Associé investisseur chez Variant Fund : les agents d'intelligence artificielle sont déjà devenus des « citoyens de première classe » dans l'économie blockchain
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Associé investisseur chez Variant Fund : les agents d'intelligence artificielle sont déjà devenus des « citoyens de première classe » dans l'économie blockchain
Qu'ils soient à but lucratif ou destinés aux utilisateurs ordinaires, les robots deviennent progressivement les utilisateurs prioritaires sur la blockchain.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Mason Nystrom
Traduction : TechFlow
Les robots deviennent progressivement des acteurs centraux de l'économie cryptographique.
Les signes de cette tendance sont partout. Par exemple, les « searchers » déployent des bots (comme Jaredfromsubway.eth) pour exploiter la recherche de commodité des utilisateurs humains, en réalisant des transactions anticipées (front-running) sur leurs échanges via des DEX (bourses décentralisées). Des outils comme Banana Gun et Maestro permettent aux utilisateurs d'effectuer facilement des opérations automatisées via Telegram, occupant régulièrement les premières places du classement des applications consommatrices de « gas » sur Ethereum. De plus, dans des applications sociales émergentes telles que FriendTech, après une adoption initiale par des utilisateurs humains, les bots interviennent rapidement (très tôt) et peuvent involontairement accélérer les cycles spéculatifs du marché.
En résumé, qu'ils soient orientés vers le profit (comme les bots MEV, où MEV signifie « Maximum Extractable Value ») ou destinés aux utilisateurs grand public (comme les kits de bots Telegram), les robots deviennent progressivement les utilisateurs prioritaires des blockchains.
Bien que les fonctionnalités des robots dans l'univers crypto restent encore relativement simples aujourd'hui, avec le développement des grands modèles linguistiques (LLMs), les agents robotiques hors crypto ont déjà évolué vers des agents d'intelligence artificielle (IA) puissants capables d'exécuter indépendamment des tâches complexes et de prendre des décisions avisées.
Construire ces agents IA dans un environnement nativement crypto présente plusieurs avantages clés :
-
Paiements intégrés : Les agents IA peuvent exister en dehors de l'écosystème crypto, mais s'ils doivent accomplir des opérations complexes, ils ont besoin d'accéder à des fonds. Comparé aux méthodes traditionnelles (comptes bancaires ou processeurs de paiement comme Stripe), les systèmes de paiement crypto offrent une efficacité supérieure pour financer ces agents, tout en évitant les inefficacités courantes du monde hors chaîne (off-chain).
-
Propriété de portefeuille : Grâce à une connexion de portefeuille, un agent IA peut posséder des actifs numériques (comme des NFT ou des rendements), bénéficiant ainsi des droits de propriété numérique inhérents aux actifs crypto. Cela est particulièrement important pour les échanges d'actifs entre agents.
-
Opérations vérifiables et déterministes : La vérifiabilité des actions est cruciale lorsque les agents IA accomplissent des tâches. Les transactions sur chaîne sont intrinsèquement déterministes — elles sont soit complètes, soit non effectuées — ce qui permet aux agents IA d’accomplir leurs missions sur chaîne avec une grande précision, contrairement aux tâches hors chaîne qui peinent à atteindre un niveau similaire de certitude.
Bien sûr, les agents IA sur chaîne rencontrent également certaines limitations.
Une limitation majeure est que les agents IA doivent exécuter leur logique hors chaîne pour améliorer les performances. Cela signifie que la logique et les calculs des agents sont hébergés hors chaîne, même si les décisions finales sont exécutées sur chaîne, garantissant ainsi la vérifiabilité des opérations. En outre, les agents IA peuvent utiliser des fournisseurs de zkML (machine learning à preuve de connaissance nulle), comme Modulus, afin de valider l’authenticité de leurs données d’entrée hors chaîne.
Une autre limite essentielle réside dans le fait que les capacités d’un agent IA dépendent directement de la richesse de ses outils disponibles. Par exemple, si vous souhaitez qu’un agent résume une actualité en temps réel, il doit disposer d’un outil de web scraping pour parcourir Internet. S’il doit sauvegarder le résultat sous forme de PDF, il lui faut un système de fichiers. Si vous désirez qu’il imite les décisions de trading d’un influenceur favori sur Crypto Twitter, il lui faut un accès à un portefeuille et une fonction de signature de clés.
En termes de passage du déterminisme à l’indéterminisme, la plupart des agents IA crypto actuels accomplissent des tâches déterministes. Cela signifie que les humains ont déjà défini au préalable les paramètres et les modalités d’exécution de la tâche (par exemple, le processus précis d’échange de jetons).
Les agents IA crypto ont évolué à partir des premiers bots gardiens (« keeper bots »), toujours largement utilisés aujourd’hui dans les protocoles DeFi et les services d’oracle. Aujourd’hui, ces agents sont devenus bien plus sophistiqués. Ils peuvent non seulement créer de manière autonome grâce aux grands modèles linguistiques (LLMs), comme Botto, un artiste autonome, mais aussi s’auto-financer via des services comme le « Trading Cloud » de Syndicate (en fournissant leurs propres services financiers). De plus, des marchés spécialisés émergent, comme Autonolas, l’un des premiers marchés dédiés aux services d’agents IA.
Actuellement, de nombreuses applications innovantes illustrent le potentiel des agents IA :
-
Assistant IA dans les portefeuilles intelligents : Dawn propose via son agent DawnAI un assistant polyvalent capable d’aider les utilisateurs à envoyer des transactions, à finaliser des opérations sur chaîne, ou encore à fournir des informations en temps réel (comme l’analyse des tendances des NFT populaires).
-
Personnages IA dans les jeux crypto : Le nouveau jeu Colony de Parallel Alpha cherche à créer des personnages IA dotés de portefeuilles capables d’effectuer des transactions sur chaîne, augmentant ainsi l’interactivité du jeu.
-
Évolution fonctionnelle des agents IA : Les capacités d’un agent IA dépendent des outils dont il dispose. Actuellement, les interactions avec la blockchain en sont encore à un stade préliminaire. Les agents IA crypto doivent intégrer des fonctions de portefeuille, une gestion des fonds, un contrôle des permissions, une intégration de modèles d’IA, ainsi que la capacité d’interagir avec d’autres agents. Gnosis a montré des exemples précurseurs d’une telle infrastructure, comme ses « mécanismes IA » (AI mechs), qui encapsulent des scripts IA dans des contrats intelligents, permettant à n’importe qui (y compris d’autres robots) d’appeler ces contrats pour exécuter des tâches (par exemple, parier sur un marché prédictif), tout en rémunérant l’agent pour son action.
-
Traders IA avancés : Les super-applications DeFi offrent aux traders et spéculateurs des moyens plus efficaces d’opérer : investissement programmé (DCA) automatique lorsque certaines conditions sont remplies ; exécution automatique des transactions lorsque les frais de gas descendent sous un seuil donné ; surveillance des nouveaux contrats de Meme Token ; ou encore sélection intelligente du meilleur routage d’ordre, sans que l’utilisateur ait besoin de chercher manuellement les points d’accès.
-
Applications verticales des agents IA : Bien que des grands modèles comme ChatGPT conviennent à certains cas d’usage général, les agents IA doivent être affinés spécifiquement pour répondre aux besoins sectoriels variés. Des plateformes comme Bittensor utilisent des incitations économiques pour encourager les développeurs à entraîner des modèles spécialisés (par exemple, pour la génération d’images ou la modélisation prédictive), ciblant des secteurs tels que la crypto, la biotechnologie ou la recherche académique. Bien que Bittensor en soit encore à ses débuts, des développeurs commencent déjà à l’utiliser pour construire des applications et agents basés sur des grands modèles linguistiques open source.
-
NPC IA dans les applications grand public : Les personnages non-joueurs (NPC) sont courants dans les MMORPG, mais rares dans les applications grand public. Toutefois, en raison de la nature financière des applications crypto grand public, les agents IA peuvent devenir des participants idéaux pour des mécaniques de jeu innovantes. Par exemple, Ritual, une entreprise d’infrastructure IA ouverte, a récemment lancé Frenrug, un agent basé sur un grand modèle linguistique fonctionnant sur la plateforme Friend.tech. Il peut automatiquement exécuter des transactions (acheter ou vendre des clés) en fonction du contenu des messages des utilisateurs. Les utilisateurs de Friend.tech peuvent tenter de convaincre cet agent d’acheter leur propre clé, de vendre celle d’autrui, ou même de trouver des façons créatives d’utiliser les fonds de Frenrug.
A mesure que de plus en plus d'applications et protocoles intègrent des agents IA, les humains les utiliseront comme passerelles vers l'économie cryptographique. Bien que les agents IA d'aujourd'hui ressemblent encore à des « jouets », ils transformeront bientôt l'expérience quotidienne des utilisateurs, deviendront des parties prenantes essentielles des protocoles blockchain, et pourraient même former entre eux un écosystème économique complet.
Les agents IA en sont encore à leurs balbutiements, mais en tant qu’acteurs centraux de l’économie sur chaîne, ils ne font que commencer à révéler leur potentiel.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
@masonnystrom
