Talus permet la conception et le déploiement local d'agents intelligents décentralisés sur la chaîne, exploitant de manière transparente, sans confiance et interopérable les ressources et services on-chain et off-chain.

Article par : Deep Tide TechFlow

La tendance des agents IA se poursuit.

Sur Base et Solana, de nombreux protocoles et mèmes liés aux agents IA ont déjà émergé, agitant les fonds et l'attention du marché.

Cependant, les protocoles d'agents IA qui émergent actuellement sont principalement axés sur le niveau applicatif, généralement en ouvrant leur propre voie AI dans un écosystème de blockchain publique existant ;

Mais les grandes infrastructures ont toujours été une narration plus valorisée dans le monde des cryptomonnaies (que le marché accepte ou non est une autre question), créer une chaîne spécifiquement pour les agents IA et permettre à davantage d'agents IA de fonctionner dessus, la narration pourrait-elle atteindre un plafond plus élevé ?

Ou pour le dire autrement, dans un marché où les discussions sur les jetons VC ne sont pas acceptées, s'il est possible de s'accrocher à la popularité des agents IA, cela pourrait-il devenir un bouée de sauvetage pour certains projets d'infrastructure ?

Alors que vous doutez encore, quelqu'un est déjà en train de le faire.

Les VC envahissent le champ de bataille, projets d'identification d'agents IA

Le 26 novembre, la blockchain L1 dédiée aux agents IA, Talus Network, a annoncé avoir levé 6 millions de dollars grâce à un tour de financement dirigé par Polychain, avec des participations de Foresight Ventures, Animoca, Geek Cartel et Echo.

En même temps, un certain nombre d'investisseurs providentiels comme Sandeep Nailwal, co-fondateur de Polygon, Kenzi Wang, contributeur principal chez Sentient et co-fondateur de Symbolic Capital, Michael Heinrich, PDG de 0G Labs, Nick Emmons, PDG d'Allora Labs et Atlan Tutar, co-fondateur de Nuffle Labs, ont également participé.

Dès février de cette année, lorsque le récit des agents IA n'était pas aussi fort, le projet avait déjà bouclé un premier tour de financement de 3 millions de dollars, également dirigé par Polychain Capital, avec la participation de dao5, Hash3, TRGC, WAGMI Ventures et Inception Capital.

Ainsi, le montant total des financements de Talus atteint 9 millions de dollars.

Il est intéressant de noter qu'une "L1 conçue spécifiquement pour les agents IA" a attiré l'attention d'un autre agent IA.

Récemment, l'agent IA rapidement devenu populaire sur Base, @aixbt_agent, a également capté l'attention de Talus Network. Aixbt est un agent IA qui surveille les tendances sur Twitter en rapport avec les cryptomonnaies, capable d'analyser et de juger les événements dans le secteur.

Aixbt pense que Talus peut construire des agents IA fonctionnant entièrement sur la chaîne et déclare qu'il suit cette tendance.

Cette vague de marketing a sans aucun doute également augmenté la popularité et la discussion autour de Talus, dans un environnement où les mèmes IA prolifèrent, un projet d'infrastructure sérieux a également suscité davantage d'attention.

Concevoir une L1 pour les agents IA, réaliser une optimisation au niveau système

Alors, comment Talus Network parvient-il à créer une L1 spécifiquement conçue pour les agents IA ?

Avant de discuter de cette question, il y a un problème narratif plus clé --- pourquoi les agents IA ont-ils besoin d'une chaîne dédiée ?

L'écosystème IA actuel fait face à trois points de douleur majeurs : propriété floue, manque de transparence, absence de permission.

Concrètement, dans les systèmes d'IA centralisés actuels, le contrôle des ressources est concentré entre les mains de quelques entités, et les utilisateurs manquent de pouvoir sur leurs propres données et capacités de calcul ; le processus décisionnel de l'IA est souvent une opération en boîte noire, sans mécanismes d'audit et de vérification ; les utilisateurs ont également du mal à personnaliser et à ajuster les services d'IA selon leurs besoins.

Bien que certaines plateformes de différents écosystèmes, comme Virutals et vvaifu, permettent aux utilisateurs de créer leurs propres agents IA, elles se concentrent davantage sur l'absence de permission, suivie de la tokenisation des agents IA, permettant de partager les profits d'actifs par la détention de jetons.

À qui appartient vraiment cette IA, et y a-t-il vraiment un AI derrière cela, ces questions nécessitent toujours des infrastructures pour y répondre.

Ainsi, une blockchain publique dédiée aux agents d'IA, le chemin pour résoudre les problèmes par une blockchain classique pourrait être :

  • Grand livre --- Enregistrement et transaction clairs de la propriété des ressources

  • Contrat --- Transparence et vérifiabilité du processus décisionnel

  • Cryptographie --- Écosystème ouvert sans autorisation

Sur le plan des projets, Talus permet la conception et le déploiement local d'agents intelligents décentralisés sur la chaîne, exploitant de manière transparente, sans confiance et interopérable les ressources et services on-chain et off-chain.

Il a établi un protocole permettant de représenter, d'utiliser et d'échanger ces agents, ressources et services de manière sans autorisation et vérifiable.

Décomposition du design de Talus, les combinaisons de composants techniques à quatre niveaux suivants méritent d'être examinées :

  • Niveau d'infrastructure : combinaison du Cosmos SDK et du CometBFT

Le Cosmos SDK est déjà assez mature et fiable, mais plus important encore, ses caractéristiques modulaires permettent à l'ensemble du système de blockchain de s'étendre de manière flexible comme un jeu de construction. Lorsque la technologie de l'IA évolue rapidement, cette flexibilité devient particulièrement importante.

  • Niveau contrat : Le langage Move rend le design élégant

Le modèle d'objet natif du langage Move rend la gestion des ressources d'IA sur la chaîne naturelle et élégante. Par exemple, un modèle d'IA dans Move peut être directement représenté comme un objet, avec une propriété et un cycle de vie clairement définis, ce qui est beaucoup plus simple que les blockchains basées sur un modèle de compte traditionnel. De plus, la capacité de traitement concurrentiel de MoveVM peut supporter des centaines voire des milliers d'agents IA fonctionnant simultanément, ce qui est difficile à imaginer dans un environnement d'exécution séquentielle traditionnel.

  • Niveau de mappage des ressources : Système d'Objets Miroirs

Ce système résout habilement la question de la représentation et de l'échange des ressources d'IA sur la chaîne. Lorsque vous avez besoin d'utiliser un grand modèle de langage, il n'est pas possible de placer l'intégralité du modèle sur la chaîne.

Pour expliquer simplement, vous pouvez considérer les Objets Miroirs comme les "doubles numériques" de ces ressources off-chain, grâce auxquels les contrats intelligents sur la chaîne peuvent interagir de manière fiable avec les ressources d'IA off-chain.

Concrètement, l'Objet Modèle est responsable de la représentation des modèles IA sur la chaîne, il enregistre non seulement les métadonnées du modèle, mais inclut également les droits d'accès et les conditions d'utilisation du modèle. L'Objet Données gère le contrôle d'accès des ensembles de données, garantissant la confidentialité et la sécurité des données lors de leur utilisation par le modèle IA. Enfin, l'Objet Calcul tokenise les ressources de calcul, permettant aux capacités de calcul d'être échangées librement sur la chaîne comme des cryptomonnaies.

  • Niveau de vérification : Solutions de vérification multi-niveaux

Pour les interactions d'agent IA ordinaires, comme les conversations de chatbots, des signatures numériques légères peuvent être utilisées pour garantir l'authenticité des réponses.

Et lors de la prise de décisions financières dans des scénarios à haut risque, des preuves à connaissance nulle peuvent être activées pour garantir la correction du processus décisionnel sans révéler de détails spécifiques.

Pour certains scénarios nécessitant une réponse rapide mais pouvant accepter une validation retardée, comme le comportement des NPC d'IA dans les jeux, un mécanisme de preuve frauduleuse optimiste peut être adopté, garantissant ainsi la performance tout en assurant la correction finale.

Pour plus de détails techniques, vous pouvez consulter nos articles précédents : (Décryptage du livre blanc de Talus : Centre décentralisé d'agents IA)

Infrastructure en arrière-plan, application de rencontre IA au premier plan

Actuellement, Talus est toujours en phase de test, et il faudra du temps avant le lancement sur le réseau principal.

D'un point de vue opérationnel du projet et de l'attraction de l'attention des utilisateurs, tout en gardant des tours de construction en réserve, il est essentiel de libérer progressivement certaines applications comme pilotes pour montrer l'utilité de cette L1 au marché, tout en renforçant la confiance.

Au moment où les nouvelles de financement ont été publiées, Talus a également annoncé son premier programme au sein de son écosystème "AI Bae". Le "Bae" dans ce nom provient du terme Internet "Before Anyone Else" (signifiant "la personne la plus importante"), suggérant la nature sociale de cette application.

Fait intéressant, Talus a choisi de positionner sa première application en tant que jeu de rencontre IA, plutôt que des applications financières ou commerciales plus sérieuses, rendant l'intention d'attirer davantage d'utilisateurs ordinaires à travers des applications intéressantes encore plus claire.

D'après les informations actuellement divulguées, AI Bae permettra aux utilisateurs de créer et de personnaliser leur propre partenaire IA, et a intégré un mécanisme de pari de type Polymarket. Ce design est très créatif : il permet non seulement aux utilisateurs d'interagir avec l'IA, mais aussi de tokeniser leur partenaire IA, en créant un memecoin exclusif. En d'autres termes, votre "petit ami/petite amie numérique" peut non seulement discuter avec vous, mais pourrait également devenir un actif ayant une valeur marchande.

Cette approche qui mélange des éléments sociaux, de jeu et financiers n'est pas rare sur le marché des cryptomonnaies. Ces nouvelles blockchains publiques cherchent à se démarquer, et utiliser judicieusement des mécaniques populaires pourrait également être une voie efficace.

Actuellement, AI Bae a ouvert les inscriptions sur liste blanche. Dans un contexte où le marché des cryptomonnaies est généralement pessimiste à l'égard des nouvelles blockchains et infrastructures, la méthode innovante de Talus pourrait apporter des surprises inattendues au projet. Après tout, en période de marché haussier, parfois une application intéressante est beaucoup plus efficace que de parler des avantages technologiques.

Gameplay de mission, un goût traditionnel

En plus de l'application de rencontre mentionnée ci-dessus, Talus a également lancé une activité de mission gamifiée --- "Saisons Enchantées" (Enchanted Seasons). La première saison a été nommée "Orbe Éveillé" (The Awakened Orb), qui s'étendra du 11 novembre au 11 janvier de l'année prochaine.

Ce design a un peu l'air de "jouer à un jeu" : tâches quotidiennes (Daily Rituals), missions hebdomadaires (Weekly Quests), défis d'équipe (Team Challenges) --- en termes de système de missions, c'est effectivement une technique d'exploitation courante des projets Web3. Actuellement, les utilisateurs peuvent participer à des missions pour gagner des points, telles que lier des médias sociaux et publier, qui sont également un goût ancien commun à des projets précédents.

Cependant, dans l'environnement actuel du marché, l'enthousiasme des utilisateurs pour les systèmes de missions pures a considérablement diminué, comment concevoir davantage de missions différenciées, ou définir plus clairement la valeur économique que les points peuvent apporter, pourrait bien devenir la clé pour se démarquer.

Même une L1 conçue spécifiquement pour les agents IA ne peut se passer d'un modèle d'incitation communautaire traditionnel lors de l'exploitation initiale.

Dans le monde des cryptomonnaies, même les technologies les plus avancées doivent partir des psychologies et habitudes comportementales des utilisateurs, en jouant sur la narration et les actifs pour réussir.