Éditeur : OKG Research
En 1966, le scientifique en informatique du MIT, Joseph Weizenbaum, a créé un programme nommé ELIZA, un programme capable d'imiter le texte d'entrée de l'utilisateur à travers quelques règles et structures linguistiques, réalisant une simple interaction homme-machine. Bien que les fonctionnalités d'ELIZA soient très basiques et qu'elle ne possède pas de véritable capacité de compréhension, elle a stimulé l'imagination infinie des gens sur le potentiel de l'interaction homme-machine, laissant un aperçu fascinant dans le chapitre du traitement du langage naturel, devenant l'un des points de départ du développement de l'intelligence artificielle moderne.
Avançons jusqu'en 2024, le nom « Eliza » réapparaît dans le contexte des discussions brûlantes autour de Web3. Cette fois-ci, ce n'est plus un petit outil de simulation de dialogue, mais un cadre sous-jacent soutenant la construction et le fonctionnement des agents dans le monde Web3. Il permet aux développeurs de créer rapidement des agents AI multifonctionnels, capables d'exécuter des transactions automatiquement, de réaliser des tâches de gouvernance, et même d'analyser en temps réel des données sur la chaîne, avec l'espoir de transformer complètement la manière dont les gens interagissent avec la blockchain.
Source de l'image : https://elizaos.ai
Pourquoi Eliza a-t-elle soudainement pris de l'ampleur ?
La technologie est un vieux sujet, mais la tendance est une nouvelle histoire
L'émergence des agents AI repose sur le « mariage du siècle » entre l'AI et la blockchain. Passant des concepts techniques aux applications pratiques, elle est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la cryptographie. Ces agents ne sont pas seulement des outils, mais des « économies autonomes ». En exécutant des tâches de manière autonome, ils redéfinissent la « participation » et la « valeur » dans Web3. Tout comme l'ELIZA d'autrefois a ouvert la porte à l'interaction homme-machine, le cadre d'Eliza d'aujourd'hui est en train de remodeler la relation entre les gens et les réseaux sur la chaîne.
Nouveaux participants décentralisés
Un autre attrait des agents AI réside dans leur capacité à s'intégrer sans couture dans l'économie décentralisée. En s'appuyant sur le cadre d'Eliza, les développeurs peuvent créer des agents puissants, comme ai16z - un fonds de capital-risque virtuel capable d'analyser en temps réel les informations et documents échangés dans des canaux sociaux spécifiques, en prenant des décisions d'investissement en fonction du poids des différents messages, réalisant ainsi des interactions sur la chaîne. Ce modèle montre une nouvelle possibilité : les humains ne sont pas les seuls participants économiques, les agents peuvent également devenir des nœuds clés dans la chaîne de valeur.
Source de l'image : https://elizaos.ai
Du cadre à la fonctionnalité : le moteur derrière les agents AI
Le cadre des agents AI est l'outil central pour construire et faire fonctionner des agents AI, permettant aux développeurs de déployer rapidement des agents, tandis que les utilisateurs peuvent accéder à des services et valeurs sans précédent grâce à ces agents. De l'assistance à l'investissement à la génération de contenu, les fonctionnalités des agents s'élargissent rapidement, et le cadre derrière devient un moteur clé de l'innovation dans l'industrie de la cryptographie. Par rapport aux NFT ou aux mèmes, les agents, en raison de leur fonctionnalité et de leur modèle commercial durable, pourraient montrer un potentiel de valeur à long terme plus fort par la suite.
Un exemple intéressant est la manière dont le cadre d'Eliza a permis à ai16z de réaliser des investissements automatisés. Basé sur le cadre d'Eliza, ai16z a créé un fonds de capital-risque virtuel qui utilise des agents pour orienter les décisions d'investissement. Ce n'est pas une simple opération d'achat et de vente, mais une analyse des données sur la chaîne par des modèles d'apprentissage automatique, fournissant des insights en temps réel pour la communauté. Eliza, avec sa conception modulaire et son écosystème open source, couvre des domaines d'application tels que l'intégration sociale, l'émission d'actifs et les analyses d'insights, montrant le potentiel diversifié du cadre des agents AI. Cela non seulement améliore l'efficacité de la gouvernance sur la chaîne, mais peut également propulser l'idée de l'autonomie décentralisée vers de nouveaux sommets.
Les « Eliza » dans Web3 : quelles tendances pourraient-elles déclencher ?
Bien que le marché des agents soit encore à un stade précoce, avec la vulgarisation de cadres AI similaires à Eliza, son potentiel ne peut être ignoré. Avec l'évolution continue du cadre des agents AI, nous pouvons anticiper les tendances suivantes :
Nouveau modèle économique des agents
Ces agents AI peuvent non seulement exécuter des tâches, mais aussi ajuster dynamiquement leurs opérations grâce à des données en temps réel, par exemple en optimisant la répartition des ressources du réseau, économisant de l'argent tout en en gagnant.
Renforcement des communautés sur la chaîne
Les agents peuvent fournir aux communautés sur la chaîne une intégration d'informations en temps réel et un soutien à l'analyse, aidant les utilisateurs à participer plus rapidement et plus précisément à la gouvernance et aux activités économiques sur la chaîne.
Fusion intersectorielle de la technologie
Avec l'intégration du cadre des agents AI et des plateformes de stockage et de calcul décentralisés, les fonctionnalités de ces agents deviendront plus variées. Des services financiers aux jeux sur la chaîne, les agents pourraient être omniprésents.
L'émergence des agents a non seulement changé la manière dont les utilisateurs interagissent avec la technologie, mais a également introduit une nouvelle classe d'actifs. Ces entités numériques commencent à former une forme de marché qui peut être échangée et investie. Semblables aux NFT, les agents offrent des avantages économiques directs aux utilisateurs par la tokenisation, tout en attirant davantage d'investisseurs à long terme grâce à des services fonctionnels innovants.
Comme chaque vague de technologies dans l'histoire, le cadre des agents AI est en train de transformer des technologies complexes en outils simples et accessibles, ouvrant de nouvelles frontières pour Web3.
Mais même avec une direction claire et focalisée, les agents AI font face à des défis considérables :
Problèmes de sécurité : comment empêcher les agents d'être exploités par des hackers et d'éviter des pertes d'actifs ?
Risques de centralisation : bien que les agents soient décentralisés, le développement et le contrôle du cadre restent entre les mains de quelques équipes.
Controverses éthiques : lorsque les agents prennent des décisions de manière autonome, qui est responsable en cas de problème ?
De l'observateur au participant, pourquoi les agents AI méritent votre attention
Les agents AI propulsent Web3 vers une nouvelle étape, non seulement en améliorant l'efficacité, mais en redéfinissant le concept de « participation ». Si le DeFi était le protagoniste de la dernière vague, alors les agents AI pourraient devenir le moteur central de la prochaine décennie. Comme l'a dit l'expert en AI Andrew Ng, la valeur de l'AI réside dans son « orientation vers les tâches » - se concentrer sur l'accomplissement de tâches à forte valeur ajoutée, améliorer l'efficacité et bénéficier à l'utilisateur. Les agents AI sont une extension de cette idée : ils simplifient les opérations sur la chaîne, permettant même aux utilisateurs ordinaires de participer efficacement.
Au lieu de rester simple observateur, réfléchissez : lorsque les humains coexistent avec les agents sur la chaîne, comment interagirez-vous avec eux ?