Analyse AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie stimule le développement de l'ensemble de l'industrie, apportant de nouvelles infrastructures :
En 2017, les contrats intelligents ont donné naissance à l'essor florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités des DEX ont entraîné la vague estivale de DeFi
En 2021, l'émergence de nombreuses séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, les memecoins et les plateformes de lancement connaissent un engouement.
L'émergence de ces domaines ne découle pas seulement d'innovations technologiques, mais est également le résultat d'une parfaite combinaison entre les modèles de financement et les cycles de marché haussier. Envisageant 2025, les agents IA deviendront un domaine émergent. Cette tendance atteindra son apogée en octobre 2024, lorsque le jeton $GOAT sera lancé et atteindra une valorisation de 150 millions de dollars. Par la suite, le Virtuals Protocol lancera Luna, faisant ses débuts avec l'image de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans l'ensemble de l'industrie.
L'Agent IA présente de nombreuses similitudes avec le système d'IA Reine Rouge du film classique « Resident Evil ». Dans la réalité, l'Agent IA est le "gardien intelligent" du domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes par le biais de la perception autonome, de l'analyse et de l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, l'Agent IA est désormais profondément ancré dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, l'AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel les portefeuilles et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de plateformes sociales, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA est classé en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto :
Agent IA Exécutif : axé sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent AI de coordination : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multichaîne.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transition de la recherche fondamentale à une application largement répandue :
En 1956, le terme "AI" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises à adopter des technologies d'IA.
En 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs.
Au début de ce siècle, les progrès en matière de puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond.
Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des percées.
La sortie de GPT-4 est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA.
L'émergence des grands modèles de langage est devenue une étape importante dans le développement de l'IA. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et s'étend progressivement à des tâches plus complexes.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre un AGENT IA et un robot traditionnel réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions détaillées pour atteindre leurs objectifs. Le flux de travail d'un AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les technologies suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT AI à comprendre et à générer le langage humain
Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Moteur de règles : prise de décisions simples basée sur des règles prédéfinies
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance et la prédiction de modèles complexes
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, s'adaptant à un environnement en évolution.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle des robots : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services Web.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives grâce à la RPA (automatisation des processus robotisés)
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Le module d'apprentissage est généralement amélioré de la manière suivante :
Apprentissage supervisé : Utiliser des données étiquetées pour former le modèle, afin que l'AGENT AI puisse accomplir les tâches plus précisément.
Apprentissage non supervisé : découvrir des motifs potentiels à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement
Apprentissage continu : maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour d'information et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT AI devient le point focal du marché, apportant des changements à plusieurs secteurs. Selon un rapport, le marché des agents AI devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé atteignant 44,8 %.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. En ce qui concerne le déploiement de chaînes publiques, Solana est le principal champ de bataille, tandis que d'autres chaînes publiques comme Base ont également un énorme potentiel.
Du point de vue de la reconnaissance du marché, FARTCOIN et AIXBT sont de loin en tête. Fartcoin a été proposé par un modèle AI pour être émis, atteignant une valorisation temporaire de plus de 1 milliard de dollars en décembre 2024. AIXBT, quant à lui, est un agent AI basé sur la chaîne Base lancé par Virtuals Protocol, offrant aux utilisateurs de puissantes fonctionnalités d'analyse de marché.
D'un point de vue technique, la technologie des agents IA évolue vers une interaction multimodale et une capacité de prise de décision autonome élevée. En 2024, l'introduction de l'apprentissage multimodal et des modèles pré-entraînés génératifs permettra aux agents IA de mieux comprendre et de traiter diverses formes de données, telles que le texte, les images et la voix.
1.3.2 Raisons de la combinaison de l'Agent IA et du modèle économique des tokens
La combinaison de l'Agent IA et du modèle économique des tokens n'est pas seulement une tendance inévitable du développement technologique, mais constitue également un mécanisme de motivation interne efficace, transparent et durable pour la construction de son écosystème. Les principales raisons incluent :
Construire un système d'incitation plus efficace
La capitalisation des actifs de l'Agent IA
Prise en charge des interactions et des transactions entre les agents IA
Améliorer la transparence et la sécurité du système
Accélérer la formation d'un écosystème économique AI global et sans frontières
2. Analyse des applications crypto par l'agent IA
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad est une plateforme dédiée aux agents intelligents et à l'émission de tokens associés, permettant aux utilisateurs de créer et déployer facilement des AGENTS AI, et de s'intégrer de manière transparente aux plateformes de médias sociaux pour réaliser des interactions automatisées avec les utilisateurs.
2.1.1 Virtuals Protocol
Le protocole Virtuals est lancé sur Base, permettant aux utilisateurs de déployer facilement leur propre AGENT AI en utilisant le jeton VIRTUAL. Ses caractéristiques incluent :
Création et déploiement : chaque agent nécessite 100 jetons VIRTUAL pour démarrer, garantissant une liquidité initiale grâce à un mécanisme de courbe de liaison.
Mécanisme de capitalisation : après avoir atteint un seuil de capitalisation spécifique, l'agent entre dans une nouvelle phase et déploie automatiquement le pool de liquidité.
Interaction autonome : Les agents peuvent automatiser des tâches comme le trading et participer aux activités communautaires.
Le succès du Virtuals Protocol découle d'une série de transformations clés et d'initiatives innovantes. L'équipe s'est transformée de PathDAO en protocole AI AGENT et est rapidement devenue un projet leader avec une capitalisation boursière de 1,7 milliard de dollars.
2.1.2 Holoworld
Holoworld est un cadre technologique complet pour les jeux AI+, visant à démocratiser la création de personnages IA via cette plateforme et à transformer radicalement les modes d'interaction numérique. Ses modules principaux comprennent :
Développement du cerveau
Personnalisation des personnages
Intégration des comportements personnalisés
Intégration de la base de connaissances
Création d'avatars en 3D
Holoworld a également lancé le marché des agents, permettant à quiconque de créer et déployer des agents AI multimodaux.
2.2 AIAGENT cadre
ai16z est un projet clé qui drive la narration des AGENTS AI, son cadre open source ElizaOS devient le point focal du marché.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS est un ensemble d'outils permettant de créer des AGENTS AI personnalisés, avec de puissants effets de réseau et une évolutivité illimitée. Son architecture se divise en cinq composants principaux :
Agent
Actions
Évaluateurs
Fournisseurs
Système de mémoire (Memory System)
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) est la version améliorée de DeFi, permettant aux utilisateurs d'accéder plus facilement à DeFi. Les principaux domaines d'application incluent :
2.3.1 couche abstraite
La couche d'abstraction cache la complexité de la DeFi via une interface intuitive, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les protocoles DeFi par des instructions en langage naturel. Les projets principaux incluent :
GRIFFAIN : permet aux utilisateurs d'exécuter une variété d'opérations allant de simples à complexes.
ORBIT / GRIFT : se concentrer sur l'expérience DeFi sur la chaîne, en mettant l'accent sur les fonctionnalités inter-chaînes.
HEYANON : protocole DeFi d'intelligence artificielle, simplifiant les interactions DeFi et résumant les informations sur les projets
2.3.2 Agent de trading autonome
Les agents de trading automatisés peuvent s'adapter à l'environnement, apprendre et prendre des décisions plus intelligentes au fil du temps. Les principaux projets incluent :
ai16z : le premier VC version AI, combinant la gouvernance décentralisée et le puissant potentiel de l'IA.
ALMANAK : fournit aux utilisateurs un agent quantitatif AI de niveau institutionnel.
COD3XORG / BIGTONYXBT : un écosystème DeFAI conçu pour simplifier la création d'agents de trading
2.3.3 dApp alimenté par l'IA
Les dApps alimentées par l'IA représentent un domaine plein de potentiel mais encore à ses débuts. Quelques projets clés incluent :
ARMA : protocole d'agriculture de stablecoins autonome
Modius : farming LP Balancer autonome
Amplifi Lending Agents : agents de prêt automatisés
2.4 AI AGENT+jeu
L'application des AGENTS IA dans l'industrie du jeu transforme tous les aspects du gameplay et du développement, les principales applications incluent :
Optimisation du comportement des NPC
Génération de contenu programmée
Ajustement de la difficulté adaptatif
Planification de trajet et navigation
Amélioration graphique
Analyse des émotions des joueurs
Les projets principaux incluent :
2.4.1 Digimon
Digimon est un cadre technologique complet d'IA + jeu, qui intègre profondément la technologie IA dans le développement de jeux, permettant aux créateurs de créer des jeux plus immersifs, dynamiques et divertissants.
2.4.2 Illuvium
Illuvium est un jeu RPG et NFT construit sur Ethereum, en collaboration avec Virtuals Protocol, utilisant la technologie AI pour fournir un comportement dynamique et intelligent aux NPC.
2.4.3 Smolverse
Smolverse est un projet de jeu et de NFT sur Treasure DAO, en train de développer un jeu AI Tomogatchi en chaîne nommé "Smolworld", combinant le cadre d'Agent d'Eliza.
L'essor des AGENTS IA : construire un futur écosystème intelligent Web3
Analyse AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie stimule le développement de l'ensemble de l'industrie, apportant de nouvelles infrastructures :
L'émergence de ces domaines ne découle pas seulement d'innovations technologiques, mais est également le résultat d'une parfaite combinaison entre les modèles de financement et les cycles de marché haussier. Envisageant 2025, les agents IA deviendront un domaine émergent. Cette tendance atteindra son apogée en octobre 2024, lorsque le jeton $GOAT sera lancé et atteindra une valorisation de 150 millions de dollars. Par la suite, le Virtuals Protocol lancera Luna, faisant ses débuts avec l'image de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans l'ensemble de l'industrie.
L'Agent IA présente de nombreuses similitudes avec le système d'IA Reine Rouge du film classique « Resident Evil ». Dans la réalité, l'Agent IA est le "gardien intelligent" du domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes par le biais de la perception autonome, de l'analyse et de l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, l'Agent IA est désormais profondément ancré dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, l'AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel les portefeuilles et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de plateformes sociales, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA est classé en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto :
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transition de la recherche fondamentale à une application largement répandue :
L'émergence des grands modèles de langage est devenue une étape importante dans le développement de l'IA. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et s'étend progressivement à des tâches plus complexes.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre un AGENT IA et un robot traditionnel réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions détaillées pour atteindre leurs objectifs. Le flux de travail d'un AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les technologies suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Le module d'apprentissage est généralement amélioré de la manière suivante :
1.2.5 Retour d'information et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT AI devient le point focal du marché, apportant des changements à plusieurs secteurs. Selon un rapport, le marché des agents AI devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé atteignant 44,8 %.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. En ce qui concerne le déploiement de chaînes publiques, Solana est le principal champ de bataille, tandis que d'autres chaînes publiques comme Base ont également un énorme potentiel.
Du point de vue de la reconnaissance du marché, FARTCOIN et AIXBT sont de loin en tête. Fartcoin a été proposé par un modèle AI pour être émis, atteignant une valorisation temporaire de plus de 1 milliard de dollars en décembre 2024. AIXBT, quant à lui, est un agent AI basé sur la chaîne Base lancé par Virtuals Protocol, offrant aux utilisateurs de puissantes fonctionnalités d'analyse de marché.
D'un point de vue technique, la technologie des agents IA évolue vers une interaction multimodale et une capacité de prise de décision autonome élevée. En 2024, l'introduction de l'apprentissage multimodal et des modèles pré-entraînés génératifs permettra aux agents IA de mieux comprendre et de traiter diverses formes de données, telles que le texte, les images et la voix.
1.3.2 Raisons de la combinaison de l'Agent IA et du modèle économique des tokens
La combinaison de l'Agent IA et du modèle économique des tokens n'est pas seulement une tendance inévitable du développement technologique, mais constitue également un mécanisme de motivation interne efficace, transparent et durable pour la construction de son écosystème. Les principales raisons incluent :
2. Analyse des applications crypto par l'agent IA
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad est une plateforme dédiée aux agents intelligents et à l'émission de tokens associés, permettant aux utilisateurs de créer et déployer facilement des AGENTS AI, et de s'intégrer de manière transparente aux plateformes de médias sociaux pour réaliser des interactions automatisées avec les utilisateurs.
2.1.1 Virtuals Protocol
Le protocole Virtuals est lancé sur Base, permettant aux utilisateurs de déployer facilement leur propre AGENT AI en utilisant le jeton VIRTUAL. Ses caractéristiques incluent :
Le succès du Virtuals Protocol découle d'une série de transformations clés et d'initiatives innovantes. L'équipe s'est transformée de PathDAO en protocole AI AGENT et est rapidement devenue un projet leader avec une capitalisation boursière de 1,7 milliard de dollars.
2.1.2 Holoworld
Holoworld est un cadre technologique complet pour les jeux AI+, visant à démocratiser la création de personnages IA via cette plateforme et à transformer radicalement les modes d'interaction numérique. Ses modules principaux comprennent :
Holoworld a également lancé le marché des agents, permettant à quiconque de créer et déployer des agents AI multimodaux.
2.2 AIAGENT cadre
ai16z est un projet clé qui drive la narration des AGENTS AI, son cadre open source ElizaOS devient le point focal du marché.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS est un ensemble d'outils permettant de créer des AGENTS AI personnalisés, avec de puissants effets de réseau et une évolutivité illimitée. Son architecture se divise en cinq composants principaux :
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) est la version améliorée de DeFi, permettant aux utilisateurs d'accéder plus facilement à DeFi. Les principaux domaines d'application incluent :
2.3.1 couche abstraite
La couche d'abstraction cache la complexité de la DeFi via une interface intuitive, permettant aux utilisateurs d'interagir avec les protocoles DeFi par des instructions en langage naturel. Les projets principaux incluent :
2.3.2 Agent de trading autonome
Les agents de trading automatisés peuvent s'adapter à l'environnement, apprendre et prendre des décisions plus intelligentes au fil du temps. Les principaux projets incluent :
2.3.3 dApp alimenté par l'IA
Les dApps alimentées par l'IA représentent un domaine plein de potentiel mais encore à ses débuts. Quelques projets clés incluent :
2.4 AI AGENT+jeu
L'application des AGENTS IA dans l'industrie du jeu transforme tous les aspects du gameplay et du développement, les principales applications incluent :
Les projets principaux incluent :
2.4.1 Digimon
Digimon est un cadre technologique complet d'IA + jeu, qui intègre profondément la technologie IA dans le développement de jeux, permettant aux créateurs de créer des jeux plus immersifs, dynamiques et divertissants.
2.4.2 Illuvium
Illuvium est un jeu RPG et NFT construit sur Ethereum, en collaboration avec Virtuals Protocol, utilisant la technologie AI pour fournir un comportement dynamique et intelligent aux NPC.
2.4.3 Smolverse
Smolverse est un projet de jeu et de NFT sur Treasure DAO, en train de développer un jeu AI Tomogatchi en chaîne nommé "Smolworld", combinant le cadre d'Agent d'Eliza.
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