Texte original : 0xJeff
Compilation : Yuliya, PANews
Avec l'évolution du domaine des agents AI, le marché a connu un changement majeur, passant d'agents initialement axés sur la personnalisation. Au début, les gens étaient attirés par des agents capables de divertir, de raconter des blagues ou de "créer une ambiance" sur les réseaux sociaux. Ces agents ont effectivement suscité des discussions et de l'attention, mais avec l'évolution du marché, un fait est devenu de plus en plus clair : la valeur utilitaire est bien plus importante que la personnalisation.
De nombreux agents axés sur la personnalisation qui ont suscité un grand intérêt lors de leur lancement ont finalement disparu de la vue du public en raison de leur incapacité à offrir une valeur au-delà des interactions superficielles. Cette tendance souligne une leçon clé : dans le domaine de Web3, la valeur substantielle prime sur l'effet de surface, et l'utilité l'emporte sur la nouveauté.
Cette évolution est similaire à celle observée dans le domaine de l'IA Web2. Des modèles de langage de grande taille (LLM) spécialisés sont continuellement développés pour répondre aux besoins spécifiques des segments tels que la finance, le droit et l'immobilier. Ces modèles mettent davantage l'accent sur la précision et la fiabilité, comblant les lacunes de l'IA générale.
Les limitations de l'IA générale résident dans le fait qu'elle ne peut souvent fournir que des réponses "approximatives", ce qui est inacceptable dans certains scénarios. Par exemple, un modèle populaire peut avoir un taux de précision de seulement 70 % sur des questions professionnelles spécifiques. Cela peut être suffisant pour un usage quotidien, mais dans des scénarios à haut risque comme des décisions judiciaires ou financières majeures, cela peut avoir des conséquences catastrophiques. C'est pourquoi des LLM spécialisés, finement ajustés pour atteindre des taux de précision de 98 à 99 %, deviennent de plus en plus importants.
Alors, la question se pose : pourquoi choisir Web3 ? Pourquoi ne pas laisser Web2 dominer le domaine de l'IA professionnelle ?
Web3 présente plusieurs avantages significatifs par rapport au Web2 traditionnel :
Tout d'abord, la liquidité mondiale. Web3 permet aux équipes de lever des fonds plus efficacement. Grâce à l'émission de jetons, les projets AI peuvent accéder directement à la liquidité mondiale, évitant ainsi des réunions et des négociations avec des VC qui prennent du temps. Cette méthode démocratise le financement et permet aux développeurs d'obtenir plus rapidement les ressources nécessaires.
Deuxièmement, l'accumulation de valeur grâce à l'économie des jetons. Les jetons permettent aux équipes de récompenser les premiers utilisateurs, d'inciter les détenteurs et de maintenir la durabilité de l'écosystème. Par exemple, Virtuals attribue 1 % des frais de transaction pour couvrir les coûts d'inférence, garantissant que ses agents restent fonctionnels et compétitifs sans dépendre de financements externes.
Troisièmement, l'infrastructure AI décentralisée. Web3 offre des modèles open source, des ressources de calcul décentralisées (comme Hyperbolic et Aethir) et d'énormes pipelines de données ouvertes (comme Cookie DAO et Vana), fournissant aux développeurs une plateforme de collaboration et de rentabilité difficile à reproduire dans Web2. Plus important encore, il a cultivé une communauté de développeurs passionnés qui poussent l'innovation.
Écosystème AI Web3
Dans l'écosystème des agents AI Web3, nous voyons divers écosystèmes augmenter leurs capacités en intégrant de nouvelles fonctionnalités, ouvrant ainsi de nouveaux cas d'utilisation. Des sous-réseaux Bittensor aux Olas, Pond et Flock, ces écosystèmes construisent des agents plus interopérables et fonctionnels. En même temps, des outils conviviaux comme le Solana Agent Kit de SendAI ou le Coinbase CDP SDK continuent d'émerger.
Les écosystèmes suivants construisent des applications AI axées sur l'utilité :
ALCHEMIST AI a développé une plateforme de construction d'applications AI sans code.
MyShell a créé un magasin d'applications AI axé sur la génération d'images, les romans visuels et la simulation de personnages virtuels.
Questflow a lancé un protocole d'orchestration multi-agents (MAOP) dédié à l'amélioration de la productivité, dont l'intégration avec Virtuals a créé le Père Noël des airdrops et de la gestion des incitations.
Capx AI a lancé un magasin d'applications AI axé sur l'utilité sur Telegram.
Agents individuels axés sur des cas d'utilisation pratiques
En dehors des écosystèmes, des agents individuels dans des domaines spécialisés continuent d'émerger. Par exemple :
Corporate Audit AI, en tant qu'agent AI d'analyse financière, est spécifiquement chargé d'examiner les rapports et d'identifier les opportunités de marché.
L'agent CPA développé par Tj Dunham se concentre sur le calcul des impôts sur les cryptomonnaies et génère des rapports pour les utilisateurs.
Cette transition de "chatbots bavards sur les réseaux sociaux" vers "experts partageant des idées professionnelles" se poursuivra.
L'avenir des agents AI ne réside pas dans des chatbots qui bavardent sans but, mais dans des agents experts dans divers domaines, transmettant de la valeur et des idées de manière engageante. Ces agents continueront de créer des partages de pensée et de diriger les utilisateurs vers des produits réels, qu'il s'agisse de terminaux de trading, de calculateurs fiscaux ou d'outils de productivité.
Où la valeur va-t-elle se concentrer ?
Les plus grands bénéficiaires seront les L1 axés sur les agents et la couche d'orchestration.
Dans le domaine des L1 axés sur les agents, des plateformes comme Virtuals et ai16z élèvent les normes de l'industrie, garantissant que leurs écosystèmes privilégient la qualité. Virtuals reste la plateforme L1 la plus haut de gamme dans le domaine des agents, tandis que la plateforme de lancement d'ai16z rejoindra bientôt la concurrence. Les agents purement personnalisés disparaissent, remplacés par des agents à la fois pratiques et attrayants.
Dans le domaine de la couche d'orchestration, des plateformes comme Theoriq orchestrent la collaboration d'un grand nombre d'agents, intégrant leurs forces pour fournir des solutions puissantes et sans couture aux utilisateurs. Imaginez intégrer des agents comme aixbt, gekko et CPA pour réaliser des fonctions d'acquisition d'alpha, d'exécution de transactions et de traitement fiscal dans un flux de travail unifié. Le cadre de découverte basé sur les tâches de Theoriq avance vers la libération de cette intelligence collective.
Dernières réflexions
Le récit des applications AI axées sur l'utilité vient à peine de commencer. Web3 a une occasion unique de s'ouvrir un espace où les agents AI peuvent non seulement divertir, mais également résoudre des problèmes réels, automatiser des tâches complexes et créer de la valeur pour les utilisateurs. L'année 2025 sera témoin d'une transition des chatbots vers des assistants collaboratifs, où des LLM spécialisés et une orchestration multi-agents redéfiniront notre perception de l'IA.
Bien que Web2 et Web3 fusionnent progressivement, les caractéristiques ouvertes et collaboratives de Web3 poseront les bases des percées les plus innovantes. Ce n'est plus une question d'"agents AI avec personnalité", mais d'agents capables de fournir de la valeur utilitaire et de créer un impact significatif. Il est important de se concentrer sur les L1 axés sur les agents, la couche d'orchestration et les nouvelles applications AI émergentes. L'ère des agents est arrivée, et ce n'est que le début.