Etherscan, Yapay Zekâ Ajanları İçin İşlem Analizi Aracı Tanıttı

Etherscan, yapay zekâ ajanlarının Ethereum işlemlerinin nasıl yürütüldüğünü ve neden başarısız olduğunu incelemesine yardımcı olan “Transaction Debugger” adlı aracı yayımladı. Araç bir veya iki işlemi analiz ederek kanıt bağlantıları sunuyor; ancak desteklenen veri kapsamının dışındaki yürütme yollarını yeniden kurmuyor ve güvenlik incelemesinin yerini almıyor.

Etherscan, resmi beceri deposunda aracın gerçek zamanlı API verilerini kullanarak bir veya iki EVM işlemini analiz ettiğini belirtti. Araç çağrıları ve olayları yorumluyor, doğrulanabilen yürütme adımlarını ve varlık ya da yetki değişikliklerini özetliyor. Başarısız işlemlerin nedenini de açıklıyor. Raporlarda, kullanıcıların blok gezgininde kontrol edebileceği kanıt bağlantıları yer alıyor.

Raporlar, kısa özetlerden geliştirici ve güvenlik incelemelerine yönelik ayrıntılı analizlere kadar farklı açıklama düzeylerinde hazırlanabiliyor. İşlem hash’iyle oluşturulan analiz, yalnızca yapay zekâ modelinin belleğine dayanmıyor; Etherscan verileriyle ilişkilendiriliyor.

Resmi depo, yürütme yolunun yalnızca desteklenen veri kapsamı içinde yeniden oluşturulduğunu belirtiyor. Takibin eksiksiz olduğu garanti edilmiyor; bu nedenle karmaşık işlemlerin tüm adımlarının hatasız biçimde ortaya çıkarıldığı söylenemez.

Transaction Debugger, Etherscan’in “Build with AI” adlı yapay zekâ geliştirme araçları paketinde yer alıyor. Resmi depoda ayrıca birden fazla adres arasındaki fon hareketlerini izleyen Etherscan Flow ve doğrulanmış dağıtım kontratlarını inceleyen Contract Review araçları bulunuyor. Transaction Debugger belirli işlemlerin yürütülme sürecine odaklanırken Etherscan Flow adresler arasındaki fon akışını ele alıyor.

Etherscan daha önce zincir üstü fon akışlarını izleyip inceleme sonuçlarını yapılandıran bir yapay zekâ aracı yayımlamıştı. Yeni Transaction Debugger ise fon hareketlerini araştırmaktan ziyade bir veya iki işlemin yürütülmesini ve başarısızlık nedenlerini analiz etmeye odaklanıyor.

Yayımlanan açıklamada aracın kullanım ölçeğini veya analiz performansını gösteren ölçütler bulunmuyor. Nvidia araştırmacıları, bir makalede yapay zekâ ajanı becerilerinin katkısını gerçek yürütme sonuçlarıyla değerlendirme yöntemini sundu.

Bu nedenle rapordaki yürütme adımları ile varlık ve yetki değişiklikleri, bağlantılı kanıtlar üzerinden doğrudan kontrol edilmeli. Yayımlanan bilgiler, aracın işlem analizi doğruluğunu veya güvenliğini bağımsız olarak kanıtladığını göstermiyor.