan rikta sig mot finansiell data. Till exempel, om någon matar in något misstänkt — som nyckelord kopplade till bedrägerier — kan systemet fånga upp det och förhindra att det bearbetas.

AgentLayer vidtar också extra åtgärder för att säkra hur dess chattrobotar interagerar med bakomliggande system. Det använder strikta åtkomstkontroller, vilket innebär att chattrobotar endast kan åtkomst den information som är nödvändig för deras uppgifter. Till exempel kan en chattrobot bara se aggregerad data istället för enskilda transaktioner. När data hämtas från externa källor kontrollerar systemet noggrant källans rykte, säkerhetscertifikat och innehåll för att säkerställa att det är säkert. Detta hjälper till att förhindra att skadlig data smyger sig in.

Plattformen använder också avancerade mekanismer för att förstå sammanhang och granska innehåll. Dessa hjälper chattrobotarna att skilja mellan legitima finansiella förfrågningar och sådana som kan vara skadliga. Om en chattrobot är på väg att svara med känslig finansiell information granskar systemet svaret i realtid för att säkerställa att det inte avslöjar några kritiska detaljer.

När det gäller efterlevnad av dataskyddsregler som GDPR tar AgentLayer detta på stort allvar. Plattformen har troligen ett team eller en process som är dedikerad till att säkerställa att dess praxis uppfyller alla nödvändiga juridiska krav. Regelbundna revisioner och översyner håller allt i linje med regelverken. Användare har också kontroll över sina datasekretessinställningar, inklusive möjligheten att välja bort vissa datainsamlingsaktiviteter eller begära att deras data raderas.

Hur använder AI-agenter på AgentLayer-plattformen prediktiv analys för att identifiera och minska finansiella risker? Vilka typer av data och analysmetoder använder de för att förutse och hantera dessa risker?

AI-agenterna på AgentLayer-plattformen använder prediktiv analys för att identifiera och hantera potentiella finansiella risker på flera viktiga sätt. De börjar med att utföra detaljerade granskningar av smarta kontrakt. Till exempel granskar AGIS, en av AI-agenterna, noggrant koden för eventuella sårbarheter, som säkerhetsbrister eller logiska fel, som kan leda till finansiella problem. Genom att upptäcka dessa problem tidigt hjälper plattformen till att säkerställa integriteten i finansiella transaktioner.

Ytterligare ett sätt som plattformen samlar in användbar data är genom sina chattrobotar, som interagerar med användare. Dessa chattrobotar kan upptäcka oro eller frågor relaterade till finansiella transaktioner, och denna information analyseras för att upptäcka framväxande risker. Systemet är också utrustat för att upptäcka potentiellt skadliga uppmaningar under dessa interaktioner, vilket hjälper till att förhindra bedrägerier innan de inträffar.

AgentLayer slutar inte där — det utnyttjar också externa datakällor, som finansiell marknadsdata och branschtrender. Detta hjälper plattformen att förstå det bredare sammanhanget där transaktioner äger rum, vilket ger den en bättre chans att förutse risker.

På den tekniska sidan använder plattformen avancerade språkmodeller som GPT-4 och TrustLLM för att analysera den data som samlas in. Dessa modeller kan identifiera mönster eller anomalier som kan tyda på finansiella risker. Till exempel, om en chattbotkonversation innehåller tecken på förvirring eller oro, kan systemet flagga detta som ett potentiellt problem.

Plattformen är också duktig på att förstå sammanhanget i dessa interaktioner. Den kan skilja mellan legitima finansiella förfrågningar och sådana som kan vara misstänkta. Genom att kontinuerligt övervaka och granska chattbotutgångar i realtid kan den fånga och hantera potentiella risker innan de eskalerar.

När det gäller att förutse specifika risker använder AI-agenterna sofistikerade modeller för att tilldela riskpoäng till olika scenarier. Genom att titta på tidigare data kan de förutse sannolikheten för vissa risker, som chansen att ett smart kontrakt utnyttjas. Detta gör att plattformen kan vidta proaktiva åtgärder, som att meddela användare, skärpa säkerheten eller justera kontraktsinställningar för att minimera exponering.

När en risk upptäcks kan plattformen vidta omedelbara åtgärder. Detta kan inkludera att skicka varningar till berörda parter eller förstärka säkerhetsåtgärder, som striktare åtkomstkontroller eller ökad kryptering. Plattformen stöder också samarbetsrevisioner, där erfarna revisorer kan arbeta tillsammans för att granska och lösa potentiella risker.

Slutligen övervakar AgentLayer kontinuerligt effektiviteten i dessa åtgärder och använder feedbacken för att förbättra sin prediktiva analys. Genom att lära av tidigare erfarenheter blir AI-agenterna bättre på att upptäcka och hantera risker i framtiden.

Hur hjälper AgentLink-protokoll AI-agenter att samarbeta säkert och effektivt när de hanterar finansiell data? Vilka viktiga säkerhetsåtgärder finns på plats för att förhindra dataintrång och säkerställa smidig datahantering?

Protokollen AgentLink säkerställer att flera AI-agenter kan samarbeta effektivt och säkert, särskilt när de hanterar känslig finansiell information. De definierar hur information och meddelanden formateras och överförs över nätverket, vilket optimerar processen även under begränsade bandbreddsförhållanden. Detta minskar risken för fel eller avbrott som kan äventyra finansiella data.

Plattformen tillhandahåller en strukturerad ram för interaktion, vilket underlättar för agenterna att dela kunskap, utbyta information, skicka kommandon och hämta resultat. Denna välorganiserade kommunikationsprocess hjälper till att minimera risken för missförstånd eller obehörig åtkomst, eftersom agenterna exakt vet var och hur de ska skicka specifika typer av information.

AgentLink använder också asynkron datautbyte, med en delad meddelandekö som låter agenterna skicka och ta emot meddelanden utan att behöva omedelbar bearbetning. Detta är särskilt fördelaktigt när man hanterar finansiell data, eftersom det säkerställer att om en agent stöter på ett problem eller blir attackerad, påverkas inte de andra. Meddelandekön kontrollerar också informationsflödet, förhindrar systemöverbelastning och minskar säkerhetsrisker.

Dessutom skyddar separationen av kommunikationsprocessen från omedelbar bearbetning mot realtidsattacker. Om en angripare försöker störa bearbetningen av finansiella meddelanden, kan kön fortfarande hålla och lagra dessa meddelanden tills problemet är löst. Denna separation möjliggör noggrannare säkerhetskontroller av meddelanden, vilket förbättrar den övergripande säkerheten när agenterna hanterar finansiell data.

Kan du förklara stegen som är involverade i att träna en AI-agent på AgentLayer-plattformen för specifika finansiella uppgifter? Vilka är de viktigaste stadierna, från insamling av data till finjustering av modeller, och hur mäts agentens prestanda?

Att träna en AI-agent på AgentLayer-plattformen för specifika finansiella uppgifter involverar flera nyckelsteg. Det börjar med datainsamling, där agenten får tillgång till olika typer av data. Till exempel kan den analysera smarta kontraktsrevisioner för att upptäcka sårbarheter och potentiella risker genom att leta efter säkerhetsbrister, logiska fel och ineffektiviteter som kan påverka finansiella transaktioner.

Chatbot-interaktioner är en annan värdefull datakälla. När chatbotar interagerar med användare samlar de in data om finansiella förfrågningar och bekymmer, vilket ger insikter om vanliga problem och användarbehov. Dessutom kan agenten integrera externa datakällor, såsom finansiell marknadsdata, ekonomiska indikatorer och branschtrender, för att bättre förstå det bredare sammanhanget för de finansiella uppgifterna.

När datan är insamlad genomgår den förbehandling och förberedelse. Detta innebär att rena datan för att ta bort brus och irrelevant information, såsom att filtrera bort skadliga uppmaningar eller felaktiga finansiella inmatningar. För känslig finansiell information hålls datan anonym för att skydda användarnas integritet.

Därefter kommer modellval och inledande träning. På AgentLayer-plattformen väljer utvecklare en lämplig basmodell från alternativ som Mistral, Llama eller den proprietära TrustLLM. Den inledande träningen innebär att mata in den förberedda datan i modellen och justera dess parametrar för att lära sig mönster och relationer inom den finansiella datan.

Efter den inledande träningen genomgår modellen finjustering. Detta steg använder specifika finansiella dataset relaterade till den riktade uppgiften—som att analysera finansiella rapporter—vilket låter modellen bli mer specialiserad. Tekniker som transferinlärning och domänanpassning gör modellen mer effektiv för finansiella applikationer, medan avancerade metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG)-teknologi och kunskapsmatchning förbättrar modellens förmåga att hantera komplex finansiell data.

Slutligen är prestandaevaluering avgörande för att säkerställa att agenten uppfyller sina mål. Detta innebär att mäta noggrannheten i agentens förutsägelser eller resultat, såsom hur väl den förutser finansiella risker eller analyserar finansiella data. Användarfeedback hjälper till att förstå hur agenten presterar i verkliga applikationer, inklusive betyg och förslag på förbättringar. Verkliga tester utförs också genom att tillämpa agenten i faktiska finansiella scenarier eller kontrollerade miljöer för att simulera verkliga transaktioner och uppgifter, vilket säkerställer att den presterar effektivt utanför träningsmiljön.

Hur säkerställer AgentLayer att dess AI-agenter följer globala finansiella regler och standarder? Vilka processer finns på plats för att hålla dem uppdaterade med förändrade regler?

AgentLayer vidtar flera steg för att säkerställa att dess AI-agenter följer globala finansiella regler och standarder. För att börja använder plattformen validering av indata och verktyg för datarengöring i sina chatbotar för att blockera skadliga uppmaningar och anonymisera känslig finansiell information. Detta hjälper till att skydda användarnas integritet och säkerställer att hanteringen av personlig och finansiell data uppfyller regulatoriska krav. Dessutom integrerar AgentLayer med bakomliggande system som använder strikta åtkomstkontroller och rollhantering, vilket begränsar vem som kan komma åt känslig finansiell data och säkerställer efterlevnad av datasekretessregler.

Revision och övervakning är också nyckelkomponenter i AgentLayers efterlevnadsstrategi. AI-agenter som AGIS utför noggranna revisioner av smarta kontrakt för att upptäcka sårbarheter som kan påverka finansiella transaktioner. Genom att säkra dessa operationer, överensstämmer AgentLayer med de regulatoriska standarder som styr finansiella system. Plattformen använder också mekanismer för innehållsförståelse och granskning inom sina chatbotar för att övervaka och filtrera svar, vilket förhindrar läckage av känslig information och följer dataskyddsregler.

För att hålla sig uppdaterad med förändringar i globala regleringar har AgentLayer troligen ett dedikerat team eller en process som kontinuerligt övervakar regulatoriska uppdateringar. Detta kan innebära att prenumerera på branschnyhetsbrev, delta i regulatoriska forum och samarbeta med juridiska och finansiella experter för att hålla sig informerad om nya eller framväxande standarder. Regelbundna översyner av dessa regulatoriska förändringar hjälper plattformen att bedöma deras inverkan och säkerställa att dess AI-agenter förblir efterlevande.

Plattformen är utformad för att vara flexibel, vilket gör det möjligt att snabbt anpassa sig till nya regulatoriska krav. Detta innebär att AgentLayer enkelt kan uppdatera sina AI-agenter och system vid behov, såsom att förbättra krypteringsstandarder eller skärpa åtkomstkontroller som svar på nya regler.

Samverkan är en annan nyckelaspekt i AgentLayers tillvägagångssätt. Plattformen arbetar med regulatoriska organ, branschföreningar och akademiska institutioner för att få insikter i de senaste trenderna och bästa praxis. Denna proaktiva strategi hjälper AgentLayer att förutse regulatoriska förändringar och justera sina operationer därefter. Plattformen söker också expertis från juridiska och finansiella yrkesverksamma för att säkerställa löpande efterlevnad, vilket kan inkludera regelbundna revisioner och granskningar av externa experter.

Kan du dela med dig av några nya funktioner eller uppdateringar som AgentLayer? Hur kommer dessa förändringar att hjälpa plattformen att bättre hantera nya hot?

AgentLayer genomför nyckeluppdateringar över hela sin plattform. Den 10 september lanserades insatsfunktionen för AGENT-tokens och APGN-avkastningar, vilket ger investerare möjlighet att tjäna betydande avkastning. Med bara en vecka kvar till Token Generation Event (TGE) uppmanas investerare att dra nytta av insatsmöjligheten.

Vi förbereder oss också för noteringen av AgentLayers inhemska token på stora kryptovalutabörser som Gate.io, BingX, Uniswap och Aerodrome. Noteringen, som är planerad till den 18 september 2024 kl. 19:00 Singapore-tid, kommer att öka handelsmöjligheterna för investerare och förbättra det finansiella ekosystemet.

AgentLayer uppgraderar också sin användning av stora språkmodeller (LLMs) som TrustLLM för att bättre upptäcka komplexa bedrägerier och ovanliga mönster i finansiell data. Genom att arbeta med mer mångsidiga dataset och tillämpa avancerade tekniker siktar plattformen på att fånga nya typer av bedrägerier.

Plattformen förbättrar sina verktyg för riskanalys genom att använda maskininlärning för att studera tidigare data och marknadstrender. Detta kommer att hjälpa till att tidigt identifiera hot. Den kommer även att övervaka finansiella aktiviteter i realtid för att upptäcka misstänkt beteende, som ovanliga transaktionsmönster.

På säkerhetsfronten utforskar AgentLayer avancerade krypteringstekniker, inklusive kvantresistenta metoder, för att bättre skydda finansiella data. Flerfaktorsautentisering och biometrisk autentisering kommer också att införas för att öka säkerheten för användarna.