Gần đây, khi nghiên cứu nhật ký suy diễn của một số hệ thống AI, tôi đã phát hiện ra một hiện tượng thú vị - cùng một sự kiện, mô hình có thể đưa ra những kết luận hoàn toàn Đảo ngược trong các ngữ cảnh khác nhau. Ban đầu, tôi nghĩ đó là lỗi của mô hình, nhưng sau đó tôi mới hiểu, vấn đề không nằm ở chỗ đó. Căn nguyên thật sự là: thông tin đầu vào bản thân nó hoàn toàn không thể được suy diễn.

Hãy tưởng tượng, một tín hiệu giá cô lập, một giao dịch thông tin mờ mịt, một sự kiện trên chuỗi không hoàn chỉnh - những thứ này thiếu cấu trúc, không có biên giới, ngữ nghĩa lộn xộn, chuỗi nguyên nhân bị đứt. Bạn lại muốn để hệ thống tự động dựa trên những thông tin rời rạc này để đưa ra quyết định? Thì cũng giống như để bác sĩ phẫu thuật dựa vào một bức ảnh X-quang không rõ ràng, kết quả có thể đoán trước.

Đây chính là điều tôi luôn muốn nói nhưng chưa nói ra: **Kẻ thù lớn nhất của tự động hóa chuỗi trong tương lai không phải là dữ liệu không đủ nhiều, mà là dữ liệu không thể được suy luận.**

Bạn không thể để cơ chế thanh lý kích hoạt dựa trên thông tin không có giới hạn.
Bạn không thể để hệ thống quản trị dựa vào những tín hiệu mơ hồ về ngữ nghĩa để đánh giá sự đồng thuận.
Bạn không thể để Agent thực hiện hành động khi chuỗi nguyên nhân bị đứt.

Vấn đề đặt ra là, làm thế nào để giải quyết? Đây cũng là lý do tại sao tôi hiện đang quan tâm đến dự án APRO này. Cách tiếp cận của nó rất rõ ràng: không phải cung cấp "câu trả lời" trên chuỗi, mà là cung cấp "những tài liệu có thể được suy luận".

Nhìn vào mô hình phân tích điều kiện của nó thì sẽ hiểu. Logic chính là tách một sự kiện từ thông tin tuyến tính, mơ hồ thành nhiều đoạn dữ liệu có cấu trúc. Mỗi đoạn đều thỏa mãn: có thể xác minh, có thể tái hiện, có thể đặt câu hỏi, có thể xác nhận chéo, ngữ nghĩa thống nhất, có thể được mô hình gọi, có thể tham gia vào suy luận logic.

Theo một cách nhìn khác, thông tin từ khoảnh khắc vào chuỗi cần được thiết kế thành "hình thức có thể suy diễn". Đây không phải là một sự tối ưu hóa thêm vào mà là cơ sở hạ tầng của hệ thống tự động hóa trên chuỗi. Một khi nền tảng này đã được xây dựng, thì các hoạt động thanh toán, quản trị, và việc thực thi của Agent mới có thể hoạt động ổn định thực sự.