Agenci AI mogą już samodzielnie płacić za usługi. Trudniejsze pytanie brzmi: które z tych usług faktycznie na to zasługują. Circle Research uważa, że odpowiedź leży w samym śladzie płatności.

Circle Research przedstawiło Anduin — framework, który odczytuje dane o płatnościach onchain, aby rankować dostawców usług dla agentów AI, a w praktyce oceniać ich według tego, kto faktycznie za nich płaci — z celem uczynienia sfalszowanych reputacji znacznie droższymi w produkcji. Propozycja opiera się na niezręcznej prawdzie o obecnym stanie rzeczy: według Circle Research oceny i liczby użyć na rynkach agentów można sfałszować za mniej niż centa.

Jak Anduin odczytuje pieniądze

Artykuł został opublikowany 3 listopada 2026 r.; jego autorami są Reza Ramji, Preston Vander Vos, Ziming Zeng i Duc V. Le z Circle Research.

Zamiast liczyć gwiazdki czy łączne wolumeny transakcji, Anduin buduje to, co badacze nazywają dwudzielnym grafem kupujący-dostawca. Wyobraźmy sobie mapę, na której po jednej stronie znajdują się kupujący, a po drugiej dostawcy usług, połączeni liniami wszędzie tam, gdzie doszło do przepływu pieniędzy. Sygnały reputacji przepływają następnie wzdłuż ustanowionych, zaufanych ścieżek płatności kupującego. Mówiąc prościej: dostawca wydaje się wiarygodny kupującemu, gdy osoby, którym ten kupujący już płaci — oraz osoby, którym ci płacą — również wydały tam prawdziwe pieniądze. Reputacja w tym modelu jest więc specyficzna dla każdego kupującego, a nie jednym globalnym wynikiem: ten sam dostawca może mieć różną pozycję u różnych kupujących, w zależności od tego, jak nakładają się ich historie płatności.

Taka konstrukcja celuje w ataki Sybil, w których jeden podmiot tworzy roj fałszywych tożsamości, aby zawyżyć wynik — niczym właściciel restauracji piszący pięćdziesiąt entuzjastycznych recenzji pod pięćdziesięcioma różnymi nazwiskami. Circle Research argumentuje, że rankingi popularności są na tę taktykę szczególnie podatne. Zespół dodaje również, że rankingi te słabo wyjaśniają, gdzie faktycznie kieruje się ruch na rynku.

Liczby stojące za tym twierdzeniem

Circle Research przetestowało framework na zbiorze danych obejmującym okres od 23 marca do 26 sierpnia 2026 r. Zawierał on 66 073 201 płatności x402 o wartości około 6,1 mln dolarów. Mediana płatności w zbiorze wynosiła 0,01 dolara. Nie są to duże zakupy. To mikroskopijne transakcje maszyna-maszyna — takie, jakie agent może wysyłać tysiące razy dziennie, aby pobrać dane lub wywołać API.

Kluczowy wynik: w ramach Anduin manipulacja reputacją na poziomie mediany rynku wymagałaby około 20% łącznych historycznych wydatków docelowego kupującego. W bazowym filtrowaniu kolaboratywnym ten sam atak kosztuje około 0,9%. Według badania czyni to atak w Anduin około 23 razy droższym. Filtrowanie kolaboratywne, dla kontekstu, to znane podejście rekomendacyjne stojące za zasadą „kto to kupił, kupił też tamto”.

Rozbieżność odzwierciedla podstawową konstrukcję Anduin: reputację trzeba zdobyć realnymi wydatkami wzdłuż ścieżek płatności, którym kupujący już ufa, a nie tanio nagromadzić poprzez sfabrykowaną aktywność. Co istotne, badacze twierdzą, że Anduin utrzymuje dokładność rekomendacji na poziomie zbliżonym do tych bazowych.

Framework nie wymaga również żadnych nowych tokenów. Opisywany jest jako zgodny z istniejącymi standardami x402 i ERC i pozostaje we wczesnej, eksperymentalnej fazie.

Jak to się wpisa w push Circle w kierunku agentów

Anduin bazuje na wcześniejszych pracach Circle nad infrastrukturą agentów. W maju 2026 r. firma uruchomiła Circle Agent Stack, wspierający nanopłatności x402 rozliczane w USDC — stableconie emitowanym przez Circle. x402 to standard płatności będący centrum zbioru danych. Pozwala oprogramowaniu płacić bezpośrednio za usługi internetowe, a stablecony pełnią rolę toru rozliczeniowego dla tych mikropłatności.

Co to oznacza dla rynków agentów

Kluczowa idea jest ekonomiczna, a nie kryptograficzna. Anduin nie czyni fałszywych reputacji niemożliwymi. Czyni je drogimi — i to konkretnie drogimi względem atakowanego kupującego. Zgodnie z frameworkiem oszukanie kupującego wymaga, jak podają autorzy, wydania znacznej części jego historycznych wydatków, skierowanej przez ścieżki, którym kupujący już ufa.

Dla rynków agentów oznacza to sygnał reputacji zakorzeniony w udokumentowanych wydatkach, a nie w recenzjach użytkowników czy surowych statystykach użycia.

Godna uwagi jest również konstrukcja bez nowego tokena. Wiele projektów reputacyjnych w krypto opierało się na dedykowanych tokenach, co rodzi pytania o spekulację i zarządzanie. Anduin bazuje natomiast na istniejących standardach, co może obniżyć próg wejścia dla rynków chcących go przetestować.

Warto pamiętać o zastrzeżeniach. Framework jest wprost wczesny i eksperymentalny, a jego ewaluacja obejmuje określone okno aktywności x402 o łącznej wartości około 6,1 mln dolarów — skromną kwotę rozłożoną na dziesiątki milionów mikropłatności. Czy rynki agentów zaczną eksperymentować z reputacją opartą na płatnościach zamiast liczby recenzji — tego warto obserwować w najbliższym czasie.

Źródło: CryptoBriefing