Co to jest Account Abstraction?

Karolina

10 lis 2023
Co to jest Account Abstraction?

Account abstraction (dosłownie "abstrakcja konta") to nowy sposób myślenia o tym, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z blockchainami. Zamiast korzystać z tradycyjnych kont zewnętrznych (EOA), account abstraction pozwala użytkownikom tworzyć i zarządzać swoimi kontami za pomocą smart kontraktów. Ma to wiele potencjalnych korzyści, w tym zwiększone bezpieczeństwo, zwiększoną prywatność i większą elastyczność.

Mini - słowniczek

Co to jest Account Abstraction?

Account Abstraction to koncepcja, która w swej istocie ma na celu uproszczenie interakcji użytkownika z sieciami blockchain. Jest to podejście transformacyjne, które ma na celu ukrycie technicznych aspektów operacji blockchain przed użytkownikami końcowymi. Dzięki temu transakcje stają się tak proste, jak wysłanie wiadomości e-mail. Account Abstr. pozwala użytkownikom na interakcję z blockchainem bez martwienia się o szczegóły techniczne.

Czym różni się Account Abstraction od tradycyjnego sposobu?

W tradycyjnym modelu konta każdy użytkownik posiada EOA. EOA są kontrolowane przez klucze prywatne, które muszą być utrzymywane w tajemnicy w celu ochrony środków użytkownika. Abstrakcja kont pozwala użytkownikom tworzyć konta i zarządzać nimi za pomocą smart kontraktów.

Kontekst Historyczny

Podróż w kierunku abstrakcji kont rozpoczęła się wraz z pierwszą generacją technologii blockchain, charakteryzujących się "uniwersalnym" podejściem do zarządzania kontami. Bitcoin, na przykład, wprowadził koncepcję kont i transakcji w formie, która była dostępna dla osób obeznanych z technologią, ale pozostawała kłopotliwa dla laików. Ethereum rozszerzyło to, wprowadzając smart kontrakty, które otworzyły drzwi do programowalnych transakcji, ale nie zmieniły podstawowej struktury konta. Pomysł abstrakcji konta był omawiany w społeczności Ethereum od kilku lat jako część różnych propozycji ulepszeń Ethereum (EIP), w szczególności jako funkcja, która może zostać potencjalnie wdrożona w Ethereum 2.0. Jest to bezpośrednia odpowiedź na potrzebę bardziej wszechstronnego i zorientowanego na użytkownika projektu, który może zaspokoić szerszą publiczność i pobudzić powszechne przyjęcie technologii blockchain.

Aspekty Techniczne Account Abstraction

Abstrakcja konta nie jest jedynie teoretyczną konstrukcją, ale innowacją techniczną z określonymi mechanizmami leżącymi u podstaw jej działania. Zasadniczo zmienia ona sposób, w jaki transakcje są inicjowane i wykonywane w sieci blockchain.

Jak działa Account Abstraction?

W tradycyjnych modelach blockchain inicjowanie transakcji polega na podpisaniu transakcji przez konto zewnętrzne (EOA) za pomocą klucza prywatnego. Transakcja ta jest następnie transmitowana do sieci w celu walidacji i włączenia do łańcucha bloków. Abstrakcja kont zastępuje jednak ten proces bardziej elastycznym. Tutaj każde konto jest smart kontraktem, a transakcje są wiadomościami wysyłanymi za pośrednictwem tych kontraktów. Te smart kontrakty mogą kodować złożone zasady walidacji transakcji, wykraczające poza to, co mogą zrobić EOA, takie jak wymagania dotyczące wielu podpisów lub transakcje warunkowe oparte na określonych wyzwalaczach.

Techniczne sedno abstrakcji kont leży w zdolności smart kontraktu do definiowania własnych warunków realizacji transakcji. Oznacza to, że konta użytkowników mogą mieć unikalne protokoły bezpieczeństwa lub zautomatyzowane operacje bez konieczności rozumienia przez użytkownika bazowego kodu smart kontraktu.

Jesteś zainteresowany najnowszymi technologiami w obszarze blockchain? Koniecznie przeczytaj artykuł "Top Zero-Knowledge Proof Projects to watch in 2023".

Zalety Account Abstraction

Konsekwencje abstrakcji kont są głębokie, oferując szereg korzyści, które mogą poprawić wrażenia z korzystania z blockchain zarówno dla użytkowników, jak i programistów.

Lepszy UX

Jedną z najważniejszych zalet abstrakcji kont jest poprawa doświadczenia użytkownika. Abstrahując od złożoności zarządzania kluczami i regułami transakcji, zapewnia bardziej intuicyjny interfejs dla użytkowników.

Ulepszone funkcje bezpieczeństwa

Abstrakcja kont pozwala również na wdrożenie zaawansowanych środków bezpieczeństwa. Ponieważ każde konto może zdefiniować własną logikę, użytkownicy mogą dostosować ustawienia zabezpieczeń do swoich konkretnych potrzeb. Na przykład, można skonfigurować konto, które wymaga dodatkowej weryfikacji dla transakcji przekraczających określoną wartość lub ogranicza wypłaty do określonych adresów.

Przyszłe implikacje

Przyszłe implikacje abstrakcji kont są ogromne. W miarę dojrzewania technologii, może ona stać się standardową cechą sieci blockchain, potencjalnie czyniąc obecne rozróżnienie między kontami użytkowników a smart kontraktami nieaktualnym. Może to doprowadzić do nowej fali aplikacji blockchain, które są zarówno potężne, jak i dostępne, przybliżając nas do wizji technologii blockchain jako płynnej części codziennego życia.

Wyzwania

Ograniczenia techniczne

Jednym z głównych wyzwań technicznych abstrakcji konta jest jej integracja z istniejącymi protokołami blockchain. Obecne sieci są zoptymalizowane pod kątem modelu EOA, a wprowadzenie nowej struktury konta wymaga znaczących zmian w podstawowym protokole. Obejmuje to modyfikacje sposobu propagacji transakcji w sieci, sposobu obliczania opłat za gaz oraz zarządzania stanem łańcucha bloków. Zapewnienie, że zmiany te nie wpłyną negatywnie na wydajność lub bezpieczeństwo sieci, wymaga starannego planowania i szeroko zakrojonych testów.

Kompatybilność z obecnymi systemami

Kolejną kwestią jest kompatybilność konta abstr. z rozległym ekosystemem istniejących aplikacji i usług blockchain. Portfele, giełdy i inne usługi zostały zbudowane wokół tradycyjnego modelu konta. Przejście na model abstrakcji konta będzie wymagało od tych usług aktualizacji infrastruktury, co może być złożonym i zasobochłonnym procesem. Ponadto istnieje potrzeba standaryzacji w całej branży, aby zapewnić, że różne implementacje abstrakcji konta mogą ze sobą płynnie współpracować.

Podsumowanie

Abstrakcja konta stanowi znaczący krok naprzód w dążeniu do bardziej przyjaznego dla użytkownika doświadczenia blockchain. Usprawniając proces transakcji i oferując ulepszone funkcje bezpieczeństwa, acc abstraction ma potencjał, aby uczynić technologię blockchain bardziej dostępną dla szerszego grona odbiorców. Jednak droga do szerokiego

Key Takeaways

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!