Points clés

• Le marché de l'agent Crypto X AI, qui a connu une croissance rapide en peu de temps, a le potentiel de créer de l'innovation qui va au-delà des récits à court terme en établissant de nouveaux cas d'utilisation de la crypto ou en améliorant l'environnement on-chain.
• ai16z et Virtuals Protocol sont en tête du cycle des agents d'IA grâce à leurs frameworks d'agent. ai16z a construit un avantage concurrentiel grâce à son framework open-source Eliza OS, tandis que Virtuals Protocol s'est imposé comme un acteur de premier plan grâce à des stratégies de croissance efficaces.
• Le paysage des agents IA crypto se compose de 1) cadres de développement d'agents IA, 2) infrastructure et outils pour la construction d'agents IA plus sophistiqués, de modules intégrant des cadres distribués à des environnements de simulation d'agents sandbox, et 3) des agents individuels qui effectuent de manière autonome des tâches spécifiques.
• À travers des systèmes multi-agents où plusieurs agents d'IA collaborent pour effectuer des tâches, et des interfaces basées sur des agents pour améliorer l'UX on-chain, les agents d'IA évoluent en solutions qui effectuent des tâches de plus en plus sophistiquées et complexes tout en fournissant une utilité pratique.
• Le marché des crypto-monnaies a la particularité d'accélérer l'adoption de la technologie aux côtés d'une imagination technologique exagérée et d'une demande spéculative surchauffée. On s'attend à ce que les agents d'IA progressent vers le niveau supérieur tout en maintenant des influences mutuelles positives avec les crypto-monnaies dans un tel environnement de marché.

1. Introduction: Au milieu de la vague des agents d'IA

Il est difficile de croire que la narration autour des agents d'IA n'a émergé que depuis environ deux mois, suite au lancement de GOAT. Récemment, l'infrastructure de développement des agents, y compris les frameworks et les plates-formes de lancement, a évolué rapidement, entraînant l'émergence quotidienne d'agents aux fonctionnalités diverses. En conséquence, le La capitalisation boursière totale des jetons d'agent a dépassé 10 milliards de dollars., démontrant l'expansion remarquable du marché des agents d'IA en seulement quelques mois.

Tout d'abord, je suis d'accord que la discussion autour des agents d'IA sur le marché de la crypto est bien plus que de simples mots à la mode. De aixbt, un agent de recherche fournissant des informations alpha sur le marché sans conflit d'intérêts, àGriffain, qui exécute de manière autonome des transactions on-chain basées sur les demandes de langage naturel de l'utilisateur, les agents d'IA ont évolué du récit de ToT (Terminal of Truth) pour devenir des solutions offrant une utilité pratique dans l'UX on-chain et la prise de décision humaine.

Néanmoins, après la conclusion de ce «cycle d'agent d'IA» actuel, il y aura une distinction claire entre ce qui reste et ce qui disparaît du marché. Lorsque l'imagination technologique quelque peu exagérée et l'intérêt gonflé se calme, les récits qui semblaient prêts à transformer instantanément les paradigmes recevront des évaluations réalistes, et seuls les projets qui ont construit une valeur fondamentale survivront sur le marché.

2. ai16z et le protocole des Virtuels : En tête du cycle des agents d'IA

Source: Protocole Virtuels, AI16Z

La police de caractère ludique de la fleur de pomme de terre du protocole Virtuals et le nom de projet apparemment fantaisiste « ai16z » ont initialement causé aux acteurs du marché de regarder ces nouveaux venus avec scepticisme. Cependant, ces deux projets sont devenus des acteurs si importants dans le secteur des agents d'IA qu'il est désormais impossible de discuter du cycle des agents d'IA sans les mentionner.(Aujourd’hui, 45 % de la communauté s’oppose à la modification de la police des fleurs de pomme de terre). Examinons le développement du protocole Virtuals et d'ai16z pour comprendre rapidement l'état actuel du cycle de l'agent IA.

2.1 ai16z: Avantage concurrentiel grâce à un cadre open-source

Source: ElizaOS

ai16z, qui a commencé en tant que DAO de fonds gérée par des agents autonomes d'IA, s'est maintenant positionné à l'avant-garde de l'écosystème d'agents d'IA Solana et se développe rapidement.Eliza, un framework d'agent d'IA open source. Cela permet aux développeurs de déployer facilement des agents d'IA haute performance en utilisant Eliza OS (Eliza Operating System) sans développer une infrastructure complexe. De nombreux agents sont déjà en cours de construction basés sur Eliza, et par conséquent, ai16z, qui supervise le développement du framework open-source, construit avec succès un écosystème englobant des agents d'IA basés sur Eliza.

En regardant brièvement les composants du cadre Eliza, il définit les personnalités des agents d'IA grâce à un système de fichiers de caractères et améliore l'accessibilité des connaissances avec la fonctionnalité RAG (Retrieval-Augmented Generation), permettant aux modèles d'IA de faire référence à des données externes lors de la génération de réponses. Il fournit également un système d'exécution sur chaîne pour le trading d'agents autonomes et prend en charge diverses architectures de plugins, y compris TEE plug, token generation plug, et Plug d'intégration Farcaster, permettant l'introduction de fonctionnalités supplémentaires nécessaires en fonction des caractéristiques de l'agent.

Source: Sentient MarketCap

Le cadre Eliza continue d'évoluer, ajoutant en temps opportun de nouvelles fonctionnalités. L'activité de développement et les performances de ce projet open source sont attestées par son classement en tant que référentiel tendance n° 1 sur GitHub, avec plus de 1 100 forks et 139 contributeurs. Récemment, ils ont a établi une collaboration de recherche avec l'Université Stanford pour des agents d'IA, créant ainsi des conditions favorables à l'avancement ultérieur du cadre Eliza. De plus, à travers Marc AIndreessen et Degen Spartan, ils poursuivent des plans pour se développer dans un fonds où les LLM exécutent de manière autonome des transactions.

Source: X(@G_Gyeomm)

Je crois que ai16z a joué un rôle crucial dans le développement du cycle de l'agent jusqu'à présent. Ils ont aidé à la transition des agents d'IA en étant perçus comme de simples "Sentient Memes" (définis comme des mèmes dynamiques distincts des mèmes statiques en raison de leur capacité à générer un texte autonome) à mettre en évidence la nécessité d'agents axés sur l'utilité et d'une infrastructure pour améliorer les performances des agents. En d'autres termes, ils ont fourni les bases techniques pour l'émergence d'agents d'IA créant une valeur réelle ou servant à des fins plus spécifiques, tout en établissant un cadre pour envisager l'industrie des agents crypto X IA dans une perspective à plus long terme.

2.2 Protocole virtuels : configuration du manuel de jeu de l'agent IA depuis l'avant

Le protocole Virtuels est devenu une application cruciale dans l'écosystème de Base, générant constamment de la rétention et des flux de liquidité.

(Pour des informations détaillées sur le protocole Virtuals, veuillez vous référer à notre article précédent, "Virtuals Fun, Productive On-chain AI Agent Launchpad")

Plus notablement, Virtuals Protocol a efficacement déployé sa stratégie de croissance en tant que cadre d'agent et plateforme de lancement sur le marché naissant de l'agent crypto X AI, ouvrant la voie aux plateformes d'agents d'IA. Voici leur playbook:

Tout d'abord, Luna, construit sur le cadre capable G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities), a rapidement capté l'attention du marché grâce à des visualisations en direct de l'interaction autonome des agents d'IA et des interactions autonomes on-chain, allant au-delà des simples réponses textuelles sur Twitter. Par la suite, ils ont lancé Virtuals Fun en tant que plateforme de lancement, développant l'infrastructure essentielle pour la distribution de jetons d'agent. Allant au-delà du développement de l'infrastructure, ils ont élargi leur écosystème en créant des cas d'utilisation significatifs comme aixbtetVaderAI.

Après avoir mené une 'saison de base' déclenchée par le succès du protocole Virtuals, ils continuent leurs efforts pour créer de nouveaux cas d'utilisation à traversAgentstarter, qui fournit un soutien au développement et à la promotion des agents. Les jetons d'agent distribués via Agentstarter sont largués aux utilisateurs de l'écosystème Virtuals, créant une rétention basée sur des incitations économiques. Cela encourage efficacement l'intérêt continu et la participation au Protocole Virtuals en réalisant des largages aériens proportionnels aux valeurs seuils basées sur les avoirs en $VIRTUAL ou $LUNA et le volume des échanges.

Source: X(@0xCygaar)

Récemment, ils ont mis à jour leur environnement de développement pour permettre aux développeurs de simuler diverses fonctions d'agent telles que les transactions on-chain et la création de jetons dans un environnement de bac à sable, améliorant les performances de l'infrastructure. Ils prévoient maintenant une mise à jour axée sur les interactions agent-à-agent (Society of AI Agents), cherchant à avancer vers une phase «multi-agent».

3. Le cycle des agents d'IA : où nous en sommes et où nous allons

3.1 Paysage de l'agent d'IA

Le playbook et l'infrastructure établis par ai16z et Virtuals Protocol ont clairement présenté le cadre de l'industrie tout en suscitant un grand intérêt pour les agents crypto X AI. Maintenant, des acteurs plus diversifiés participent à l'industrie, comblant les lacunes de l'infrastructure pour concrétiser des idées auparavant abstraites. En conséquence, l'industrie se développe quotidiennement et le paysage actuel des agents crypto X AI peut être résumé comme suit:

1) Frameworks et SDK d'Agent

ai16z et le protocole Virtuals sont souvent définis comme la 'Couche 1 des agents'. Tout comme les blockchains de Couche 1 servent d'infrastructure cruciale pour la validation des blocs, la création de dapp, et les transactions d'utilisateurs on-chain, les cadres d'agents (par exemple, G.A.M.E, Eliza) servent de l'infrastructure la plus fondamentale dans l'industrie des agents crypto X AI.

Le cadre comprend des composants nécessaires au développement d'agent, des systèmes de fichiers de personnage qui définissent les personnalités d'agent aux interfaces pour l'interaction utilisateur, et des sous-systèmes de reconnaissance et des processeurs qui analysent et comprennent le texte pour générer des décisions. Cela permet aux développeurs d'économiser des ressources de développement en utilisant diverses fonctions de cadre de manière plug-and-play plutôt que de construire des architectures d'agents complexes à partir de zéro.

2) Infrastructure et outils de l'agent

Bien que largement définis, les infrastructures et les outils visant à faire avancer les agents individuels reçoivent le plus d'attention en fonction des besoins actuels. Après l'émergence de GOAT, les agents interagissant avec les humains ont proliféré sur Twitter, offrant une nouveauté momentanée, mais les participants du marché commencent maintenant à se lasser du flot d'agents générant un texte sans signification.

Au-delà de cela, les agents ont évolué pour accomplir des tâches plus sophistiquées et complexes, telles que la recherche d'informations alpha du marché crypto ou le rééquilibrage autonome des fonds pour la gestion de fonds. Le besoin d'infrastructures et d'outils pour aider à mettre en place de tels agents a également augmenté. Des modules intégrant des cadres distribués aux environnements sandbox pour simuler des agents sans déploiement de jetons, et des solutions pour vérifier de manière transparente le raisonnement des agents, des solutions pour mettre en œuvre des agents plus sophistiqués se développent rapidement aux côtés de la demande d'agents.

3) Agents IA

Comme mentionné brièvement précédemment, la perception des agents a complètement changé en passant d'être de simples 'mèmes de sentiment'. Les agents individuels effectuent des tâches qui créent une valeur réelle, se développant en des agents plus spécialisés avec des tâches de plus en plus spécialisées. L'avancement de l'infrastructure, y compris les cadres, accélère cette tendance, avec l'étendue de l'utilisation s'étendant à des agents tels que Griffain qui exécutent des interactions sur chaîne par intention, des agents spécialisés dans les activités sociales, ou des agents de confiance effectuant des tâches de sécurité.

3.2 Crypto X AI Agent Outlook

À mesure que le paysage des agents se développe, l'intérêt pour les agents crypto X AI croît chaque jour dans l'industrie. Les récits dominants se forment en fonction du timing, les projets apparaissant avec certains récits disparaissent rapidement, et certains restent pour construire des fondamentaux à long terme. Que ce soit pour saisir les opportunités du marché ou pour la construction de projets, il devient crucial d'anticiper les modèles de changement à l'avance. Voici quelques modèles de changement remarquables à considérer.

3.2.1 Systèmes Multi-Agents

Source: X(@jarrodWattsDev)

Les systèmes multi-agents, également connus sous le nom d'essaims, font référence à des systèmes dans lesquels plusieurs agents d'IA interagissent et coopèrent pour effectuer des tâches complexes. Les agents uniques peuvent rencontrer des limitations de performance dans le traitement des données et les capacités de raisonnement lors de l'exécution de tâches complexes. Ainsi, les systèmes multi-agents visent à résoudre des problèmes plus complexes grâce à la coopération entre plusieurs agents ayant des rôles et des bases de connaissances différents travaillant vers des objectifs communs.

Par exemple, la construction d'un agent capable de générer de manière autonome des rendements DeFi nécessite des processus logiques assez complexes. Pour exécuter avec succès des stratégies de génération de rendement tout en rééquilibrant automatiquement la liquidité, le système doit sélectionner des pools de liquidité optimaux, optimiser et allouer de manière appropriée des montants de liquidité, et exécuter des transactions on-chain en temps réel. Plutôt que d'avoir un seul agent effectuant tous ces processus, un système multi-agent fait référence à plusieurs agents ayant des rôles différents interagissant ensemble pour obtenir de meilleurs résultats.

Source :X(@StoryProtocol)

Bien que les systèmes multi-agents peuvent encore sembler être un concept lointain, de nombreux projets proposent déjà une nouvelle infrastructure pour améliorer la collaboration entre les modèles d'IA.Protocole d'histoirea annoncé son objectif de devenir une couche centrale de l'économie des agents en proposant TCP/IP comme cadre standard pour la collaboration des modèles d'IA. Les susmentionnés ai16z et Virtuals Protocol mettent également à jour en continu leurs plugins et cadres pour mettre en œuvre des systèmes multi-agents. Une fois que nous commençons à voir des exemples de collaboration multi-agents à travers ces projets d'infrastructure, cela prouvera à quel point la crypto est essentielle et importante pour le développement des agents d'IA.

3.2.2 Interface sur chaîne basée sur les agents

Source: X(@aeyakovenko)

Alors que les barrières d'entrée on-chain sont réduites chaque jour grâce à l'abstraction de la chaîne qui élimine les expériences de pont, la simplification du démarrage et l'amélioration de l'expérience utilisateur du portefeuille on-chain, des solutions plus intuitives peuvent être nécessaires pour que les utilisateurs sans connaissance de la blockchain et des crypto puissent utiliser l'environnement on-chain. En complément de ces limitations, les interfaces on-chain basées sur des agents proposent la méthode la plus intuitive pour exécuter des transactions on-chain grâce à des invites.

Par exemple, envisagez de payer un produit avec de la crypto. Ce processus implique de sélectionner une chaîne, de choisir des jetons pour le paiement et d'exécuter des signatures via un portefeuille. Bien que ces procédures puissent être simplifiées, une compréhension de base de l'infrastructure du portefeuille, des environnements multi-chaînes et des jetons est toujours nécessaire. Par conséquent, une interface qui exécute de manière autonome des interactions on-chain basées sur le langage naturel a le potentiel de réduire considérablement le besoin pour les utilisateurs de comprendre la crypto, éliminant la courbe d'apprentissage.

Un exemple notable est celui de Solana Griffain, un agent qui combine les moteurs de recherche d’IA avec l’exécution de l’intention. Récemment, lorsque la Fondation Solana a organisé un événement commercial pour les paiements en cryptomonnaies, les utilisateurs pouvaient acheter des articles en utilisant Griffain à travers des entrées de langage naturel. Je crois que de telles interfaces basées sur l'intention de la chaîne représentent à la fois la possibilité d'innover dans l'expérience utilisateur de la chaîne et un cas d'utilisation qui pourrait être utilisé de manière pratique dans un avenir proche parmi les applications d'agents d'IA.

3.2.3 Alt-Frameworks

Source: Rig

Dans un marché dominé par les protocoles Virtuals et les cadres ai16z, des cadres spécialisés optimisés pour l'exécution de calculs ou maximisant les avantages des langages de programmation tels que l'intégration à l'environnement de développement Web, la stabilité de la mémoire et les capacités de traitement parallèle à haute performance émergent. La diversité des cadres nécessite une attention particulière car elle peut répondre à des exigences larges basées sur les performances cibles des agents d'IA et permettre une utilisation plus avancée de LLM.

Par exemple, RIGfournit un cadre LLM basé sur Rust, contrairement à ZerePy par Zerebro en utilisant PythonouEliza basée sur TypeScript. RIG est proposé comme un cadre alternatif qui peut prévenir les erreurs liées aux types de données grâce à la sécurité inhérente des types Rust et s'attendre à un traitement efficace du langage naturel à haute performance tout en gérant efficacement les ressources grâce au traitement concurrent de l'inférence du modèle LLM.

4. Dans le déluge, des agents d'IA : ce qui persistera et ce qui s'estompera ?

4.1 En Crypto, la technologie se développe aux côtés du LARPing

Source: cookie.fun

En examinant l'état actuel et les perspectives du cycle des agents IA jusqu'à présent, je peux imaginer que les lecteurs pourraient penser que les missions proposées par l'infrastructure des agents et les agents IA individuels semblent quelque peu exagérées. Mis à part la crypto, lorsque OpenAI, Claude ou Google AI dirigent le développement des agents IA mais ne les ont pas encore commercialisés, il semble difficile de s'attendre à des innovations majeures dans les agents IA par le biais de la crypto et de la blockchain, qui sont fondamentalement sans rapport avec la technologie IA. En effet, les évaluations du marché des agents IA X crypto sont fortement divisées entre des évaluations positives le considérant comme une nouvelle innovation capable de créer de nouveaux cas d'utilisation de la crypto et des opinions négatives le considérant simplement comme un récit à court terme exagéré.

Cependant, rappelons-nous les caractéristiques communes que le marché des crypto a montrées tout au long de plusieurs cycles de marché que nous avons connus. Comme pour la DeFi, les NFT à 10K ou le 'métaverse', chaque cycle de marché crée des marchés spéculatifs aux côtés d'une imagination technologique quelque peu gonflée. Les marchés spéculatifs surchauffés entraînent non seulement une afflux de liquidité, mais satisfont également simultanément la main-d'œuvre de qualité et le capital abondant, accélérant l'adoption de la technologie. Après que l'intérêt du marché à court terme s'estompe, les acteurs qui ont accumulé des fondamentaux restent sur le marché, faisant mûrir l'industrie au-delà des récits à court terme.

En d'autres termes, je suis d'accord pour dire que le cycle des agents d'IA est exagéré. Cependant, compte tenu des caractéristiques que le marché des cryptomonnaies a montrées en adoptant de nouvelles technologies, je considère positivement une telle exagération. Les acteurs dotés de visions sérieuses sécurisent des ressources suffisantes pour construire des fondamentaux à long terme aux côtés de la demande spéculative et de l'imagination technologique, créant ainsi des opportunités pour de nouveaux cas d'utilisation des cryptomonnaies ou faisant progresser l'environnement des cryptomonnaies dans le processus.

4.2 Encore une fois poser la question : Pourquoi Crypto ?

Si nous convenons à ce stade que les crypto X agents d'IA ont un réel potentiel plutôt que d'être une histoire qui ne durera que brièvement dans ce cycle de marché, nous devons discuter de la compatibilité des crypto et des agents d'IA d'un point de vue à plus long terme. Pourquoi les agents d'IA devraient-ils être associés aux crypto ?

En regardant des exemples précédents, lorsque des technologies ou des industries non nativement liées à la blockchain se combinent avec la crypto, elles se développent généralement dans une structure où les deux côtés bénéficient mutuellement. Par exemple, c'est le cas pour la combinaison de la finance traditionnelle et de la DeFi. L'infrastructure financière traditionnelle peut créer des marchés primaires et secondaires flexibles grâce à la DeFi. De même, la DeFi diversifie les types de collatéraux à travers des actifs traditionnels tels que les bons du Trésor américain, assurant des structures de collatéraux stables. De même, d'autres technologies ou industries telles que la PI, les jeux et les paiements peuvent avoir des influences mutuelles positives lorsqu'elles sont combinées avec la crypto.

La combinaison de crypto et d'agents d'IA peut trouver de la signification dans le même contexte:

• Crypto → AI Agents: Les Rails de Paiement Crypto Insufflent une Nouvelle Vie Économique aux Agents d'IA

Comme particulièrement prouvé sur le marché des paiements, les rails de paiement non restreints par l'infrastructure financière traditionnelle ou les frontières nationales représentent l'une des plus grandes propositions de valeur de la crypto. De même, en combinaison avec des agents d'IA, les rails de paiement de la crypto fournissent une solution efficace dans le processus d'amélioration des performances du modèle d'IA.

Le système multi-agent mentionné précédemment explique bien cette relation mutuelle. Pour une collaboration complète des modèles d'IA, des interactions économiques entre les modèles ou des fonctionnalités de paiement pour que les agents puissent utiliser de manière autonome des services web spécifiques peuvent être nécessaires. Ici, les rails de paiement crypto, fonctionnant 24/7 et exempts des contraintes du système financier traditionnel, peuvent fournir une solution appropriée. Ainsi, l'infrastructure permettant aux agents de posséder des comptes de portefeuille et d'exécuter de manière autonome des transactions on-chain est mentionnée comme un composant clé dans la mise en œuvre des systèmes multi-agents.

• Agents d'IA → Crypto: Le marché Crypto fonctionne 24/7, et les agents d'IA travaillent 24/7

Pendant ce temps, la crypto peut également explorer diverses possibilités de développement grâce à des agents d'IA. En particulier, les blockchains et les marchés de la crypto, qui fonctionnent 24h/24, 7j/7, nécessitent du personnel opérationnel travaillant 24h/24, 7j/7. Ici, tout comme la fonction essentielle des agents d'IA, les agents autonomes ont le potentiel de rationaliser la plupart des interactions basées sur la chaîne.

La plupart des agents d'IA présentés auparavant offrent des possibilités de rationalisation des interactions au sein de la crypto. Par exemple, Griffain rationalise l'UX on-chain en effectuant de manière autonome des interactions on-chain basées sur les invites de l'utilisateur, etZerebro propose des plans de développement pour des agents d'IA qui effectuent de manière autonome des opérations de validation pour le réseau Ethereum. Terminal H4CK, qui mène de manière autonome des activités de chapeau blanc et distribue des primes aux détenteurs, a déjà découvert des vulnérabilités de sécurité dans le protocole Virtuals et Spectral.

Bien que ces exemples soient simples, les crypto-monnaies et les agents d'IA ont une synergie suffisante dans de nombreux domaines, notamment la sécurité, l'expérience utilisateur sur chaîne, la confidentialité ou la tokenisation d'actifs. Bien sûr, les idées sont encore présentées à un stade préliminaire, et des idées telles que l'exécution d'opérations de validation nécessitent des cœurs techniques soigneusement conçus. Néanmoins, en se demandant si le marché des agents crypto X IA continuera d'exister, de telles relations synergiques suggèrent la possibilité de fournir des réponses significatives.

5. La prochaine grande chose commencera par ressembler à un jouet

Revenir au point principal concernant la recherche de indices sur ce qui restera et ce qui ne restera pas une fois que l'intérêt gonflé pour le marché des agents aura diminué, je pense que ce seront des projets qui apporteront des réponses raisonnables à la question "Pourquoi les crypto ?" Virtuals Protocol et ai16z ouvrent la voie en fournissant ces réponses, et de nombreux agents suivants expérimentent diverses intégrations cryptographiques. De plus, les multi-agents, les interfaces basées sur l'intention et les cadres alternatifs font avancer l'environnement d'expérimentation.

CommeChris Dixon de a16z a dit célèbrement« La prochaine grande chose commencera par ressembler à un jouet. » Les agents d'IA ont déjà évolué de la simple génération de textes de réponse sur Twitter à la génération d'idées pour effectuer des tâches sophistiquées telles que des validateurs, des opérations de chapeau blanc et des transactions autonomes sur chaîne. Observons ensemble si l'innovation significative restera à la fin de ce cycle d'agents d'IA ou si elle deviendra simplement un autre cycle d'hypothèse oublié.

Avertissement :

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