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Les agents d'IA gèrent déjà un cinquième de la finance décentralisée, mais perdent encore face aux humains en trading
En bref
De nouvelles recherches ont révélé que les agents autonomes, systèmes logiciels qui planifient, décident et exécutent des transactions en chaîne sans intervention humaine directe, représentent désormais plus de 19 % de l’activité en chaîne. Mais bien que ces agents aient surpassé les humains sur des tâches limitées, ils perdent encore jusqu’à 5 contre 1 dans le trading sans limite, selon un rapport de DWF Ventures publié jeudi.
Dans la finance décentralisée, ces agents gèrent des stratégies de rendement sur divers protocoles de prêt, administrent la liquidité, rééquilibrent les portefeuilles et exécutent des transactions. La valeur totale verrouillée dans des positions gérées par des agents a dépassé $39 million, la plupart des déploiements étant encore en phase de test initiale, selon l’étude. Dans un exemple, l’agent ARMA du protocole financier autonome Giza, qui déplace des stablecoins entre plateformes de prêt pour obtenir les meilleurs taux, a permis aux utilisateurs de gagner 9,75 % par an, surpassant les rendements d’autres protocoles de finance décentralisée tels qu’Aave et Morpho, selon l’étude. Cependant, cette situation change lorsque la tâche devient plus difficile. Lors d’un concours de trading d’actions organisé par tradexyz, le meilleur humain a battu le meilleur agent par plus de 5 fois. Un autre concours entre modèles d’IA de premier plan, organisé par nof1, a montré que seulement trois des sept ont pu réaliser un profit par transaction. « Les agents ont du mal lorsque la situation n’est pas clairement définie », mais ils prospèrent « lorsque l’objectif est étroit et que les paramètres ne changent pas souvent », a déclaré Xin Yi Lim, associée principale en investissements chez DWF Labs, à Decrypt.
C’est l’une des raisons pour lesquelles l’optimisation du rendement, la pratique consistant à déplacer du capital entre protocoles de prêt pour capturer les rendements les plus élevés, est devenue un terrain d’expérimentation précoce pour les agents, a expliqué Lim. « Les agents prospèrent lorsque l’objectif est étroit et que les paramètres ne changent pas souvent, c’est pourquoi l’optimisation du rendement fonctionne », a dit Lim. « Jusqu’à ce que les agents puissent raisonner et s’adapter aux informations en temps réel, ils ne pourront pas réagir lorsque le marché change et que les conditions sont floues. » Les acteurs du secteur semblent également partager cette préoccupation. Un agent peut être aussi capable qu’un humain « s’il dispose de tout le contexte et des outils », a déclaré Neeraj Prasad, ingénieur en chef de MoonPay, à Decrypt dans une interview. Il a cependant averti que « le message est clair : les agents sont à la fois plus compétents, plus travailleurs, et dans certains cas malveillants ». Début prometteur Les résultats interviennent alors que les développeurs d’Ethereum travaillent à faciliter la gestion de tâches complexes en chaîne par les agents. Plus tôt ce mois-ci, une nouvelle norme permettant aux agents d’exécuter plusieurs actions simultanément sur des protocoles de finance décentralisée a été proposée par le réseau de relais décentralisé Biconomy, soutenu par la Fondation Ethereum. Les leaders du secteur parient, quant à eux, sur le fait que les agents autonomes géreront bientôt une part beaucoup plus grande de l’activité économique.
« L’économie agentique pourrait être plus grande que l’économie humaine », a tweeté jeudi le PDG de Coinbase, Brian Armstrong, soulignant qu’elle pourrait stimuler la demande pour les stablecoins au-delà des estimations actuelles.
Les chercheurs sur le terrain voient une plus longue période de développement. La majorité des 19 % provient de bots effectuant des tâches limitées comme la capture de MEV et le routage de stablecoins, l’activité véritablement agentique restant une minorité, a noté Lim de DWF Labs. « Un calendrier réaliste est de cinq à sept ans avant que le volume agentique rivalise significativement avec le volume humain dans n’importe quel secteur financier majeur, l’activité en chaîne arrivant en premier parce que l’infrastructure est plus permissive », a déclaré Lim. Cependant, certains considèrent que cet écart actuel est une caractéristique structurelle de l’état actuel des agents. « Ce qui leur fait défaut, c’est le trading sans limite, qui nécessite un raisonnement contextuel, une conscience narrative, et la capacité à peser des informations non structurées », a déclaré Aytunc Yildizli, directeur de la croissance chez le développeur d’infrastructure IA décentralisée 0G Labs, à Decrypt. Pour combler cet écart, il a ajouté, il faudrait plus que de meilleurs modèles. « Les utilisateurs ont besoin d’une preuve cryptographique qu’un agent a fait ce qu’il prétend, dans un environnement d’exécution sécurisé que personne ne peut manipuler, fonctionnant sur une infrastructure qui ne déplace pas simplement l’hypothèse de confiance vers un seul fournisseur cloud », a-t-il expliqué.