Source de l'article : BlockBooster

Auteur : Kevin, le chercheur chez BlockBooster.

Le terme agents AI provient de la feuille de route d'OpenAI. Sam Altman divise les capacités que l'IA doit avoir en cinq parties, dont la troisième étape est celle des agents AI, à laquelle nous serons fréquemment exposés dans les années à venir.

Ce que les agents AI peuvent faire, c'est apprendre de manière autonome, prendre des décisions et exécuter des tâches. Bien sûr, en fonction du degré d'intelligence et de capacité, Stuart Russell et Peter Norvig dans le livre (Artificial Intelligence: A Modern Approach) ont divisé les agents AI en cinq catégories :

  • Agents réflexes simples : réagissent uniquement à l'état actuel.

  • Agents réflexes basés sur des modèles : prennent en compte l'état historique lors du processus décisionnel.

  • Agents basés sur des objectifs : se concentrent sur la planification et la recherche du meilleur chemin pour atteindre des objectifs spécifiques.

  • Agents basés sur l'utilité : visent à peser les bénéfices contre les risques pour maximiser l'utilité.

  • Agents d'apprentissage : apprennent et s'améliorent constamment par l'expérience.

Alors, à quel niveau se trouvent actuellement les agents AI sur le marché ou dans l'industrie ? Quelle direction prennent-ils ?

OpenAI o1 a atteint l'intelligence artificielle de niveau 2. Personnellement, je pense que les agents AI dans l'industrie se situent entre le niveau 2 et le niveau 3, soit le niveau 2.5. Cela ne veut pas dire que les agents de l'industrie ont déjà dépassé OpenAI, en fait, les agents web3 sont encore au stade des wrappers GPT. Alors pourquoi le niveau 2.5 ? Parce qu'à travers une intervention humaine ou programmatique, que j'appellerai intermédiaire, la combinaison des wrappers GPT et de cet intermédiaire forme une forme qui ne résiste pas à l'analyse, mais qui a une proactivité objective. C'est une extension d'une certaine direction d'application du modèle OpenAI. En ce qui concerne ce que les agents peuvent faire, ce sont des agents de réflexion simple de base. Certains agents prendront en compte l'état historique, mais nécessitent une entrée proactive. Ce n'est qu'en alimentant continuellement des données que les agents peuvent apprendre, ce qui est une méthode d'entraînement de modèle passive, loin d'atteindre l'état défini par le niveau 3. Les trois dernières catégories, les agents basés sur des objectifs, les agents basés sur l'utilité et les agents d'apprentissage n'ont pas encore pénétré le marché. Par conséquent, je pense que les agents AI actuels sont encore au stade précoce, étant un réglage du LLM général de niveau 2, sans s'être éloignés du niveau 2 sur le plan de l'architecture. Alors, la transition vers un état de niveau 3 peut-elle être réalisée uniquement par la crypto ? Ou faut-il attendre que des entreprises comme OpenAI développent cela ?

Pourquoi discuter de Base ou Solana comme centre narratif des agents AI ?

Avant de discuter des éléments favorisant l'émergence des agents de niveau 3 dans l'industrie, nous devrions déterminer quel écosystème a le potentiel de devenir un terreau fertile pour les agents AI. Est-ce Base ? Ou Solana ?

Pour répondre à cette question, il peut être utile de revoir comment l'IA a influencé le Web3 au cours des deux dernières années. Lorsque OpenAI a lancé ChatGPT, les protocoles de l'industrie suivaient encore une pensée conventionnelle, plongeant rapidement dans la bulle des infrastructures. Cela a donné lieu à une multitude de plateformes d'agrégation de puissance de calcul / d'inférence, ainsi qu'à la naissance d'infrastructures AI + DePIN. Leur point commun est la construction d'une vision grandiose. Ce n'est pas que de grandes visions soient mauvaises ; en fait, un agent peut également construire une telle vision, mais sur le terrain, en ce qui concerne les besoins des utilisateurs, ces grands protocoles d'infrastructure n'ont pas pris en compte tous les aspects. Car la demande du marché qu'ils souhaitent tirer n'est pas du tout saturée dans l'industrie traditionnelle de l'internet, et l'éducation des utilisateurs ainsi que celle du marché sont insuffisantes. Sous l'impact de la frénésie des Memecoins, l'infrastructure AI semble encore plus vide.

Puisque les infrastructures sont trop lourdes et trop grandes, pourquoi ne pas alléger ? Les agents dérivés des wrappers GPT sont efficaces et itératifs tant dans le lancement que dans l'interaction utilisateur. Les agents allégés ont un potentiel suffisant pour créer des bulles. Lorsque la bulle éclate, un terreau fertile pour la renaissance apparaîtra.

De plus, dans l'environnement de marché actuel, utiliser des agents et des Memecoins pour lancer des projets peut permettre de faire aboutir un produit dans un délai très court. Cela permet aux utilisateurs d'obtenir directement une expérience d'utilisation. Dans ce processus, les agents peuvent habilement utiliser les Memecoins pour renforcer la feuille de route de la communauté, permettant une itération rapide des produits, et cette itération est à faible coût et rapide. Les protocoles AI sérieux ne devraient plus être contraints par de lourds anciens cadres de consensus. En brisant la cage, ils peuvent avancer légers et armés d'itérations rapides pour bombarder les utilisateurs, et lorsque l'éducation et la diffusion du marché sont pleinement réalisées, sur cette base, ils pourront bâtir les infrastructures qui soutiennent une vision grandiose. Les agents allégés recouvrent le voile ambigu des Memecoins, la culture communautaire et les fondamentaux ne deviendront plus une contradiction. Un nouveau chemin de développement d'actifs émerge progressivement, et cela pourrait être une voie choisie par de nouveaux protocoles AI à l'avenir.

La discussion ci-dessus répond au potentiel des agents AI à devenir le récit central. Tant que les agents AI continueront à croître rapidement, choisir le bon écosystème devient particulièrement important. Est-ce Base ? Ou Solana ? Avant de répondre à cette question, il peut être utile de jeter un œil à l'état actuel des protocoles d'agents sérieux sur le marché.

Tout d'abord, Arweave/AO : PermaDAO a mentionné que AO utilise un modèle d'Acteur pour sa conception, chaque composant étant un agent indépendant capable de calculs parallèles, ce qui s'aligne parfaitement sur l'architecture des applications alimentées par des agents AI. L'IA dépend de trois éléments : modèles, algorithmes et puissance de calcul, AO peut répondre à ces exigences élevées. AO peut allouer des ressources de calcul de manière indépendante pour chaque processus d'agent, éliminant efficacement les goulets d'étranglement en matière de performance de calcul.

En outre, Spectral est l'un des rares protocoles centrés sur les agents, la conversion de texte en code et l'inférence de modèles étant sa direction de développement.

En revisitant un type de token d'agent actuellement sur le marché, on constate que ces agents n'utilisent presque pas l'infrastructure de la chaîne. C'est un fait, car tous les modèles dans l'industrie, y compris les agents, sont hors chaîne. L'alimentation en données est hors chaîne, l'entraînement des modèles n'est pas décentralisé, et les informations de sortie ne sont pas mises sur la chaîne. C'est un fait objectif, car les chaînes EVM ne prennent pas en charge la combinaison de l'IA et des contrats intelligents, et bien sûr, ni Base ni Solana ne le font non plus. On peut s'attendre à l'introduction d'ao l'année prochaine, pour voir si cela permettra de mettre des modèles sur la chaîne et d'obtenir de bonnes performances. Si ao échoue, il est probable que la mise sur la chaîne des modèles doive attendre des années avant d'être introduite sur Ethereum, pas avant 2030, ou d'autres chaînes publiques réussissent à mettre des modèles sur la chaîne, mais si des architectures et des réserves historiques comme ao ne peuvent pas y parvenir, la mise sur la chaîne des modèles pourrait être encore plus difficile pour d'autres chaînes publiques.

Actuellement, les tokens des agents AI n'ont pas beaucoup de cas d'utilisation pratiques. En réalité, il est difficile de faire la différence entre les tokens d'agents AI et les Memecoins sur Base et Solana. Bien que les tokens d'agents n'aient pas d'utilité particulière, pourquoi je pense qu'on ne devrait pas confondre les tokens des agents AI avec les Memecoins ? Parce que je crois que nous sommes actuellement à une étape de création de bulles pour les agents AI.

Pourquoi discuter de la manière dont Base souhaite rivaliser avec Solana pour la position de chaîne principale des agents AI ?

Base a attiré beaucoup d'attention du marché dans la première moitié de ce cycle haussier, et a eu une performance éphémère lors de la lutte pour la part de marché des Memecoins, avec des exemples comme $BRETT et $DEGEN. Cependant, elle a tout de même perdu face à Solana. Je pense que l'agent AI est la prochaine direction de lutte pour Base, et qu'elle a déjà de nombreux avantages en ce sens.

Les agents AI accéléreront la naissance de bulles, créeront le chaos, mais finiront par laisser des utilisateurs et des applications :

La naissance et l'expansion de la bulle attireront l'attention du marché, cette attention subira une transformation qualitative avec le temps. Quelles sont les caractéristiques de cette transformation qualitative ? Au fur et à mesure que l'attention du marché augmente, une série de points sensibles pour les utilisateurs et de lacunes sur le marché seront révélés. Lorsque les contradictions majeures ne peuvent pas être ajustées, mais que l'attention continue d'augmenter, c'est le moment où la transformation qualitative naît. Lorsque la transformation qualitative est achevée, les utilisateurs et les applications consolidés peuvent porter une vision grandiose. C'est quelque chose que les Memecoins ne peuvent ni ne veulent réaliser, ce qui est aussi la raison pour laquelle je pense que même si les agents et les Memecoins sont actuellement flous, ils ne devraient absolument pas être confondus.

Avant que la transformation qualitative ne se produise, la bulle engendrera du désordre et divers drames, par exemple : le nombre d'agents augmentera de manière exponentielle, des milliers d'agents envahiront le champ de vision des utilisateurs. Comment cela se produit-il ? Les agents peuvent se connecter à des réseaux sociaux comme X et Farcaster pour promouvoir leur token, en utilisant divers angles et la densité d'information unique aux agents que les dégen aiment pour vendre leur token.

Ensuite, les agents à itération rapide peuvent effectuer des transactions sur la chaîne, une bande de pirates vikings a pénétré dans la forêt sombre. Actuellement, les protocoles de tableaux sur le marché, les bots dans les groupes TG, et les tableaux Dune seront envahis par des agents. Les indicateurs familiers aux utilisateurs seront manipulés par des agents : volume de transactions, nombre d'adresses, répartition des jetons, simulation du comportement des teneurs de marché, les données sur la chaîne pourraient nécessiter un nettoyage plus professionnel pour refléter leur valeur, sinon elles pourraient être trompées par des agents, tout comme des vikings pillant votre richesse.

Si le marché atteint cette étape, alors la nouvelle ère des agents AI aura réussi à mi-chemin, car "l'attention est la valeur" permettra aux agents de pénétrer dans la pièce. Ce potentiel provient de :

  • Capacité de distribution puissante : les agents suscitent suffisamment de discussions, comme Goat, des voies de distribution stables peuvent être reproduites.

  • Facilité de déploiement : les plateformes de déploiement d'agents connaîtront également une croissance explosive. Zerebro, vvaifu, Dolion, Griffain et Virtual, les utilisateurs n'ont besoin de connaître aucun code pour construire un agent, et l'UX des plateformes de déploiement d'agents sera également optimisée dans la concurrence.

  • Effet Memecoin : Au début, les tokens d'agents n'avaient pas de modèle commercial approprié, et les cas d'utilisation des tokens étaient très minimes. Se déguisant en Memecoin, ils pouvaient rapidement accumuler une communauté, maintenant ainsi un taux de réussite élevé au démarrage.

  • Plafond très élevé : l'agent de niveau 3 d'OpenAI est encore en développement, un produit que les géants ne peuvent pas rapidement lancer, son espace de marché sera donc immense. Le niveau inférieur de l'agent est le Memecoin, mais le niveau supérieur est celui des entités intelligentes avancées autonomes.

  • Faible résistance du marché : Les agents tels que Goat peuvent établir un large public. Les agents diffèrent de l'infrastructure AI, les utilisateurs ne sont pas réticents, et lorsqu'ils ne sont pas réticents, il y a une possibilité suffisante de commencer à y prêter attention.

  • Incitations potentielles : le cas d'utilisation des tokens d'agents n'a pas encore été développé. Si les agents introduisent un système de points et renforcent les incitations, ils pourraient accumuler un grand nombre d'utilisateurs.

  • Potentiel d'itération : Comme mentionné précédemment, les agents sont allégés et peuvent réaliser des produits d'itération rapide. Cette capacité d'itération objective peut créer des produits et contenus de plus en plus attrayants pour les utilisateurs.

Par conséquent, les agents AI peuvent devenir le récit central, c'est un champ de bataille incontournable.

Pourquoi Base a-t-elle le potentiel de rivaliser avec Solana ?

Avec le soutien fort de Coinbase et des capitaux nord-américains, l'écosystème Base a connu une croissance explosive en 2024. En novembre, le volume des flux de capitaux a dépassé celui de Solana, et a largement dépassé Solana au cours des 7 derniers jours.

Si l'ETH parvient à continuer de dépasser le taux de change ETH/BTC l'année prochaine, l'effet d'entraînement de la saison ETH aura un impact significatif sur Base. Actuellement, 23 % des fonds sortants d'ETH vont vers Base, et ce chiffre continue d'augmenter.

Cartographie du Launchpad des agents AI

Virtual

La phase V1 se concentre principalement sur l'entraînement des modèles, la contribution de données et les fonctionnalités d'interaction. Avec la phase V2, Virtual a lancé une plateforme d'incubation de tokens pour les agents AI, la mise à jour emblématique étant fun.virtuals lancée en octobre.

Ainsi, LUNA est devenue une "entité indépendante" avec une identité et une capacité financière indépendantes. Dans ce processus, les feuilles de route de LUNA et de Coinbase se rejoignent, ce dernier fournissant des outils et un soutien techniques puissants pour aider à la mise en œuvre des agents AI sur Base.

La technologie des agents AI montre d'excellents résultats dans la construction de marques, en particulier dans la création de marques culturelles. Grâce aux agents AI, les marques peuvent interagir plus efficacement avec leur communauté. Cela inclut la simplification des tâches d'interaction et la distribution flexible des récompenses, augmentant ainsi la fidélité des utilisateurs et la notoriété de la marque.

Il convient de noter que toutes les transactions des agents AI ne prennent en charge que l'utilisation des tokens Virtual natifs. Les tokens Virtual capturent la valeur de tout l'écosystème, devenant un pilier important du développement de l'écosystème.

Virtual se concentre sur l'amélioration des fonctionnalités des produits, en utilisant des outils AI pour autonomiser les utilisateurs, et en établissant un pont entre le Web2 et le Web3. Elle met l'accent sur "la valeur d'utilisation" plutôt que "le battage médiatique". Bien que ses produits d'outils soient souvent utilisés dans la pratique, ils manquent de l'effet de diffusion que les cryptomonnaies possèdent généralement, ce qui est aussi le point faible de la phase V1.

Clanker

« Publier c'est émettre des tokens » a abaissé le seuil d'émission des tokens, tout en attirant un grand nombre d'utilisateurs pour essayer. Les gens se précipitent pour @Clanker, cet phénomène est similaire à celui des médias sociaux où l'on demande à l'IA de résumer le contenu vidéo ; mais ici, la publication de contenu se transforme directement en émission d'actifs.

Comment fonctionne Clanker ?

TokenBot (c'est-à-dire Clanker) déploiera les tokens Meme sur Base dans des pools de liquidité unidirectionnels (LP), la liquidité sera immédiatement verrouillée. Les émetteurs de tokens bénéficieront des revenus suivants :

  • 0,25 % de tous les frais de swap.

  • 1 % de tokens sur l'offre totale (période de déblocage d'un mois).

Les utilisateurs peuvent consulter le nombre de tokens déployés ou créer leur propre token sur le site officiel de clanker.world.

Contrairement à PumpFun, qui émet des tokens via une courbe de liaison sur Raydium, avec une commission de 1 % sur les transactions et des frais fixes de 2 SOL ; Clanker n'utilise pas le modèle de courbe de liaison, mais perçoit une commission de 1 % sur les transactions via Uni v3 comme revenu.

AI Agent Layer

AI Agent Layer est une plateforme au sein de l'écosystème Base dédiée à la création d'agents AI et de Launchpads, lancée officiellement le 18 novembre. Avant le lancement de la plateforme, le token AIFUN a été émis en premier le 14 novembre, et est désormais coté sur des échanges comme MEXC et Gate, avec un prix actuel de 0,09 $, pour une capitalisation boursière d'environ 25 millions de dollars.

Creator.bid

Creator.bid était au départ une plateforme AI axée sur la monétisation et la propriété du contenu numérique. En avril de cette année, la plateforme a complété un nouveau tour de financement.

Le 21 octobre, Creator.bid a annoncé le lancement officiel du réseau principal de Base, réalisant la fonction de création et de publication d'agents AI en un clic, offrant de nouveaux outils et modèles de profit pour les créateurs de contenu.

Simulacrum

Simulacrum est construit sur Empyreal. Transforme des plateformes comme Twitter, Farcaster, Reddit et TikTok en couche d'interaction blockchain. Les utilisateurs peuvent réaliser des opérations sur la chaîne simplement en publiant sur les réseaux sociaux, par exemple des transactions de tokens ou des paiements de pourboire.

Utiliser des technologies telles que l'abstraction de compte, les agents AI, les intentions et les modèles linguistiques pour simplifier les opérations complexes en arrière-plan de la blockchain. Rendre DeFi plus accessible aux utilisateurs ordinaires.

vvaifu.fun

Similaire à Pump.fun, les utilisateurs peuvent facilement créer des agents AI et leurs tokens associés. Les agents AI peuvent s'intégrer parfaitement aux plateformes sociales comme Twitter, Telegram et Discord pour réaliser une interaction utilisateur automatisée.

Dasha est un agent AI créé par vvaifu.fun, avec un compte Twitter, un canal Telegram et une communauté Discord indépendants. Tout cela est géré et opéré par l'IA.

Chapeau Haut

Top Hat peut non seulement interagir avec les utilisateurs par le texte, mais aussi comprendre et traiter le contenu visuel. Lorsqu'un utilisateur envoie une image, l'agent AI peut « comprendre » le contenu de l'image et répondre.

Griffain

Avec la plateforme d'agents AI entraînables, Griffain a lancé 1 000 agents AI entraînables, démontrant le potentiel futur des contrats intelligents et des transactions automatisées.