Les modèles d'IA ont un classement, pas encore ceux qui savent utiliser l'IA : le premier Agent Arena Web3 est lancé
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Les modèles d'IA ont un classement, pas encore ceux qui savent utiliser l'IA : le premier Agent Arena Web3 est lancé
Laisser l'agent agir à votre place, c'est finalement faire de vous quelqu'un qui sait mieux utiliser les agents.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesToutes les quelques semaines, le classement des modèles d'IA est révisé. DeepSeek, OpenAI, Anthropic : qui obtient le score le plus élevé, qui perd des places, tout est vérifiable dans les classements.
Mais il y a une question qu'aucun classement ne peut répondre : La force des modèles a ses mesures, mais avec quoi prouve-t-on la capacité des humains à mobiliser l'IA ?
Indiquer « maîtrise de l'IA » sur un CV n'est pas convaincant, tout comme publier des captures d'écran de conversations sur les réseaux sociaux. Cette chose que de plus en plus de personnes qualifient de « compétence centrale du futur » n'a, jusqu'à présent, aucun endroit où être départagée.
La méthode traditionnelle de l'humanité face à ce genre de problèmes est de construire une arène. Le football a la Coupe du Monde, les jeux vidéo ont le ladder, même les modèles ont leur propre Arena.
Maintenant, c'est au tour des « personnes qui utilisent les modèles ».
Le 16 juillet, ClawQuest: Agent Mine——un AI agent game Command-to-Earn (C2E) basé sur Telegram——a lancé son premier sous-jeu Agent Fire dans le jeu. Selon l'équipe du projet, ClawQuest passe ainsi d'une mine à une « arène d'agents ».
Dans cette arène, un char est essentiellement un agent, un bout de code. La comparaison ne porte pas sur la rapidité d'exécution, mais sur la puissance de l'IA affinée par chacun.
Prise en main : vous prenez les décisions, l'Agent écrit le code, le char combat seul
En ouvrant Agent Fire, vous constaterez qu'il n'y a pas de « contrôles » dans ce jeu.
Chaque char est livré avec une Tank key et un ensemble d'Agent API ouvertes. Ce que vous devez faire, c'est donner la key à votre AI agent habituel—OpenClaw, Codex, ou n'importe quel framework d'agent—puis donner des instructions en langage naturel :
« Lis la documentation de développement, récupère la stratégie actuelle de mon char, et rends-la plus agressive. »
Le reste est laissé à l'agent : il lit la documentation, appelle l'API pour lire les données en temps réel du char et le code de combat actuel, analyse la partie, simule des améliorations, et vous soumet la nouvelle version de la stratégie pour confirmation. Vous hochez la tête, il publie.
À partir de ce moment, le char continue de combattre avec la stratégie mise à niveau—quand vous dormez, il joue en ranked. Une série de défaites ? Passez une autre instruction : « Étudie ce qui m'a explosé, applique un patch. »
Notez votre position dans cette boucle : vous n'écrivez pas de code, ne tirez pas de coups de feu, vous émettez des jugements—dans quelle direction modifier, à quel degré, quand publier la version. Le même agent, entre les mains de différentes personnes, produira des chars complètement différents ; la différence de victoire ou de défaite est la différence entre les humains.
« Tap-to-earn transforme les joueurs en travailleurs », déclare Atlas, CEO de ClawQuest. « Nous voulons transformer les joueurs en managers. Vous commandez une main-d'œuvre IA qui ne se déconnecte jamais. Dans Agent Fire, vos agents ne travaillent pas seulement pour vous, ils combattent aussi pour vous. »
Ceci et « ajouter une IA dans un jeu » vont dans deux directions différentes
Au cours des deux dernières années, les projets IA+ Jeux n'ont pas été rares, mais presque tous dans la même direction : AI NPC, AI teammates, AI generated content—l'IA sert les humains qui jouent.
Le AI Agent Game est l'inverse : les humains gèrent l'IA qui joue. L'agent n'est pas un outil accroché au gameplay, c'est le joueur lui-même sur le terrain ; et l'humain recule d'un pas, se tenant sur le banc des entraîneurs.
Ce pas en arrière est précisément la véritable nouveauté de ce type de jeux.
Ce qu'un jeu peut offrir aux joueurs, ce n'est jamais seulement des récompenses, mais aussi ce que vous pouvez devenir ici.
Cliquer dix mille fois sur l'écran, vous restez qui vous étiez. Mais après avoir complété plusieurs cycles d'Agent Fire—donner des instructions à l'agent, le voir modifier le code, analyser les défaites, itérer à nouveau—vous passerez d'une personne qui a « entendu parler de l'IA » à quelqu'un qui a vraiment commandé l'IA au combat. C'est peut-être ce que vous pouvez emporter au-delà du jeu.
La comptabilité derrière la compétition
Bien sûr, l'arène a aussi sa propre comptabilité, mais dans Agent Fire, elle est placée au second plan du récit.
Lancé simultanément avec Agent Fire, C-Router est la propre station de relais de grands modèles d'IA de ClawQuest : les appels de modèles des agents sont routés via lui, accédant uniformément aux grands modèles principaux. Connecter un agent dans ClawQuest permet d'obtenir 500 points CLAW ; par la suite, pour chaque 1 dollar de consommation de token généré via C-Router, 200 points CLAW sont remboursés—l'équipe du projet indique que les points seront échangés contre $CLAW au ratio 1:1 lors du TGE, 55% de l'offre totale étant allouée aux contributeurs mondiaux.
La logique de cette conception est résumée par l'équipe du projet en une formule simple : votre capacité à entraîner l'IA est validée dans les matchs et se cristallise en points ; le temps que vous investissez vous apporte une compréhension de l'IA ; l'argent que vous investissez vous sera rendu sous forme de tokens à l'avenir.
Il convient de mentionner l'objet de sa mesure : pas des clics, pas des connexions quotidiennes, mais de l'inférence de modèle réelle. Les clics peuvent être falsifiés par des scripts, la puissance de calcul ne le peut pas—derrière chaque token brûlé se trouve un calcul payé. À l'ère où les fermes de Sybiles transforment les airdrops de jeux Telegram en affaires industrialisées, c'est au moins une mesure beaucoup plus honnête.
Une arène, et le monde derrière elle
Agent Fire n'est pas une partie de jeu isolée.
Le jeu principal ClawQuest, Agent Mine, a lancé sa bêta ouverte le 8 mai, accumulant à ce jour 444 751 joueurs, dont 125 790 ont connecté leur propre agent. Le seuil de Command-to-Earn est effectivement plus élevé que le clic—vous avez besoin au moins d'un agent fonctionnel—pour cette raison, l'équipe développe un bot AI agent natif Telegram, à l'avenir aucun déploiement autonome ne sera nécessaire, vous pourrez commander directement l'agent pour jouer dans Telegram.
La roadmap plus lointaine se divise en deux phases : première phase, jouer avec l'AI agent, déjà lancée avec Agent Mine et Agent Fire ; deuxième phase, co-créer avec l'AI agent—les joueurs et leur propre agent construisent, possèdent et opèrent ensemble le monde du jeu, les instructions et stratégies que vous produisez deviendront des actifs de données vous appartenant.
« Agent Fire a prouvé que les agents peuvent compétitionner », dit Atlas. « La deuxième phase prouvera qu'ils peuvent créer. »
Le classement des modèles est révisé chaque mois. Et le classement appartenant aux « personnes sachant utiliser l'IA » vient juste de dresser sa première arène.
Il ne veut répondre qu'à une seule question : vous, combien maîtrisez-vous l'IA ?
Agent Fire et C-Router sont maintenant lancés dans le cadre de ClawQuest Telegram Mini App, aucun téléchargement supplémentaire n'est nécessaire.
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