Auteur : Azi.eth.sol | zo.me | *acc
Compile : 深潮TechFlow
L'intelligence artificielle et la technologie blockchain sont deux puissantes forces qui transforment le monde. L'IA a amélioré l'intelligence humaine par l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, tandis que la blockchain a apporté la rareté numérique vérifiable et de nouvelles manières de collaboration sans confiance. Avec la fusion de ces deux technologies, elles jettent les bases d'une nouvelle génération d'Internet — une ère où les agents autonomes interagissent avec des systèmes décentralisés. Ce 'réseau d'agents' introduit une nouvelle classe de résidents numériques : des agents AI capables de naviguer, négocier et commercer de manière autonome. Cette transformation redistribue le pouvoir dans le monde numérique, permettant aux individus de reprendre le contrôle de leurs données, tout en favorisant une collaboration sans précédent entre l'humanité et l'intelligence artificielle.
Évolution du réseau
Pour comprendre la direction future, nous devons revenir sur l'évolution du réseau et ses principales étapes, chacune ayant ses propres capacités et modèles d'architecture uniques :
Les deux premières générations de réseaux se concentraient principalement sur la diffusion d'informations, tandis que les deux dernières générations mettent l'accent sur l'enrichissement de l'information. Le Web 3.0 a réalisé la propriété des données par le biais de Token, tandis que le Web 4.0 confère l'intelligence par les grands modèles de langage (LLMs).
Des LLMs aux agents : une évolution naturelle
Les grands modèles de langage ont réalisé des percées dans l'intelligence des machines, en tant que systèmes de correspondance de modèles dynamiques, transformant d'énormes quantités de connaissances en compréhension contextuelle par le calcul probabiliste. Cependant, lorsque ces modèles sont conçus comme des agents, leur véritable potentiel se libère — évoluant d'un simple processeur d'informations vers des entités orientées vers des objectifs capables de percevoir, raisonner et agir. Cette transformation crée une intelligence émergente capable de coopérer de manière continue et significative à travers le langage et l'action.
Le concept d' 'agent' apporte une nouvelle perspective sur l'interaction homme-machine, allant au-delà des limitations et des perceptions négatives des chatbots traditionnels. Il ne s'agit pas seulement d'un changement de terminologie, mais d'une réflexion entièrement nouvelle sur la façon dont les systèmes d'IA peuvent fonctionner de manière autonome et coopérer efficacement avec les humains. Les flux de travail des agents peuvent créer un marché autour de besoins utilisateurs spécifiques.
Le réseau d'agents ne se contente pas d'ajouter une couche d'intelligence, il transforme fondamentalement notre façon d'interagir avec les systèmes numériques. Les réseaux passés dépendaient d'interfaces statiques et de chemins utilisateurs prédéfinis, tandis que le réseau d'agents introduit une architecture d'exécution dynamique, permettant aux calculs et aux interfaces de s'adapter en temps réel aux besoins et aux intentions des utilisateurs.
Les sites Web traditionnels sont les unités de base de l'Internet actuel, offrant une interface fixe où les utilisateurs interagissent par des chemins prédéfinis pour la lecture, l'écriture et l'échange d'informations. Bien que ce modèle soit efficace, il limite les utilisateurs à des interfaces conçues pour des cas généraux plutôt que pour leurs besoins personnalisés. Le réseau d'agents surmonte ces limitations grâce à des technologies telles que le calcul contextuel, la génération d'interfaces adaptatives et la recherche d'informations en temps réel par RAG.
Pensez à la manière dont TikTok a transformé la consommation de contenu en ajustant en temps réel le flux de contenu personnalisé en fonction des préférences des utilisateurs. Le réseau d'agents étend cette idée à la génération d'interfaces entières. Les utilisateurs ne naviguent plus dans des mises en page de pages fixes, mais interagissent avec des interfaces générées dynamiquement, capables de prédire et de guider leurs prochaines actions. Cette transition des sites Web statiques vers des interfaces dynamiques, pilotées par des agents, marque une évolution fondamentale de notre façon d'interagir avec les systèmes numériques — d'un modèle basé sur la navigation à un modèle d'interaction basé sur l'intention.
Composition des agents
L'architecture des agents est un domaine que les chercheurs et développeurs explorent activement. Pour améliorer les capacités de raisonnement et de résolution de problèmes des agents, de nouvelles méthodes émergent constamment. Par exemple, les technologies Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT) et Graph-of-Thought (GoT) améliorent le traitement des tâches complexes par les grands modèles de langage (LLMs) en simulant des processus cognitifs plus fins et plus proches de l'humain.
Les prompts de Chain-of-Thought (CoT) aident les grands modèles de langage à raisonner logiquement en décomposant des tâches complexes en étapes plus petites. Cette méthode est particulièrement adaptée aux problèmes de raisonnement logique, tels que l'écriture de scripts Python ou la résolution d'équations mathématiques.
L'arbre des pensées (ToT) ajoute une structure arborescente à CoT, permettant d'explorer plusieurs chemins de pensée indépendants. Cette amélioration permet aux LLMs de traiter des tâches plus complexes. Dans ToT, chaque 'pensée' est liée uniquement à ses pensées adjacentes, bien que plus flexible que CoT, cela limite toujours l'échange entre les idées.
Le Graph-of-Thought (GoT) élargit davantage ce concept, combinant des structures de données classiques avec des LLMs, permettant à toute 'pensée' de se connecter à d'autres pensées dans une structure de graphe. Ce réseau de pensées interconnectées est plus proche de la manière dont les humains cognent.
La structure graphique du GoT reflète plus fidèlement la façon dont les humains pensent dans la plupart des cas que le CoT ou le ToT. Bien que dans certains cas, comme l'élaboration de plans d'urgence ou de procédures opérationnelles standard, nos modèles de pensée puissent ressembler à une chaîne ou un arbre, ce ne sont que des cas isolés. La pensée humaine est généralement transversale à différentes idées, plutôt que linéaire, ce qui correspond mieux à l'expression de la structure graphique.
L'approche graphique du GoT rend l'exploration des idées plus dynamique et flexible, ce qui pourrait rendre les LLMs plus créatifs et complets lors de la résolution de problèmes.
Certaines opérations basées sur des graphes récursifs ne sont qu'une étape vers les flux de travail des agents. L'évolution suivante consiste à coordonner plusieurs agents ayant une expertise spécifique pour atteindre des objectifs particuliers. L'avantage des agents réside dans leur capacité à se combiner.
Les agents permettent aux LLMs de réaliser une modularité et une parallélisation grâce à la coordination multi-agents.
Systèmes multi-agents
Le concept de systèmes multi-agents existe depuis longtemps. Il remonte à la théorie de la 'société mentale' de Marvin Minsky, qui soutient que la collaboration entre plusieurs intelligences modulaires peut surpasser celle d'une seule intelligence globale. ChatGPT et Claude sont des agents uniques, tandis que Mistral promeut un mélange d'experts. Nous croyons que l'expansion de ce concept à l'architecture du réseau d'agents représente la forme ultime de cette topologie intelligente.
D'un point de vue biomimétique, le cerveau humain (qui est en réalité une machine consciente) montre une hétérogénéité extrême au niveau des organes et des cellules, contrairement à des milliards de neurones identiques dans un modèle d'IA connectés de manière uniforme et prévisible. Les neurones communiquent par des signaux complexes impliquant des gradients de neurotransmetteurs, des cascades intracellulaires et divers systèmes de régulation, rendant leur fonctionnement beaucoup plus complexe qu'un simple état binaire.
Cela montre qu'en biologie, l'intelligence ne dépend pas uniquement du nombre de composants ou de la taille des ensembles de données d'entraînement. Au contraire, elle provient de l'interaction complexe entre des unités diversifiées et spécialisées, un processus qui est essentiellement simulé. Par conséquent, développer des millions de petits modèles et coordonner leur collaboration est plus susceptible d'apporter des innovations sur le plan cognitif que de s'appuyer uniquement sur quelques grands modèles, similaire aux systèmes multi-agents.
La conception des systèmes multi-agents présente plusieurs avantages par rapport aux systèmes à agent unique : plus facile à maintenir, à comprendre et à étendre. Même dans les cas nécessitant une interface d'agent unique, le placer dans un cadre multi-agents peut améliorer la modularité du système, simplifiant le processus pour les développeurs d'ajouter ou de retirer des composants selon les besoins. Il est à noter que l'architecture multi-agents peut même être une méthode efficace pour construire un système à agent unique.
Bien que les grands modèles de langage (LLMs) aient démontré des capacités exceptionnelles, telles que la génération de textes semblables à ceux des humains, la résolution de problèmes complexes et le traitement de diverses tâches, un agent LLM individuel peut être limité dans des applications pratiques.
Ci-dessous, nous allons explorer cinq défis clés associés aux systèmes d'agents
Réduction des hallucinations par validation croisée : un agent LLM individuel produit souvent des informations incorrectes ou dépourvues de sens, même après une formation extensive, car les sorties peuvent sembler raisonnables mais manquent de fondement factuel. Les systèmes multi-agents peuvent réduire le risque d'erreurs en validant les informations, des agents spécialisés dans différents domaines pouvant fournir des réponses plus fiables et précises.
Utilisation du traitement distribué pour élargir la fenêtre contextuelle : les fenêtres contextuelles des LLMs sont limitées, rendant difficile le traitement de documents longs ou de conversations. Dans le cadre d'un cadre multi-agents, les agents peuvent partager les tâches de traitement, chacun étant responsable d'une partie du contexte. Grâce à des échanges mutuels, les agents peuvent maintenir la cohérence à travers le texte entier, élargissant ainsi efficacement la fenêtre contextuelle.
Le traitement parallèle améliore l'efficacité : un seul LLM doit souvent traiter les tâches une par une, entraînant des temps de réponse plus lents. Les systèmes multi-agents soutiennent le traitement parallèle, permettant à plusieurs agents d'accomplir différentes tâches simultanément, améliorant ainsi l'efficacité et la rapidité des réponses, permettant aux entreprises de répondre rapidement à plusieurs requêtes.
Facilitation de la collaboration pour la résolution de problèmes complexes : un LLM unique peut rencontrer des difficultés à résoudre des problèmes complexes nécessitant plusieurs domaines d'expertise. Les systèmes multi-agents, en collaborant, avec chaque agent apportant ses compétences et perspectives uniques, peuvent aborder plus efficacement des défis complexes et offrir des solutions plus complètes et innovantes.
Amélioration de l'accessibilité par l'optimisation des ressources : les LLMs avancés nécessitent d'importantes ressources de calcul, ce qui entraîne des coûts élevés et un accès difficile. Le cadre multi-agents optimise l'utilisation des ressources par la répartition des tâches, réduisant ainsi les coûts de calcul globaux, rendant la technologie AI plus économique et plus accessible pour un plus grand nombre d'organisations.
Bien que les systèmes multi-agents aient des avantages évidents dans la résolution de problèmes distribués et l'optimisation des ressources, leur application en périphérie révèle réellement leur potentiel. Avec l'avancée de l'IA, la combinaison de l'architecture multi-agents avec le calcul en périphérie crée de puissants effets de synergie, réalisant non seulement une intelligence collaborative, mais aussi un traitement localisé et efficace sur de nombreux appareils. Cette méthode de déploiement AI distribuée étend naturellement les avantages des systèmes multi-agents, rendant l'intelligence spécialisée et collaborative plus proche de l'utilisateur final.
Intelligence en périphérie
La montée de l'IA dans le monde numérique entraîne des changements fondamentaux dans l'architecture de calcul. À mesure que l'intelligence s'intègre dans tous les aspects de nos interactions numériques quotidiennes, nous voyons une différenciation naturelle du calcul : des centres de données spécialisés pour le raisonnement complexe et des tâches de domaine spécifique, tandis que les appareils en périphérie traitent localement les requêtes personnalisées et sensibles au contexte. Ce changement vers le raisonnement en périphérie n'est pas seulement un choix architectural, mais une tendance inévitable alimentée par plusieurs facteurs clés.
Premièrement, le volume énorme d'interactions alimentées par l'IA pourrait submerger les fournisseurs de raisonnement centralisés, entraînant des demandes de bande passante et des problèmes de latence insoutenables.
Deuxièmement, le traitement en périphérie permet des réponses en temps réel, ce qui est crucial pour des applications telles que la conduite autonome, la réalité augmentée et les appareils IoT.
Troisièmement, le raisonnement local protège la vie privée des utilisateurs en conservant les données sensibles sur leurs appareils personnels.
Quatrièmement, le calcul en périphérie réduit considérablement la consommation d'énergie et les émissions de carbone en diminuant le transfert de données à travers le réseau.
Enfin, le raisonnement en périphérie soutient les fonctionnalités hors ligne et la résilience, garantissant que les capacités d'IA restent disponibles même en cas de mauvaise connexion réseau.
Ce modèle d'intelligence distribuée ne constitue pas seulement une optimisation des systèmes existants, mais une nouvelle conception de la manière dont nous déployons et utilisons l'IA dans un monde de plus en plus interconnecté.
De plus, nous assistons à un changement majeur dans la demande de calcul des grands modèles de langage (LLMs). Au cours de la dernière décennie, les énormes ressources de calcul nécessaires à la formation de grands modèles de langage ont été au centre de l'attention, tandis que nous entrons maintenant dans une ère où le calcul d'inférence devient central. Ce changement est particulièrement évident dans l'essor des systèmes d'IA intelligents, comme la percée Q* d'OpenAI, qui démontre que le raisonnement dynamique nécessite d'importantes ressources de calcul en temps réel.
Contrairement au calcul lors de l'entraînement, qui est un investissement unique dans le développement du modèle, le calcul lors de l'inférence est un processus de calcul continu nécessaire aux agents pour raisonner, planifier et s'adapter à de nouveaux environnements. Cette transition du modèle statique à l'inférence dynamique des agents exige que nous repensions l'infrastructure de calcul, où le calcul en périphérie est non seulement bénéfique mais essentiel.
Avec l'avancement de ce changement, nous assistons à l'émergence du marché du raisonnement en périphérie, où des milliards d'appareils connectés — des smartphones aux systèmes de maison intelligente — forment un réseau de calcul dynamique. Ces appareils peuvent échanger des capacités de raisonnement de manière transparente, créant un marché organique où les ressources de calcul sont dirigées vers les endroits les plus nécessités. La capacité de calcul excédentaire des appareils inactifs devient une ressource précieuse, pouvant être échangée en temps réel, construisant ainsi une infrastructure plus efficace et plus résiliente que les systèmes centralisés traditionnels.
Cette démocratisation du calcul d'inférence optimise non seulement l'utilisation des ressources, mais crée également de nouvelles opportunités économiques dans l'écosystème numérique, chaque appareil connecté pouvant devenir un micro-fournisseur de capacités AI. Ainsi, l'avenir de l'IA ne dépend pas seulement des capacités d'un modèle unique, mais d'un marché d'inférence mondial et démocratisé constitué d'appareils interconnectés en périphérie, semblable à un marché à terme d'inférence en temps réel basé sur l'offre et la demande.
Interactions centrées sur les agents
Les grands modèles de langage (LLMs) nous permettent d'accéder à une grande quantité d'informations par le biais de conversations plutôt que par des méthodes de navigation traditionnelles. Ce mode de conversation deviendra rapidement plus personnalisé et localisé, alors qu'Internet se transforme en une plateforme au service des agents intelligents, plutôt qu'un simple service pour les utilisateurs humains.
Du point de vue de l'utilisateur, l'accent passera de la recherche du 'meilleur modèle' à l'acquisition de réponses les plus personnalisées. La clé pour obtenir de meilleures réponses réside dans la combinaison des données personnelles de l'utilisateur avec les connaissances générales de l'Internet. Au début, une fenêtre contextuelle plus large et des technologies de récupération améliorée générative (RAG) aideront à intégrer les données personnelles, mais finalement, l'importance des données personnelles surpassera celle des données Internet ordinaires.
Cela préfigure un avenir : chacun aura un modèle IA personnel interagissant avec des modèles experts d'Internet. La personnalisation dépendra au départ de modèles distants, mais avec une attention accrue à la vie privée et à la rapidité de réponse, davantage d'interactions seront déplacées vers les appareils locaux. Cela formera de nouvelles frontières — non plus entre l'homme et la machine, mais entre les modèles personnels et les modèles experts d'Internet.
Le modèle traditionnel d'accès à des données brutes sur Internet sera progressivement remplacé. Au lieu de cela, votre modèle local interagira avec des modèles d'experts distants pour obtenir des informations, qui seront ensuite présentées de la manière la plus personnalisée et efficace possible. À mesure que ces modèles individuels comprendront mieux vos préférences et habitudes, ils deviendront indispensables.
L'Internet évoluera vers un écosystème composé de modèles interconnectés : des modèles personnels à haute contextualité locaux et des modèles d'experts à haute connaissance distants. Cela impliquera de nouvelles technologies, telles que l'apprentissage fédéré, pour mettre à jour les informations entre ces modèles. Avec le développement de l'économie machine, nous devons repenser l'infrastructure de calcul qui soutient tout cela, en particulier en matière de capacité de calcul, d'évolutivité et de paiement. Cela conduira à une réorganisation de l'espace informationnel, le rendant centré sur les agents, souverain, hautement combinable, auto-apprenant et en constante évolution.
Architecture des protocoles d'agents
Dans le réseau des agents, l'interaction homme-machine évolue en un réseau complexe de communication entre agents. Cette architecture réinvente la structure d'Internet, faisant des agents souverains l'interface principale des interactions numériques. Voici les éléments essentiels nécessaires aux protocoles d'agents.
Identité souveraine
L'identité numérique passe d'une adresse IP traditionnelle à une paire de clés publiques cryptées contrôlées par des agents
Un système de nommage basé sur la blockchain remplace le DNS traditionnel, éliminant le contrôle centralisé
Un système de réputation pour suivre la fiabilité et les capacités des agents
Les preuves à connaissance nulle pour réaliser une authentification respectueuse de la vie privée
La combinabilité de l'identité permet aux agents de gérer plusieurs contextes et rôles
Agents autonomes
Les agents autonomes possèdent les capacités suivantes :
Compréhension du langage naturel et interprétation des intentions
Planification multi-étapes et décomposition des tâches
Gestion et optimisation des ressources
Apprentissage à partir des interactions et des retours
Prise de décisions autonomes dans les paramètres définis
Spécialisation et marché des agents pour des fonctions spécifiques
Mécanismes de sécurité intégrés et protocoles d'alignement pour assurer la sécurité
Infrastructure de données
Capacités d'ingestion et de traitement des données en temps réel
Mécanismes de validation et de vérification des données distribuées
Les systèmes hybrides combinent les technologies suivantes :
zkTLS
Ensembles de données d'entraînement traditionnels
Capture de données en temps réel et synthèse des données
Réseaux d'apprentissage collaboratif
Réseaux d'apprentissage par renforcement avec retour d'expérience humaine (RLHF)
Systèmes de collecte de retours distribués
Mécanisme de consensus pondéré par la qualité
Protocole d'ajustement dynamique du modèle
Couche de calcul
Les protocoles de raisonnement vérifiables garantissent :
Intégrité computationnelle
Répétabilité des résultats
Efficacité de l'utilisation des ressources
Infrastructure de calcul décentralisée, comprenant :
Marché de calcul peer-to-peer
Système de preuve de calcul
Répartition dynamique des ressources
Intégration du calcul en périphérie
Écosystème de modèles
Architecture de modèle hiérarchique :
Modèles de langage de petite taille (SLMs) pour des tâches spécifiques
Grands modèles de langage (LLMs) généralistes
Modèles multimodaux spécialisés
Modèles d'actions multimodales de grande taille (LAMs)
Combinaison et orchestration de modèles
Capacités d'apprentissage continu et d'adaptation
Interfaces et protocoles de modèles normalisés
Cadre de coordination
Protocoles de cryptage pour des interactions sécurisées entre agents
Système de gestion des droits numériques
Structure d'incitation économique
Mécanismes de gouvernance pour :
Résolution des conflits
Répartition des ressources
Mise à jour des protocoles
Environnement d'exécution parallèle pris en charge :
Traitement des tâches concurrentes
Isolation des ressources
Gestion des états
Résolution des conflits
Marché des agents
Primitives d'identité basées sur la chaîne (comme Gnosis et Squad multi-signatures)
Économie et transactions entre agents
Les agents détiennent une partie de la liquidité
Les agents possèdent une partie de l'offre de Token lors de leur création
Marché d'inférence agrégé par paiement de liquidité
Contrôle des clés sur la chaîne des comptes hors chaîne
Les agents deviennent des actifs générateurs de revenus
Réaliser la gouvernance et les dividendes par le biais d'organisations autonomes décentralisées (DAOs)
Construction de superstructures intelligentes
La conception moderne des systèmes distribués fournit une inspiration et une base uniques pour développer des protocoles d'agents, en particulier en ce qui concerne les architectures pilotées par les événements et le modèle des acteurs en calcul.
Le modèle des acteurs fournit un cadre théorique élégant pour construire des systèmes d'agents. Ce modèle de calcul considère les 'acteurs' comme les unités de base du processus de calcul, chaque acteur peut :
Traitement des messages
Prise de décisions locales
Création de nouveaux acteurs
Envoi de messages à d'autres acteurs
Décider comment répondre au prochain message reçu
Les principaux avantages du modèle des acteurs dans les systèmes d'agents comprennent :
Isolation : chaque acteur fonctionne indépendamment, maintenant son propre état et contrôlant son propre flux
Communication asynchrone : le message entre acteurs est non-bloquant, soutenant ainsi un traitement parallèle efficace
Transparence de la localisation : les acteurs peuvent communiquer depuis n'importe quelle position dans le réseau
Tolérance aux pannes : l'isolement des acteurs et la hiérarchie de supervision renforcent la résilience du système
Évolutivité : prise en charge naturelle des systèmes distribués et du calcul parallèle
Nous présentons le Neuron, un protocole d'agent pratique réalisé à travers une architecture distribuée multi-couches, combinant des espaces de nommage blockchain, des réseaux fédérés, des CRDTs et des DHTs, chaque couche ayant ses propres fonctions dans la pile de protocoles. Nous nous sommes inspirés d'Urbit et de Holochain, qui sont des concepts de conception de systèmes d'exploitation peer-to-peer.
Dans le Neuron, la couche blockchain fournit un espace de nommage et d'identité vérifiable, soutenant le ciblage et la découverte déterministes des agents tout en fournissant des preuves cryptographiques de capacité et de réputation. Sur cette base, la couche DHT aide à réaliser la découverte efficace des agents et des nœuds ainsi que le routage de contenu, avec un temps de recherche de O(log n), réduisant les opérations sur chaîne tout en soutenant la recherche pair-à-pair localisée. La synchronisation de l'état entre les nœuds fédérés se fait via des CRDTs, permettant aux agents et aux nœuds de maintenir une vue d'état partagé cohérente sans avoir besoin d'un consensus mondial à chaque interaction.
Cette architecture s'applique naturellement aux réseaux fédérés, où des agents autonomes fonctionnent comme des nœuds indépendants sur des appareils, et réalisent le modèle des acteurs via un raisonnement en périphérie local. Les domaines fédérés peuvent être organisés en fonction des capacités des agents, la DHT fournissant un routage et une découverte efficaces à l'intérieur et entre les domaines. Chaque agent fonctionne comme un acteur indépendant, ayant son propre état, tandis que la couche CRDT garantit la cohérence dans l'ensemble de la fédération. Cette approche multi-niveaux réalise plusieurs fonctions clés :
Coordination décentralisée
La blockchain permet de fournir des identités vérifiables et un espace de nommage global
DHT pour une découverte efficace des nœuds et un routage de contenu, avec un temps de recherche de O(log n)
CRDTs pour la synchronisation d'état concurrente et la coordination multi-agents
Opérations évolutives
Topologie fédérée basée sur la région
Stratégies de stockage hiérarchiques (chaudes/froides)
Routage des demandes localisées
Répartition des charges basée sur les capacités
Résilience du système
Sans point de défaillance unique
Opérations continues durant la partition
Coordination d'état automatique
Hiérarchie de supervision pour la tolérance aux pannes
Cette approche de mise en œuvre fournit une base solide pour construire des systèmes d'agents complexes, tout en préservant les propriétés clés nécessaires à des interactions efficaces entre agents, telles que la souveraineté, l'évolutivité et la résilience.
Réflexions finales
Le réseau des agents marque une évolution importante dans l'interaction homme-machine, allant au-delà des évolutions progressives précédentes pour établir un tout nouveau mode d'existence numérique. Contrairement aux précédentes évolutions qui ne changeaient que la consommation ou la possession des informations, le réseau des agents transforme Internet d'une plateforme centrée sur l'homme en une matrice intelligente, où les agents autonomes sont les principaux acteurs. Cette transformation est alimentée par la fusion du calcul en périphérie, des grands modèles de langage et des protocoles décentralisés, créant un écosystème où les modèles AI personnels s'intègrent parfaitement aux systèmes d'experts spécialisés.
À mesure que nous avançons vers un avenir centré sur les agents, la frontière entre l'intelligence humaine et machine devient de plus en plus floue, remplacée par une relation symbiotique. Dans cette relation, des agents AI personnalisés deviennent notre extension numérique, capables de comprendre notre contexte, de prévoir nos besoins et d'opérer de manière autonome dans un vaste réseau d'intelligence distribuée. Ainsi, le réseau d'agents n'est pas seulement une avancée technique, mais une réimagination fondamentale du potentiel humain à l'ère numérique. Dans ce réseau, chaque interaction est une occasion d'intelligence augmentée, chaque appareil étant un nœud dans un système AI collaboratif mondial.
Tout comme les humains agissent dans les dimensions physiques de l'espace et du temps, les agents autonomes opèrent également dans leurs dimensions fondamentales : l'espace blockchain représentant leur existence, le temps de raisonnement représentant leur pensée. Cette ontologie numérique reflète notre réalité physique — alors que les humains traversent l'espace et expérimentent l'écoulement du temps, les agents agissent dans le monde algorithmique à travers des preuves cryptographiques et des cycles de calcul, créant un univers numérique parallèle.
Opérer dans un espace blockchain décentralisé deviendra une tendance inévitable pour les entités dans l'espace potentiel.