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Safety Invariants for Agents Orchestrating Irreversible State Transitions: A Four-Dimensional Formalism Evaluated on Public Ledgers

यह शोध पत्र एक चार-आयामी औपचारिकता और सात व्युत्पन्न सुरक्षा अपरिवर्तनीयों (safety invariants) को प्रस्तुत करता है ताकि सार्वजनिक लेजर पर अपरिवर्तनीय अवस्था संक्रमण (irreversible state transitions) करने वाले स्वायत्त एजेंटों के लिए "निष्पादन निष्ठा" (execution fidelity) की गारंटी दी जा सके, जो यह सुनिश्चित करता है कि साकार प्रभाव या तो शून्य हों या उपयोगकर्ता द्वारा रेंडर किए गए संक्रमण से सटीक रूप से मेल खाते हों, एक ऐसा ढांचा जिसे प्रतिकूल परिवेशों में मानक बेसलाइन की तुलना में सुरक्षा में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए अनुभवजन्य रूप से मान्य किया गया है।

मूल लेखक: Zhaoming Yin

प्रकाशित 2026-08-04

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Zhaoming Yin

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक बहुत ही बुद्धिमान, लेकिन थोड़े लापरवाह रोबोट बटलर (नौकर) को कामों की एक सूची सौंप रहे हैं। आप कहते हैं, "कृपया मेरी गुल्लक से मेरा भत्ता निकालकर मेरे बचत जार में डाल दें।" कंप्यूटर विज्ञान की दुनिया में, यह स्वायत्त एजेंटों (autonomous agents) का क्षेत्र है: ऐसे सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम जो निर्णय लेने और अपने आप कार्य करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं। आमतौर पर, ये एजेंट प्रश्न पूछने या कहानियाँ लिखने में माहिर होते हैं, लेकिन वे अभी-अभी वास्तविक दुनिया को छूना सीख रहे हैं—जैसे पैसा स्थानांतरित करना, फाइलें सहेजना या लाइटें जलाना। समस्या यह है कि इनमें से कुछ क्रियाएं अपरिवर्तनीय (irreversible) होती हैं। एक बार जब आप किसी अजनबी को पैसा भेज देते हैं या कोई फाइल डिलीट कर देते हैं, तो आप बस "अनडू" (undo) नहीं कर सकते। यदि रोबोट आपके आदेश को गलत समझ लेता है, या यदि इंटरनेट में कोई गड़बड़ी आती है, तो आप सब कुछ खो सकते हैं। यह शोध पत्र इस डरावने सवाल का समाधान करता है: हम यह कैसे सुनिश्चित करें कि एक रोबोट आपकी मदद करने की कोशिश में गलती से आपका पैसा न जला दे?

इस शोध पत्र के लेखक इन डिजिटल बटलरों के लिए एक सुरक्षा प्रणाली बना रहे हैं, विशेष रूप से ब्लॉकचेन (blockchains) (सार्वजनिक लेजर जहाँ पैसा और संपत्ति रहती है) की दुनिया के लिए। उन्होंने महसूस किया कि मौजूदा सुरक्षा जाँचें बहुत अस्पष्ट थीं। केवल इस उम्मीद में कि रोबोट "इसे सही ढंग से करेगा" रहने के बजाय, उन्होंने एक सख्त गणितीय नियम पुस्तिका बनाई। उन्होंने सिद्ध किया कि हालांकि हम यह मजबूर नहीं कर सकते कि एक रोबोट मानव इरादे (intent) को पूरी तरह से समझे (क्योंकि भाषा जटिल होती है), हम यह गारंटी दे सकते हैं कि रोबोट या तो कुछ भी नहीं करेगा या ठीक वही करेगा जिसका उसने वादा किया था, और केवल एक बार। वे इसे "एग्जीक्यूशन फिडेलिटी" (execution fidelity) कहते हैं। इसे एक जादुвिक अनुबंध की तरह समझें: यदि रोबोट कहता है कि वह $10 स्थानांतरित करेगा, तो वह या तो ठीक$ 10 स्थानांतरित करेगा, या $0 स्थानांतरित करेगा। वह$ 100 नहीं भेज सकता, वह $10 दो बार नहीं भेज सकता, और वह$ 10 गलत व्यक्ति को नहीं भेज सकता। यदि रोबोट भ्रमित हो जाता है, तो सिस्टम उसे रुकने और मदद के लिए पूछने के लिए मजबूर करता है, बजाय इसके कि वह अनुमान लगाए और संभावित रूप से आपदा का कारण बने।

चार-आयामी मानचित्र (The Four-Dimensional Map)

इस गारंटी को संभव बनाने के लिए, लेखक ने डिजिटल वॉलेट को देखने का एक नया तरीका निकाला है। केवल यह सोचने के बजाय कि "मेरे पास कितना पैसा है," वे प्रत्येक लेनदेन को एक चार-आयामी ग्रिड पर मैप करते हैं। कल्पना कीजिए कि एक विशाल स्प्रेडशीट है जहाँ प्रत्येक पंक्ति आपके पैसे की एक विशिष्ट स्थिति है, जिसे चार निर्देशांकों (coordinates) द्वारा परिभाषित किया गया है:

वॉलेट (Wallet): कौन सी कुंजियाँ (आपकी पहचान) पैसे की मालिक हैं।
चेन (Chain): वह विशिष्ट डिजिटल हाईवे जिस पर आपका पैसा है (जैसे Ethereum, Bitcoin, या Solana)।
एड्रेस (Address): उस हाईवे पर विशिष्ट मेलबॉक्स।
प्रोटोकॉल (Protocol): संपत्ति या गेम का विशिष्ट प्रकार (जैसे USDC, एक ब्रिज टोकन, या एक स्टेक किया हुआ डेरिवेटिव)।

शोध पत्र का तर्क है कि आप सुरक्षित रूप से पैसा स्थानांतरित नहीं कर सकते जब तक कि आप इन चारों निर्देशांकों को नहीं जानते। यदि आप केवल तीन जानते हैं, तो आप गलती से अपना बिटकॉइन एक ऐसे बिटकॉइन एड्रेस पर भेज सकते हैं जो इथेरियम चेन पर मौजूद नहीं है, या पूरी तरह से गलत वॉलेट में भेज सकते हैं। लेनदेन को इस 4D ग्रिड पर एक सटीक चाल के रूप में मानकर, सिस्टम गणितीय निश्चितता के साथ "पहले" और "बाद" की स्थितियों की जांच कर सकता है।

सात सुरक्षा नियम (The Invariants)

इस शोध पत्र का मूल सात सुरक्षा नियमों (जिन्हें इनवेरिएंट्स कहा जाता है) का एक समूह है जिनका पालन रोबोट को करना चाहिए। ये केवल सुझाव नहीं हैं; ये हार्ड-कोडेड द्वार हैं जो रोबोट को तब रोक देते हैं जब नियम पूरे नहीं होते। यहाँ बताया गया है कि वे रोजमर्रा की भाषा में कैसे काम करते हैं:

"दिखाओ मुझे" गेट (The "Show Me" Gate): आपके पैसे को छूने से पहले, रोबंड को उस सटीक चाल का पूर्वावलोकन (preview) दिखाना चाहिए जिसे वह करने की योजना बना रहा है। आपको (या एक सख्त स्वचालित जाँच को) उस विशिष्ट पूर्वावलोकन को "हाँ" कहना होगा। रोबोट केवल यह नहीं कह सकता कि "मैं कर रहा हूँ" और फिर कुछ अलग कर सकता है।
"बैलेंस की जाँच करें" गेट (The "Check the Balance" Gate): लेनदेन पर हस्ताक्षर करने से ठीक पहले, रोबोट को ब्लॉकचेन पर वास्तविक बैलेंस की जाँच करनी चाहिए, न कि कैश की गई या पुरानी संख्या की। यदि पैसा वहाँ नहीं है, तो रोबोट रुक जाता है। यह रोबोट को वह पैसा खर्च करने से रोकता है जो एक सेकंड पहले गायब हो गया था।
"इंतज़ार करो और देखो" नियम (The "Wait and See" Rule): लेनदेन भेजने के बाद, रोबोट तुरंत "सफलता" नहीं कहता यदि वह ब्लॉकचेन पर परिणाम नहीं देख पाता है। यदि इंटरनेट धीमा है या ब्लॉकचेन व्यस्त है, तो रोबोट "मुझे यकीन नहीं है" कहता है, बजाय इसके कि वह "यह हो गया!" कहे। यह रोबोट को घबराने और केवल इसलिए दोबारा पैसा भेजने से रोकता है क्योंकि उसे तुरंत जवाब नहीं मिला।
"कोई भूतिया सफलता नहीं" नियम (The "No Ghost Success" Rule): यदि रोबट को एक रसीद (ट्रांजैक्शन आईडी) मिलती है लेकिन ब्लॉकचेन वास्तव में उस चाल को रिकॉर्ड नहीं करता है, तो रोबोट स्वीकार करता है कि वह विफल रहा। वह यह झूठ बोलने से इनकार करता है कि "भेज दिया गया!" जब पैसा अभी भी आपकी जेब में है।
"आईडी बैज" नियम (The "ID Badge" Rule): यदि कोई रोबोट आपकी ओर से कार्य कर रहा है (जैसे कि एक स्वचालित बचत बॉट), तो उसे एक डिजिटल आईडी बैज पहनना चाहिए जो बताता है कि वह क्या करने के लिए अधिकृत है। यदि बैज कहता है "केवल ट्रांसफर," तो रोबोट पैसे को "स्वैप" या "ब्रिज" नहीं कर सकता, भले ही वह एक पेचीदा प्रॉम्प्ट से भ्रमित हो जाए।
"पुनः प्रयास करने से पहले सत्यापित करें" नियम (The "Verify Before Retry" Rule): यदि रोबोट को लगता है कि एक चाल विफल हो गई है, तो वह तुरंत फिर से प्रयास नहीं कर सकता। उसे पहले ब्लॉकचेन जाकर यह प्रमाणित करना होगा कि वह चाल नहीं हुई थी। यदि वह चाल वास्तव में हो गई थी (लेकिन रोबोट को पता नहीं था), तो रोबोट दोबारा भेजने से प्रतिबंधित है। यह गलती से आपके पैसे को "डबल-स्पेंड" करने से रोकता है।
"एक संदेश" नियम (The "One Message" Rule): यदि इंटरनेट गलती से एक ही अनुरोध को दो बार भेज देता है (जैसे डबल-क्लिक), तो सिस्टम इसे डुप्लिकेट के रूप में पहचान लेता है और दूसरे को अनदेखा कर देता है। यह सुनिश्चित करता है कि नेटवर्क में गड़बड़ी होने पर भी, रोबोट केवल एक बार कार्य करे।

उन्होंने क्या पाया (और क्या नहीं)

लेखक ने इन नियमों का परीक्षण एक "विलेन" सिम्युलेटर का उपयोग करके किया जिसने रोबोट को गलतियाँ करने के लिए trick करने की कोशिश की। उन्होंने 60 पेचीदा परिदृश्यों के डेटासेट का उपयोग किया और उन्हें चार अलग-अलग AI मॉडल के विरुद्ध परखा।

बड़ी जीत: दो AI मॉडल जो कार्य करने के लिए उत्सुक थे (जिन्हें "राइट-अग्रेसिव" कहा जाता है), उनमें इन सात सुरक्षा नियमों को जोड़ने से सफलता दर में लगभग 74 प्रतिशत अंक का सुधार हुआ। बिना सुरक्षा वाला रोबोट लगभग सब कुछ विफल कर देता था, जबकि सुरक्षित रोबवर अधिकांश समय सफल रहा।
चेतावनी: एक AI मॉडल जो स्वाभाविक रूप से सतर्क और कार्य करने में हिचकिचाने वाला था, उसमें सुरक्षा नियमों ने केवल लगभग 3 प्रतिशत अंक का सुधार जोड़ा। इसने लेखक को एक महत्वपूर्ण सबक सिखाया: एजेंट की सुरक्षा इस बात पर बहुत निर्भर करती है कि उसके नीचे कौन सा AI दिमाग है। एक सुरक्षा परत उस दिमाग को ठीक नहीं कर सकती जो बहुत उत्सुक है, और न ही उसे ठीक करने की आवश्यकता है जो पहले से ही बहुत सावधान है।
वास्तविक दुनिया का प्रमाण: यह प्रणाली केवल एक सिद्धांत नहीं है। लेखक ने इसे वास्तविक दुनिया में तैनात किया और 8 अलग-अलग ब्लॉकचेन पर 108 वास्तविक राइट ऑपरेशंस को ट्रैक किया। उन्होंने वास्तविक दुनिया की विफलताओं (जैसे "फैंटम सक्सेस" जहाँ इंटरनेट ने लेनदेन के बारे में झूठ बोला) को देखा और दिखाया कि कैसे उनके नियमों ने उन्हें पकड़ा। उदाहरण के लिए, उन्होंने एक मामला पाया जहाँ एक रोबोट लगभग $200 को डबल-स्पेंड करने ही वाला था क्योंकि उसे लगा कि लेनदेन विफल हो गया है जबकि वास्तव में वह सफल हो गया था; सुरक्षा नियमों ने दूसरे प्रयास को रोक दिया।

जादू की सीमाएँ

यह शोध पत्र इस बारे में बहुत ईमानदार है कि यह क्या नहीं कर सकता। यह स्पष्ट रूप से कहता है कि यह गारंटी नहीं दे सकता कि रोबोट ने आपके इरादे को समझा। यदि आप कहते हैं "मेरा सारा पैसा चाँद पर भेज दो" और रोबोट इसे किसी स्कैमर को भेज देता है, तो सिस्टम अभी भी पूरी तरह से काम करेगा: यह ठीक वही भेजेगा जो आपने मांगा है, और केवल एक बार। सुरक्षा प्रणाली यह सुनिश्चित करती है कि रोबोट एक निष्ठावान निष्पादक (faithful executor) हो, न कि एक बुद्धिमान सलाहकार। यह सुनिश्चित करती है कि रोबोट प्रक्रिया के दौरान गलतियाँ न करे, लेकिन यह एक बुरे आदेश का पालन करने से नहीं रोकती है।

लेखक यह भी स्वीकार करते हैं कि उनकी सुरक्षा गारंटी समाप्त हो जाती है यदि इंटरनेट कनेक्शन बहुत लंबे समय तक टूट जाता है, या यदि AI मॉडल स्वयं अपने व्यवहार को इस तरह बदल देता है जिसकी प्रणाली ने अपेक्षा नहीं की थी। उन्होंने सिद्ध किया कि उनके सात नियम तकनीकी त्रुटियों (जैसे दो बार भेजना या गलत पते पर भेजना) को रोकने के लिए पर्याप्त हैं, लेकिन "क्या यह एक अच्छा विचार है?" की अंतिम जिम्मेदारी अभी भी मनुष्य पर ही टिकी है।

संक्षेप में, यह शोध पत्र इस समस्या का समाधान नहीं करता है कि "मैं एक ऐसा रोबोट कैसे बनाऊं जो इंसान की तरह सोचे?" इसके बजाय, यह इस बात का समाधान करता है कि "मैं एक ऐसा रोबोट कैसे बनाऊं जो एक रोबोट की तरह कार्य करे, लेकिन इसे करते समय कोई गलती न करे?" डिजिटल पैसे की जटिल दुनिया को एक सटीक चार-आयामी मानचित्र में बदलकर और सात अटूट द्वार बनाकर, उन्होंने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जहाँ केवल एक ही चीज़ गलत हो सकती है—और वह यह कि आपने कुछ बुरा माँगा हो। और वे तर्क देते हैं, यही वह सर्वोत्तम सुरक्षा है जिसकी हम उम्मीद कर सकते हैं।

तकनीकी सारांश: अपरिवर्तनीय अवस्था संक्रमणों (Irreversible State Transitions) का संचालन करने वाले एजेंटों के लिए सुरक्षा इनवेरियंट्स (Safety Invariants)

समस्या विवरण

प्रायिकता-आधारित योजनाकारों (LLMs) पर आधारित स्वायत्त एजेंट तेजी से बाहरी प्रणालियों पर अपरिवर्तनीय प्रभाव डालने के कार्य कर रहे हैं, जैसे कि सार्वजनिक लेजर पर धनराशि स्थानांतरित करना, टिकाऊ स्टोरेज में लिखना, या हार्डवेयर को संचालित करना। मौजूदा फ्रेमवर्क (जैसे ReAct, Reflexion, MCP) बेंचमार्क पर कार्य सफलता के लिए अनुकूलित होते हैं, लेकिन वे अपरिवर्तनीय साइड-इफेक्ट्स की सुरक्षा की काफी अनदेखी करते हैं।

मूल चुनौती यह है कि एक रनटाइम लेयर यह निश्चित रूप से निर्धारित नहीं कर सकती कि क्या एक जनरेट किया गया ट्रांज़िशन प्राकृतिक भाषा के उपयोगकर्ता इरादे (intent-mapping problem) को निष्ठापूर्वक दर्शाता है। हालांकि, यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि 'इंटेंट मैपिंग' अनसुलझी है, उस इरादे के निष्पादन (execution) को सख्ती से नियंत्रित किया जा सकता है। इन नियंत्रणों के बिना, एजेंट विशिष्ट विफलता मोडों से ग्रस्त होते हैं:

RPC-स्तर: "फैंटम सफलता" (RPCs ऐसे हैश लौटाते हैं जो बाद में वापस लिए जाते हैं) या "फैंटम विफलता" (वैध लेनदेन लैंड होते हैं लेकिन सत्यापन विंडो के कम होने के कारण विफल रिपोर्ट किए जाते हैं)।
LLM-स्तर: "स्टेल-कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ्ट" (stale-context drift), जहाँ एजेंट पुराने निष्कर्षों को दोहराते हैं (जैसे, "उपयोगकर्ता का कोई खाता नहीं है") भले ही ग्राउंड ट्रुथ बदल गया हो।
एक्सचेंज/API-स्तर: "डॉक्यूमेंटेड-एटॉलिसिटी ड्रिफ्ट" (documented-atomicity drift), जहाँ परमाणु (atomic) के रूप में निर्दिष्ट क्रियाएं (जैसे, कैंसिल-एंड-रिप्लेस) अस्वीकृति के मामले में आंशिक रूप से निष्पादित होती हैं, जिससे उपयोगकर्ता असुरक्षित अवस्था में रह जाते हैं।
परिचालन (Operational): डुप्लिकेट डिलीवरी और गलत वॉलेट चयन के कारण अनपेक्षित डबल-स्पेंड (double-spends)।

कार्यप्रणाली और औपचारिकता (Methodology and Formalism)

चार-आयामी अवस्था स्थान (Four-Dimensional State Space)

यह शोध पत्र वॉलेट ऑपरेशन्स को एक चार-आयामी स्थान $S = W \times C \times A \times P$ में अवस्था संक्रमणों के रूप में औपचारिक रूप देता है:

$W$ (वॉलेट): फंड को नियंत्रित करने वाला मेमोनिक/सीड।
$C$ (चेन): ब्लॉकचेन नेटवर्क।
$A$ (एड्रेस): उस चेन पर विशिष्ट पता।
$P$ (प्रोटोकॉल): विशिष्ट टोकन, कॉन्ट्रैक्ट, या ऑफ-चेन अकाउंट (जैसे, Arbitrum पर USDC बनाम Hyperliquid पर perp-USDC)।

एक संक्रमण $\tau$ एक आंशिक फलन (partial function) है जो सीमित सेट के क्वाड्रुपल्स (quadruples) पर बैलेंस को संशोधित करता है। महत्वपूर्ण रूप से, औपचारिकता एक एकल संक्रमण के लिए वॉलेट ( $W$ ) को एक स्थिर समन्वय (fixed coordinate) के रूप में मानती है। यह सिस्टम को "अपर्याप्त धनराशि" (एक वैध स्टेट चेक विफलता) और "गलत वॉलेट चयन" (एक घातक त्रुटि जहाँ एजेंट ने गलत $W$ चुना) के बीच अंतर करने की अनुमति देता है, जो निम्न-आयामी मॉडलों में खो जाता है।

निष्पादन निष्ठा (Execution Fidelity)

यह शोध पत्र निष्पादन निष् setia (Execution Fidelity) को इस गारंटी के रूप में परिभाषित करता है कि किसी भी सत्र $\sigma$ के लिए, लेजर पर वास्तविक प्रभाव, $real(\sigma)$ , या तो:

कुछ नहीं ( $\emptyset$ ), या
बिल्कुल वह संक्रमण $\tau_p$ है जिसे उपयोगकर्ता को दिखाया गया था, ठीक एक बार।

प्रमेय स्पष्ट रूप से यह दावा नहीं करता है कि $\tau_p$ उपयोगकर्ता के प्राकृतिक भाषा के इरादे से मेल खाता है। इसके बजाय, यह "एजेंट ने क्या समझा?" के अनबाउंडेड सिमेंटिक प्रश्न को एक बाउंडेड, डैसिडेबल (decidable) चेक में बदल देता है: "क्या चार-निर्देशांक टुपल और राशि प्रीव्यू के साथ मेल खाती है?"

सात सुरक्षा इनवेरियंट्स (The Seven Safety Invariants)

फिडेलिटी कंडीशन (अन-रेंडर किया गया निष्पादन, डुप्लिकेट निष्पादन और व्युत्पन्न-लेकिन-भिन्न निष्पादन को रोकना) के केस एनालिसिस के माध्यम से प्राप्त, सिस्टम सात इनवेरियंट्स लागू करता है:

कन्फर्म गेट (एक्सेक्यूटर-लोकल): जब तक एक रेंडर किए गए ट्रांज़िशन टुपल के विरुद्ध स्पष्ट पुष्टि रिकॉर्ड नहीं की जाती, तब तक कोई भी साइनिंग की (signing key) व्युत्पन्न नहीं की जाती। यह सिस्टम को अपरिवर्तनीय चरणों से पहले $S$ में एक एकल बिंदु के लिए प्रतिबद्ध होने के लिए मजबूर करता है।
प्री-स्टेट पर्याप्तता (एक्सेक्यूटर-लोकल): ब्रॉडकास्ट के समय ट्रांज़िशन लागू करने योग्य है, यह सुनिश्चित करने के लिए साइन करने से ठीक पहले एक ग्राउंड-ट्रुथ बैलेंस चेक (इवेंचुअली-कंसिस्टेंट कैश को बायपास करते हुए) किया जाता है।
पोस्ट-स्टेट ऑब्जर्वेबिलिटी (एक्सेक्यूटर-लोकल): यदि ब्रॉडकास्ट परिणाम को एक सीमित विंडो के भीतर नहीं देखा जा सकता है, तो सिस्टम "अनिश्चितता" रिपोर्ट करता है न कि "विफलता", ताकि रिट्राइ के लिए गलत ट्रिगर्स को रोका जा सके।
नो फैंटम सक्सेस (एक्सेक्यूटर-लोकल): एक लेनदेन को तब तक सफल नहीं माना जाता जब तक कि उसका अस्तित्व इंडेक्सर या RPC द्वारा चेन पर सत्यापित न हो जाए।
स्कोपड डेलिगेशन (क्रॉस-टियर): गैर-मानवीय कॉलर (एवाटार) स्पष्ट स्कोप सेट्स (जैसे, {transfer}) के तहत काम करते हैं जो डेलिगेशन टोकन से प्राप्त होते हैं। एक्सेक्यूटर केवल तभी कॉल स्वीकार करता है जब स्कोप आवश्यक ट्रांज़िशन को कवर करता है, जो प्रमाणीकरण (authentication) को प्राधिकरण (authorization) से अलग करता है।
प्लान-लेवल रिट्राय सेफ्टी (प्लान-लेवल): अवतारों को रिपोर्ट की गई विफलता/अनिश्चितता पर एक अपरिवर्तनीय ट्रांज़िशन को तब तक पुन: जारी करने की अनुमति नहीं है जब तक कि उन्होंने ग्राउंड-ट्रुथ स्टेट के माध्यम से सकारात्मक रूप से सत्यापित न कर लिया हो कि ट्रांज़िशन का प्रभाव अनुपस्थित है।
इडम्पोटेंट इंटेंट रिसीवर (HTTP रिसीवर):च 'एट-लीस्ट-वन्स' चैनलों पर आने वाले बाहरी इरादों को भेजने वाले आईडी और अनुरोध बाइट्स को हैश करके डी-डुप्लिकेट किया जाता है, यह सुनिश्चित करता है कि एक एकल उपयोगकर्ता इरादा एक एकल ट्रांज़िशन टुपल उत्पन्न करे।

मुख्य योगदान

जोखिम का औपचारिक न्यूनीकरण (Formal Reduction of Risk): शोध पत्र सिद्ध करता है कि प्लानर मिस-मैपिंग, अस्पष्ट परिणामों और रिट्राइ को स्वीकार करने वाले फॉल्ट मॉडल के तहत, सात इनवेरियंट्स सभी अवशिष्ट जोखिम को केवल 'इंटेंट-मैपिंग' के एकल प्रेडिकेट तक सीमित कर देते हैं। अन्य सभी विफलता मोड प्रभावहीन (no effect) रहने के लिए मजबूर किए जाते हैं।
इनवेरियंट्स का व्युत्पन्न: अनुभव से सुरक्षा नियमों को सूचीबद्ध करने के बजाय, ये इनवेरियंट्स निष्पादन निष्ठा की परिभाषा से तार्किक रूप से व्युत्पन्न किए गए हैं, जो परिभाषित फॉल्ट मॉडल के संबंध में पूर्णता (completeness) सुनिश्चित करते हैं।
बहु-स्तरीय आर्किटेक्चर: शोध पत्र cryptitalk-wallet का वर्णन करता है, जो एक एवतार टियर (उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने वाले निरंतर एजेंट) और एक एक्सेक्यूटर टियर (वॉलेट सेवा) वाला एक तैनात सिस्टम है। आर्किटेक्चर अवतारों और मनुष्यों को एक्सेक्यूटर के दृष्टिकोण से इंटरचेंजेबल कॉलर के रूप में मानता है, जो स्कोपड डेलिगेशन टोकन द्वारा सुरक्षित है।
मूल्यांकन पर पद्धतिगत तर्क: शोध पत्र तर्क देता है कि सुरक्षा मूल्यांकन बैक-एंड मॉडल (LLM) पर अत्यधिक निर्भर है। एक सुरक्षा स्टैक का मूल्य उसके अंतर्निहित मॉडल की आक्रामकता का एक फलन (function) है; एक एकल मॉडल पर स्टैक का मूल्यांकन करना "अनफालसिफिएबल (unfalsifiable) के करीब" है।

अनुभवजन्य परिणाम (Empirical Results)

नियंत्रित एडवरसैरियल सूट ( $N=60$ )

सिस्टम का मूल्यांकन चार बैक-एंड मॉडलों के विरुद्ध एक लेबल किए गए एडवरसैरियल प्रॉम्प्ट सूट के खिलाफ किया गया था जो पहचाने गए विफलता वर्गों को लक्षित करता है:

राइट-अग्रेसिव मॉडल्स (Claude, MiniMax): फुल इनवेरियंट स्टैक ने बेसलाइन ReAct दृष्टिकोण (जैसे, Claude के लिए 81.7% बनाम 10.2%) की तुलना में पास रेट को ~74 प्रतिशत अंक बढ़ा दिया।
राइट-कॉशियस मॉडल (Gemini): स्टैक ने पास रेट को केवल ~3 अंक बढ़ाया (60.0% बनाम 56.7%), क्योंकि मॉडल ने अस्पष्ट प्रॉम्प्ट पर राइट टूल्स को अस्वीकार कर दिया।
एब्लेशन स्टडीज: कोड-गेट इनवेरियंट्स (I1, I3, I5, I6, I7) को अक्षम करने से पास रेट विशिष्ट विफलता वर्गों पर लगभग शून्य तक गिर गया, जिससे पुष्टि हुई कि प्रत्येक गेट भार वहन करने वाला (load-bearing) है। टूल-लेवल एब्लेशन (I2, I4) ने कम प्रभाव दिखाया, क्योंकि एजेंट की रीजनिंग ने कभी-कभी सिंगल-टूल रिमूवल को सोख लिया।

प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट

इस सिस्टम ने 8 चेन्स और 8 ट्रांज़िशन प्रिमिटिव्स के माध्यम से 108 प्रोडक्शन राइट ऑपरेशन्स किए हैं।

विफलता वर्गीकरण (Failure Taxonomy): डिप्लॉयमेंट रिकॉर्ड ने विफलता वर्गीकरण को मान्य किया, जिसमें "फैंटम सक्सेस," "प्रीव्यू गेट बाईपास," "गलत-वॉलेट चयन," और "डुप्लिकेट वेबहुक डिलीवरी" के लिए घटनाएं देखी गईं।
एवतार फ्लीट: 87 DCA (डॉलर कॉस्ट एवरेजिंग) रन के एक फ्लीट में, 32% सफल रहे, 32% को मनुष्यों को एस्केलेट किया गया, 24% एरर (सही ढंग से सतह पर आए) हुए, और 11% को निरस्त किया गया। महत्वपूर्ण रूप से, इनवेरियंट-6 के पोस्ट-डिप्लॉयमेंट काल के दौरान कोई डुप्लिकेट ऑन-चेन ट्रांज़िशन नहीं हुआ, जो एक प्री-डिप्लॉयमेंट केस स्टडी के विपरीत है जहाँ एक "फैंटम फेल्योर" के कारण 400 USDT का वास्तविक डबल-स्पेंड हुआ था।

महत्व और दावे

शोध पत्र दावा करता है कि निष्पादन निष्ठा (execution fidelity) अपरिवर्तनीय अवस्था पर कार्य करने वाले स्वायत्त एजेंटों के लिए एक सुलभ सुरक्षा गुण है, भले ही 'इंटेंट मैपिंग' अनसुलझी हो। इनवेरियंट्स को प्रथम सिद्धांतों से व्युत्पन्न करके, सिस्टम सुनिश्चित करता है कि यदि कोई एजेंट कार्य करता है, तो वह बिल्कुल वैसा ही कार्य करता है जैसा प्रीव्यू किया गया था, और ठीक एक बार।

इसका महत्व यहाँ है:

अनबाउंडेड जोखिम का न्यूनीकरण: एजेंट के समझने के "अनंत प्रश्न" को एक चार-निर्देशांक टुपल के "परिमित (finite), जांच योग्य तुलना" में बदलना।
व्यावहारिक तैनाती: यह प्रदर्शित करना कि इन औपचारिक गारंटियों को वास्तविक दुनिया के मल्टी-चेन वॉलेट सिस्टम में लागू किया जा सकता है जो उत्पादन फंड संभालता है।
मूल्यांकन की कठोरता: यह उजागर करना कि सुरक्षा परतें अपने अंतर्निहित LLM के व्यवहार से अलग मूल्यांकन नहीं की जा सकतीं, जो बैक-एंड मॉडल को एक प्रथम श्रेणी के प्रयोगात्मक चर के रूप में अपनाने की वकालत करती हैं।

शोध पत्र स्पष्ट रूप से सीमाओं को स्वीकार करता: गारंटी "अनअटेंडेड केस" (जहाँ मानव पुष्टिकरण के स्थान पर स्कोप चेक होते हैं) तक सीमित है, डुप्लिकेट दमन समय-बद्ध ( $\Delta$ ) है, और सिस्टम बहु-चरणीय योजनाओं के लिए एटॉलिसिटी प्रदान नहीं करता है (केवल प्रीफिक्स कंसिस्टेंसी)। यह MEV, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट बग्स, या की कॉम्प्रोमाइज को हल करने का दावा नहीं करता है, बल्कि विशेष रूप से एजेंट-ऑर्केस्ट्रेशन सतह पर ध्यान केंद्रित करता है।