Auteur original : Kevin, le chercheur chez BlockBooster

Le terme agents IA provient de la feuille de route d'OpenAI. Sam Altman divise les capacités que l'IA devrait avoir en 5 parties, dont la troisième étape est celle que nous rencontrerons fréquemment dans les prochaines années, l'agent IA.

Ce que les agents IA peuvent faire, c'est apprendre de manière autonome, prendre des décisions et exécuter des tâches, bien sûr selon le niveau d'intelligence et de compétences. Stuart Russell et Peter Norvig dans le livre (Artificial Intelligence: A Modern Approach) ont classé les agents IA en 5 directions :

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

  • Agents réflexes basés sur des modèles : prennent en compte l'état historique dans le 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 équilibrer les rendements et les risques pour maximiser l'utilité.

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

Alors, à quel niveau se situent actuellement les agents IA sur le marché ou dans l'industrie ? Dans quelle direction se dirigent-ils ?

OpenAI o1 a atteint le niveau 2 de l'intelligence artificielle. Personnellement, je pense que les agents IA dans l'industrie se situent entre le niveau 2 et le niveau 3, c'est-à-dire au niveau 2.5. Cela ne veut pas dire que les agents de l'industrie ont dépassé OpenAI, en fait, les agents web3 sont encore au stade du wrapper GPT. Alors pourquoi le niveau 2.5 ? Parce qu'en raison de l'intervention humaine ou programmatique, que nous appellerons intermédiaire, la combinaison du wrapper GPT et de l'intermédiaire a formé une forme qui ne peut pas être remise en question, mais qui a une objectivité active. C'est une extension d'une direction d'application du modèle OpenAI. En ce qui concerne ce que l'agent peut faire, c'est un agent réflexe simple de base. Certains agents prendront en compte l'état historique, mais nécessiteront une entrée active. Ce n'est qu'en fournissant constamment des données que l'agent pourra apprendre, ce qui est une méthode d'entraînement de modèle passive, loin d'atteindre l'état défini au niveau 3. Les trois derniers types, agents basés sur des objectifs, agents basés sur l'utilité et agents d'apprentissage, ne sont pas encore entrés sur le marché. Par conséquent, je pense qu'actuellement, les agents IA sont encore à un stade précoce, étant un ajustement fin d'un LLM général de niveau 2, sans avoir quitté l'architecture de niveau 2. Alors, est-ce que l'évolution vers l'état de niveau 3 peut être réalisée uniquement par la cryptographie ? Ou devons-nous attendre des entreprises comme OpenAI pour le développer ?

Pourquoi discuter de Base ou Solana comme centres de narration pour l'agent IA ?

Avant de discuter des aspects de l'industrie susceptibles de favoriser la naissance des agents de niveau 3, nous devrions déterminer quel écosystème a le potentiel de devenir le sol fertile des agents IA. Est-ce Base ? Ou Solana ?

Pour répondre à cette question, il peut être utile de revenir sur la façon dont l'IA a influencé Web3 au cours des 2 dernières années. Lorsque OpenAI a juste lancé ChatGPT, les protocoles dans l'industrie suivaient encore une pensée habituelle, se précipitant dans la bulle d'infrastructure. De nombreuses plateformes d'agrégation de puissance de calcul / de raisonnement ont vu le jour, et l'infrastructure AI + DePIN est également née. Leurs points communs sont de construire une vision grandiose, ce qui ne veut pas dire que la grande vision est mauvaise, en fait, les agents peuvent également construire une telle vision, mais en termes de mise en œuvre, de demande des utilisateurs, ces grands protocoles d'infrastructure ne prennent pas en compte pleinement. Parce qu'ils cherchent à stimuler une demande du marché qui n'est pas encore saturée dans l'industrie de l'internet traditionnel, l'éducation des utilisateurs et l'éducation du marché ne sont pas suffisantes. Sous l'impact de la fièvre des Memecoins, l'infrastructure AI vacillante semble encore plus vide.

Puisque l'infrastructure est trop lourde, pourquoi ne pas la rendre légère ? Les agents issus du wrapper GPT sont efficaces et itératifs tant au démarrage qu'au contact de l'utilisateur. Les agents légers ont un potentiel suffisant pour créer des bulles ; lorsque la bulle éclate, un nouveau sol fertile apparaîtra.

Pour aller plus loin, dans le contexte actuel du marché, utiliser des agents et des Memecoins pour lancer des projets peut permettre au produit de se concrétiser en très peu de temps. Cela permet aux utilisateurs de bénéficier directement de l'expérience d'utilisation, au cours de laquelle l'agent peut habilement profiter des Memecoins pour développer la feuille de route de la communauté, réaliser une itération rapide du produit, et cette itération est à faible coût et rapide. Les protocoles AI sérieux ne doivent plus être entravés par de lourds anciens cadres de consensus, briser les chaînes, entrer en scène avec légèreté, et bombarder les utilisateurs avec légèreté et itérations rapides, lorsque l'éducation et la communication du marché seront pleinement réalisées, alors sur cette base, ajouter des briques et des mortiers pour construire une infrastructure de grande vision. Les agents légers recouvrent le voile ambigu des Memecoins, la culture communautaire et les fondamentaux ne seront plus en contradiction, un nouveau chemin de développement d'actifs émerge progressivement, et cela pourrait être un chemin de choix pour de nouveaux protocoles IA à l'avenir.

La discussion ci-dessus répond au potentiel des agents IA à devenir le récit central. Dans la mesure où les agents IA peuvent continuer à croître rapidement, choisir le bon écosystème devient particulièrement important. Est-ce Base ? Ou Solana ? Avant de répondre à cette question, il serait bon de jeter un œil à l'état actuel des protocoles d'agents sérieux sur le marché.

Tout d'abord Arweave/AO : PermaDAO a mentionné : AO utilise un modèle d'acteur pour sa conception, chaque composant étant un agent autonome capable de calcul parallèle, ce qui correspond parfaitement à l'architecture des applications pilotées par l'agent IA. L'IA dépend de trois éléments : modèles, algorithmes et puissance de calcul. AO peut répondre à cette demande élevée en ressources. AO peut allouer de manière indépendante des ressources de calcul pour chaque processus agent, éliminant efficacement les goulets d'étranglement en matière de performance de calcul.

De plus, Spectral est l'un des rares protocoles basés sur des agents, la transformation de texte en code et le raisonnement de modèles sont ses directions de développement.

En examinant un jeton d'agent actuellement sur le marché, on constate que ces agents n'ont presque pas utilisé les infrastructures de la chaîne. C'est un fait, car tous les modèles dans l'industrie, y compris les agents, sont hors chaîne. L'alimentation de données est hors chaîne, l'entraînement des modèles n'est pas décentralisé, et les informations produites ne sont pas mises en chaîne. C'est un fait objectif, car la chaîne EVM ne prend pas en charge la combinaison de l'IA et des contrats intelligents, bien sûr, Base et Solana ne le font pas non plus. Nous pouvons espérer l'introduction d'AO l'année prochaine, pour voir si cela peut permettre aux modèles d'être mis en chaîne et de bien performer. Si AO échoue, il se peut que la mise en chaîne des modèles doive attendre plusieurs années après Ethereum, au moins jusqu'en 2030, ou d'autres chaînes publiques réaliseront la mise en chaîne des modèles. Mais si une architecture comme AO et ses réserves historiques ne peuvent pas y parvenir, la mise en chaîne des modèles pourrait être encore plus difficile pour d'autres chaînes publiques.

Actuellement, les jetons d'agents IA n'ont pas beaucoup de cas d'utilisation réels. En fait, il est très difficile de distinguer les jetons d'agents IA sur Base et Solana des Memecoins. Bien que les jetons d'agents n'aient pas d'utilisation particulière, pourquoi je pense qu'il ne faut pas confondre les jetons d'agents IA avec les Memecoins ? Parce que je considère que nous sommes actuellement dans une phase de création de bulles pour les agents IA.

Pourquoi discuter de la volonté de Base de rivaliser avec Solana pour la position de chaîne publique dominante des agents IA ?

Base a attiré beaucoup d'attention sur le marché au cours de la première moitié de ce cycle haussier, avec des performances remarquables dans la concurrence pour la part de marché des Memecoins, par exemple avec $BRETT et $DEGEN. Cependant, il a toujours été surpassé par Solana. Je pense que l'agent IA est la prochaine direction que Base cherchera à conquérir et qu'il a déjà plusieurs avantages.

L'agent IA accélérera la naissance de bulles, créera du chaos, mais laissera finalement des utilisateurs et des applications :

La naissance et l'expansion des bulles attireront l'attention du marché, cette attention se transformera avec le temps. Quelles sont les caractéristiques de cette transformation ? Au fur et à mesure que l'attention du marché augmente, une série de points douloureux pour les utilisateurs et des lacunes sur le marché apparaîtront. Lorsque les principaux conflits ne peuvent pas être coordonnés, mais que l'attention continue d'augmenter, c'est le moment de la naissance de la transformation qualitative. Lorsque cette transformation est achevée, les utilisateurs et les applications qui se sont accumulés peuvent réaliser une grande vision. C'est quelque chose que les Memecoins ne peuvent pas réaliser et que je pense, même si les agents et les Memecoins semblent flous actuellement, ils ne devraient pas être confondus.

Avant qu'un changement qualitatif ne se produise, la bulle engendrera du désordre et divers drames, par exemple : le nombre d'agents augmentera exponentiellement, des milliers d'agents entreront dans le champ de vision des utilisateurs. Comment cela se produit-il ? Les agents peuvent se connecter à des médias sociaux comme X et Farcaster pour promouvoir leurs jetons, en utilisant divers angles que les degens aiment et la densité d'information unique des agents pour vendre des jetons.

Ensuite, des agents itératifs rapides peuvent réaliser des transactions en chaîne, une bande de vikings a envahi la forêt sombre. Actuellement, les protocoles de panneaux sur le marché, les bots dans les groupes TG, les panneaux Dune seront envahis par des agents, les indicateurs familiers aux utilisateurs seront manipulés par des agents, volume de transactions, nombre d'adresses, distribution des jetons, simuler le comportement des teneurs de marché, les données en chaîne devront être nettoyées de manière plus professionnelle pour refléter leur valeur, sinon elles seront trompées par des agents, tout comme les vikings qui pillent votre richesse.

Si le marché peut atteindre ce stade, cela signifie qu'une nouvelle ère pour les agents IA aura réussi la moitié du chemin, car "l'attention équivaut à de la valeur" permettra aux agents d'entrer dans la salle. Ce potentiel provient de :

  • Capacité de distribution puissante : les agents suscitent suffisamment de discussions, comme Goat, et les chemins de distribution stables peuvent être reproduits.

  • Facilité de déploiement : la plateforme de déploiement des agents connaîtra également une croissance explosive, Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain et Virtual, les utilisateurs n'ont besoin de connaître aucun code pour créer un agent, et l'UX de la plateforme de déploiement des agents sera également optimisée dans la compétition.

  • Effet Memecoin : au stade de lancement, les jetons d'agent n'ont pas de modèle commercial adéquat, les cas d'utilisation des jetons sont également négligeables, se déguisant en Memecoin peut rapidement accumuler une communauté, maintenant un taux de réussite élevé lors du lancement.

  • Plafond très élevé : l'agent de niveau 3 d'OpenAI est encore en développement, un produit que les géants ne peuvent pas rapidement mettre sur le marché, son espace de marché sera donc énorme. Le seuil pour les agents est le Memecoin, mais le plafond est un agent intelligent avancé ayant son autonomie.

  • Faible résistance du marché : les agents menés par 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 suffisamment de chances de commencer à s'y intéresser.

  • Incitations potentielles : les cas d'utilisation des jetons d'agent ne sont pas encore développés, si les agents introduisent un système de points et renforcent les incitations, ils auront le potentiel d'accumuler un grand nombre d'utilisateurs.

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

Ainsi, les agents IA peuvent devenir le récit central, un champ de bataille essentiel.

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

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

Si ETH peut continuer à surmonter 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 à Base, et ce chiffre continue d'augmenter.

Cartographie du Launchpad des agents IA

Virtual

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

Dans ce processus, LUNA est devenue une "entité indépendante" avec une identité et des capacités financières distinctes. LUNA et la feuille de route de Coinbase sont en adéquation, la seconde fournissant des outils et un soutien technologique puissants pour aider à réaliser des agents IA sur Base.

La technologie des agents IA excelle dans la construction de marque, en particulier dans la création de marques culturelles. Grâce aux agents IA, les marques peuvent interagir plus efficacement avec leurs communautés. Cela inclut la simplification des tâches d'interaction et la distribution flexible des récompenses, améliorant la fidélité des utilisateurs et la reconnaissance de la marque.

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

Virtual se concentre sur l'amélioration des fonctionnalités du produit, utilisant des outils IA pour habiliter les utilisateurs, créant un pont entre Web2 et Web3. Il met l'accent sur la « valeur d'utilisation » plutôt que sur le « battage médiatique ». Bien que ses produits d'outils soient fréquemment utilisés dans des applications pratiques, ils manquent de l'effet de propagation que les cryptomonnaies possèdent généralement, ce qui est également une faiblesse de la phase V1.

Clanker

« Publier un post équivaut à émettre un jeton » abaisse le seuil d'émission de jetons tout en attirant un grand nombre d'utilisateurs à essayer. Les gens se précipitent pour @Clanker, ce phénomène est similaire à l'opération de faire résumer par l'IA le contenu vidéo sur les réseaux sociaux ; mais ici, la publication de contenu se transforme directement en émission d'actifs.

Comment fonctionne Clanker ?

TokenBot (c'est-à-dire Clanker) déploiera des jetons Meme sur Base dans un pool de liquidité unilatéral (LP), et la liquidité sera immédiatement verrouillée. L'émetteur du jeton bénéficiera des avantages suivants :

  • 0,25 % de tous les frais de Swap.

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

Les utilisateurs peuvent consulter le nombre de déploiements de jetons ou créer leurs propres jetons sur le site officiel de clanker.world.

Contrairement à PumpFun, qui émet des jetons via une courbe de liaison sur Raydium et prélève des frais de transaction de 1 % et des frais fixes de 2 SOL ; Clanker n'a pas adopté le modèle de courbe de liaison, mais prélève plutôt 1 % de frais de transaction via Uni v3 comme revenu.

Couche d'agent IA

La Couche d'Agent IA est une plateforme au sein de l'écosystème Base axée sur la création d'agents IA et de Launchpad, qui sera officiellement lancée le 18 novembre. Avant le lancement de la plateforme, le jeton AIFUN a été émis en premier le 14 novembre et est maintenant coté sur des échanges tels que MEXC et Gate, avec un prix actuel de 0,09 $ et une capitalisation d'environ 25 millions de dollars.

Creator.bid

Creator.bid a initialement été une plateforme IA axée sur la monétisation et la propriété de contenu numérique. En avril de cette année, la plateforme a complété un nouveau tour de financement.

Le 21 octobre, Creator.bid a annoncé son lancement officiel sur le réseau principal de Base, permettant la création et la publication d'agents IA en un clic, offrant aux créateurs de contenu de nouveaux outils et modèles de revenus.

Simulacrum

Simulacrum est construit sur Empyreal. Transformez des plateformes telles que Twitter, Farcaster, Reddit et TikTok en couche d'interaction blockchain. Les utilisateurs peuvent réaliser des opérations en chaîne via des publications simples sur les réseaux sociaux, comme des transactions de jetons ou des paiements de pourboire.

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

vvaifu.fun

Comme Pump.fun, les utilisateurs peuvent facilement créer des agents IA et leurs jetons associés. Les agents IA peuvent s'intégrer sans couture avec des plateformes sociales comme Twitter, Telegram et Discord pour automatiser les interactions avec les utilisateurs.

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

Chapeau Haut de Forme

Le Chapeau Haut de Forme peut non seulement interagir avec les utilisateurs par le texte, mais aussi comprendre et traiter le contenu des images. Après qu'un utilisateur ait envoyé une image, l'agent IA peut « comprendre » le contenu de l'image et y répondre.

Griffain

Avec une plateforme d'agent IA entraînable, Griffain a lancé 1 000 agents IA entraînables, montrant le potentiel futur des contrats intelligents et des transactions automatisées.

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