{"id":2266,"date":"2025-10-08T15:31:58","date_gmt":"2025-10-08T14:31:58","guid":{"rendered":"https:\/\/yes-credit.ru\/?p=2266"},"modified":"2025-10-08T15:31:58","modified_gmt":"2025-10-08T14:31:58","slug":"ripple-verleiht-dem-xrp-ledger-ein-ki-gehirn-so-geht-s-yes-credit-ru","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yes-credit.ru\/index.php\/2025\/10\/08\/ripple-verleiht-dem-xrp-ledger-ein-ki-gehirn-so-geht-s-yes-credit-ru\/","title":{"rendered":"Ripple verleiht dem XRP-Ledger ein KI-Gehirn \u2013 so geht’s\n -yes-credit.ru"},"content":{"rendered":"
\"Ripple<\/div>


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Vertrauensw\u00fcrdiger Leitartikel<\/u> Inhalte, \u00fcberpr\u00fcft von f\u00fchrenden Branchenexperten und erfahrenen Redakteuren. Offenlegung von Anzeigen<\/a><\/div>\n<\/p><\/div>\n

Die University Blockchain Research Initiative (UBRI) von Ripple zeigte, wie akademische Forschung direkt in das XRP-Ledger (XRPL) integriert wird und das Netzwerk als native Heimat f\u00fcr die Agenten-KI positioniert.<\/p>\n

In einer Folge des UBRI-Podcasts \u201eAll About Blockchain\u201c erl\u00e4uterten Moderatorin Lauren Weymouth und Professor Yang Liu von der Nanyang Technological University eine programmierbare Multi-Agent-Ausf\u00fchrungsschicht, die sich in die Transaktions- und Abwicklungsschienen von XRPL einf\u00fcgt, sodass aufgabenspezifische Agenten \u2013 Handelsroboter, Forschungstools, IoT-Dienste \u2013 auf einer gemeinsamen, \u00fcberpr\u00fcfbaren Infrastruktur leben k\u00f6nnen.<\/p>\n

Ripple und NTU bauen eine KI-Schicht f\u00fcr das XRP-Ledger auf<\/h2>\n

RippleX neckte die Episode \u00fcber<\/p>\n

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KI und Blockchain sind die Zukunft sicherer, zeitsparender Anwendungen.<\/p>\n

In der neuesten Folge des All About Blockchain-Podcasts spricht Professor Yang Liu von der Nanyang Technological University (@Ntusg<\/a>) untersucht, wie KI das XRP-Ledger verbessern k\u00f6nnte durch:<\/p>\n

\u27a1\ufe0f Intelligentere Betrugserkennung
\u27a1\ufe0f\u2026<\/p>\n

\u2014 RippleX (@RippleXDev) 7. Oktober 2025<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n

Weymouth bezog sich bei der Arbeit ausdr\u00fccklich auf XRPL und wies darauf hin, dass UBRI-Forscher Apex nutzten, um \u201eeingehend in Verbesserungen auf Protokollebene, Sicherheitsverbesserungen und Anwendungsf\u00e4lle einzutauchen, die strategische Entwicklungen im XRP-Ledger vorantreiben\u201c. Sie sagte, Ripples eigenes UBRI-Recherche-Suchtool auf xrpledgercommons.org \u201ewird mit der von ihnen entwickelten Middleware als Flaggschiff-Pump-Agent-App portiert\u201c und unterstreicht, dass der Agent-Stack in das Hauptbuch eingebunden und nicht als Off-Chain-Komfortschicht gehalten wird. Das Ziel, f\u00fcgte sie hinzu, sei es, im Hauptbuch selbst zu zeigen, \u201ewie akademische Forschung und Entwicklung zu produktionstauglicher Innovation wird\u201c.<\/p>\n

Liu f\u00fchrte den Ursprung des Projekts vom Fokus seines Labors auf Cybersicherheit auf die Blockchain zur\u00fcck, angetrieben von der Tatsache, dass \u201eSicherheit zur Art von oberster Priorit\u00e4t wird\u201c, sobald sich der Wert in der Kette verlagert. Fr\u00fche Versuche, sich f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung intelligenter Vertr\u00e4ge auf gro\u00dfe Sprachmodelle zu st\u00fctzen, stie\u00dfen auf ein strukturelles Problem: \u201eWenn Sie ein Zeichen \u00e4ndern, k\u00f6nnen Sie ein normales Programm in ein anf\u00e4lliges Programm \u00e4ndern und umgekehrt. Aber das Sprachmodell ist ein Wahrscheinlichkeitsmodell. Sie k\u00f6nnen den winzigen Unterschied nicht erkennen.\u201c Diese L\u00fccke zwischen Codesyntax und Laufzeitverhalten veranlasste das Team zu agentenbasierter KI \u2013 Systemen, die die Arbeitsabl\u00e4ufe von Expertenpr\u00fcfern und Angreifern imitieren und als On-Ledger-Dienste bereitgestellt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

\u201eWir versuchen wirklich, das Wissen und Denken der Sicherheitshacker zu digitalisieren und in das Gehirn des Agenten umzuwandeln\u201c, sagte Liu. In Einzelvertrags-Benchmarks erzeugten die Agenten \u201ewirklich Zero-Day-Schwachstellen\u201c, wobei die Ergebnisse in bestimmten F\u00e4llen \u201edie gleichen waren wie die unseres hauseigenen Sicherheitspr\u00fcfers\u201c. F\u00fcr XRPL ist die Implikation praktisch: Das Netzwerk kann Agenten beherbergen, deren Methoden und Ergebnisse durch On-Chain-Abwicklung und gemeinsame Schienen nachvollziehbar sind, wodurch die Verantwortlichkeit f\u00fcr die Automatisierung, die den Wert ber\u00fchrt, verbessert wird.<\/p>\n

Kritisch f\u00fcr das Publikum betonte Liu, dass die \u201eIntegration mit der XRP-Plattform\u201c zwei Funktionen erf\u00fcllt. Erstens erm\u00f6glicht es KI-Agenten nativen Zugriff auf Zahlungen und Abrechnungen. Auf die Frage nach der \u00dcberweisung einer XRP-Zahlung in die Agentenschicht antwortete er: \u201eUm ehrlich zu sein, denke ich, dass es keine gro\u00dfen H\u00fcrden geben wird \u2026 teilweise aufgrund des sch\u00f6nen Plattformdesigns von XRP Ledger.\u201c<\/p>\n

Zweitens macht die Transparenz von XRPL die Einf\u00fchrung von KI zu einem beobachtbaren Prozess. \u201eDa die Hauptb\u00fccher in der Kette liegen \u2026 sind alle Transaktionen transparent. Das kann also auch die Transparenz der KI-Einf\u00fchrung verbessern\u201c, sagte er. Mit anderen Worten: Agenten, die Zahlungen ausl\u00f6sen, Geb\u00fchren verwalten oder Dienste koordinieren, k\u00f6nnen an \u00fcberpr\u00fcfbare Zustands\u00e4nderungen auf XRPL gekoppelt werden, anstatt undurchsichtige, au\u00dferhalb des Hauptbuchs stehende Automaten zu bleiben.<\/p>\n

Was Sie als N\u00e4chstes erwartet<\/h2>\n

Weymouth dr\u00e4ngte auf den Produktionspfad f\u00fcr XRPL-orientierte Software, und Lius Antwort kehrte zu disziplinierten Release-Zyklen zur\u00fcck, die in einem Live-Ledger von Bedeutung sind: \u201egut definierte \u2026 API und Dokumentation sowie die Art von soliden Tests dieser Integration.\u201c Er f\u00fcgte hinzu, dass seine Gruppe Agenten f\u00fcr die Softwareentwicklung selbst verwendet \u2013 \u201eAnforderungsagenten, Architektenagenten, Coding-Agenten, Testagenten\u201c \u2013, um die Middleware zu h\u00e4rten, die zwischen Agentenlogik und XRPL-Primitiven liegt.<\/p>\n

Die Warnhinweise des Teams zum KI-Risiko basierten auch auf der Realit\u00e4t der Automatisierung von Werten in einer \u00f6ffentlichen Kette. Liu unterschied KI-Sicherheit \u2013 die Verhinderung von Jailbreaks und Betrug \u2013 von KI-Sicherheit, bei der zielstrebige Agenten unbeabsichtigtes Verhalten zeigen. Er beschrieb einen Schachagenten, der \u201edie Konfiguration des Schachbretts ge\u00e4ndert hat \u2026 und er gewinnt\u201c, und einen Schadenagenten, der \u201eautomatisch ein E-Mail-Konto erstellt \u2026 um den Eigent\u00fcmer zu vertreten\u201c. Wenn solche Verhaltensweisen auf Aktionen im Hauptbuch hinweisen, umfasst die Angriffsfl\u00e4che nicht nur Code, sondern auch falsch ausgerichtete Ziele, die Gelder bewegen oder den Zustand \u00e4ndern k\u00f6nnten. \u201eKI-Sicherheit \u2026 wird das gro\u00dfe Ding\u201c, warnte er, weshalb das Team beabsichtigt, die XRPL-Integration mit Leitplanken und Verifizierung zu kombinieren.<\/p>\n

Mit Blick auf die Zukunft entwarf Liu eine Roadmap f\u00fcr die Agentenschicht, die XRPL im Mittelpunkt h\u00e4lt. Die \u00dcbernahme hat unmittelbare Priorit\u00e4t: \u201eDie Leute werden die \u00dcbernahme durchf\u00fchren \u2026 wir k\u00f6nnen mehr Agenten und mehr, \u00e4h, n\u00fctzliche Versorgungsagenten in die Kette einbauen und sie weithin \u00fcbernehmen.\u201c Die Forschungsagenda hinter diesem Vorsto\u00df konzentriert sich auf umsetzbare kognitive F\u00e4higkeiten \u2013 \u201eAbstraktion\u201c und \u201eSpeicher\u201c stehen im Vordergrund \u2013, die den heutigen Sprachmodellen fehlen, die aber von Agenten ben\u00f6tigt werden, die rund um eine On-Chain-Transaktionsmaschine arbeiten.<\/p>\n

\u201eWir brauchen dedizierte Abstraktionsf\u00e4higkeiten \u2026 und die Speicherideen\u201c, sagte er, einschlie\u00dflich Mechanismen, um Informationen aus Kurzzeitpuffern in das \u201elangfristige \u2026 semantische Ged\u00e4chtnis\u201c zu verschieben, damit Agenten, die mit XRPL interagieren, \u00fcber Zustand und Verlauf nachdenken k\u00f6nnen, anstatt zustandslos zu reagieren.<\/p>\n

Sicherheit bleibt das Testfeld f\u00fcr diese F\u00e4higkeiten. Das Labor untersucht, ob ein speichererweiterter Agent lernen kann, im Laufe der Zeit neue Schwachstellenklassen zu erkennen. Das Motiv ist konsistent: Entwerfen Sie Agenten, die sich verbessern k\u00f6nnen, betten Sie sie dort ein, wo ihre Aktionen und Zahlungen sichtbar sind, und koppeln Sie sie an XRPL, sodass die Automatisierung sowohl eine native Abwicklung als auch \u00f6ffentliche Rechenschaftspflicht hat.<\/p>\n

Weymouth schloss mit einer praktischen Frage an Bauherren in der Gemeinde. Lius Rat war unverbl\u00fcmt und produktorientiert: \u201eSie m\u00fcssen verstehen, welchen Wert die Forschung hat, an der Sie arbeiten. Wenn die Forschung einen Wert hat, muss sie auf jeden Fall die Nachfrage haben \u2026 die M\u00f6glichkeit, ein erfolgreiches Startup zu gr\u00fcnden. Folgen Sie Ihrem Herzen, w\u00e4hlen Sie das wertvollste Thema f\u00fcr Sie und verfolgen Sie es.\u201c<\/p>\n

F\u00fcr Ripple und NTU hat diese Jagd bereits einen KI-Agenten-\u00dcberbau in die Reichweite des XRP-Ledgers gebracht. Weymouth bemerkte, dass die Initiative \u201ein weniger als einem Jahr\u201c von einem wissenschaftlichen Whitepaper zur Live-Middleware f\u00fchren soll und darauf abzielt, Entwicklern die Bereitstellung von Agenten zu erm\u00f6glichen, die Transaktionen in XRP durchf\u00fchren, gemeinsame Sicherheits- und Abwicklungsschienen erben und einen transparenten Fu\u00dfabdruck in der Kette hinterlassen. Ob es darum geht, dem Ledger ein \u201eKI-Gehirn\u201c zu verleihen oder die Automatisierung einfach standardm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcfbar zu machen, die Richtung ist klar: KI-Agenten integrieren sich nicht nur in das XRP-Ledger \u2013 sie lernen, damit zu arbeiten.<\/p>\n

Zum Zeitpunkt der Drucklegung wurde XRP bei 2,85 $ gehandelt.<\/p>\n

\"XRP-Preis\"<\/span>
XRP wird bei 0,786 erneut abgelehnt, 1-Tages-Chart | Quelle: XRPUSDT auf TradingView.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

Ausgew\u00e4hltes Bild erstellt mit DALL.E, Diagramm von TradingView.com<\/p>\n

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