La chute continue des jetons des agents IA, est-ce la faute à l'engouement excessif pour MCP ?
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
La chute continue des jetons des agents IA, est-ce la faute à l'engouement excessif pour MCP ?
Le point clé à maîtriser pour un véritable agent web3 AI réside dans la manière d'aligner au mieux le « flux de travail complexe » de l'agent IA et le « flux de vérification de confiance » de la blockchain.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Haotian
Certains amis suggèrent que le déclin continu de projets web3 tels que #ai16z ou arc, dans le domaine des Agents IA, serait causé par la récente explosion du protocole MCP ? À première vue, je suis un peu perplexe : WTF, quel rapport ? Mais après y avoir réfléchi, il existe bel et bien une certaine logique : la logique d'évaluation des anciens agents web3 a changé, leurs récits et leurs feuilles de route produits doivent désormais être ajustés ! Voici mon point de vue :
1) MCP (Model Context Protocol) est un protocole open source visant à permettre aux différents modèles LLM/Agents d'IA de se connecter sans friction à diverses sources de données et outils. Il agit comme une interface universelle « USB », remplaçant les précédentes méthodes d'intégration spécifiques bout-en-bout.
En termes simples, auparavant, chaque application IA vivait dans son propre silo de données. Pour permettre aux Agents/LLMs d'interagir, il fallait développer individuellement des API spécifiques, ce qui rendait le processus complexe, souvent limité en fonctionnalités bidirectionnelles, avec des accès restreints aux modèles et des permissions figées.
L'apparition de MCP fournit un cadre unifié permettant aux applications IA de sortir de ces silos, d'accéder dynamiquement à des données et outils externes, réduisant considérablement la complexité du développement et améliorant l'efficacité d'intégration — particulièrement utile pour l'exécution automatisée de tâches, les requêtes de données en temps réel ou encore la collaboration interplateformes.
À ce stade, beaucoup pensent aussitôt : si Manus, connu pour ses innovations en matière de collaboration multi-agents, intégrait ce framework open source MCP facilitant justement la coopération entre agents, ne deviendrait-il pas imbattable ?
Exactement. C’est précisément la combinaison Manus + MCP qui frappe durement les agents web3 aujourd’hui.
2) Pourtant, chose étrange : aussi bien Manus que MCP sont des cadres et protocoles conçus pour les LLM/Agents du web2. Ils résolvent des problèmes d’interaction et de collaboration entre serveurs centralisés, dont les contrôles d’accès reposent sur l’ouverture volontaire de chaque nœud serveur. Autrement dit, ce ne sont que des outils open source, rien de plus.
En théorie, cela va à l’encontre même de l’esprit fondamental des agents web3 — serveurs distribués, collaboration distribuée, incitations distribuées. Comment une artillerie centralisée pourrait-elle détruire un bunker décentralisé ?
La raison réside dans le fait que les premiers agents web3 étaient trop « web2 ». Beaucoup d’équipes venaient du web2 et manquaient de compréhension profonde des besoins natifs du web3. Par exemple, ElizaOS était initialement un framework permettant un déploiement rapide d’applications Agent IA — intégrant simplement des API Twitter, Discord, OpenAI, Claude, DeepSeek, ajoutant quelques structures génériques de mémoire et de personnage, afin d’aider les développeurs à lancer rapidement leurs agents.
Mais franchement, quelle différence y a-t-il entre ce type de framework et les outils open source du web2 ? Quel avantage différenciateur apporte-t-il ?
Eh bien… Serait-ce seulement le modèle Tokenomics ? Utiliser un cadre entièrement reproductible en web2, juste pour lancer une monnaie ? Effrayant… Suivant ce raisonnement, on comprend mieux pourquoi Manus + MCP peut impacter les agents web3.
Puisque ces frameworks et services web3 ne font qu’offrir un développement rapide similaire au web2, sans avantage technologique ni innovation suffisante face aux progrès fulgurants du web2, le marché et les capitaux ont procédé à une réévaluation drastique de ces agents web3.
3) À ce stade, la racine du problème est claire. Alors, comment sortir de cette impasse ? Une seule voie : se concentrer sur des solutions véritablement natives du web3, car c’est l’architecture de fonctionnement distribué et ses mécanismes d’incitation qui constituent l’avantage différenciateur absolu du web3.
Prenons l’exemple des plateformes de services basées sur du calcul, données ou algorithmes distribués. À court terme, regrouper des ressources inutilisées semble insuffisant pour soutenir l’innovation ingénierie. Tandis que les géants du web2 accumulent massivement des puissances de calcul centralisées dans une course folle à la performance, un modèle fondé sur « ressources inutilisées, faible coût » paraît naturellement ridicule aux yeux des développeurs web2 et des fonds VC.
Mais lorsque le web2 aura dépassé la phase de compétition purement axée sur la performance, il devra nécessairement explorer l’élargissement vers des cas d’usage verticaux, l’optimisation de modèles spécialisés, etc. C’est alors que les avantages des services web3 apparaîtront pleinement.
En réalité, une fois les IA web2 solidement installées via le monopole des ressources, elles ne pourront plus revenir en arrière avec une stratégie de type « encercler la ville depuis la campagne », conquérir progressivement chaque niche. Ce sera alors le moment où les développeurs web2 excédentaires s’allieront aux ressources web3 pour frapper ensemble.
En effet, au-delà du simple combo web2 (déploiement rapide + communication multi-agents + narration Tokenomics), plusieurs directions innovantes natives du web3 méritent d’être explorées :
Par exemple, concevoir un cadre de collaboration basé sur un consensus distribué, tenant compte du fait que les grands modèles LLM effectuent leurs calculs hors chaîne, tandis que leurs états sont stockés en chaîne — ce qui exige de nombreux composants adaptés.
1. Un système d’authentification DID décentralisé, permettant aux agents d’avoir une identité vérifiable en chaîne. Comme les adresses uniques générées par les machines virtuelles pour les contrats intelligents, cela sert principalement à suivre et enregistrer continuellement leur état futur.
2. Un système Oracle décentralisé chargé d’obtenir et de vérifier des données hors chaîne. Contrairement aux oracles traditionnels, cet oracle adapté aux agents IA devra probablement intégrer une architecture combinée comprenant plusieurs couches : collecte de données, consensus décisionnel, retour d’exécution — afin que les données nécessaires aux agents en chaîne, ainsi que leurs calculs et décisions hors chaîne, soient transmis en temps réel.
3. Un système de stockage décentralisé (DA), car l’état de la base de connaissances d’un agent IA est incertain, et le processus d’inférence temporaire. Il faut donc un système capable d’enregistrer et stocker dans un réseau distribué les bases d’état critiques et les chemins de raisonnement du LLM, tout en offrant un mécanisme de preuve de données à coût maîtrisé, garantissant la disponibilité des données lors de la validation sur la blockchain.
4. Une couche de calcul privé basée sur la preuve à divulgation nulle (ZKP), pouvant s’intégrer à d’autres solutions comme TEE ou FHE, afin d’assurer un calcul privé en temps réel et la vérification des preuves de données. Cela permettrait aux agents d’accéder à des sources verticales plus larges (santé, finance), favorisant l’émergence de services spécialisés hautement personnalisés.
5. Un protocole d’interopérabilité inter-chaînes, similaire dans sa structure au cadre défini par le protocole MCP, mais devant inclure des mécanismes de relais et de planification adaptés au fonctionnement, transfert et vérification des agents — capables notamment de gérer le transfert d’actifs et la synchronisation d’états entre différentes blockchains, y compris des états complexes comme le contexte, les prompts, les bases de connaissances ou la mémoire des agents.
……
À mes yeux, le vrai défi des agents web3 réside dans la manière d’aligner au mieux le « flux de travail complexe » des agents IA avec le « flux de vérification de confiance » de la blockchain. Que ces nouvelles solutions émergent de la mise à niveau de projets existants ou soient créées par de nouveaux acteurs dans l’écosystème des agents IA, tout reste possible.
C’est là que devrait se concentrer l’effort de construction des vrais agents web3 — c’est cette direction qui correspond au socle fondamental d’un écosystème innovant aligné sur la grande narration macroéconomique de l’union IA + Crypto. Sans innovation réelle ni barrières différenciatrices, chaque petit mouvement dans le secteur web2 pourra renverser le monde web3 de l’IA.
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
Haotian | CryptoInsight
