Écrit par : Ice Frog
Les agents AI ont pris d'assaut le monde de la crypto et semblent sur le point d'exploser. Face à un effet de richesse immense, ils sont devenus un nouvel agent révolutionnaire, très en vogue et sous les projecteurs. Cependant, le terme révolutionnaire est un concept hautement inflationniste dans le monde de la crypto. Il est dispersé dans de nombreux livres blancs et sur les réseaux sociaux, et pour les investisseurs expérimentés, des discours similaires sont devenus difficiles à passionner. L'essor et la chute de nombreuses cryptomonnaies ont prouvé que seules quelques nouvelles narrations ont réussi à réaliser la montée majeure des cryptos, la grande majorité n'étant qu'éphémères.
Ainsi, nous devons explorer un classique de la crypto : xxx, cette fois sera-t-elle différente ? Chacun a sa propre réponse, mais en revenant en arrière, il est certain que la conclusion fondamentale à cette question ne changera pas beaucoup.
C'est-à-dire que : le monde de la crypto suit l'économie de l'attention, la capacité d'un nouveau récit à progresser dépend de l'attention des utilisateurs et de l'ampleur de l'effet de réseau qui peut être diffusé. Même Bitcoin ne peut échapper à cette loi fondamentale.
Naturellement, pour analyser ce problème, nous devons partir de la source et explorer les réponses.
1. Qu'est-ce qu'un agent AI ?
Le terme agent AI désigne un agent d'intelligence artificielle, un concept relativement bien connu et couramment utilisé : un agent AI est une entité intelligente capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d'exécuter des actions. Il est principalement basé sur des LLM (grands modèles de langage), en d'autres termes, il est le vecteur fonctionnel des grands modèles de langage. Ce qui est intéressant, c'est qu'intuitivement, il s'agit d'une application concrète des LLM, mais en termes de dénomination, il s'agit d'un agent, soulignant le pouvoir et les capacités d'autonomie dans le choix, l'action et la décision.
D'une manière définie, bien que les agents AI et les grands modèles aient une relation de succession, l'interaction entre les grands modèles et les humains nécessite des prompts (mots d'invite) pour donner des tâches spécifiques, puis fournir des réponses. Les agents AI reçoivent des objectifs spécifiques de la part des humains, et l'agent AI décompose et exécute les étapes nécessaires en fonction de ces objectifs, se donnant à lui-même des prompts pour atteindre ces objectifs.
En ce qui concerne la collaboration entre l'humanité et l'AI, le modèle d'agent est également une forme de collaboration relativement avancée, comparable aux premiers Siri—Microsoft Copilot—agents AI. Dans cette collaboration, nous pouvons essentiellement affirmer que les agents AI sont en essence une représentation numérique des modèles de pensée et de comportement humains. Ainsi, leur structure repose principalement sur une interface de question-réponse + un flux de travail entièrement automatisé (perception, décision, action) + une base de connaissances (hippocampe humain), l'AI accomplissant la majeure partie du travail, et pas seulement en tant qu'assistant.
En termes de cadre technique concret, l'ancien chercheur en sécurité en chef d'Open AI, Lilian Weng, a publié un blog en juin 2023 pour expliquer cela, intitulé (Agents autonomes alimentés par LLM), comme suit :
Dans cet article, Lilian Weng a proposé que le cadre de base des agents AI se compose de LLM + planification + mémoire + utilisation d'outils, le rôle principal des grands modèles étant de remplir des fonctions similaires à celles du raisonnement et de la planification du cerveau humain.
En résumé, un agent AI est une entité de calcul distincte, basée globalement sur les fonctions de raisonnement et de planification des grands modèles, combinant la perception de l'environnement externe, l'utilisation d'outils et l'action pour jouer le rôle d'agent humain, accomplissant une série de tâches relativement complexes.
2. Quel est l'état d'avancement de l'industrie des agents AI ?
Depuis 2023, les agents AI sont entrés dans le champ de vision industriel, la discussion et les progrès concernant les agents s'accélèrent lentement. La plupart des grandes entreprises considèrent 2025 comme une année clé pour l'explosion commerciale des agents AI, et l'industrie entre dans une période de développement accéléré.
D'un point de vue global de la chaîne industrielle, l'amont de l'ensemble de la chaîne reste principalement constitué de fournisseurs de puissance et de matériel comme Nvidia, de fournisseurs de données, de développeurs d'algorithmes et de grands modèles, tandis que l'aval est principalement constitué d'intégrateurs d'agents AI, et le segment inférieur est axé sur des applications verticales ou des agents généraux pour différents secteurs.
Actuellement, l'industrie des agents AI, en mettant de côté les infrastructures existantes en amont, se concentre principalement sur le segment intermédiaire et inférieur, en particulier le segment inférieur où les applications montrent une floraison variée.
De plus, du point de vue du développement en aval, les progrès sont différents entre le segment C et le segment B. L'adoption d'agents AI dans le segment C peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur, tandis que dans le segment B, elle peut réduire considérablement les coûts et augmenter l'efficacité.
D'après les actions de plusieurs grandes entreprises, les agents AI commencent à accélérer leur lancement au cours de la seconde moitié de cette année, avec une accélération globale prévue pour l'année prochaine.
Ce mois-ci, Google a lancé Gemini 2.0, tout en soulignant que le modèle est principalement conçu pour servir les agents AI, et a également lancé les produits AI Agent Project Astra (général), Project Mariner (opérations de navigateur) et Jules (programmation).
En octobre de cette année, Microsoft a lancé 10 agents AI sur sa plateforme Dynamics 365.
Amazon a annoncé ce mois-ci l'ouverture d'un laboratoire d'intelligence artificielle à San Francisco, se concentrant sur la réalisation des agents AI.
Open AI a lancé une série de nouveaux produits sur 12 jours consécutifs ce mois-ci, Sam Altman déclarant lui-même que l'année prochaine sera celle de l'entrée des agents AI dans le courant dominant, bien qu'Open AI n'ait pas publié d'agents AI liés, il a néanmoins lancé une série d'outils pour soutenir le développement d'agents AI.
Que ce soit pour les grandes entreprises ou en termes de prospérité industrielle, les agents AI sont effectivement entrés dans une phase d'accélération, leur entrée dans le domaine de la crypto n'est qu'une question de temps, mais tout cela appartient encore à une période précoce.
3. Quelle est l'intersection entre les agents AI et la crypto ?
Revenons quelques mois en arrière, il est peu probable qu'Andy Ayrey, créateur du modèle Truth of Terminal, ait envisagé qu'un modèle d'agent AI, encore considéré comme un prototype, pourrait créer un miracle financier bouleversant dans le monde de la crypto. Le concept dérivé de GOATSE est devenu un sujet chaud dans le monde de la crypto, le jeton MEME GOAT ayant grimpé à 20 millions de dollars en l'espace d'une demi-journée, atteignant près de 300 millions de dollars de capitalisation boursière en quatre jours, et plus de 1 milliard de dollars en un mois, un miracle de multiplication par mille qui se reproduit. Les agents AI ont fait leur entrée dans le monde de la crypto de manière très cryptographique, suscitant une vague d'enthousiasme.
Ensuite, Ai16Z (un fonds de capital-risque alimenté par des agents AI) a rapidement gagné en popularité avec le concept de « DAO alimenté par l'AI », soutenu par Marc Andreessen, le fondateur d'A16z, augmentant de plus de 10 fois en quelques jours ; par la suite, un autre projet AI, ACT, a été lancé sur Binance, propulsant les agents AI vers un nouveau sommet, générant un volume de marché sans précédent et permettant à de nombreux utilisateurs de crypto de comprendre profondément l'effet de richesse de ce secteur.
Les deux premiers chapitres de cet article ont consacré beaucoup d'espace à expliquer ce qu'est réellement un agent AI et le développement de l'industrie des agents AI. L'importance réside dans le fait que l'origine de l'AI ne provient pas du monde de la crypto, de manière plus large, la crypto n'est pas le principal champ de bataille de l'AI. Cependant, si le développement des agents AI ne progresse pas bien, l'attention portée aux agents AI diminuera rapidement, et le récit autour des agents AI risque de devenir éphémère, comme la plupart des récits.
Cependant, cette fois, dans une portée visible à l'œil nu, c'est vraiment différent. Principalement en raison de :
Le monde AI au sens large n'est pas entré dans une phase de bulle ou de réfutation, que ce soit pour Nvidia, Microsoft, Google ou d'autres grandes entreprises, toutes ont considérablement augmenté leurs dépenses d'investissement pour 2025 dans leurs rapports du troisième trimestre de cette année. Les quatre plus grandes entreprises prévoient d'investir plus de 170 milliards de dollars l'année prochaine, avec un seul objectif : l'AI.
En ce qui concerne le développement des agents AI, bien qu'il n'y ait actuellement aucun produit phénoménal comme ChatGPT qui ait réellement déclenché le marché, que ce soit par les actions des grandes entreprises ou le développement de l'industrie, l'élan et l'engagement des fonds continuent de croître de manière exponentielle, avec une probabilité raisonnable qu'un agent AI provoque une explosion du marché en 2025.
Sur ces deux points, d'un point de vue technologique large, les sujets et l'attention autour de l'AI et des agents AI resteront indéniablement parmi les sujets les plus en vogue sur le marché, comme mentionné au début, l'attention dans le monde de la crypto est tout.
En termes de cadre technique pour la réalisation des agents AI, leur combinaison avec la crypto pourrait engendrer des percées clés semblables à celles de la création de contrats intelligents sur Ethereum, apportant non seulement un ajout technique, mais aussi un changement de paradigme économique potentiel, car cela modifiera fondamentalement le modèle de création de l'économie de l'attention.
Le principal défi actuel pour l'adoption massive de la blockchain réside peut-être dans sa complexité opérationnelle et ses barrières à l'entrée. En mettant de côté les points de conformité liés aux devises fiat tels que les dépôts/retraits, la difficulté et la complexité des opérations en chaîne et des portefeuilles sont au moins plusieurs fois supérieures à celles du Web2. Si l'on adopte un mode de langage naturel avec des agents AI, une simple instruction, qu'il s'agisse de gestion de portefeuille, de filtrage des meilleurs investissements DeFi, de ponts, ou d'exécution automatique de plans de trading basés sur des conditions externes, cela simplifie considérablement la difficulté opérationnelle et réduit directement le coût d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs de plusieurs niveaux.
De plus, que ce soit pour l'économie des créateurs, la surveillance du sentiment du marché, l'audit des contrats intelligents, le vote de gouvernance, les DA autonomes ou même l'émission de MEME, les agents peuvent participer. Dans certaines conditions, ils pourraient être plus sérieux et équitables que la plupart des gens, et plus capables d'écarter l'influence des émotions.
D'un point de vue narratif, AI + Crypto signifie que : l'AI peut rendre les blockchains de confiance plus intelligentes, et la blockchain rend l'AI intelligentes plus fiables.
La blockchain se caractérise par l'immuabilité des données, l'un des principaux défauts de l'AI réside dans la qualité des données. Si un agent AI construit peut entraîner des données en chaîne et utiliser sa puissance de calcul, il pourrait potentiellement changer le modèle d'incitation actuel.
À plus long terme, peut-être dans un avenir proche, chaque utilisateur de crypto aura un double numérique qui l'aidera à gérer ses actifs de jetons, ses interactions sociales, etc. Chaque projet disposera de plusieurs agents AI pour aider à l'exploitation, de l'émission d'actifs à la commercialisation, en passant par la construction de code, l'audit de contrats, l'exploitation des médias, et même la conception et la distribution d'airdrops, tout cela pourra être réalisé grâce à l'AI.
Ces changements à long terme transformeront le modèle de création d'attention, passant d'une plus grande échelle de communauté et d'humanité aux agents AI.
Bien sûr, ces concepts ne sont que des visions à long terme. Revenons à la réalité : les agents AI dans la blockchain sont encore à une période primitive et précoce. À part le succès explosif des MEME AI, les agents AI restent dans une phase où la spéculation l'emporte sur la construction. Actuellement, il n'existe pas de cadre d'agent AI véritablement basé sur les caractéristiques de la blockchain, même le précurseur ELIZA n'a été qu'une simple interface de dialogue, sans entrer dans le cœur du monde de la blockchain.
À partir des trois niveaux des agents AI - perception, décision et exécution - il est nécessaire de reconstruire une infrastructure plus systématique et de base en s'appuyant sur les caractéristiques de décentralisation et de contrats intelligents, sans parler des diverses plateformes d'outils, de la confidentialité des données, de la sécurité des transactions, etc. Il est encourageant de voir que, que ce soit pour des fonds de premier plan comme A16z ou l'attention générale portée aux agents AI dans les récits mondiaux, ou l'effet de richesse incroyable déclenché par les MEME AI, tout cela a fourni une base solide pour le développement des agents AI dans le monde de la crypto.
Dans l'économie de l'attention cryptographique, les agents AI actuels suscitent l'attention des capitaux, un récit général en constante effervescence, des exemples typiques d'effet de richesse, et une valeur pratique à long terme.
Peut-être pouvons-nous affirmer un peu audacieusement que cette fois, c'est vraiment différent !
Passion !
