Agent IA : situation en 2024 et perspectives pour 2025
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Agent IA : situation en 2024 et perspectives pour 2025
L'essor des agents d'intelligence artificielle dans la blockchain est le fruit de l'intégration croissante entre la technologie blockchain et l'intelligence artificielle.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : BitMart Research
I. Introduction contextuelle
Qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Un Agent IA est une entité intelligente capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d'exécuter des actions, principalement basée sur les grands modèles linguistiques (LLM). Doté d'autonomie et d'adaptabilité, il peut accomplir indépendamment des tâches complexes, faisant preuve d'une capacité élevée à collaborer de manière intelligente. Contrairement aux grands modèles traditionnels nécessitant des instructions explicites pour interagir, un Agent IA peut, après avoir reçu un objectif, décomposer lui-même la tâche, planifier les étapes d'action et invoquer des outils durant l'exécution afin d'accomplir ladite tâche. Son avantage principal réside dans sa capacité à penser et agir de façon autonome. Comparé aux assistants vocaux précoces comme Siri ou Microsoft Copilot, un Agent IA ressemble davantage à un « pilote principal » débutant, capable d'améliorer continuellement l'efficacité et la précision de l'accomplissement des tâches grâce à l'apprentissage autonome, au feedback et à l'optimisation à long terme.
Le fonctionnement d’un Agent IA peut se résumer en quatre capacités fondamentales : perception, analyse, décision et exécution. Tout d’abord, l’Agent perçoit l’environnement via des capteurs ou interfaces de données afin de recueillir des informations externes. Ensuite, il utilise des outils d’analyse tels que les grands modèles linguistiques pour extraire des caractéristiques et motifs significatifs. Sur cette base, l’Agent élabore un plan d’action rationnel, puis transforme ses décisions en actions concrètes pour atteindre les objectifs fixés. Au cours de ce processus, des modules de mémoire à court et long terme offrent des fonctions de stockage et de consultation d’informations, renforçant ainsi sa capacité à gérer des tâches complexes. De plus, selon les besoins, l’Agent IA appelle dynamiquement des outils externes (comme un calendrier, moteur de recherche ou API) pour surmonter les limites inhérentes aux grands modèles classiques, notamment leur dépendance à des données d’entraînement statiques et à des outils fixes, améliorant considérablement l’extensibilité des capacités du modèle.
Source de l'image : Lilian Weng, ancienne chercheuse principale en sécurité chez OpenAI, « LLM Powered Autonomous Agents »
Évolution des Agents IA dans le Web2
En 2025, l’industrie des Agents IA traverse une période clé d’accélération. D’un point de vue de la chaîne industrielle, l’amont est dominé par les fournisseurs d’infrastructure informatique et matérielle, les fournisseurs de données, ainsi que les développeurs d’algorithmes et de grands modèles, tels que les géants technologiques comme NVIDIA ; l’intermédiaire concentre ses efforts sur l’intégration et la mise en plateforme des Agents IA ; l’aval s’oriente vers les applications verticales sectorielles et le développement/diffusion d’agents intelligents généralistes, adoptant progressivement une tendance diversifiée. Sur le plan des applications, les marchés grand public (C) et entreprises (B) montrent tous deux un potentiel énorme : les applications C privilégient l’amélioration de l’expérience utilisateur avec des interactions plus fluides, tandis que les solutions B visent la transformation intelligente des entreprises, soutenant la prise de décision commerciale et l’exploitation opérationnelle par des économies de coûts et gains d’efficacité.
Les entreprises leaders ont déjà entamé une vive compétition autour du déploiement concret des Agents IA. Google a lancé Gemini 2.0 et introduit trois produits d’Agents IA : Project Astra (généraliste), Project Mariner (navigation web) et Jules (programmation). Sam Altman d’OpenAI affirme que 2025 sera l’année où les Agents IA deviendront mainstream, annonçant prochainement plusieurs innovations majeures incluant l’AGI, une version améliorée de GPT-4o et des fonctionnalités personnalisées. Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, prédit que les Agents IA pourraient devenir la prochaine industrie robotique, générant une valeur marchande de plusieurs milliers de milliards de dollars.
Concept des Agents IA dans la blockchain
L’émergence des Agents IA dans la blockchain résulte de la convergence croissante entre la technologie blockchain et l’intelligence artificielle. En tant qu’infrastructure décentralisée, la blockchain fournit aux Agents IA un système fiable d’enregistrement des données et de vérification transparente des actions. Parallèlement, les progrès de l’IA dotent ces agents de capacités complexes de jugement et d’exécution, leur permettant d’accomplir autonomément toute une série d’activités économiques, semblables à un économie virtuelle fonctionnant de manière autonome. Dans ce cadre, les Agents IA peuvent non seulement intégrer l’écosystème blockchain existant, mais aussi impulser l’innovation dans de nouveaux scénarios — par exemple, dans la DeFi, ils peuvent analyser automatiquement les marchés, concevoir des plans et les exécuter via des contrats intelligents, ou encore agir comme des « résidents » dans les mondes virtuels, créant et gérant des actifs numériques.
De plus, l’application des Agents IA dans la blockchain améliore directement l’expérience utilisateur et l’efficacité productive, particulièrement dans les opérations blockchain complexes. L’un des principaux obstacles à l’adoption généralisée de la blockchain reste sa complexité et son seuil d’entrée élevé. Grâce à leur mode d’interaction en langage naturel, les Agents IA peuvent exécuter des fonctions telles que la gestion de portefeuille, le filtrage des meilleures stratégies d’investissement en DeFi, les transactions inter-chaînes ou l’exécution automatique de plans selon les conditions du marché, simplement par des instructions simples. Cela réduit considérablement la courbe d’apprentissage pour les nouveaux utilisateurs tout en augmentant nettement l’efficacité et la commodité.
Le potentiel des Agents IA dans l’écosystème blockchain ne se limite pas à l’optimisation des opérations utilisateurs, mais s’étend à des cas d’usage bien plus larges. L’économie des créateurs, la surveillance du sentiment du marché, l’audit de contrats intelligents, les votes de gouvernance dans les organisations autonomes décentralisées (DAO), voire l’émission de cryptomonnaies MEME, peuvent tous être rendus plus efficaces et équitables grâce aux Agents IA. Leur comportement désémotionnel et leur exécution précise les rendent plus fiables que la plupart des humains dans des conditions prédéfinies. En retour, l’inaltérabilité de la blockchain offre à l’IA des sources de données fiables, palliant ainsi les risques liés à la qualité des données pouvant affecter les systèmes d’IA. Plus encore, en exploitant les données et la puissance de calcul disponibles sur la chaîne, les Agents IA pourraient bouleverser les modèles d’incitation existants, provoquant une transformation profonde de l’écosystème blockchain.
II. Applications des Agents IA dans la blockchain
1. Cadres des Agents IA
Les cadres (frameworks) d’Agents IA constituent des outils fondamentaux pour le développement, l’entraînement et le déploiement d’agents intelligents, offrant aux développeurs un support technique efficace. Ces cadres standardisent l’environnement de développement et proposent des composants universels, réduisant ainsi la complexité du développement et permettant aux développeurs de se concentrer sur l’innovation fonctionnelle. Actuellement, ces frameworks intègrent progressivement des protocoles DeFi, des projets NFT, explorant la collaboration interplateformes et l’interopérabilité. Par exemple, en combinant la DeFi pour optimiser les stratégies d’investissement ou en développant des outils intelligents pour les NFT, les cadres d’Agents IA construisent un écosystème plus ouvert et interconnecté, devenant ainsi un point central d’intérêt sur le marché. Projets représentatifs : Ai16z, ARC, Swarms, Zerebro, etc.
2. Launchpad pour Agents IA
Un Launchpad pour Agents IA est une plateforme destinée à l’émission d’agents intelligents et de leurs jetons associés, fonctionnant de manière similaire aux plateformes d’émission de Meme coins comme Pump.fun. Les utilisateurs peuvent y créer et déployer facilement des Agents IA, tout en les intégrant sans friction aux plateformes sociales comme Twitter, Telegram ou Discord, permettant des interactions automatisées. Ce modèle abaisse les barrières à l’émission et à la promotion, offrant une expérience de création simplifiée et élargissant les cas d’usage des Agents IA. Projets représentatifs : Virtuals, Clanker, etc.
3. Scénarios d’application des Agents IA
Les domaines d’application directe des Agents IA couvrent l’investissement, le divertissement, l’analyse de données, montrant un potentiel de croissance très élevé.
-
Gestion de fonds
Dans la gestion de fonds, l’Agent IA est passé d’un simple outil d’assistance à un cœur créateur de valeur, capable d’élaborer des stratégies d’investissement, d’ajuster les allocations d’actifs et de prévoir en temps réel les tendances du marché. Grâce à l’automatisation, ces agents augmentent l’efficacité des opérations comme l’arbitrage ou la couverture contre les risques, répondant ainsi aux besoins de professionnalisation et de scalabilité du marché cryptographique, injectant une nouvelle compétitivité dans la gestion des capitaux. Projets représentatifs : AIXBT, Ai16z, etc.
-
DeFAI : la fusion de l’IA et de la DeFi
La DeFAI intègre l’IA dans la DeFi, simplifiant les procédures et abaissant les seuils d’entrée. Les utilisateurs peuvent donner des instructions simples en langage naturel, telles que « effectuer une transaction inter-chaînes en un clic » ou « définir un plan d’investissement régulier », permettant une gestion d’actifs et des opérations de trading plus efficaces. Les principales applications de la DeFAI incluent l’optimisation des opérations inter-chaînes, les agents de trading autonomes et l’analyse intelligente d’informations. Cette approche est déjà mise en œuvre sur plusieurs plateformes telles que Griffain, Orbit et Neur. Projets représentatifs : GRIFFAIN, BUZZ, NEUR, etc.
-
Gestion automatisée des DAO
Les Agents IA sont utilisés dans les DAO pour optimiser les décisions de vote et automatiser la gouvernance. Par exemple, le DAO Ai16Z utilise des agents intelligents pour la collecte de fonds et la gestion d’investissements, illustrant le potentiel de l’IA dans l’autonomie décentralisée. Ces applications améliorent non seulement l’efficacité de la gouvernance, mais réduisent aussi fortement le temps et l’énergie requis des membres.
-
Jeux vidéo
Les Agents IA peuvent également être utilisés dans la conception de jeux. En simulant le comportement des joueurs, ils aident les développeurs à optimiser la conception, rendant les jeux plus attrayants et ludiques. De plus, les Agents IA peuvent servir d’outils d’assistance, aidant les joueurs à améliorer leurs performances. Par exemple, en analysant les habitudes de jeu, un Agent IA peut fournir des recommandations ciblées et des conseils personnalisés, permettant ainsi aux joueurs de progresser. Projet représentatif : HYPER, etc.
-
Trading quantitatif automatisé
Dans le domaine du trading quantitatif, l’Agent IA peut élaborer diverses stratégies selon les conditions du marché — par exemple, exécuter des opérations d’arbitrage en période de forte volatilité, ou appliquer des stratégies de suivi de tendance dans un marché directionnel. Avec le soutien croissant des bourses aux outils de trading automatisé, le potentiel d’application des Agents IA dans le trading futur est vaste.
4. Projets AI MEME
Les projets AI MEME sont des cryptomonnaies de type Meme nées du concept des Agents IA, dont le noyau repose généralement sur peu ou pas de technologie ou produit substantiel. S’appuyant sur la culture Meme, ces projets attirent l’attention par leur forte volatilité et caractère spéculatif. Bien que leur contenu technique soit limité, leur popularité médiatique et l’enthousiasme communautaire entraînent souvent une croissance explosive à court terme, devenant ainsi un phénomène particulier dans le marché crypto. Projets représentatifs : GOAT, ACT, etc.
III. Tendances futures
En 2025, le développement des Agents IA dans les domaines de la cryptographie et du Web3 devrait connaître un point d’explosion important. Le passage d’une utilisation isolée, axée sur des outils individuels, vers une construction écologique basée sur la collaboration entre multiples agents intelligents étend continuellement les frontières technologiques. Dans le secteur DeFi, les Agents IA maîtrisent déjà la gestion des fonds et l’exécution de contrats intelligents ; à l’avenir, ils pourraient devenir des entités intelligentes dotées d’autonomie économique, participant à des activités économiques plus complexes et réalisant une autonomie économique. Dans les DAO, les Agents IA pourraient optimiser l’efficacité de la gouvernance et les processus décisionnels, tandis que dans le trading quantitatif, ils pourraient exécuter des stratégies efficaces d’arbitrage et de gestion des risques grâce à l’analyse en temps réel des données. À mesure que les cadres et standards s’affineront, la collaboration entre Agents donnera naissance à de nouveaux scénarios d’usage, tels que des réseaux sociaux d’agents, des passerelles de règlement économique ou des DAO de gouvernance, propulsant l’écosystème crypto vers une nouvelle ère d’intelligence et d’efficacité. Parallèlement, le développement des Agents IA dans le Web3 fait face à des défis comme à des opportunités. La confidentialité et la sécurité deviennent des enjeux critiques, surtout à mesure que l’IA dépend de plus en plus des données personnelles. Le Web3 offre un avantage unique grâce à la blockchain pour garantir la confidentialité et la sécurité des données, permettant ainsi aux Agents IA de s’imposer dans des secteurs à haute sensibilité comme la santé ou la finance. En outre, le coût de la puissance de calcul et des données constitue un goulot d’étranglement pour la collaboration multi-agents, mais via la blockchain et l’économie des jetons, il devient possible d’intégrer efficacement les ressources inutilisées de calcul et de données, abaissant ainsi les seuils de développement et d’exploitation. À l’horizon, les Agents IA pourraient devenir une nouvelle infrastructure du Web3, s’intégrant profondément aux autres éléments clés pour créer de nouveaux modèles d’application, passant du rôle d’outil à celui de pilier indispensable de l’écosystème, insufflant davantage d’innovation et de valeur au secteur cryptographique.
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
@BitMart_zh
