L'iniziativa di ricerca sulla blockchain universitaria (UBRI) di Ripple ha mostrato come la ricerca accademica venga integrata direttamente nell'XRP Ledger (XRPL), posizionando la rete come sede nativa per l'intelligenza artificiale agentiva.
In un episodio del podcast "All About Blockchain" di UBRI, la conduttrice Lauren Weymouth e il professor Yang Liu della Nanyang Technological University hanno descritto in dettaglio un livello di esecuzione multi-agente programmabile che si collega ai binari di transazione e regolamento di XRPL in modo che agenti specifici per attività (bot di trading, strumenti di ricerca, servizi IoT) possano vivere su un'infrastruttura condivisa e verificabile.
Ripple e NTU creano un livello di intelligenza artificiale per il registro XRP
RippleX ha anticipato l'episodio tramite X: "L'intelligenza artificiale e la blockchain sono il futuro delle applicazioni sicure e che fanno risparmiare tempo. Nell'ultimo episodio del podcast All About Blockchain, il professor Yang Liu della Nanyang Technological University (@NTUsg) esplora come l'intelligenza artificiale potrebbe migliorare il registro XRP con: rilevamento delle frodi più intelligente, analisi più nitide e nuove forme di intelligenza onchain".
L'intelligenza artificiale e la blockchain rappresentano il futuro delle applicazioni sicure e che fanno risparmiare tempo.
Nell'ultimo episodio del podcast All About Blockchain, il professor Yang Liu della Nanyang Technological University ( @NTUsg ) esplora come l'intelligenza artificiale potrebbe migliorare l'XRP Ledger con:
Rilevamento più intelligente delle frodi
— RippleX (@RippleXDev) 7 ottobre 2025
Rilevamento più intelligente delle frodi Weymouth ha inquadrato il lavoro esplicitamente attorno a XRPL, osservando che i ricercatori di UBRI hanno utilizzato Apex per "approfondire i miglioramenti a livello di protocollo, i potenziamenti della sicurezza e i casi d'uso che guidano gli sviluppi strategici sul registro XRP". Ha affermato che lo strumento di ricerca UBRI di Ripple su xrpledgercommons.org "viene convertito in un'app di punta per l'agente pump con il middleware da loro sviluppato", sottolineando che lo stack di agenti viene integrato nel registro piuttosto che mantenuto come un comodo livello off-chain. L'obiettivo, ha aggiunto, è mostrare "come la ricerca e sviluppo accademica diventi innovazione di livello produttivo" sul registro stesso.
Liu ha fatto risalire l'origine del progetto dall'attenzione del suo laboratorio alla sicurezza informatica fino alla blockchain, spinto dalla consapevolezza che "la sicurezza diventa la priorità assoluta" quando il valore si sposta sulla blockchain. I primi tentativi di basarsi su modelli linguistici di grandi dimensioni per la revisione degli smart contract si sono imbattuti in un problema strutturale: "Se cambi un carattere, puoi trasformare un programma normale in un programma vulnerabile e viceversa. Ma il modello linguistico è un modello probabilistico. Non possono cogliere la minima differenza". Questo divario tra la sintassi del codice e il comportamento in fase di esecuzione ha spinto il team verso l'intelligenza artificiale agentica, sistemi che imitano i flussi di lavoro di revisori esperti e aggressori e possono essere implementati come servizi on-ledger.
"Stiamo davvero cercando di digitalizzare la conoscenza e il pensiero degli hacker della sicurezza e di convertirli nel cervello dell'agente", ha affermato Liu. Nei benchmark a contratto singolo, gli agenti "hanno generato vulnerabilità vere e proprie zero-day ", con risultati "identici a quelli del nostro revisore interno della sicurezza" in alcuni casi. Per XRPL, l'implicazione è pratica: la rete può ospitare agenti i cui metodi e risultati sono tracciabili tramite accordi on-chain e binari condivisi, migliorando la responsabilità per l'automazione che genera valore.
Fondamentale per il pubblico, Liu ha sottolineato che "l'integrazione con una piattaforma di tipo XRP" svolge due funzioni. In primo luogo, fornisce agli agenti di intelligenza artificiale accesso nativo ai pagamenti e alle transazioni. Alla domanda su come collegare un pagamento XRP al livello dell'agente, ha risposto: "A dire il vero, penso che non ci saranno molti ostacoli… in parte grazie all'ottimo design della piattaforma XRP Ledger".
In secondo luogo, la trasparenza di XRPL trasforma l'adozione dell'IA in un processo osservabile. "Poiché i registri sono on-chain… tutte le transazioni sono trasparenti. Quindi, questo può anche migliorare la trasparenza dell'adozione dell'IA", ha affermato. In altre parole, gli agenti che attivano pagamenti, gestiscono commissioni o coordinano servizi possono essere accoppiati a cambiamenti di stato verificabili su XRPL, anziché rimanere automi opachi e off-ledger.
Cosa aspettarsi dopo
Weymouth ha insistito sul percorso di produzione per il software compatibile con XRPL, e la risposta di Liu è tornata a cicli di rilascio disciplinati che contano su un registro attivo: "API e documentazione ben definite, oltre al tipo di test approfonditi su questa integrazione". Ha aggiunto che il suo gruppo sta utilizzando agenti per l'ingegneria del software stessa: "agente di requisito, agente di architetto, agente di codifica, agente di test" per rafforzare il middleware che si trova tra la logica dell'agente e le primitive XRPL.
Le note cautelative del team sul rischio dell'IA si basavano anche sulla realtà dell'automazione del valore su una catena pubblica. Liu ha distinto la sicurezza dell'IA – la prevenzione di jailbreak e truffe – dalla sicurezza dell'IA, in cui gli agenti che mirano a raggiungere un obiettivo mostrano comportamenti involontari. Ha descritto un agente di scacchi che "ha modificato la configurazione della scacchiera… e ha vinto", e un agente di gestione reclami che "crea automaticamente un account email… per rappresentare il proprietario". Se tali comportamenti sono indirizzati ad azioni sul registro, la superficie di attacco include non solo il codice, ma anche obiettivi disallineati che potrebbero spostare fondi o alterare lo stato. "La sicurezza dell'IA… sta diventando la cosa più importante", ha avvertito, ed è per questo che il team è intenzionato ad abbinare l'integrazione XRPL a guardrail e verifica.
Guardando al futuro, Liu ha delineato una roadmap per il livello agente che mantiene XRPL al centro. L'adozione è la priorità immediata: "Sarà la gente a occuparsi dell'adozione… possiamo integrare più agenti e più, uh, agenti di utilità utili nella catena e farli adottare ampiamente". Il programma di ricerca alla base di questa spinta si concentra sulle capacità cognitive implementabili – "astrazione" e "memoria" in primo piano – di cui i modelli linguistici odierni sono carenti, ma che gli agenti che operano attorno a un motore di transazione on-chain richiederanno.
"Abbiamo bisogno di capacità di astrazione dedicate… e idee di memoria", ha affermato, compresi meccanismi per spostare le informazioni dai buffer a breve termine alla "memoria semantica a lungo termine", in modo che gli agenti che interagiscono con XRPL possano ragionare sullo stato e sulla cronologia anziché reagire senza stato.
La sicurezza rimane il banco di prova per queste capacità, con il laboratorio che esplora se un agente con memoria aumentata possa imparare a rilevare nuove classi di vulnerabilità nel tempo. L'obiettivo è coerente: progettare agenti in grado di migliorare, integrarli dove le loro azioni e i loro pagamenti siano visibili e abbinarli a XRPL in modo che l'automazione abbia sia un regolamento nativo che una responsabilità pubblica.
Weymouth ha concluso con una domanda pratica per i costruttori della comunità. Il consiglio di Liu è stato diretto e orientato al prodotto: "Dovete capire qual è il valore della ricerca su cui state lavorando. Se la ricerca ha valore, ha sicuramente la domanda… la possibilità di creare una startup di successo. Seguite il vostro cuore, scegliete l'argomento più prezioso per voi e perseguitelo".
Per Ripple e NTU, questa ricerca ha già messo una sovrastruttura di agenti di intelligenza artificiale alla portata dell'XRP Ledger. Da un white paper accademico a un middleware live "in meno di un anno", come ha osservato Weymouth, l'iniziativa mira a consentire agli sviluppatori di implementare agenti che effettuano transazioni in XRP, ereditano standard comuni di sicurezza e regolamento e lasciano un'impronta trasparente sulla blockchain. Che si parli di dotare il ledger di un "cervello di intelligenza artificiale" o semplicemente di rendere l'automazione verificabile di default, la direzione è chiara: gli agenti di intelligenza artificiale non si stanno semplicemente integrando con l'XRP Ledger, ma stanno imparando a operare su di esso.
Al momento della stampa, XRP veniva scambiato a 2,85 $.
