Quelques réflexions sur les directions des scénarios d'application des agents IA Web3

Rédigé par : Haotian

J’ai réfléchi davantage sur les directions des scénarios d’implémentation des agents IA web3 et j’ai extrait plusieurs réflexions prospectives comme suit :

1. La fonctionnalité d’application la plus native de l’agent web3 AI n’est peut-être pas le « trading ». Bien que les agents de trading DeFi aient toujours été considérés comme la forme finale de l’agent dans le domaine des crypto-monnaies. Cependant, l’IA elle-même présente des raisonnements flous et des processus d’illusion, ce qui est intrinsèquement en contradiction avec la précision et le faible taux de tolérance aux erreurs exigés dans les scénarios de trading.

À mon avis, les avantages à court terme des agents AI web3 résident dans la « purification des données » et l’« analyse des intentions », plutôt que de devoir immédiatement atteindre un niveau d’exécution de transactions d’actifs d’une précision absolue. Par exemple : effectuer le nettoyage des données de pertinence à la fois on-chain et off-chain, construire des graphes d’information efficaces ; un autre exemple : modéliser le comportement de transaction des utilisateurs sur la chaîne et analyser leur tolérance au risque, personnaliser des assistants de décision de trading Smart Money, etc.

2. Les besoins de l’Agent web3 AI concernant le protocole de communication Agent à Agent (A2A) peuvent être plus importants que ceux du MCP. En effet, les appels du MCP sont généralement des interfaces API fonctionnelles matures. Si l’écosystème des applications d’Agent est déjà bien développé, le MCP peut parfaitement résoudre le problème des îlots de données. En revanche, si le modèle d’application lui-même est immature, l’interface standardisée du MCP manque d’utilité.

En comparaison, le protocole A2A peut créer un certain marché d’augmentation des agents, ce qui favorisera l’émergence d’une série d’agents spécialisés dans des domaines verticaux, tels que les agents d’analyse de données en chaîne, les agents d’audit de contrats intelligents, les agents de capture d’opportunités MEV, etc. Les conditions telles que le registre des capacités des agents intégré dans A2A et le réseau de messagerie P2P inciteront chaque type d’agent vertical à mieux s’adapter et à interagir de manière complexe, si l’on reste uniquement au niveau du protocole MCP, il est probable que les agents IA du web3 auront du mal à surmonter les limites de l’interaction linguistique.

3. Les besoins de l’Agent AI web3 pour la construction de l’infrastructure > Application sur le terrain. Dans le contexte web2AI, la recherche de la valeur utilitaire de l’Agent est naturellement la priorité la plus élevée, mais pour qu’un Agent AI web3 puisse construire un écosystème complet, il doit combler les lacunes graves dans les infrastructures de base, y compris la couche de données unifiée, la couche Oracle, la couche d’exécution des intentions, la couche de consensus décentralisé, etc.

Plutôt que de s’opposer directement au niveau des applications avec le web2 (ce qui est voué à l’échec), il est préférable d’explorer de nouvelles voies au niveau de l’infrastructure et de construire une infrastructure dotée d’avantages différenciés en web3. Bien que l’application soit relativement en retard par rapport à l’IA du web2, la construction d’un réseau de consensus décentralisé pour le fonctionnement A2A et la création de normes d’interopérabilité unifiées pour maximiser l’efficacité des MCP, entre autres infrastructures de base, s’alignent naturellement avec les caractéristiques natives de la blockchain. L’urgence de construire une infrastructure n’est pas beaucoup moins importante que celle de l’application.

4. La transition de la pensée build de Crypto Native à AI Native. En regardant l’histoire de la Crypto des dernières années, le simple respect du cadre « décentralisé » a engendré une riche diversité de pistes et d’innovations. Dans le futur, le domaine AI + Crypto pourrait aller encore plus loin autour de l’« autonomie de l’IA ».

Que ce soit Agentic ou Robotic, il s’agit essentiellement de rechercher un tout nouveau cadre de paradigme centré sur l’IA, comme un groupe d’agents IA capables de gérer des fonds de manière autonome, un modèle de contrat intelligent capable de s’auto-améliorer en fonction de l’environnement réseau et des retours d’information, un cadre de gouvernance DAO optimisé dynamiquement en fonction de la contribution de la communauté, etc. En fin de compte, il s’agit de se détacher d’une simple pensée d’application d’outils, de permettre à l’IA d’avoir un système d’évolution autonome, et de faire en sorte que l’IA propulse les progrès de l’IA, c’est la réalité incontestable.