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Chaque fois que l'on parle des cadres et des normes des agents AI, je suis sûr que beaucoup de gens ressentent une confusion entre le diable et l'ange. Parce que le plafond de ceux qui créent des cadres est très élevé, on peut rapidement atteindre 300M, mais une fois que cela ne correspond pas à leur réputation, et que le consensus s'effondre, la probabilité de tomber dans le gouffre est également très élevée. Alors, pourquoi les normes des cadres des agents AI sont-elles devenues un champ de bataille essentiel, et comment évaluer si les normes des cadres valent l'investissement ? Voici mon interprétation personnelle à titre de référence :

1) Les agents AI sont eux-mêmes des produits issus du contexte purement web2 de l'internet. Les grands modèles LLMs, à travers un entraînement fermé sur une grande quantité de données, ont finalement donné naissance à des applications AIGC interactives comme ChatGPT, Claud, DeepSeek, etc.

Son centre de gravité global est la logique « d'application ». Quant à la façon dont les agents communiquent et interagissent, comment établir un protocole d'échange de données unifié entre les agents, comment construire un mécanisme de validation de calcul vérifiable entre les agents, etc., il y a un manque inné.

L'expansion des cadres et des normes des agents AI est essentiellement un chemin d'évolution de l'architecture distribuée de web3, passant des serveurs centralisés à un réseau de collaboration décentralisé, d'un écosystème fermé à un protocole standard unifié ouvert, d'une application AI Agent unique à un écosystème complexe et interconnecté.

La logique fondamentale est simple : les agents AI doivent rechercher des perspectives commerciales sous la pensée modulable et enchaînée du web3. Pour commencer avec « les normes de cadre », il faut construire une architecture distribuée conforme au cadre web3, sinon, ce sera simplement une approche du marché des applications web2 qui mise sur la puissance de calcul et l'expérience utilisateur.

Ainsi, les cadres et les normes des agents AI sont devenus un champ de bataille essentiel dans cette vague de narration AI + Crypto, l'espace d'imagination est vraiment indescriptible.

2) Les cadres et les normes des agents AI sont à un stade très précoce. Il n'est pas exagéré de dire qu'entendre des développeurs parler de leur vision technique et de leur parcours pratique maintenant est équivalent à il y a 10 ans @VitalikButerin.

C'est comme aller en Chine pour une tournée de financement. Imaginez, il y a 10 ans, Vitalik se tenait devant vous, comment le jugeriez-vous ?

1、Regardez le charisme du fondateur, ce qui est en accord avec la logique de la plupart des investissements en phase d'ange. Par exemple, lorsque @shawmakesmagic a été critiqué pour avoir une grande bouche, si vous avez vu son honnêteté en riant et en s'énervant en se rapprochant de la communauté, vous vous serez accroché à la jambe de ai16z ; de même, @KyeGomezB de Swarms, face à divers FUD et escroqueries, son attitude constante de discussion technique peut-elle vous toucher ?

2、Regardez la qualité technique. Bien que l'apparence puisse venir de la décoration, la décoration nécessite également des coûts. Un projet avec une bonne qualité technique mérite l'angoisse, mérite l'investissement avec un état d'esprit de « don », mérite l'énergie consacrée à la recherche. Par exemple : la qualité du code sur Github, la réputation de la communauté open-source des développeurs, la cohérence logique de l'architecture technique, si le cadre technique a déjà des applications concrètes, le niveau de dureté du contenu du livre blanc technique, etc.;

3、Regardez la logique narrative, la piste AI Agent a actuellement une direction narrative qui devient progressivement « enchaînée ». Vous constaterez que de plus en plus de vieilles chaînes adoptent des soutiens à la narration de l'AI Agent. Bien sûr, les grandes directions comme #ElizaOS, #arc, #Swarms, #REI, etc., exploreront également les possibilités d'« enchaînement » ; par exemple, #Focai est un projet construit par la communauté explorant le cadre ElizaOS « enchaîné ». Une bonne logique narrative possède une énergie potentielle, car elle porte les attentes de l'ensemble du marché Crypto. Si un projet se présente pour résoudre des problèmes d'AI que même le web2 ne peut pas résoudre à court terme, oseriez-vous y croire ?

4、Regardez l'implémentation écologique. Les normes de cadre sont en effet très en amont. Dans la plupart des cas, il est préférable d'abstraire les normes du cadre après avoir un agent AI monolithique. Par exemple, après #zerebro, zerePy a été lancé. Le cadre va habiliter l'AI monolithique, et naturellement, cela est plus fort que de créer un nouveau jeton de cadre pour diviser la cohésion du consensus ; mais lorsqu'un cadre et une norme émergent, peu importe la taille du projet, il faut se concentrer sur l'état d'implémentation réel de l'ingénierie de l'AI Agent (la capacité d'exécution de l'équipe et la vitesse d'itération), et s'il y a une mise en œuvre écologique et d'autres performances ultérieures. C'est le nerf de la croissance durable du projet ;

En résumé, la lutte actuelle pour les cadres et les normes consiste à déterminer qui sera l'EVM de la prochaine narration d'AI Agent et qui sera le SVM haute performance supérieur à l'EVM. Bien sûr, au cours de ce processus, un Cosmos IBC est apparu, et un nouveau paradigme DeFi basé sur Move est en cours de développement, ce qui a conduit à l'émergence d'un EVM parallèle, d'une couche 2 de grande échelle en temps réel... Pensez à la longueur de ce chemin !

Les cadres et les normes continueront d'émerger, et chacun sera plus fort que le précédent, ce qui rend les choix très difficiles.

Je ne regarde que le niveau d'activité des développeurs et les résultats réels des livraisons de projets. Si aucun résultat n'est produit, une montée rapide à court terme n'est qu'une illusion. Si l'on voit de la « certitude », il n'est jamais trop tard pour monter à bord. L'évaluation du plafond des agents AI peut atteindre un niveau « blockchain », et il pourrait y avoir de grandes opportunités de plus de 10 milliards, sans aucune précipitation.

3) Les limites des cadres et des normes des agents AI sont très floues. Par exemple, la norme du cadre ElizaOS, avant la plateforme, ne peut être qualifiée que de totem spirituel pour la communauté des développeurs, sa valeur externe ne peut être soutenue que par #ai16z ; et la norme du cadre #Game est encore en mode fermé et propriétaire sous #Virtual, ce qui semble un peu alternatif par rapport aux architectures de combinaison open-source mainstream.

D'autre part, le cadre ElizaOS est indéniablement populaire, mais il y a un #ELIZA indépendant, et on ne sait pas comment lier cette relation ; les fondamentaux du cadre #arcRIG sont très bons, mais l'application du langage Rust dans le domaine des agents AI pour améliorer les performances semble trop en avance ; la qualité technique de #Swarms n'est pas mauvaise, mais un début si FUD et tumultueux et une montée jusqu'à une situation inquiétante sont inattendus ; le problème de la compatibilité entre la détermination de la blockchain et la probabilité d'exécution des agents que #REI doit résoudre est très intéressant, mais la direction technique est également trop avancée, etc.

Tout ce qui précède concerne certains cadres et normes reconnus par le marché comme ayant une « qualité technique ». Il y a aussi beaucoup d'autres projets tels que Nexus, LangGraph, Haystack, AgentFlow, etc., trop de projets se présentant comme des normes de cadre, qu'ils mettent l'accent sur la facilité de déploiement à faible code, l'héritage multi-chaînes natif, ou d'autres potentiels commerciaux personnalisés pour les entreprises, y compris le Metavers AI, etc.

Tout cela montre la caractéristique « sans norme » des normes de cadre actuelles, comme Vitalik a proposé d'étendre Ethereum avec Plasma, Rollup, Validium, Parallel et tant d'autres directions d'exploration, mais finalement, seul Rollup est devenu mainstream.