Si l'avenir de l'internet implique un marché d'agents se payant mutuellement pour des services, la cryptographie trouvera un niveau d'adéquation produit-marché grand public auquel elle ne pouvait jusqu'à présent que rêver. Bien que je sois convaincu que les agents se paieront mutuellement pour des services, il est moins clair pour moi que l'approche du marché l'emportera.

Par "bazar", je veux dire un écosystème décentralisé et sans permission d'agents développés de manière indépendante, coordonnés de manière lâche - un Internet plus proche d'un marché ouvert que d'un système centralisé. L'exemple canonique d'un bazar qui a "gagné" est Linux. Cela contraste avec le modèle de la "cathédrale" : des services étroitement contrôlés et intégrés verticalement gérés par quelques grands acteurs. L'exemple canonique ici est Windows. (Le terme vient de l'essai classique d'Eric Raymond, "La cathédrale et le bazar, qui a encadré le développement open source comme chaotique mais adaptatif - un système évolutif qui peut surpasser les structures soigneusement élaborées avec le temps.)

Décortiquons chaque condition — paiements agentic et montée du bazar — et expliquons ensuite pourquoi, si les deux se réalisent, la cryptomonnaie devient non seulement utile, mais nécessaire.

Deux conditions

Condition n°1 : Les paiements seront intégrés dans la plupart des transactions d'agent.

Internet tel que nous le connaissons subventionne les coûts en vendant des annonces en fonction du nombre de personnes qui voient la page d'une application. Mais dans un monde d'agents, les humains ne se rendront plus sur les sites web pour les services en ligne. Et les applications seront de plus en plus basées sur des agents au lieu d'une interface utilisateur.

Les agents n'ont pas d'yeux à vendre pour les annonces, il est donc fort probable que les applications devront modifier leur stratégie de monétisation pour facturer directement les agents pour leurs services. C'est essentiellement la façon dont les choses se passent actuellement avec les API - des services comme LinkedIn sont gratuits, mais si vous voulez utiliser l'API (l'utilisateur "bot"), vous devez payer pour cela.

Étant donné cela, il semble probable que les paiements seront intégrés à la plupart des transactions d'agent. Les agents proposeront des services et factureront les utilisateurs/agents en microtransactions. Par exemple, vous pouvez demander à votre agent personnel de trouver un excellent candidat pour un emploi sur LinkedIn. L'agent personnel parlera à l'agent de recrutement de LinkedIn, qui facture des frais à l'avance pour le service.

Condition n°2: Les utilisateurs s'appuieront sur des agents dotés de stimuli/données/outils hyper-spécialisés développés par des développeurs indépendants, formant ainsi un marché d'agents non fiables qui font appel les uns aux autres pour des services.

Ce principe a du sens en théorie, mais je ne suis pas sûr de comment cela se déroulera en pratique.

Voici l'argument pour lequel le bazar se formera :

• Actuellement, les humains effectuent la grande majorité du travail de service, et nous allons sur Internet pour résoudre des tâches distinctes. Mais la portée des tâches que nous déléguons à la technologie va s'étendre de manière spectaculaire avec l'avènement des agents. Les utilisateurs auront besoin d'agents avec des incitations spécialisées, des appels d'outils et des données pour effectuer leurs tâches spécifiques. L'ensemble des tâches sera trop diversifié pour qu'un petit groupe d'entreprises de confiance puisse raisonnablement couvrir, de la même manière que l'iPhone repose sur un vaste écosystème de développeurs tiers pour atteindre son plein potentiel.
• Les développeurs d'agents indépendants rempliront ce rôle, habilités à créer des agents spécialisés grâce à une combinaison de coûts de développement extrêmement bas (par exemple, le codage vibe) et de modèles open-source. Cela créera une longue traîne d'agents offrant des données/spécifications/outils hyper-spécifiques, formant le marché. Les utilisateurs demanderont aux agents d'accomplir des tâches, et ces agents feront appel à d'autres agents aux capacités spécialisées pour les accomplir - qui, à leur tour, en appelleront d'autres - formant de longues chaînes en cascade.

Dans ce scénario de bazar, la grande majorité des agents offrant leurs services seront relativement peu fiables car ils seront proposés par des développeurs obscurs et seront de niche dans leur utilisation. Il sera très difficile pour les agents de la longue traine de construire la réputation suffisante nécessaire pour gagner l'imprimatur de confiance. Ce problème de confiance sera particulièrement aigu sous le paradigme de la chaîne de marguerites, où la confiance de l'utilisateur s'affaiblit le long de chaque lien de la chaîne à mesure que les services sont délégués de plus en plus loin de l'agent en qui l'utilisateur a confiance (ou même qu'il peut raisonnablement identifier).

Cependant, en pensant à comment cela pourrait être réalisé en pratique, il y a un certain nombre de questions ouvertes :

• Commençons par les données spécialisées comme un cas d'utilisation majeur pour les agents dans le bazar et regardons un exemple pour nous ancrer. Imaginez un petit cabinet d'avocats qui travaille beaucoup pour des clients crypto. Le cabinet a des centaines de copies de termes négociés. Si vous êtes une entreprise crypto en train de financer votre série de démarrage, vous pouvez imaginer comment un agent utilisant un modèle affiné sur ces termes pourrait être très utile pour vous dire si votre terme est du marché.
• Mais en y réfléchissant plus profondément, est-il vraiment dans l’intérêt du cabinet d’avocats de fournir des inférences sur ces données par l’intermédiaire d’un agent ? Offrir ce service au plus grand nombre en tant qu’API banalise effectivement les données du cabinet d’avocats alors que ce qu’il veut vraiment, c’est vous facturer le temps de ses avocats. Et qu’en est-il des considérations juridiques/réglementaires ? Les données les plus juteuses ont généralement des régimes juridiques qui exigent qu’elles soient gardées sous clé - c’est en grande partie pourquoi elles sont précieuses et pourquoi ChatGPT n’y a pas accès. Mais le cabinet d’avocats est fortement limité dans le partage de ces données en vertu de son devoir de confidentialité. Même si les données sous-jacentes ne sont pas partagées directement, je suis très sceptique quant au fait que le « brouillard » d’un réseau neuronal suffise à rassurer le cabinet d’avocats sur le fait que l’information n’est pas divulguée. Compte tenu de tout cela, ne serait-il pas dans l’intérêt du cabinet d’avocats d’utiliser ce modèle à l’interne pour offrir de meilleurs services juridiques que ses concurrents et continuer à vendre le temps des avocats ?
• Il me semble que le "point optimal" pour les données spécialisées et les agents est lorsque des données très précieuses sont produites par une entreprise non sensible (donc pas de santé, de juridique, etc.) qui est auxiliaire du service principal pour lequel elle facture. Par exemple, une entreprise de transport (une entreprise non sensible) produit beaucoup de données précieuses en tant que sous-produit de son activité de transport (je suppose ; je ne connais vraiment rien à ce sujet). Ainsi, cette entreprise de transport serait probablement bien placée pour proposer un agent qui exploite ces données moyennant des frais, car il s'agit d'un résidu qui serait autrement gaspillé. Ces données sont probablement très précieuses pour un certain nombre de personnes (comme peut-être un fonds spéculatif). Mais combien de scénarios de ce type existent-ils ? (Ce n'est pas une question rhétorique ; si vous connaissez de bons scénarios, veuillez me contacter.)
• En ce qui concerne les incitations et les appels d'outils, je ne suis tout simplement pas sûr de ce que les développeurs indépendants offriront ici qui ne soit pas assez courant pour être simplement produit par des marques de confiance. Mon modèle mental simple est que s'il s'agit d'une incitation/appel d'outil suffisamment précieux pour qu'un développeur indépendant le monétise, une marque de confiance ne viendrait-elle pas simplement pour en faire un business ? Je pense que c'est juste un manque d'imagination de ma part - la longue traîne des bases de code de niche sur GitHub offre une bonne analogie de ce à quoi cela pourrait ressembler avec des agents. Je suis ouvert aux exemples intéressants de cas d'utilisation.

Si les réalités pratiques ne soutiennent pas le scénario du bazar, la grande majorité des agents offrant leurs services seront relativement fiables car ils seront développés par de grandes marques. Les agents peuvent limiter leurs interactions à un ensemble sélectionné d'agents de confiance, en s'appuyant sur des chaînes de confiance pour garantir les services.

Pourquoi Crypto

Si Internet devient un bazar d'agents spécialisés mais largement non fiables (Condition n°2) fournissant des services contre paiement (Condition n°1), alors le rôle des cryptomonnaies devient beaucoup plus clair : elles offrent la garantie nécessaire pour garantir les transactions dans un environnement peu fiable.

Alors que les utilisateurs interagiront avec les services en ligne avec un abandon imprudent lorsqu'ils sont gratuits (car le pire qui puisse arriver est une perte de temps), lorsque de l'argent est en jeu, les utilisateurs exigent l'assurance qu'ils obtiendront ce pour quoi ils ont payé. Aujourd'hui, les utilisateurs obtiennent cette assurance grâce à un flux de «confiance-mais-vérification». Vous faites confiance à la contrepartie ou à la plateforme pour laquelle vous payez un service et vérifiez que vous avez reçu le service après coup.

Mais dans un marché d'agents, la confiance et la vérification ex post ne seront pas aussi disponibles.

• Confiance. Comme mentionné ci-dessus, il sera très difficile pour les agents de la longue traîne de construire une réputation suffisante pour que les autres agents leur fassent confiance.
• Vérification ex post. Les agents appelleront d'autres agents dans de longues chaînes en cascade, de sorte que la capacité pour un utilisateur de vérifier manuellement le travail et d'identifier quel agent a failli à sa tâche ou agi de manière néfaste sera considérablement plus difficile.

Le résultat est que le paradigme "confiance mais vérification" sur lequel nous nous appuyons actuellement ne sera pas durable dans cet univers. Et c'est précisément dans cet environnement que la cryptographie excelle - échanger de la valeur dans des environnements non fiables. La cryptographie le fait en remplaçant la confiance, la réputation et la vérification humaine après coup par des garanties cryptographiques et cryptéconomiques.

• Cryptographique : L'agent effectuant le service est payé uniquement lorsqu'il peut prouver de manière cryptographique à l'agent demandeur du service qu'il a fait ce qu'il a dit qu'il ferait. Par exemple, un agent peut fournir une attestation TEE ou une preuve zkTLS (à condition que nous puissions l'obtenir à moindre coût/assez rapidement) qu'il a extrait des données d'un site Web particulier, exécuté un modèle spécifique ou contribué à une certaine quantité de calcul. Il s'agit de travaux déterministes relativement faciles à vérifier de manière cryptographique.
• Cryptéconomique : L'agent effectuant le service mettra en jeu un actif et sera réduit en cas de tricherie, ce qui crée une incitation économique à agir honnêtement même sans confiance. Par exemple, un agent peut faire des recherches sur un sujet et fournir un rapport — mais comment savons-nous s'il a fait un “bon travail” ? Il s'agit d'une forme beaucoup plus difficile de vérifiabilité car elle n'est pas déterministe, et obtenir une vérifiabilité floue correcte a longtemps été un graal des projets cryptographiques. Mais j'espère que nous sommes arrivés au point où la vérifiabilité floue sera enfin possible en utilisant l'IA comme arbitre neutre. Nous pouvons imaginer un processus de résolution de litiges/réduction mené par un comité d'IA dans un environnement de minimisation de la confiance (comme un TEE). Lorsqu'un agent conteste le travail d'un autre agent, chaque IA du comité peut recevoir les données d'entrée du travail de l'agent, sa sortie et des détails sur l'agent (historique des litiges passés/travail sur le réseau, etc.). Ils peuvent ensuite décider s'il faut le réduire. Cela fonctionnera comme une forme de vérifiabilité optimiste, où les incitations économiques empêcheront les parties de tricher en premier lieu.

Pratiquement, la cryptomonnaie nous permet de rendre les paiements atomiques avec une preuve de service - aucun agent n'est payé à moins que le travail ne soit vérifiablement effectué. Dans une économie d'agents sans autorisation, c'est la seule façon scalable de garantir la fiabilité en périphérie.

En résumé, si la grande majorité des transactions des agents ne concernent pas le paiement (ce qui signifie que la Condition n°1 n'est pas remplie) ou sont avec des marques de confiance (ce qui signifie que la Condition n°2 n'est pas remplie), nous n'aurons probablement pas besoin de voies de cryptage pour les agents. Cela est dû au fait que les utilisateurs acceptent d'interagir avec des parties non fiables lorsque de l'argent n'est pas en jeu, et lorsque de l'argent est en jeu, les agents peuvent simplement mettre en liste blanche un nombre limité de marques/institutions de confiance avec lesquelles interagir, et les chaînes de confiance peuvent garantir les promesses de services que chaque agent propose.

Mais si les deux conditions sont remplies, la cryptographie devient une infrastructure indispensable comme le seul moyen évolutif de vérifier le travail et d'appliquer les paiements dans un environnement sans grande confiance et sans permission. La cryptographie donne au bazar les outils pour surpasser la cathédrale.

Merci àZach (Axiom), cwm (Soulgraph), Felix(EdenLayer),ilemi(Troupe),Lincoln(Coinbase),Nima (EigenLayer), et Tommy (Delphi) pour leurs commentaires réfléchis et leur discussion sur cet article.

Merci à mon collègue Jackpendant d'innombrables heures de débat sur ce sujet.

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