1. Introduction

À l'ère actuelle de l'intégration de Web3 et de l'accélération de l'IA, de nouveaux projets continuent à émerger et l'enthousiasme du marché ne cesse de croître. BAD AI, avec son design et sa technologie uniques, se fait un nom dans ce domaine. Ce rapport se penche sur BAD AI, en commençant par le contexte plus large de l'intégration de Web3 et de l'IA, fournissant une analyse détaillée de la technologie de base de BAD AI, des scénarios d'application, du potentiel de marché, du modèle économique et des tendances de développement futur, présentant une vue d'ensemble complète pour les lecteurs.

2. Contexte de l'industrie

Tendances d'intégration Web3 et IA 2.1

Ces dernières années, l'espace Web3 a connu une vague d'enthousiasme pour les agents intelligents pilotés par l'IA et les jetons mèmes basés sur des modèles d'apprentissage automatique. Ces projets ont une valeur totale de marché de 10,4 milliards de dollars, couvrant des domaines tels que l'art génératif, l'analyse des transactions et les interactions satiriques sur les médias sociaux, témoignant de l'attention croissante portée à l'IA dans le Web3. Des jetons comme Zerebro, Aixbt et GOAT ont montré une croissance significative de la valeur marchande, démontrant un élan de développement fort. Cependant, ce marché est très volatil, la popularité des projets fluctue, similaire aux cycles de hype des jetons mèmes et des récits sur l'IA.

2.2 État actuel du développement du marché des agents intelligents en IA

Le marché des agents intelligents IA est en plein essor, avec divers types de projets émergents. Par exemple, GOAT, en tant que monnaie mémétique, a vu une augmentation rapide de sa valeur marchande due à la communauté; ACT, qui serait soutenu par a16z, a connu une augmentation significative de sa valeur marchande peu de temps après sa cotation sur Binance; les jetons de l'écosystème ai16z, les plates-formes d'émission d'agents intelligents IA multiples, et les projets d'infrastructure d'agents intelligents IA jouent tous des rôles importants dans leurs domaines respectifs.

3. Aperçu du projet BAD AI

3.1 Positionnement du projet et concept innovant

BAD AI vise à remodeler le paysage de l'intelligence artificielle, établir un nouveau benchmark pour l'écosystème de l'IA avec l'aide de la technologie ChainGraph, des agents intelligents multimodaux et persistants à facettes multiples, et une intégration avec les plateformes sociales. Le projet se concentre sur la conception modulaire extraordinaire des fonctions des agents intelligents, abordant la durabilité de l'économie des jetons et des modèles commerciaux pour les plateformes d'agents intelligents en IA, et tirant parti de la puissance de la communauté open source pour construire un écosystème collaboratif.

3.2 Technologie de base - ChainGraph

ChainGraph est la technologie de base de BAD AI, écrite en Golang. Il offre une grande flexibilité pour concevoir des pipelines de données d'agents intelligents et des arbres de décision, avec des paramètres de contexte persistant (mémoire profonde) et de décroissance temporelle pour prioriser les données les plus pertinentes et les plus à jour. Cette technologie peut être utilisée non seulement pour construire des agents intelligents individuels, mais aussi pour définir des règles d'interaction entre plusieurs agents intelligents, formant un environnement d'agents intelligents collaboratif. De plus, les nœuds spéciaux de ChainGraph peuvent s'intégrer de manière transparente avec des plateformes telles que Telegram et Twitter, améliorant ainsi l'accessibilité du projet.

4. Scénarios d'application de BAD AI

4.1 Collaboration d'agents intelligents (Essaims d'agents)

Plusieurs agents d'IA peuvent collaborer pour accomplir des tâches ou résoudre des problèmes complexes. Ils apprennent les uns des autres, se répartissent le travail et améliorent l'efficacité. Par exemple, un agent fournit des mises à jour du marché, et un autre agent exécute des opérations prédéfinies basées sur ces informations. Cette collaboration peut faciliter l'échange de devises et de valeur contextuelle, formant ainsi un écosystème complet.

4.2 Interaction avec les dApps

Les utilisateurs spécifient la quantité et le type de jetons à acheter, l'agent IA peut recommander la plateforme optimale, et peut également générer directement un iframe pour les applications décentralisées dans l'interface de discussion, simplifiant ainsi le processus d'exploitation pour l'utilisateur. Dans les protocoles DeFi, l'agent peut ajuster dynamiquement des paramètres tels que les taux d'intérêt et les garanties pour réaliser des échanges autonomes.

4.3 Analyse des tendances du marché et trading

Les agents intelligents d'IA intègrent les données d'échange décentralisées pour exécuter des transactions basées sur des stratégies prédéfinies ou personnalisées par l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent peaufiner les stratégies pour atteindre des performances commerciales optimales. La capacité des agents intelligents à accéder rapidement aux données et à exécuter des transactions leur confère un avantage dans l'analyse du marché et le trading.

4.4 Agent Influencer

Les agents intelligents d'IA peuvent commenter les actualités liées à Web3, les tendances du marché et le développement des protocoles. En s'intégrant à Telegram et X (anciennement Twitter), l'agent intelligent peut publier des fils de discussion sur X, taguer les principaux leaders d'opinion, participer aux discussions dans la communauté Telegram, et il peut également être équipé d'un avatar 3D pour améliorer l'interaction communautaire.

4.5 Agent Intelligent en Capital-risque (Agent VC)

Des agents intelligents AI spécialement conçus peuvent agir en tant que capitalistes de risque, évaluant l'économie des jetons et les fondamentaux des projets, et fournissant des informations uniques. En intégrant plus de données, telles que des comparaisons économiques de jetons de projets réussis et échoués, des visions stratégiques et des feuilles de route de produit, les capacités analytiques des agents intelligents sont encore renforcées.

5. L'architecture et l'expérience utilisateur de BAD AI

Vue d'ensemble de l'architecture 5.1

L'architecture du protocole BAD comprend principalement le backend, l'interface utilisateur et l'intégration avec d'autres plateformes. Le backend est responsable de la gestion de la logique métier de base, telle que le routage des demandes, l'accès à la base de données et la coordination des opérations des agents intelligents ; l'interface utilisateur fournit aux utilisateurs une interface d'exploitation intuitive ; l'intégration avec des plateformes externes étend la fonctionnalité et les scénarios d'utilisation du projet.

5.2 Fonctionnalité et expérience utilisateur

1. Marché des chats et des agents IA : les utilisateurs peuvent recruter des agents IA pour entrer dans des salons de discussion personnalisés pour la collaboration, le partage d'informations et l'exécution de tâches.
2. Capacité de collaboration : les utilisateurs administrateurs peuvent inviter des amis à rejoindre le chat, créer des espaces de collaboration et faciliter la résolution conjointe des problèmes entre les humains et les entités IA.
3. Fonction de mainteneur : Les mainteneurs peuvent accéder et ajuster le contexte de l'agent intelligent à travers la salle de discussion, effectuer une optimisation approfondie, et stocker les enregistrements d'opération dans la base de données persistante.
4. Paramètres personnalisés : les utilisateurs administrateurs peuvent ajuster les paramètres du chatbot pour des salles de chat spécifiques afin d'améliorer l'adaptabilité du chatbot.
5. Contexte partagé : Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers dans divers formats pour créer une base de données de contexte partagé, que des agents intelligents peuvent utiliser pour atteindre leurs objectifs.
6. Base de données de vecteurs persistante : Stocke des ensembles de données d'agents intelligents, garantissant la persistance des données et des performances élevées, fournissant un support pour l'apprentissage et la prise de décision des agents intelligents.

5.3 Connexion au portefeuille et interaction

Prend en charge la connexion avec plusieurs portefeuilles, tels que ceux pris en charge par Metamask et WalletConnect, stocke de manière sécurisée les clés privées des utilisateurs et ne les utilise que pendant les transactions. Les données on-chain de l'utilisateur peuvent être utilisées par des agents intelligents pour améliorer leur compréhension et leur réactivité aux besoins des utilisateurs.

Modélisation et Interaction des Agents Intelligents 5.4

1. Les multiples attributs des agents intelligents : Les agents intelligents ne sont pas seulement des outils, mais aussi des actifs négociables. Ils peuvent importer et exporter des contextes entre différentes discussions et agents intelligents, permettant la collaboration et l'évolution.
2. Personnalisation de la modélisation des agents intelligents : les utilisateurs peuvent télécharger, ajuster et optimiser le contexte, la personnalité et les outils des agents intelligents via l'interface de chat, prenant en charge divers formats de données. Des outils personnalisés peuvent également être créés pour répondre aux besoins personnalisés.
3. Collaboration multi-agent : Plusieurs agents intelligents peuvent collaborer et rivaliser dans la même salle de discussion pour atteindre des objectifs communs. Les personnalités, les outils et les contextes de chaque agent intelligent se fondent ensemble, formant un environnement évolutif.

6. Économie des jetons de BAD AI

6.1 Informations de base sur le jeton (2025-2-21)

Le token de BAD AI est $BADAI, émis sur la chaîne BSC avec un approvisionnement total de 1 milliard de jetons.

1. Capitalisation boursière : 1358,00 millions de USDT
2. Circulation : 5,60 milliards de BADAI
3. Offre totale : 10,00 milliards de BADAI

Mécanisme d'allocation de jetons 6.2

La distribution de jetons couvre plusieurs aspects :

1. Les largages aériens de l'écosystème SFLOKI représentent 35 %, dont 27 % sont largués aux détenteurs de FLOKI, 4 % sont largués aux détenteurs de TOKEN et 4 % sont largués aux utilisateurs de robots de trading Floki;
2. L'écosystème SCAT représente 2 % des comptes de largage aérien ;
3. Le tour de financement réalisé via les comptes TokenFi représente 10 %, ciblant les pledgeurs de STOKEN ;
4. Les placements privés des principaux conseillers et supporters représentent 2,8 %;
5. Les ventes stratégiques représentent 2 % séparément (deux parties) ;
6. La croissance de la communauté et les incitations représentent 8 %;
7. La liquidité représente 20 %;
8. Les teneurs de marché représentent 5%;
9. Les comptes de la fondation représentent 6,5 % ;
10. Les comptes du Trésor représentent 6,7%.

6.3 Utilité du jeton et modèle économique

Du côté de la demande : les utilisateurs peuvent utiliser les jetons $BADAI mis en jeu pour initier des agents intelligents avancés, recevoir une distribution de revenus de la plateforme, participer à la gouvernance de la plateforme, attirer l'attention de l'agent intelligent d'investissement à risque Peppenberg, et participer à des investissements conjoints. Ces mécanismes encouragent les utilisateurs à détenir des jetons à long terme et à participer au développement de l'écosystème.

Côté offre : les utilisateurs interagissant avec des agents intelligents déployés sur BAD peuvent recevoir des récompenses d'inflation $BADAI, une partie de l'inflation étant utilisée pour inciter à la liquidité on-chain. De plus, une partie de l'offre de jetons et le financement des lancements de projets de haute qualité entreront dans le trésor, bénéficiant aux stakers grâce à un mécanisme de rachat, tandis que les frais de déploiement pour les agents intelligents non premium constituent également des revenus de protocole entrant dans le trésor.

6.4 Performance du marché du jeton BADAI

Actuellement, le jeton BADAI a été répertorié dans la zone de trading spot de Gate.io. Cliquez pour échanger :https://www.gate.io/trade/BADAI_USDT

Conclusion

BAD AI, en tant que projet innovant intégrant Web3 et l'IA, a un certain niveau de compétitivité et de potentiel de développement sur le marché en raison de sa technologie unique, de ses scénarios d'application riches et de son modèle économique raisonnable. Cependant, les risques auxquels le projet est confronté en termes de technologie, de marché, de réglementation et de modèles économiques ne peuvent être ignorés. Dans le futur développement, BAD AI doit continuer à innover, à optimiser les produits et à faire face aux risques afin de se démarquer dans la compétition féroce du marché, d'atteindre son objectif de remodelage du paysage de l'intelligence artificielle et d'apporter une véritable valeur aux utilisateurs et à l'industrie.