Première fusion de l'intelligence artificielle et des cryptoactifs : L'essor de la puissance de calcul décentralisée
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le domaine des cryptoactifs cherche également activement des moyens de se combiner avec celle-ci. Au départ, cette fusion se manifeste principalement par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées. Grâce à la technologie blockchain, les ressources GPU et CPU inoccupées dans le monde peuvent être efficacement coordonnées, permettant un ajustement de l'offre et de la demande, réduisant les coûts, tout en offrant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
À l'époque, les prix des services cloud centralisés traditionnels étaient élevés et les ressources étaient exclusives, tandis que les développeurs de petite et moyenne taille et le marché long tail avaient une demande croissante de puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée. La caractéristique de décentralisation des cryptoactifs est justement devenue un point de rupture. L'exploration de cette phase présente des caractéristiques distinctes :
Ciblage du marché de la longue traîne : certains projets agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et l'ajustement de modèles.
Mettre l'accent sur la flexibilité : récompenser les solveurs par des contrats intelligents, activer les utilisateurs individuels à utiliser leur GPU inactif pour participer à l'entraînement.
Explorer de nouveaux mécanismes : introduire la compétition de modèles et le mécanisme de sous-réseau, en combinant les ressources Web2, pour fournir des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
Combinaison d'infrastructures physiques décentralisées : coordonner des dispositifs physiques via la blockchain pour libérer l'efficacité du matériel en périphérie.
Parmi les cas les plus innovants, il y a un projet qui module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau révolutionnaire. Chaque sous-réseau dispose de communautés de mineurs et de validateurs indépendantes, dont le jeton sert de carburant principal de l'écosystème. Les utilisateurs peuvent gagner des jetons en devenant mineurs, validateurs ou en créant des sous-réseaux, puis échanger leurs jetons créés en interne dans chaque sous-réseau par le biais de la mise en jeu, participant ainsi à la croissance du sous-réseau et partageant les revenus d'émission de jetons.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul est tombée dans une guerre des prix, la performance de décentralisation de la couche d'inférence est insuffisante, et l'appariement offre-demande manque de narration au niveau des applications. Les cryptoactifs restent un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas véritablement réussi à se connecter à l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble être une promesse pour l'avenir. Ce qui a vraiment enflammé ce domaine, c'est l'émergence ultérieure du récit des agents d'IA — permettant aux agents de s'intégrer dans la chaîne, donnant au protocole lui-même la capacité d'apprentissage autonome et d'interaction, et propulsant une révolution fondamentale des formes d'application.
L'essor des agents intelligents : les cryptoactifs et l'intelligence artificielle vers la couche d'application
Lorsque le marché de la puissance de calcul décentralisée se stabilise progressivement, l'exploration des cryptoactifs et de l'IA passe également de la ressource de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce tournant, marqué par l'émergence des agents intelligents basés sur la chaîne, ravive les attentes du marché quant à la combinaison des deux.
Au départ, les jetons AI se limitaient encore à un phénomène culturel. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, réussissant leur lancement grâce à la résonance de la communauté et à la diffusion des émotions. Le plus représentatif est un robot AI qui, au début, ne faisait que publier des messages sur la chaîne et générer du contenu. En l'espace de trois mois, il a rapidement "évolué", apprenant à créer des jetons, à construire des récits, à procéder à des transmissions sociales, et a réussi à attirer des dons d'investisseurs renommés, propulsant le changement narratif de "la transition des agents AI de l'interface Web2 vers le substitut Web3".
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI commencent à acquérir des capacités d'interaction préliminaires. Sur les plateformes sociales, l'IA commence à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant d'une présentation passive à une réponse active. À ce stade, certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction en utilisant l'IA, comme permettre aux utilisateurs d'obtenir des informations sur les projets via un système de questions-réponses, faisant de l'agent IA un moteur d'assistance pour les projets sur la chaîne.
Rapidement, les agents intelligents AI s'infiltrent dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance sur blockchain, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont engendré une multitude d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent participer directement aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs via les agents intelligents. Par exemple, un projet axé sur le suivi de l'humeur du marché sur blockchain et des tendances, utilisant des comptes de robots sur les plateformes sociales pour réaliser des publications automatiques, des interactions avec les utilisateurs, des analyses d'humeur et des analyses dynamiques sur blockchain, devient un représentant de la transition des cryptoactifs et de l'AI d'une narration émotionnelle à une application rationnelle.
Le véritable tournant est l'apparition des cadres d'agents et des protocoles d'exécution.
Les équipes de projet ont réalisé qu'un agent intelligent unique avait du mal à répondre aux exigences de plus en plus complexes des chaînes, d'où la naissance successive de plusieurs frameworks modulaires. Ils soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la coopération multi-agents, permettant aux agents intelligents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique, et les cryptoactifs et l'IA passent ainsi d'interfaces d'application simples à une phase systématique de "protocole d'exécution".
Dans le même temps, l'économie des agents a commencé à germer sur la chaîne. Certains projets représentatifs ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par les agents, la collaboration sur les protocoles et la diffusion sociale via des plateformes de publication AI, favorisant la naissance du "système économique natif à l'IA".
Prenons un exemple de protocole, sa vision fondamentale est de permettre aux agents IA non seulement d'exécuter des tâches individuellement, mais de former un écosystème commercial de collaboration modulaire, en créant, collaborant et échangeant ensemble avec des humains et d'autres agents intelligents.
Ce protocole repose sur trois grands piliers technologiques, dont l'un établit une base en tant que cadre d'agent modulaire, tandis que la plateforme de jetons est responsable de l'établissement du cadre économique pour l'émission des jetons d'agent.
Le standard de protocole on-chain proposé de manière innovante par l'accord commercial des agents intelligents régule les contrats, les transactions et le processus d'accumulation de réputation entre les agents IA, garantissant une collaboration autonome, vérifiable et modulaire.
La plateforme de tokenisation fournit des mécanismes pour l'émission de jetons d'agents intelligents et de jetons d'entreprise, intégrant l'alignement des incitations, le soutien à la liquidité et les principes de démarrage équitable.
Le cadre est un moteur de décision modulaire qui, basé sur un modèle de base, génère des comportements autonomes intelligents en fonction du contexte, des objectifs, de la personnalité et des outils disponibles.
Et l'innovation la plus essentielle parmi celles-ci est le protocole commercial des agents intelligents : il permet aux agents d'interagir, de collaborer et de négocier de manière autonome, simulant un écosystème économique similaire à celui des entreprises humaines. L'équipe a précédemment démontré, à travers l'expérience "stand de limonade", le prototype de cinq agents (planification d'entreprise, approvisionnement, juridique, marketing, évaluation) travaillant de manière collaborative et réalisant le flux d'affaires sur la chaîne selon le protocole.
Actuellement, le protocole est en train d'incuber deux grands clusters d'agents :
Communauté de médias autonomes : une agence de production de contenu gérée par l'IA, soutenant l'élaboration de stratégies et la génération d'actifs (images, vidéos, audio, mème).
Fonds de couverture autonome : un système de gestion d'actifs décentralisé piloté par l'IA, englobant la collecte de données, les relations utilisateurs, l'élaboration de stratégies de trading et l'exécution des rendements.
Un autre projet approfondit également continuellement ses capacités structurelles. Grâce à la nouvelle version, le projet a restructuré son système de plugins existant, introduisant l'orchestration de tâches modulaire et la collaboration multi-agents, tout en lançant une nouvelle plateforme qui abaisse le seuil de création de jetons AI. Cependant, d'après les données du site officiel, cette plateforme reste principalement axée sur des lancements à petite échelle, la plupart des jetons ayant une capitalisation boursière allant de quelques milliers à plusieurs dizaines de milliers de dollars, sans avoir encore généré d'effet de richesse explosif.
L'émergence de ces projets marque la transition des cryptoactifs et de l'IA d'un simple rapprochement de ressources vers la construction d'un système économique en chaîne, passant d'une fonctionnalité unique à la refonte des structures financières et sociales natives.
Vers la collaboration et la normalisation : nouveaux protocoles et nouvelles orientations
Avec le retrait de l'engouement initial et l'émergence de la tendance meme, la combinaison des cryptoactifs et de l'IA subit une profonde restructuration. Selon les données, la capitalisation totale du marché des agents intelligents est d'environ 4,7 milliards de dollars, par rapport à un pic proche de 20 milliards de dollars à la fin de 2024, ce qui représente une forte baisse. Avec le refroidissement du marché, les projets d'agents intelligents ordinaires qui obtenaient autrefois facilement des évaluations de plusieurs millions de dollars sur les plateformes de lancement, ont aujourd'hui du mal à survivre. Prenons un exemple d'une plateforme, qui, à son apogée, pouvait créer 150 à 200 nouveaux agents par jour, alors qu'en 2025, le nombre de nouvelles créations d'agents sur la plateforme a chuté à seulement 1 à 2 par jour, et les données montrent également que, depuis le début de 2025, l'augmentation globale des nouveaux agents a quasiment stagné.
Cette transformation marque un changement dans l'état d'esprit du marché - d'une poursuite des récits à une recherche de véritable adéquation produit-marché. Dans ce contexte, un protocole de standard ouvert conçu pour les applications d'IA devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels.
Ce protocole est un protocole standard ouvert conçu pour les applications IA, utilisé pour uniformiser la manière de communiquer entre les grands modèles de langage et les données externes, ainsi que les outils. Grâce à ce protocole, tout grand modèle de langage peut accéder de manière uniforme et sécurisée à des sources de données et des outils externes, sans nécessiter de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs. En termes simples, c'est comme un USB-C dans le monde des applications IA : standardisé, plug-and-play, flexible et puissant.
L'écosystème d'application autour de ce protocole est également en pleine émergence. Par exemple, dans l'écosystème d'une certaine chaîne publique, un projet s'appuie sur un environnement d'exécution de confiance pour fournir un soutien en matière de Puissance de calcul sécurisé et évolutif pour les applications ; sur une autre chaîne publique, un projet a établi une couche de données unifiée pour les applications IA dans le Web3 en agrégant l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents via un protocole d'extension.
Plus important encore, ce protocole ouvre de nouvelles directions pour l'intégration des cryptoactifs et de l'IA à l'avenir :
Collaboration multi-agents : Grâce à ce protocole, les agents peuvent collaborer selon leurs fonctions, combinant ainsi l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques et d'autres tâches complexes, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : Ce protocole relie divers agents de transaction et de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc., dans le Web3 traditionnel, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Émergence de la finance informationnelle : Basé sur ce protocole, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment les voies de revenus en fonction des profils utilisateurs, favorisant ainsi un nouveau modèle financier allant des flux de capitaux aux flux d'informations.
L'évolution longue de l'économie des agents intelligents
En regardant en arrière, l'évolution des cryptoactifs et de l'IA a été un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité.
Depuis les premiers agents de conversation divertissants, construisant une identité sociale avec des interactions légères ; jusqu'à l'émergence progressive des agents d'analyse Alpha et des outils, offrant une perception du marché plus aiguë à l'économie en chaîne ; puis aux agents intelligents AI en finance décentralisée, encapsulant directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, rendant le monde complexe de la finance décentralisée à portée de clic.
Dans l'ensemble, il s'agit d'un fil conducteur clair et progressif : agent de conversation de divertissement → agent de conversation d'outils → agent d'exécution de transactions → couche abstraite de finance décentralisée AI → intelligence collective et collaboration multi-agent. À chaque saut, la distance entre les agents intelligents AI et les besoins du monde réel se réduit.
C'est pourquoi l'avenir des agents intelligents de l'IA n'est plus simplement guidé par le récit, mais doit être fondé sur une véritable utilité pratique. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce au soutien de l'utilité accumulée en continu, les limites qu'il peut ouvrir dépassent de loin l'imagination.
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· Il y a 12h
Le partage de la puissance de calcul a du potentiel.
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MEV_Whisperer
· 07-30 19:22
Le marché est sceptique et ne suit pas la tendance.
AI chiffrement nouveau chapitre : de la Puissance de calcul compétition à l'économie des agents intelligents de la Depth évolution
Première fusion de l'intelligence artificielle et des cryptoactifs : L'essor de la puissance de calcul décentralisée
Alors que la vague de l'intelligence artificielle déferle sur le monde, le domaine des cryptoactifs cherche également activement des moyens de se combiner avec celle-ci. Au départ, cette fusion se manifeste principalement par l'agrégation des ressources de Puissance de calcul décentralisées. Grâce à la technologie blockchain, les ressources GPU et CPU inoccupées dans le monde peuvent être efficacement coordonnées, permettant un ajustement de l'offre et de la demande, réduisant les coûts, tout en offrant aux contributeurs de ressources un mécanisme d'incitation transparent et équitable.
À l'époque, les prix des services cloud centralisés traditionnels étaient élevés et les ressources étaient exclusives, tandis que les développeurs de petite et moyenne taille et le marché long tail avaient une demande croissante de puissance de calcul flexible et à faible barrière d'entrée. La caractéristique de décentralisation des cryptoactifs est justement devenue un point de rupture. L'exploration de cette phase présente des caractéristiques distinctes :
Ciblage du marché de la longue traîne : certains projets agrègent des ressources GPU distribuées, réduisant le seuil d'entrée pour l'inférence légère et l'ajustement de modèles.
Mettre l'accent sur la flexibilité : récompenser les solveurs par des contrats intelligents, activer les utilisateurs individuels à utiliser leur GPU inactif pour participer à l'entraînement.
Explorer de nouveaux mécanismes : introduire la compétition de modèles et le mécanisme de sous-réseau, en combinant les ressources Web2, pour fournir des services d'entraînement et d'inférence de modèles décentralisés.
Combinaison d'infrastructures physiques décentralisées : coordonner des dispositifs physiques via la blockchain pour libérer l'efficacité du matériel en périphérie.
Parmi les cas les plus innovants, il y a un projet qui module les services d'IA grâce à une structure de sous-réseau révolutionnaire. Chaque sous-réseau dispose de communautés de mineurs et de validateurs indépendantes, dont le jeton sert de carburant principal de l'écosystème. Les utilisateurs peuvent gagner des jetons en devenant mineurs, validateurs ou en créant des sous-réseaux, puis échanger leurs jetons créés en interne dans chaque sous-réseau par le biais de la mise en jeu, participant ainsi à la croissance du sous-réseau et partageant les revenus d'émission de jetons.
Cependant, cette phase d'essai a également révélé des limites évidentes : la concurrence sur le marché de la puissance de calcul est tombée dans une guerre des prix, la performance de décentralisation de la couche d'inférence est insuffisante, et l'appariement offre-demande manque de narration au niveau des applications. Les cryptoactifs restent un rôle d'infrastructure de base dans le monde de l'IA, n'ayant pas véritablement réussi à se connecter à l'expérience utilisateur.
Cette fusion semble être une promesse pour l'avenir. Ce qui a vraiment enflammé ce domaine, c'est l'émergence ultérieure du récit des agents d'IA — permettant aux agents de s'intégrer dans la chaîne, donnant au protocole lui-même la capacité d'apprentissage autonome et d'interaction, et propulsant une révolution fondamentale des formes d'application.
L'essor des agents intelligents : les cryptoactifs et l'intelligence artificielle vers la couche d'application
Lorsque le marché de la puissance de calcul décentralisée se stabilise progressivement, l'exploration des cryptoactifs et de l'IA passe également de la ressource de base à la phase des agents intelligents au niveau des applications. Ce tournant, marqué par l'émergence des agents intelligents basés sur la chaîne, ravive les attentes du marché quant à la combinaison des deux.
Au départ, les jetons AI se limitaient encore à un phénomène culturel. De nombreux projets initiaux ont rapidement attiré l'attention grâce à des images anthropomorphiques et divertissantes, réussissant leur lancement grâce à la résonance de la communauté et à la diffusion des émotions. Le plus représentatif est un robot AI qui, au début, ne faisait que publier des messages sur la chaîne et générer du contenu. En l'espace de trois mois, il a rapidement "évolué", apprenant à créer des jetons, à construire des récits, à procéder à des transmissions sociales, et a réussi à attirer des dons d'investisseurs renommés, propulsant le changement narratif de "la transition des agents AI de l'interface Web2 vers le substitut Web3".
Avec l'augmentation des besoins d'interaction des utilisateurs, les jetons AI commencent à acquérir des capacités d'interaction préliminaires. Sur les plateformes sociales, l'IA commence à exécuter des tâches simples telles que la génération de contenu et la recherche d'informations en tant qu'agent léger, passant d'une présentation passive à une réponse active. À ce stade, certains projets tentent d'améliorer leur expérience d'interaction en utilisant l'IA, comme permettre aux utilisateurs d'obtenir des informations sur les projets via un système de questions-réponses, faisant de l'agent IA un moteur d'assistance pour les projets sur la chaîne.
Rapidement, les agents intelligents AI s'infiltrent dans des scénarios d'application plus verticaux. Les domaines de la finance sur blockchain, des NFT, de l'analyse de données et de l'accompagnement social ont engendré une multitude d'agents spécialisés. Les utilisateurs ne sont plus de simples spectateurs, mais peuvent participer directement aux opérations sur blockchain, exécuter des stratégies et gérer des actifs via les agents intelligents. Par exemple, un projet axé sur le suivi de l'humeur du marché sur blockchain et des tendances, utilisant des comptes de robots sur les plateformes sociales pour réaliser des publications automatiques, des interactions avec les utilisateurs, des analyses d'humeur et des analyses dynamiques sur blockchain, devient un représentant de la transition des cryptoactifs et de l'AI d'une narration émotionnelle à une application rationnelle.
Le véritable tournant est l'apparition des cadres d'agents et des protocoles d'exécution.
Les équipes de projet ont réalisé qu'un agent intelligent unique avait du mal à répondre aux exigences de plus en plus complexes des chaînes, d'où la naissance successive de plusieurs frameworks modulaires. Ils soutiennent la modélisation de la personnalité, l'orchestration des tâches et la coopération multi-agents, permettant aux agents intelligents sur la chaîne de passer d'individus isolés à un fonctionnement systématique, et les cryptoactifs et l'IA passent ainsi d'interfaces d'application simples à une phase systématique de "protocole d'exécution".
Dans le même temps, l'économie des agents a commencé à germer sur la chaîne. Certains projets représentatifs ont établi des normes pour l'émission autonome de jetons par les agents, la collaboration sur les protocoles et la diffusion sociale via des plateformes de publication AI, favorisant la naissance du "système économique natif à l'IA".
Prenons un exemple de protocole, sa vision fondamentale est de permettre aux agents IA non seulement d'exécuter des tâches individuellement, mais de former un écosystème commercial de collaboration modulaire, en créant, collaborant et échangeant ensemble avec des humains et d'autres agents intelligents.
Ce protocole repose sur trois grands piliers technologiques, dont l'un établit une base en tant que cadre d'agent modulaire, tandis que la plateforme de jetons est responsable de l'établissement du cadre économique pour l'émission des jetons d'agent.
Le standard de protocole on-chain proposé de manière innovante par l'accord commercial des agents intelligents régule les contrats, les transactions et le processus d'accumulation de réputation entre les agents IA, garantissant une collaboration autonome, vérifiable et modulaire.
La plateforme de tokenisation fournit des mécanismes pour l'émission de jetons d'agents intelligents et de jetons d'entreprise, intégrant l'alignement des incitations, le soutien à la liquidité et les principes de démarrage équitable.
Le cadre est un moteur de décision modulaire qui, basé sur un modèle de base, génère des comportements autonomes intelligents en fonction du contexte, des objectifs, de la personnalité et des outils disponibles.
Et l'innovation la plus essentielle parmi celles-ci est le protocole commercial des agents intelligents : il permet aux agents d'interagir, de collaborer et de négocier de manière autonome, simulant un écosystème économique similaire à celui des entreprises humaines. L'équipe a précédemment démontré, à travers l'expérience "stand de limonade", le prototype de cinq agents (planification d'entreprise, approvisionnement, juridique, marketing, évaluation) travaillant de manière collaborative et réalisant le flux d'affaires sur la chaîne selon le protocole.
Actuellement, le protocole est en train d'incuber deux grands clusters d'agents :
Un autre projet approfondit également continuellement ses capacités structurelles. Grâce à la nouvelle version, le projet a restructuré son système de plugins existant, introduisant l'orchestration de tâches modulaire et la collaboration multi-agents, tout en lançant une nouvelle plateforme qui abaisse le seuil de création de jetons AI. Cependant, d'après les données du site officiel, cette plateforme reste principalement axée sur des lancements à petite échelle, la plupart des jetons ayant une capitalisation boursière allant de quelques milliers à plusieurs dizaines de milliers de dollars, sans avoir encore généré d'effet de richesse explosif.
L'émergence de ces projets marque la transition des cryptoactifs et de l'IA d'un simple rapprochement de ressources vers la construction d'un système économique en chaîne, passant d'une fonctionnalité unique à la refonte des structures financières et sociales natives.
Vers la collaboration et la normalisation : nouveaux protocoles et nouvelles orientations
Avec le retrait de l'engouement initial et l'émergence de la tendance meme, la combinaison des cryptoactifs et de l'IA subit une profonde restructuration. Selon les données, la capitalisation totale du marché des agents intelligents est d'environ 4,7 milliards de dollars, par rapport à un pic proche de 20 milliards de dollars à la fin de 2024, ce qui représente une forte baisse. Avec le refroidissement du marché, les projets d'agents intelligents ordinaires qui obtenaient autrefois facilement des évaluations de plusieurs millions de dollars sur les plateformes de lancement, ont aujourd'hui du mal à survivre. Prenons un exemple d'une plateforme, qui, à son apogée, pouvait créer 150 à 200 nouveaux agents par jour, alors qu'en 2025, le nombre de nouvelles créations d'agents sur la plateforme a chuté à seulement 1 à 2 par jour, et les données montrent également que, depuis le début de 2025, l'augmentation globale des nouveaux agents a quasiment stagné.
Cette transformation marque un changement dans l'état d'esprit du marché - d'une poursuite des récits à une recherche de véritable adéquation produit-marché. Dans ce contexte, un protocole de standard ouvert conçu pour les applications d'IA devient le nouveau catalyseur le plus adapté aux besoins actuels.
Ce protocole est un protocole standard ouvert conçu pour les applications IA, utilisé pour uniformiser la manière de communiquer entre les grands modèles de langage et les données externes, ainsi que les outils. Grâce à ce protocole, tout grand modèle de langage peut accéder de manière uniforme et sécurisée à des sources de données et des outils externes, sans nécessiter de développements d'intégration personnalisés complexes et répétitifs. En termes simples, c'est comme un USB-C dans le monde des applications IA : standardisé, plug-and-play, flexible et puissant.
L'écosystème d'application autour de ce protocole est également en pleine émergence. Par exemple, dans l'écosystème d'une certaine chaîne publique, un projet s'appuie sur un environnement d'exécution de confiance pour fournir un soutien en matière de Puissance de calcul sécurisé et évolutif pour les applications ; sur une autre chaîne publique, un projet a établi une couche de données unifiée pour les applications IA dans le Web3 en agrégant l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents via un protocole d'extension.
Plus important encore, ce protocole ouvre de nouvelles directions pour l'intégration des cryptoactifs et de l'IA à l'avenir :
Collaboration multi-agents : Grâce à ce protocole, les agents peuvent collaborer selon leurs fonctions, combinant ainsi l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché, la gestion des risques et d'autres tâches complexes, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales.
Automatisation des transactions sur la chaîne : Ce protocole relie divers agents de transaction et de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc., dans le Web3 traditionnel, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Émergence de la finance informationnelle : Basé sur ce protocole, les agents non seulement exécutent des opérations, mais peuvent également planifier intelligemment les voies de revenus en fonction des profils utilisateurs, favorisant ainsi un nouveau modèle financier allant des flux de capitaux aux flux d'informations.
L'évolution longue de l'économie des agents intelligents
En regardant en arrière, l'évolution des cryptoactifs et de l'IA a été un long chemin d'approfondissement des fonctionnalités et d'amélioration de l'utilité.
Depuis les premiers agents de conversation divertissants, construisant une identité sociale avec des interactions légères ; jusqu'à l'émergence progressive des agents d'analyse Alpha et des outils, offrant une perception du marché plus aiguë à l'économie en chaîne ; puis aux agents intelligents AI en finance décentralisée, encapsulant directement le langage naturel en opérations financières sur la chaîne, rendant le monde complexe de la finance décentralisée à portée de clic.
Dans l'ensemble, il s'agit d'un fil conducteur clair et progressif : agent de conversation de divertissement → agent de conversation d'outils → agent d'exécution de transactions → couche abstraite de finance décentralisée AI → intelligence collective et collaboration multi-agent. À chaque saut, la distance entre les agents intelligents AI et les besoins du monde réel se réduit.
C'est pourquoi l'avenir des agents intelligents de l'IA n'est plus simplement guidé par le récit, mais doit être fondé sur une véritable utilité pratique. Ce chemin sera plus long que n'importe quel cycle narratif passé, mais grâce au soutien de l'utilité accumulée en continu, les limites qu'il peut ouvrir dépassent de loin l'imagination.