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Signet: Cryptographic Compliance Rails For Agentic Finance On Xrpl

Signet: Cryptographic compliance rails for agentic finance on XRPL

Proyecto Ripple – UBRI Blockchain XRPL & Policy Gateway

Nuestro proyecto fue Signet: XRPL guardrails for agents transacting in the financial sector. Básicamente, es una forma de desplegar Agentes de IA de manera segura para usos como la gestión de activos y el trading, añadiendo una capa de seguridad con escalado humano que garantiza que el sistema solo pueda realizar las acciones para las que fue diseñado.

Autores (estudiantes)

Juan Diego Fernandez Araujo - BCSAI
Vako Khvedelidze - BCSAI
Ricardo Mendez Cavalieri - BCSAI
Mattia Mastandrea - MCSBT
Rawad Yared - Dual Master IMBA + MBDS

Objeto del proyecto

¿Cuál fue el principal motivo para elegir este proyecto y qué impacto o problema real buscabais abordar?

La principal razón para elegir este proyecto fue que, a medida que los agentes están siendo adoptados por el público general, es probable que se integren en industrias de alto riesgo como la sanidad y los servicios financieros, donde los errores tienen costes muy elevados. Queríamos abordar este problema, comenzando por el sector financiero.

Información técnica

¿Qué enfoques técnicos y herramientas utilizasteis, y por qué las elegisteis?

Desarrollamos un MVP utilizando XRPL y algunas de sus funcionalidades principales. XRPL es una blockchain que busca reducir la brecha entre industrias como la banca y el Web3, por lo que fue una elección muy natural dentro de nuestro stack tecnológico. Además, XRPL ofrece funcionalidades relacionadas con la firma múltiple de transacciones, lo que nos permite contar con una política (un conjunto de reglas) y con una validación humana (en caso de escalado) para aprobar una transacción. Esta fue la tecnología fundamental que aplicamos para resolver el problema.

También utilizamos propiedades adicionales de XRPL, como los enclaves (entornos seguros de ejecución off-chain), para garantizar que la política no pueda ser vulnerada por actores maliciosos.

¿Qué conocimientos, herramientas o teorías de vuestro programa aplicasteis en este proyecto?

La mayoría de las bases las obtuvimos del curso de XRPL, aunque algunos de nosotros también habíamos cursado Blockchain previamente como parte del grado en Computer Science and AI.

Retos y soluciones

¿Hubo desafíos importantes durante esta experiencia y cómo los superasteis? ¿Os ayudó lo aprendido en el programa?

El principal reto al que nos enfrentamos estuvo relacionado con encontrar una forma sólida y fiable de comunicar nuestra solución. Blockchain y las criptomonedas son temas bastante controvertidos, y la IA agentiva, aunque menos polémica, es actualmente un tema muy popular.

Por ello, era muy importante para nosotros identificar una forma adecuada de comunicar nuestras intenciones y nuestra solución para asegurarnos de que se entendiera exactamente como queríamos.

Colaboración y trabajo en equipo

¿Cómo contribuyó el trabajo en equipo al éxito o avance del proyecto?

¡El trabajo en equipo fue súper importante! Todo empezó en París, cuando estábamos sentados en una mesa hablando sobre el futuro y generando ideas. Momentos así fueron los que dieron origen a lo que hoy es Signet, y creemos que la colaboración y la construcción de equipo son fundamentales para que este tipo de ideas cobren vida.

En términos de implementación, también tuvimos la suerte de ser un grupo de personas con perfiles distintos pero con una base similar en Computer Science. Esto nos permitió iterar rápidamente y desarrollar Signet con éxito.

Aprendizajes y conclusiones

¿Qué aprendizajes y habilidades clave (tanto técnicas como interpersonales) habéis adquirido o reforzado gracias a esta experiencia?

Colaboración: Ahora somos mejores colaborando y mejorando nuestras ideas que antes. Como mencionamos anteriormente, muchas de nuestras ideas y avances surgieron de conversaciones informales donde cada uno aportaba parte de sus conocimientos, y colaborar correctamente fue esencial.
Organización: Desarrollar un producto funcional en un periodo corto de tiempo no es sencillo. Tuvimos que delegar, priorizar y trabajar de forma eficiente, lo que mejoró enormemente nuestras habilidades organizativas.
Comunicación: También aprendimos a comunicar una idea que puede resultar controvertida o intimidante para ciertos públicos de una forma efectiva.
Blockchain/XRPL: Antes de este proyecto, teníamos conocimientos superficiales sobre Blockchain y criptomonedas, pero no entendíamos realmente cómo funcionaba XRP. Ahora somos capaces de desarrollar productos dentro de este ecosistema y probablemente también podríamos hacerlo en otras blockchains.

Una cita sobre vuestro recorrido profesional (algo que refleje vuestra experiencia o el principal aprendizaje del programa).

"Estamos llegando a un punto en el que los Agentes de IA van a tener un impacto sin precedentes: millones de dólares e incluso vidas humanas estarán en juego. Precisamente por eso, el momento de establecer guardrails es ahora". (Ricardo)

Desarrollo futuro

¿Tenéis planes de seguir desarrollando o mejorando el proyecto en el futuro?

Sí, tenemos intención de seguir trabajando en ello, aunque todavía no contamos con una hoja de ruta o un plan definido. Algunos de nosotros estamos más interesados en la parte de investigación, mientras que otros quieren explorar el lado más orientado al producto.

¿Qué consejo daríais a otros estudiantes?

¿Qué consejo daríais a otros estudiantes que quieran involucrarse en este tipo de iniciativas e inmersiones tecnológicas?

Diría que lo más importante actualmente es dar el salto y empezar. La IA está haciendo que tecnologías complejas sean mucho más accesibles para todo el mundo, así que es importante aprovechar esta oportunidad para trabajar en cosas que nos resulten interesantes, probarlas y pivotar si fallan.

Pero el consejo principal que daría es simplemente abrir una sesión de Claude, hacer brainstorming, leer y aprender sobre el problema que quieres resolver y empezar a construir algo.