De l'assistant conversationnel à l'exécution intelligente : comment les agents d'intelligence artificielle peuvent-ils franchir la prochaine étape ?
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De l'assistant conversationnel à l'exécution intelligente : comment les agents d'intelligence artificielle peuvent-ils franchir la prochaine étape ?
Bittensor connaît une nouvelle vague de croissance de la demande, tandis que Virtuals et ElizaOS méritent également attention.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : 0xJeff
Traduction : Asher
Alors que l'incertitude économique mondiale s'intensifie et que le sentiment du marché reste morose, Web3 AI demeure l'un des secteurs à croissance la plus réflexive.
La progression rapide de l'innovation en IA (comme les initiatives d'OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Nvidia, Alibaba et d'autres géants technologiques) maintient un niveau d'attention extrêmement élevé.
Actuellement, après avoir atteint un creux de 4 milliards de dollars en mars, la capitalisation boursière totale du secteur IA a récemment rebondi à 6 milliards de dollars. Malgré un environnement de marché globalement tendu, certaines équipes continuent d'explorer activement des cas d'utilisation pour les agents IA adaptés à l'écosystème cryptographique. Depuis les assistants conversationnels généralisés jusqu'aux solutions ciblant des problèmes concrets, de nouvelles tendances se dessinent :
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Analyse sportive et pari automatisé : l'agent IA analyse en temps réel les données des événements sportifs et prend seul des décisions de mise ;
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Aide et exécution des transactions : des agents IA intelligents peuvent analyser les tendances du marché et exécuter des opérations complexes ;
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Optimisation des rendements en DeFi : les systèmes d'agents ajustent en temps réel les stratégies d'emprunt/prêt de stablecoins afin d'optimiser le rendement.
La transformation de DeFAI : d'une couche abstraite vers une « couche de découverte Alpha »
Au début de cette année, la tendance populaire autour de DeFAI consistait à construire des interfaces de type ChatGPT comme couche d'interaction entre l'utilisateur et les protocoles DeFi. Toutefois, la pratique a montré qu'une simple interface conversationnelle n'améliore pas nécessairement l'expérience utilisateur. Le problème principal réside dans le fait que la plupart des équipes investissent trop peu au niveau de la « couche de raisonnement » (compréhension de l'intention utilisateur) et de la « couche d'exécution » (optimisation du chemin d'exécution), ce qui fait que les agents IA dépendent encore du jugement supplémentaire de l'utilisateur lorsqu'ils fournissent des recommandations stratégiques. Par exemple, plutôt que d'utiliser un agent IA pour choisir le meilleur chemin de transaction, il est souvent préférable d'utiliser directement des outils matures comme Defillama Aggregator, Across ou Pendle.
C'est pourquoi de nombreux projets se tournent désormais vers la « couche de découverte Alpha », visant à aider les utilisateurs à identifier les informations les plus précieuses sur le marché. Dans un environnement où l'information est rare, trouver les meilleurs points de « minage de valeur » devient essentiel. Par exemple :
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Analyse des données on-chain : suivre les portefeuilles intelligents et les flux de fonds pour obtenir des signaux précurseurs ;
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Exploration d'informations sur les plateformes sociales : analyser les sujets populaires sur X, Telegram et Discord pour détecter les tendances émergentes ;
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Gestion avancée des risques : comme GigabrainGG, offrant des signaux de trading de niveau institutionnel.
Pour l'instant, aucun agent IA n'a prouvé sa capacité à fournir de manière stable un alpha excédentaire, mais certains résultats préliminaires commencent déjà à montrer leur valeur.
Agents IA multimodaux / multi-canaux
Le modèle traditionnel d'interaction de type ChatGPT ne convient pas à tous les scénarios. Les agents IA Web3 explorent donc de nouvelles formes d'interaction pour s'intégrer plus naturellement aux flux de travail quotidiens des utilisateurs.
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Interaction directe sur la plateforme X : la communauté crypto étant principalement active sur X, des agents comme Clanker et Bankr offrent désormais leurs services directement via X, simplifiant ainsi le parcours utilisateur ;
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Commandes vocales sur Discord : AgentTank permet aux utilisateurs de contrôler oralement l'IA directement dans Discord pour exécuter des tâches on-chain, favorisant une collaboration plus efficace ;
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Navigation et exécution Web3 : comme de nombreux sites cryptos ne proposent pas d'API, les agents informatiques (Computer Use Agent) peuvent imiter les actions humaines, naviguer automatiquement entre différents sites, extraire des données et effectuer des transactions.
Ces agents IA multimodaux/multi-canaux redéfinissent progressivement l'expérience utilisateur en Web3, intégrant véritablement l'IA au processus de trading et de recherche.
Virtuals : la plateforme centrale de l'écosystème des agents IA
La plateforme de tokenisation d'agents IA de Virtuals fonctionne depuis six mois. Bien que la capitalisation globale de l'écosystème ait baissé sous l'effet de la volatilité du marché, le nombre d'agents est passé de 50 à 716, faisant toujours de Virtuals un leader incontesté dans le domaine des agents IA. Actuellement, les cas d'utilisation les plus actifs sur Virtuals incluent :
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GambleFAI : par exemple Billy Bets, qui excelle sur le marché des paris IA, s'est classé dans les huit premiers du concours de prévision ProphetX avec un ROI atteignant 30 % ;
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Analyse sportive : HeyTracyAI fournit par exemple des analyses et commentaires pilotés par l'IA pour les matchs NBA ;
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Robots et IA incarnée : SAM impulse le développement de l'Embodied AI, visant à construire un écosystème de calcul IA décentralisé similaire à Bittensor ;
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Découverte d'alpha : des agents comme aixbt et Acolyt se concentrent sur l'analyse des données on-chain et la fourniture de signaux de trading.
Virtuals développe également le Agent Commerce Protocol (ACP), destiné à permettre aux agents IA de collaborer afin de créer des systèmes économiques plus efficaces. Les deux premières applications probables seront probablement des fonds spéculatifs pilotés par des agents et un centre média géré par des agents.
Bittensor en tant qu'infrastructure IA
Bittensor, dont le jeton est Tao, connaît une nouvelle vague de demande croissante. Auparavant, de nombreux utilisateurs utilisaient TAO uniquement pour le staking sur le Root Network. Désormais, un nombre croissant d'utilisateurs souhaitent allouer leur TAO à des jetons spécifiques de sous-réseaux (Subnet) afin de soutenir des applications IA concrètes.
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Modèle dTAO lancé en février : la distribution de l'inflation TAO est désormais déterminée par le marché, et non par le poids des validateurs. Cela signifie que les sous-réseaux reconnus comme ayant une haute valeur par le marché recevront davantage d'incitations en TAO ;
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Expansion des usages réels : des sous-réseaux comme SN6, 41 et 44 soutiennent désormais des agents IA grand public comme Billy Bets et DKING, élargissant ainsi les cas d'utilisation pratiques de Bittensor.
Version V2 d'ElizaOS et nouvelle plateforme Launchpad Autofun
ElizaOS reste l'un des frameworks de développement d'agents IA les plus populaires. Sa version V2 sortira prochainement, tandis que la nouvelle plateforme Launchpad Autofun sera lancée dans deux semaines, avec déjà 15 projets prêts à rejoindre l'écosystème.
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État actuel d'ElizaOS : dispose déjà de 15,3k stars GitHub et 5k forks, étendant continuellement son influence sur le marché ;
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Problème de gestion des fonds des agents IA : Sentient a récemment publié une étude mettant en lumière des vulnérabilités de sécurité dans la gestion des fonds chez des agents IA comme ceux basés sur ElizaOS, soulignant ainsi le besoin urgent de mesures de sécurité renforcées dans ce domaine.
Malgré ces défis, la croissance de l'écosystème ElizaOS reste rapide, et sa solution de cloud GPU décentralisée, Comput3 AI, sera lancée en exclusivité sur la plateforme Autofun.
Conclusion
Les agents IA restent l'un des secteurs les plus prometteurs de Web3. Ils combinent l'innovation en IA et en cryptographie, et pourraient bien redéfinir entièrement la productivité et les modes de travail de toute l'industrie. Des assistants de trading aux systèmes de capture d'informations inter-chaînes, de l'optimisation des rendements à l'exécution automatisée, l'IA apporte à Web3 un nouveau paradigme.
Tout cela ressemble à la vague internet des années 1990, mais à une échelle plus grande et aux conséquences bien plus profondes. Pour les premiers participants, le moment d'entrer en scène n'a jamais été aussi propice.
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