Le terme "AI Agents" provient de la feuille de route d'OpenAI. Sam Altman divise les capacités que l'IA devrait avoir en cinq parties, la troisième étant les agents d'IA, qui seront couramment rencontrés dans les années à venir.

Les agents d'IA peuvent apprendre de manière autonome, prendre des décisions et effectuer des tâches. Bien sûr, en fonction de l'intelligence et de la capacité, Stuart Russell et Peter Norvig classent les agents d'IA en cinq directions dans leur livre Intelligence artificielle : Une approche moderne :

• Agents réflexes simples : réagissez uniquement à l'état actuel.
• Agents réflexes basés sur des modèles : Considérer les états historiques lors de la prise de décision.
• Agents basés sur des objectifs : se concentrer sur la planification et la recherche du chemin optimal pour atteindre un objectif spécifique.
• Agents basés sur l'utilité : Pesez les récompenses par rapport aux risques pour maximiser l'utilité.
• Agents d'apprentissage: Apprendre et s'améliorer continuellement par l'expérience.

Alors, à quel niveau les agents d'IA sont-ils actuellement présents sur le marché ou dans l'industrie ? Quel type d'agent sont-ils ?

O1 d'OpenAI a atteint le niveau 2 de l'intelligence artificielle. Personnellement, je crois que les agents IA dans l'industrie se situent actuellement entre le niveau 2 et le niveau 3, ou le niveau 2.5. Cela ne signifie pas que les agents de l'industrie ont dépassé OpenAI ; en fait, les agents web3 en sont encore au stade de l'enveloppe GPT. Alors pourquoi le niveau 2.5 ? Parce qu'à travers une intervention humaine ou programmatique, que nous appellerons un médiateur, la combinaison de l'enveloppe GPT et du médiateur crée une forme avec une initiative objective, bien qu'elle ne soit pas bien fondée. C'est une extension d'une certaine direction d'application du modèle OpenAI.

En ce qui concerne ce que les Agents peuvent faire, ils se situent au niveau le plus élémentaire des Agents à Réflexe Simple. Certains de ces Agents peuvent considérer les états historiques, mais ils nécessitent une saisie manuelle. Ce n'est qu'en alimentant continuellement des données que l'Agent peut apprendre, ce qui est une méthode d'entraînement passive du modèle et loin de l'état défini par le Niveau 3. Les trois derniers types - Agents basés sur les objectifs, Agents basés sur l'utilité et Agents d'apprentissage - ne sont pas encore entrés sur le marché. Par conséquent, je pense que les Agents IA actuels en sont encore aux premiers stades, un ajustement fin des LLM généraux de niveau 2, et n'ont pas encore dépassé le niveau 2 sur le plan structurel. Donc, est-ce que la crypto seule peut évoluer vers le niveau 3, ou avons-nous besoin d'entreprises comme OpenAI pour le développer?

Pourquoi y a-t-il une discussion sur Base ou Solana devenant éventuellement le centre narratif des agents d'IA ?

Avant de discuter de l’écosystème qui pourrait favoriser la naissance d’agents de niveau 3, nous devons d’abord identifier quel écosystème a le potentiel d’être un terrain fertile pour les agents d’IA. S’agit-il de Base ou de Solana ?

Pour répondre à cette question, examinons d’abord comment l’IA a influencé le Web3 au cours des deux dernières années. Lorsque OpenAI a lancé ChatGPT pour la première fois, les protocoles de l’industrie étaient encore guidés par la pensée traditionnelle, inondant rapidement la bulle d’infrastructure. Cela s’est traduit par l’émergence de nombreuses plateformes d’agrégation de calcul et de raisonnement, ainsi que d’une infrastructure AI + DePIN. Tous deux partageaient l’objectif de construire de grandes visions, non pas que les grandes visions soient intrinsèquement mauvaises ; en fait, les agents peuvent également construire de telles visions. Cependant, lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre et de répondre aux besoins des utilisateurs, ces protocoles d’infrastructure massifs n’ont pas pris en compte les détails de manière approfondie. La demande du marché qu’ils espéraient exploiter était loin d’être saturée dans les industries traditionnelles de l’Internet, et l’éducation des utilisateurs et l’éducation au marché étaient insuffisantes. Sous l’impact de l’engouement pour le Memecoin, ces projets d’infrastructure d’IA sont apparus encore plus creux.

Étant donné que l'infrastructure à grande échelle est trop lourde et encombrante, pourquoi ne pas opter pour une approche plus légère ? Les agents, issus de l'enveloppe GPT, sont efficaces et itèrent rapidement en termes de démarrage et d'interaction utilisateur. Les agents légers ont un potentiel suffisant pour générer une bulle, et après l'éclatement de la bulle, un terrain fertile pour une nouvelle croissance émergera.

De plus, dans l'environnement actuel du marché, l'utilisation d'Agents et de Memecoin pour lancer un projet permet un déploiement rapide du produit et donne aux utilisateurs un accès immédiat à l'expérience. Au cours de ce processus, les Agents peuvent intelligemment tirer parti de la feuille de route de construction de la communauté Memecoin pour réaliser une itération rapide du produit, et cette itération est peu coûteuse et rapide. Les protocoles d'IA sérieux n'ont plus besoin d'être contraints par les lourds anciens cadres de consensus ; ils peuvent se libérer de leurs limites, fonctionner de manière plus efficace et utiliser des itérations rapides pour bombarder les utilisateurs avec de l'expérience. Une fois que l'éducation et la communication du marché sont suffisamment menées, les bases de la construction de grandes visions seront posées.

L'Agent léger, voilé dans l'ambiguïté de Memecoin, signifie que la culture communautaire et les fondamentaux ne seront plus contradictoires. Un nouveau chemin pour le développement des actifs émerge progressivement, et cela pourrait être une nouvelle direction pour les protocoles d'IA futurs.

La discussion ci-dessus aborde le potentiel des agents d'IA de devenir le récit central. Avec les agents d'IA prêts à continuer à croître rapidement, le choix du bon écosystème devient crucial. Est-ce Base ou Solana ? Avant de répondre à cette question, examinons l'état actuel des protocoles d'agents sérieux sur le marché.

Tout d'abord, il y a Arweave/AO: PermaDAO mentionne que AO utilise le modèle Actor pour la conception, où chaque composant est un agent indépendant et autonome capable de calcul parallèle. Cela correspond parfaitement à l'architecture d'application pilotée par des agents d'IA. L'IA dépend de trois éléments clés : les modèles, les algorithmes et la puissance de calcul, et AO peut répondre à ces demandes de ressources élevées. AO peut allouer indépendamment des ressources de calcul pour chaque processus d'agent, éliminant ainsi efficacement les goulots d'étranglement de performance de calcul.

De plus, Spectral est l'un des rares protocoles axés sur les Agents, avec son orientation de développement dans le document-to-code et l'inférence de modèle.

En examinant les jetons d'Agent actuels du marché, nous pouvons voir que ces Agents utilisent à peine l'infrastructure de la blockchain. C'est vrai car tous les modèles, y compris les Agents, sont hors chaîne. L'alimentation des données est hors chaîne, l'entraînement du modèle n'est pas décentralisé et les informations de sortie ne sont pas sur la chaîne. C'est la réalité objective, car les chaînes EVM ne prennent pas en charge l'intégration de l'IA et des contrats intelligents, et ni Base ni Solana ne prennent en charge cela. Nous pouvons nous attendre à l'introduction de AO l'année prochaine - permettra-t-il aux modèles d'être sur la chaîne et de bien fonctionner? Si AO échoue, il pourrait s'écouler des années avant que les modèles ne soient sur la chaîne, probablement pas avant qu'Ethereum ne l'introduise, au moins pas avant 2030, ou d'autres chaînes publiques pourraient mettre en œuvre des modèles sur la chaîne, mais si la structure et les réserves historiques de AO ne peuvent pas le faire arriver, il sera probablement encore plus difficile de mettre en œuvre des modèles sur la chaîne pour d'autres chaînes publiques.

À l’heure actuelle, les jetons AI Agent n’ont pas beaucoup de cas d’utilisation pratiques. En fait, il est difficile de faire la distinction entre une pièce AI Agent sur Base ou Solana et un AI Memecoin. Bien que les jetons d’agent n’aient pas d’utilisation spécifique, pourquoi est-ce que je pense qu’il ne faut pas confondre les pièces d’agent d’IA et les memecoins d’IA ? Parce que je crois que nous sommes actuellement dans la phase de création de la bulle AI Agent.

Pourquoi y a-t-il une discussion sur Base voulant concurrencer Solana pour la domination des chaînes publiques AI Agent?

Au cours de la première moitié de ce marché haussier, Base a attiré une attention considérable sur le marché. Lors de la compétition de part de marché Memecoin, Base a connu quelques brefs moments de brillance, notamment avec $BRETT et $DEGEN. Cependant, il a quand même perdu face à Solana. Je pense que les agents d'IA sont la prochaine direction vers laquelle Base vise, et il possède déjà plusieurs avantages.

Les agents d'IA accéléreront la naissance de bulles et créeront le chaos, mais en fin de compte, ils laisseront derrière eux des utilisateurs et des applications:

La création et l'expansion de la bulle attireront l'attention du marché, et cette attention subira un changement qualitatif avec le temps. Quelles sont les caractéristiques d'un tel changement? À mesure que l'attention du marché augmente, une série de points de douleur des utilisateurs et des écarts du marché seront exposés. Lorsque les principales contradictions ne peuvent être réconciliées, mais que l'attention continue de croître, c'est là que survient le changement qualitatif. Une fois le changement effectué, les utilisateurs et les applications restants peuvent porter la grande vision. C'est quelque chose que les Memecoins ne peuvent pas, et ne prévoient pas, réaliser, c'est pourquoi je crois que malgré l'ambiguïté actuelle entre les Agents et les Memecoins, ils ne devraient jamais être confondus.

Avant que le changement qualitatif ne se produise, la bulle créera une activité frénétique et diverses drames, tels que: le nombre d'Agents augmentera de manière exponentielle, et des milliers d'Agents afflueront dans la vue des utilisateurs. Comment cela se produira-t-il? Les Agents peuvent s'intégrer aux médias sociaux comme X et Farcaster, faire la promotion de leurs jetons et utiliser divers angles ainsi que la densité d'information unique des Agents qui se dégénèrent pour promouvoir les jetons.

Ensuite, les Agents à itération rapide seront en mesure d'exécuter des transactions on-chain. Un groupe de pirates vikings va s'introduire dans la sombre forêt. Les protocoles de panel sur le marché, les bots dans les groupes TG, et les panels de Dune seront envahis par les Agents. Des indicateurs familiers pour les utilisateurs seront manipulés par les Agents, tels que le volume des transactions, le nombre d'adresses, la distribution des jetons, la simulation du comportement des gros traders, et les données on-chain pourraient nécessiter un nettoyage plus professionnel pour refléter sa valeur, sinon elles seront exploitées par les Agents, comme des pirates vikings pillant votre richesse.

Si le marché parvient à ce stade, alors une nouvelle ère pour les agents d'IA aura réussi à mi-chemin car « l'attention équivaut à la valeur » permettra aux agents d'entrer dans le courant dominant. Ce potentiel vient de :

Capacité de distribution solide: Les agents génèrent suffisamment d'engouement, comme Goat, et des voies de distribution stables peuvent être reproduites.

• Facilité de déploiement: Les plateformes de déploiement pour les Agents vont connaître une croissance explosive. Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain et Virtual permettent aux utilisateurs de construire des Agents sans avoir besoin de connaître un code quelconque, et l'expérience utilisateur des plateformes de déploiement des Agents s'améliorera également grâce à la concurrence.
• Effet Memecoin: Pendant la phase de démarrage, les jetons Agent n'ont pas de modèle économique adapté, et les cas d'utilisation des jetons sont minimes, mais déguisés en Memecoins, ils peuvent rapidement accumuler des communautés et maintenir des taux de réussite élevés.
• Haut potentiel: l'Agent de niveau 3 d'OpenAI est encore en développement. Un produit que même les géants ne peuvent pas rapidement sortir a un énorme potentiel de marché. La limite inférieure des agents est les Memecoins, mais la limite supérieure est des agents intelligents autonomes et avancés.
• Faible résistance du marché: Les agents, dirigés par Goat, peuvent construire une large audience. Contrairement à l'infrastructure d'IA, les utilisateurs ne s'y opposent pas. Lorsque les utilisateurs ne résistent pas, il y a une ample opportunité pour eux de commencer à prêter attention.
• Incentives potentiels : les jetons des Agents n'ont pas encore de cas d'utilisation développés, mais s'ils introduisent un système de points et renforcent les incitations, ils peuvent accumuler une grande base d'utilisateurs.
• Potentiel d'itération : Comme mentionné précédemment, les Agents sont légers et peuvent itérer rapidement. Cette capacité objective à itérer peut créer des produits et des contenus de plus en plus attractifs.

Par conséquent, les agents d'IA peuvent devenir le récit central et seront un champ de bataille que tout le monde veut conquérir.

Pourquoi Base a-t-il le potentiel de rivaliser avec Solana ?

Avec le soutien solide de Coinbase et du capital nord-américain, l'écosystème de Base a connu une croissance explosive en 2024. En novembre, les capitaux entrants vers Base ont dépassé Solana, et au cours des 7 derniers jours, ils ont largement dépassé Solana.

Si ETH peut continuer à franchir le taux de change ETH/BTC l'année prochaine, l'effet de débordement de la saison ETH aura un impact significatif sur Base. Actuellement, 23% des fonds provenant d'ETH sont dirigés vers Base, et ce chiffre ne cesse d'augmenter.

Cartographie du lancement de l'agent d'IA Agent

Virtuel

Dans la phase V1, Virtual s'est principalement concentré sur la formation de modèles, les contributions de données et les fonctions interactives. Avec la phase V2, Virtual a lancé une plateforme d'incubation de jetons d'agent d'IA, avec une mise à jour importante étant la sortie de fun.virtuals en octobre.

LUNA s'est développé en une « entité indépendante » avec sa propre identité et ses capacités financières. Au cours de ce processus, la feuille de route de LUNA est alignée sur celle de Coinbase, Coinbase fournissant des outils techniques robustes et un soutien pour déployer des agents d'IA sur Base.

La technologie des agents d'IA a très bien fonctionné dans la construction de marques, en particulier dans la création de marques culturelles. Grâce aux agents d'IA, les marques peuvent interagir avec les communautés de manière plus efficace, rationaliser les tâches d'interaction et distribuer des récompenses de manière flexible, ce qui stimule l'engagement des utilisateurs et la notoriété de la marque.

Il est à noter que toutes les transactions de l'agent AI sont effectuées en utilisant le jeton virtuel natif, qui absorbe la capture de valeur de l'ensemble de l'écosystème et sert de pilier clé pour le développement de l'écosystème.

Virtual met l'accent sur les améliorations fonctionnelles des produits, en donnant aux utilisateurs des outils d'IA, en comblant le fossé entre Web2 et Web3. Il se concentre sur la «valeur d'utilité» plutôt que sur le «buzz», bien que ses produits d'outils soient fréquemment utilisés dans des applications pratiques, ils manquent de l'effet viral typique des cryptomonnaies, ce qui est un inconvénient dans la phase V1.

Clanker

“Poster et frapper des jetons” réduit le seuil d'émission de jetons tout en attirant un grand nombre d'utilisateurs. Les gens se précipitent pour @Clankerde la même manière que les utilisateurs des médias sociaux demandent à l'IA de résumer le contenu vidéo, mais ici, la publication de contenu se traduit directement par l'émission d'actifs.

Comment fonctionne Clanker?

TokenBot (Clanker) déploie des jetons mème sur Base dans un pool de liquidité à sens unique (LP), avec la liquidité immédiatement verrouillée. Les émetteurs de jetons gagnent :

• 0,25 % de tous les frais de swap.
• 1% de l'offre totale de tokens (avec une période de déverrouillage d'un mois).

Les utilisateurs peuvent consulter le nombre de déploiements de jetons ou créer leurs propres jetons sur le site web clanker.world.

Contrairement à PumpFun, qui émet des jetons sur Raydium via une courbe d'obligation, facturant des frais de transaction de 1% et des frais fixes de 2 SOL, Clanker n'adopte pas le modèle de courbe d'obligation. Au lieu de cela, il génère des revenus en facturant des frais de 1% sur les transactions via Uni v3.

Couche d'agent IA

La couche d'agent IA est une plate-forme au sein de l'écosystème Base dédiée à la création d'agents et de launchpads d'IA. Elle a été officiellement lancée le 18 novembre. Avant la sortie de la plate-forme, le jeton AIFUN a été émis le 14 novembre et est maintenant répertorié sur des échanges comme MEXC et gate, avec un prix de 0,09 $ et une capitalisation boursière d'environ 25 millions de dollars.

Creator.bid

Initialement une plateforme axée sur la monétisation et la propriété de contenu numérique, Creator.bid a terminé une nouvelle levée de fonds en avril.

Le 21 octobre, Creator.bid a été officiellement lancé sur le réseau principal de Base, permettant la création et la publication en un clic d'agents d'IA, offrant de nouveaux outils et modèles de profit pour les créateurs de contenu.

Simulacre

Simulacrum est construit sur Empyreal et transforme des plateformes comme Twitter, Farcaster, Reddit et TikTok en couches d'interaction blockchain. Les utilisateurs peuvent effectuer des actions sur chaîne telles que le trading de jetons ou les pourboires via des publications simples sur les réseaux sociaux.

En utilisant l'abstraction de compte, les agents d'IA, les actions basées sur l'intention et les modèles de langage, Simulacrum simplifie les opérations complexes de la blockchain en arrière-plan, rendant la DeFi plus accessible aux utilisateurs ordinaires.

vvaifu.fun

Similaire à Pump.fun, vvaifu.fun permet aux utilisateurs de créer facilement des agents d'IA et leurs jetons associés. Les agents d'IA peuvent s'intégrer parfaitement aux plateformes sociales telles que Twitter, Telegram et Discord, permettant des interactions automatisées avec les utilisateurs.

Dasha, un agent d'IA créé par vvaifu.fun, dispose d'un compte Twitter indépendant, d'un canal Telegram et d'une communauté Discord, tous gérés et exploités par l'IA.

Haut-de-forme

Top Hat n'interagit pas seulement avec les utilisateurs par le biais de textes, mais peut également comprendre et traiter le contenu des images. Après qu'un utilisateur envoie une image, l'agent d'IA 'comprend' l'image et répond en conséquence.

Griffain

Griffain propose une plateforme pour former des agents d'IA et a déjà lancé 1 000 agents d'IA entraînables, démontrant le potentiel futur des contrats intelligents et du trading automatisé.

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