Ces derniers mois, le thème de Crypto x AI (intersection de la crypto et de l'IA) ou Crypto + AI (infrastructure crypto augmentée d'IA) a été au centre des préoccupations. De nombreuses personnes de la communauté blockchain sont enthousiastes à ce sujet, certaines sont sceptiques ou pas encore convaincues, et d'autres sont en train de construire. Les projets live à l'intersection de la blockchain et de l'IA ont été revitalisés et de nombreux nouveaux projets voient le jour.

Au cours de la dernière année, j'ai effectué des recherches dans ce domaine, en particulier sur les agents d'IA fonctionnant sur l'infrastructure de blockchain. Nous avons un groupe de recherche avec certains collègues de la Fondation Ethereum, Flashbots et DeepMind, entre autres. Nous continuons à repousser les limites de la recherche appliquée pour comprendre et tester quel type d'applications d'agents d'IA convient le mieux aux blockchains et de quelle nouvelle infrastructure nous avons besoin pour les soutenir.

Dans ce post, je vais plaider pour l'intégration de l'infrastructure blockchain et des agents d'IA, et soutenir qu'elle donnera naissance à un Internet des Agents:

Une mise à niveau du paradigme actuel de l'interconnectivité, augmentée d'incitations et de la cryptographie moderne, qui nous permettra de récolter les avantages d'une économie pilotée par des agents d'IA avec des niveaux de sécurité, d'efficacité et de potentiel collaboratif sans précédent.

Je discuterai ensuite du chemin à parcourir. Je me concentrerai sur les cas d'utilisation et les applications à court terme, dont certaines sont déjà en cours de conception et de développement. Je discuterai de leurs limites et des améliorations potentielles, ainsi que des recherches nécessaires en matière d'IA et de blockchain pour débloquer de nouveaux cas d'utilisation à moyen terme.

Blockchains comme backend pour l'Internet des agents

Permettez-moi de commencer en disant que le style de cet argument sera spéculatif mais pratique. La blockchain et l'IA sont les deux technologies qui ont progressé le plus rapidement au cours des dix dernières années. Toutes deux ont des effets considérables sur la structure d'Internet et la société humaine de manière plus générale. Ainsi, pour dresser une vision significative de l'évolution et de l'interaction de ces technologies, il faut faire preuve de spéculation. Cependant, même silois d'échelleclairement pointer dans une direction d'amélioration rapide, je vais rester à l'écart de la spéculation à long terme sur l'AGI. (Malgré l'engouement récent, je crois que les AGI autonomes auto-améliorants sont relativement loin dans le futur et il n'est pas encore clair sous quelle forme ils se présenteront.)

Je me concentrerai sur l'avenir à court et moyen termes dans lequel l'IA prend la forme d'assistants et d'agents humains. Sous cette forme, les IA sont des outils qui servent les humains en facilitant l'exécution des activités humaines ou en effectuant de nouvelles activités au service des humains.

Figure 1. Left: une chronologie conceptuelle de l'évolution de l'IA avec une performance croissante. Droite: diagramme en bloc des activités pour les humains et les différentes formes d'IA.

Les assistants existent depuis plusieurs décennies sous diverses formes, tandis que les récents progrès des LLM suggèrent que la nouvelle génération d'agents IA sera beaucoup plus capable et en constante amélioration qu'auparavant. Voici une définition opérationnelle de ce que je veux dire paragent IA:

Un programme informatique qui interagit avec le monde. Il perçoit son environnement via des capteurs (données d'entrée), traite les données de manière autonome (prédiction et planification) et agit pour atteindre des objectifs (action).

Les agents peuvent être soumis à des contraintes et peuvent également apprendre de l'environnement. Aujourd'hui, les agents sont généralement spécialisés dans un type particulier d'entrée et un type particulier d'action. Par exemple, les chatbots tels que ChatGPT prennent comme entrée une invitation textuelle, peuvent utiliser certains outils pour produire des réponses et répondent avec une sortie textuelle. Un bot de trading, quant à lui, prend comme entrée des états de marché passés, prédit les états de marché futurs et les actions optimales, et exécute un échange. Les agents peuvent être de différents types (par exemple, un chatbot est un LLM tandis qu'un traderbot est un petit agent RL) et ils peuvent aussicomposer pour exécuter une tâche. À l'avenir, nous pourrions découvrir une architecture générale qui pourrait être formée pour gérer la plupart des cas d'utilisation.

Les blockchains possèdent des fonctionnalités uniques et désirables

Les blockchains publiques ont un ensemble unique de fonctionnalités qui en font une infrastructure très adaptée à la communication et à l'interaction des agents d'IA. Plus tard, nous soutenons qu'elles constituent la meilleure infrastructure pour soutenir l'IA agente, mais tout d'abord, voici les fonctionnalités à un niveau élevé.

Décentralisation : les protocoles blockchain bien conçus sont décentralisés. De plus, la décentralisation fait partie de l'éthique des communautés qui les ont initialement construits et améliorés. Elle est intégrée dans les protocoles et est protégée par la gouvernance.

Incitations : les blockchains bien conçues disposent de mécanismes d'incitation solides qui garantissent la sécurité économique via l'actif natif (par exemple, l'ETH dans le cas d'Ethereum). De plus, les contrats intelligents programmables permettent des applications qui peuvent (1) tirer parti/utiliser l'actif natif, (2) émettre de nouveaux actifs numériques avec les propriétés souhaitées, et (3) définir leur propre actif natif et mécanismes d'incitation pour leurs participants.

Ouverture et Composabilité : les plateformes de blockchains sont ouvertes aux utilisateurs ainsi qu'aux développeurs d'applications. De plus, les applications basées sur des contrats intelligents déployés sur des blockchains héritent des mêmes propriétés d'ouverture et de composabilité sans friction.

Garanties cryptographiques : les blockchains exploitent la cryptographie moderne pour offrir des niveaux uniques de sécurité, d'auditabilité et de confidentialité programmable. En conséquence, elles sont beaucoup plus sûres que les systèmes hérités, avec un niveau minimal de confiance. Notez que les piratages de blockchain proviennent de bugs de contrats intelligents, qui sont inévitables aux premiers stades de la technologie. À mesure que la pile mûrit, elle devient plus robuste et sécurisée, tandis que les systèmes traditionnels qui reposent sur la confiance humaine n'ont pas cette propriété.

Nous pouvons contraster cela avec l'internet hérité, qui n'a que la décentralisation. Les protocoles de couche de base tels que TCP/IP ou SMTP sont ouverts, mais pratiquement toutes les applications qui ont été construites par dessus sont propriétaires. Cela donne à l'internet une faible composabilité, une propriété que nous soutenons est essentielle lors de la conception de protocoles pour l'interaction des agents. De plus, l'internet manque complètement d'incitations et de cryptographie moderne au niveau du protocole.

Ensuite, nous présentons le modèle idéal pour une économie où les humains et les agents coopèrent et montrons qu'il nécessite l'ensemble des fonctionnalités que les protocoles de la blockchain offrent.

Figure 2. Dessin conceptuel de l'internet hérité (à gauche) et de l'internet des agents (à droite) selon ChatGPT.

Avantages des blockchains pour les agents d'IA

Avance rapide de quelques années. Imaginez que nous sommes au moment où les agents IA peuvent exécuter une large gamme d'activités humaines et qu'ils disposent de capacités de prise de décision et de planification suffisantes. Ils peuvent également exécuter des tâches de manière autonome, collaborant éventuellement avec d'autres agents. Les agents sont largement déployés dans la société et entreprennent des activités qui ont potentiellement une grande valeur pour les humains, à la fois sociétale et financière.

Voici quelques propriétés/désidératas que nous aimerions voir dans ces systèmes d'IA agentic et leur interaction avec les humains, et comment les blockchains les rendent possibles.

Système d'agent Gate désiré

• Alignement : certains aspects de l'alignement des agents, tels que l'apprentissage des valeurs, l'interprétabilité et la manœuvrabilité, dépendent de la conception et des processus de formation de l'IA qui n'utiliseraient pas directement la blockchain pour la plupart. Cependant, l'ouverture et la composabilité des applications blockchain peuvent offrir des opportunités uniques pour rendre l'activité des agents lisible, automatiquement surveillée et attribuable, ce qui est essentiel pour la distribution des incitations et l'alignement des systèmes agentiques.
• Sécurité : les blockchains sont conçues pour être fiables et sécurisées avec des hypothèses de confiance minimales, dans des environnements adverses, où beaucoup de valeur est en jeu. Les agents interagissant via des applications de contrats intelligents héritent de ces propriétés solides. De plus, les avancées en cryptographie moderne telles que les preuves de connaissance nulle suralimentent les applications de contrat intelligent. Par exemple, les applications peuvent exiger des preuves de calculs sensibles tandis que les poids et les entrées de l'agent peuvent rester privés. Les contrats intelligents crédibles sont également l'outil idéal pour limiter l'espace d'action des agents et définir des autorisations par défaut et conditionnelles.
• Découverte : l'ouverture de l'environnement à travers les applications permet un routage beaucoup plus riche des demandes conditionnelles à l'état de l'application et également aux performances passées des agents, qui peuvent être entièrement observées. Il est facile d'imaginer des agents accumulant de manière crédible une réputation basée sur leur historique d'actions, qui peut ensuite être utilisée de manière programmable pour le classement et la découverte des meilleurs agents pour une tâche donnée.
• Efficacité : l'infrastructure blockchain renforce l'autonomie des agents en leur permettant d'exécuter des décisions conséquentes, y compris des paiements, sans intervention humaine directe et à faible coût.

Desiderata humains

• Contrôle et confidentialité programmable : les blockchains permettent aux humains de posséder et de maintenir le contrôle de leurs agents directement, sans intermédiaires. Les données individuelles peuvent être privées et l'accès peut être conditionnellement gate en utilisant des gadgets de cryptographie, allant du calcul complètement privé (TEE/FHE) au partage programmable de propriétés sélectionnées via des preuves de connaissance nulle (zk-proofs).
• Propriété et équité : les personnes peuvent mettre en place des protocoles pour posséder et gouverner collectivement les agents. Les récompenses provenant du travail des agents peuvent être distribuées de manière programmée littéralement à la plus petite fraction d'un centime. L'équité peut être mesurée et améliorée à la fois par des mises à niveau du protocole et par une gouvernance démocratique. L'infrastructure de la blockchain associée aux solutions d'identité modernes en cours de développement peut également soutenir et automatiser des programmes de distribution ambitieux, tels que le revenu de base universel (ou UBI), qui est une application importante à long terme.

Petite parenthèse sur la chaîne d'approvisionnement en IA

Il est important de noter que, au-delà de la communication et de l'interopérabilité, l'infrastructure de la blockchain peut bénéficier à l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement de la production de modèles (collecte de données, curation de données, formation, ajustement fin). Un certain nombre d'applications sont en cours de développement, y compris plusieurs protocoles de collecte de données etmarchés de calculIls sont une partie importante de la pile d'IA décentralisée mais nous n'en discuterons pas ici.

Figure 3. Chaîne d'approvisionnement en IA (blanche) et Internet des agents (vert).

Réglementation et gouvernance mondiales

Les blockchains offrent des protocoles polyvalents où un large éventail de règles et de vérifications peuvent être appliqués de manière crédible. À mon avis, il s'agit d'une opportunité unique pour la régulation mondiale des marchés et des applications d'IA, qui peuvent être facilement audités et vérifiés pour leur conformité. La transparence entre les protocoles peut également faciliter l'identification des écarts en temps réel et le déploiement de correctifs correctifs, ce qui n'est pas possible dans les systèmes hérités.

Risques et coûts de l'infrastructure de la Blockchain

L'ouverture n'est pas toujours souhaitable lors de la formation d'agents d'IA qui prennent des décisions sensibles et impactantes. Par exemple, le déploiement d'un modèle de poids ouvert qui prend des décisions de souscription d'assurance pourrait exposer les vulnérabilités du modèle et augmenter la probabilité d'exploits/attaques.

Une façon de contourner cela pourrait être d'utiliser la cryptographie moderne pour garder les agents privés mais leurs actions publiques. Cependant,attaques d'apprentissage machine adversarial de boîte noiresont encore possibles, et en général, les schémas cryptographiques pour des calculs d'apprentissage automatique sécurisés mais vérifiables sont coûteux à mettre en œuvre, ce qui ajoute des frais supplémentaires au processus de formation déjà coûteux. Il s'agit d'un des domaines de recherche les plus importants à l'intersection de la sécurité de l'IA et des blockchains. Nous devons le rendre techniquement et économiquement viable en pratique. Une récente innovation consiste en des preuves optimistes pour les calculs d'apprentissage automatique que je discute ci-dessous.

Un autre risque quea été discutéEst-ce que ces oracles basés sur LLM réduisent la barrière pour déployer qui peuvent correctement attribuer des incitations à des actions physiques, potentiellement nocives, dans le monde réel. Ce n'est toujours pas possible aujourd'hui, mais davantage de recherches devraient être axées sur la manière de permettre des cas d'utilisation positifs et comment détecter et prévenir les comportements nuisibles.

Les systèmes basés sur la blockchain peuvent se développer pour répondre à la demande

Une question qui vient souvent à l’esprit des personnes qui ne sont pas familières avec l’état actuel des systèmes blockchain est de savoir s’ils sont prêts à supporter la charge qui accompagnerait une augmentation de l’activité des utilisateurs.

Cela a été l'objet de la recherche et du développement sur la blockchain depuis au moins cinq ans et aujourd'hui nous sommes à un tournant où de nombreuses solutions sont mises en ligne et augmentent considérablement la scalabilité. Par exemple, Ethereum avec ses blockchains de couche 2, qui héritent d'une sécurité économique complète, et des solutions évolutives de disponibilité des données pourra bientôt être en mesure de traiter des dizaines de milliers de transactions par seconde (TPS). De nouvelles chaînes sont mises en ligne qui exploitent la parallélisation pour traiter des centaines de milliers de transactions par seconde. Les solutions de séquençage partagé et les ponts sécurisés vont permettre aux applications déployées dans différents domaines d'interopérer de manière sécurisée et efficace. Les avancées dans l'agrégation des preuves de connaissance nulle rendront les transactions encore moins chères, ainsi que permettront de nouveaux types de calcul hors chaîne et de systèmes hybrides capables de rendre les compromis de sécurité encore plus efficaces.

Avec toutes ces innovations en matière d'infrastructure qui verront le jour dans les prochaines années, il ne fait aucun doute qu'un écosystème blockchain mature pourra prendre en charge un débit très élevé, passant de dizaines de milliers de TPS aujourd'hui à des millions de TPS pour une fraction minime de centime par transaction.

La Route vers l'Internet des Agents

La figure ci-dessus est une carte au trésor représentant les trois principales étapes sur le chemin de l'Internet des Agents.

Passons-les en revue un par un.

Augmenter les applications décentralisées actuelles

La première étape consiste à augmenter les applications actuelles de la blockchain avec l'IA. L'IA est déjà en jeu dans la finance décentralisée (DeFi), qui est la catégorie d'application la plus adoptée à ce jour. Cela prend la forme de modèles spécialisés qui surveillent constamment l'état du marché pour prendre une action spécifique. Par exemple : des robots de trading, des robots de liquidation, des robots de routage, des robots d'arbitrage statistique et plus généralement des robots exécutant des stratégies visant àextraire des bénéfices(également connu sous le nom de MEV) provenant du flux de transactions des utilisateurs.

Avec l'économie de la blockchain en croissance sur les fondations actuelles de la DeFi, il est naturel de commencer d'ici et de discuter des opportunités pour tirer parti de l'IA.

Augmentation DeFi

Les protocoles de la blockchain sont actuellement automatisés, mais leur interface est très manuelle, parfois lourde et souvent inefficace. L'IA a le potentiel de devenir la nouvelle interface qui relie les humains aux marchés onchain, avec la médiation d'agents intelligents. Il existe des opportunités concrètes pour améliorer les protocoles actuels dans au moins trois domaines.

• Correspondance de l'intention de l'utilisateur : les utilisateurs interagissent avec un agent d'IA pour communiquer, parfois construire/affiner, leur intention et l'IA l'associe à une séquence d'actions onchain que l'utilisateur lui délègue. L'intention prend la forme d'un objectif et d'un certain nombre de garde-fous et l'action peut être une seule transaction ou un plan structuré exécuté sur une plus longue échelle de temps. Un exemple d'intention simple est

  • "Je veux X unités de jeton Y au prix ne dépassant pas de $Z", ou
  • « Je veux investir $Z par mois au cours des six prochains mois dans des projets Ethereum Layer 2 », ou
  • “Je veux restaker mon $ETH avec EigenLayer et le déléguer à AVSs, avec un taux annuel d'au moins X% et un facteur de risque d'au plus Y%”.

• Alors que le premier ne nécessite que quelques transactions, les autres exemples nécessitent l'élaboration d'un plan, l'exécution du plan avec de multiples transactions sur l'horizon de planification, de multiples flux de prix, des modèles prédictifs de risques et de rendements, ainsi que des informations contextuelles.

• Planification et routage des actions : l'infrastructure d'envoi des transactions sur la blockchain Ethereum devient de plus en plus mature et complexe. Il existe maintenant différentes voies optimisant différentes désidératas : sécurité, rapidité, efficacité des prix, confidentialité. Il existe même un protocole visant àfaciliter le déploiement de nouvelles routes. De la même manière que ce que font aujourd'hui les agrégateurs DEX avec des échanges individuels, des algorithmes de routage plus avancés peuvent être conçus pour prendre également en compte le contexte plus large de la chaîne d'approvisionnement en transactions et pour une variété d'applications. Surtout lors de la planification d'une stratégie à long terme au nom d'un utilisateur, ou d'une application de couche 2 qui achète des services auprès du protocole de couche 1, l'espace d'action est assez grand et il s'élargit à mesure que de nouveaux mécanismes sont déployés. Par exemple, le plan optimal pour l'optimisation du portefeuille d'un utilisateur peut être de redéployer partiellement leurs fonds sur une couche 2 moins chère et d'effectuer leur investissement là-bas.

• Fonds partagés et pools d'actifs : la création et la gestion de fonds où de nombreuses personnes regroupent leurs ressources, s'accordent sur des objectifs, puis délèguent l'exécution à des agents d'IA. Cela nécessite à la fois la correspondance des intentions et la planification des actions, ainsi que des mécanismes de propriété partagée que la blockchain peut offrir de manière unique. Par exemple, une version moderne d'un agent collectionneur d'art numérique aura besoin de toutes ces capacités et exploitera également le contexte beaucoup plus riche disponible pour la dernière génération de LLMs, à la fois pour synthétiser les préférences de la communauté et identifier les actifs qui y correspondent.

Dans tous ces cas, nous avons un être humain ou une communauté principale qui externalise des actions à haute valeur sur la chaîne à des agents qui s'exécutent hors chaîne. Il existe donc un grand besoin de garanties d'inférence. Cela peut être réalisé de deux manières :

• Exécutez un réseau d'agents hors chaîne avec ses propres hypothèses de sécurité. Par exemple, en tirant partisécurité économique des actifs sur une chaîne d'ancrageouSécurité économique de l'ETH via le restaking ouexécuter un L1avecincitations spécialement conçues.
• Concevoir un protocole d'orchestration des agents avec des contrats intelligents on-chain qui nécessitent une preuve d'inférence pour la validité de l'action. Cela peut être réalisé viazkML (preuves zk) ouopML(preuves optimistes). Les deux domaines progressent rapidement, mais opML est une solution très intéressante qui permet de sécuriser économiquement de grandes exécutions LLM, ce qui n'est pas possible aujourd'hui ou est prohibitivement coûteux avec les preuves zk-cryptographiquement sécurisées.

Services d'IA aux protocoles

Une catégorie connexe consiste à renforcer l'infrastructure du protocole, par opposition aux applications de vente au détail, avec des agents autonomes. Ici, la plupart des applications sont similaires aux produits basés sur des agents qui sont construits pour des services commerciaux traditionnels, mais ces agents peuvent tirer parti de l'ouverture, de la vivacité et de l'abondance de données des blockchains.

Les exemples sont des agents commeauditeurs/testeurs de sécuritépour les contrats intelligents, les agents d'analyse etservices de trésorerie et de gestion des risques automatisées. Diverses variantes de ce type de services ont été proposées par des entreprises axées sur le Web3, mais les progrès en matière d’autonomie des agents et de preuve d’inférence offrent désormais la possibilité de décentraliser et de déchiffrerretirer la confiance des services clés aux opérations de protocole.

Un nouveau domaine d'application est celui de la curation de contenu. Avec l'émergence de médias sociaux décentralisés tels que Farcaster et Lens, de nouvelles opportunités de curation automatisée/intermédiée par des agents apparaissent. Cependant, cela nécessite la création de nouveaux mécanismes pour orchestrer la collaboration des agents que nous décrivons maintenant.

Création de nouveaux mécanismes pour les services des agents

Nous pouvons utiliser le super pouvoir de la blockchain pour créer des dispositifs d'engagement crédibles afin de mettre en œuvre de nouvelles applications et de nouveaux mécanismes de marché qui tirent directement parti des utilisateurs agents. C'est là que nous commencerons à observer le pouvoir de coordonner de nombreux agents pour fournir de nouveaux services. Nous avons longuement discuté du sujet dansnotre récent document, ici je veux me concentrer sur quelques applications concrètes.

Marchés de prédiction AI

La plus excitante et concrète application à court terme est les marchés de prédictions d'IA. La DeFi a débloqué la possibilité de négocier des actifs à longue traîne sur la blockchain, tels que les petits tokens d'utilité de protocoles, qui ne sont pas négociables sur les marchés traditionnels car il est trop coûteux d'exploiter l'infrastructure pour les soutenir. Les marchés de prédictions d'IA ont le potentiel de faire la même chose avechyper-long-tailactifs. Le résultat des événements les plus petits auxquels les gens attachent de l'importance pourrait être tokenisé et échangé. Pour que ces marchés fonctionnent, ils ont besoin de :

• Découverte efficace des prix : comprenant une liquidité significative et un volume de trading substantiel pour l'agrégation d'informations.
• Résolution de marché crédible:les marchés doivent être résolus de manière crédible et efficace.

Les IA peuvent automatiser ces opérations en ayantLes agents traders spécialisés interrogent les LLM pour obtenir des estimations de probabilité sur les événements, puis placent des paris, comme cela a été montré récemmentcompétition à grande échelleIl a aussi été suggéré queLes protocoles de litiges multi-tours pourraient être utilisés pour automatiser la résolution des marchésavec des LLM au premier tour, et n'impliquer que des humains pour les cas qui deviennent plus tardifs.

Une fois que ces marchés fonctionnent, ils deviennent une nouvelle primitive pour évaluer de petites incertitudes de manière entièrement autonome, sans avoir besoin de s'appuyer sur une autorité centrale qui pourrait être exposée à des menaces de sécurité ou à des biais. Divers types d'applications peuvent être construits dessus : micro-assurance, produits financiers, modération de contenu sur les médias sociaux décentralisés, filtrage de spam, etc.

Itinéraire crédible et efficace vers des modèles spécialisés

Aujourd'hui, la plupart des interactions entre l'homme et l'IA sont cloisonnées dans des environnements propriétaires avec des modèles génériques, soit des modèles fermés "frontaliers" (modèles lourds) soit des modèles à poids ouverts (modèles légers). Cependant, le succès précoce du Magasin GPT, et deagrégateurs similaires, points to a world where the above mode of interaction is only the gateway into a vast offering of GPTs with agentic abilities and specialized skills (ie, we will soon go from explaining the rules of poker to playing poker, from planning trip itineraries to booking full trips).

Dans ce monde, il existe un besoin clair d'acheminement efficace des sessions utilisateur vers le meilleur modèle spécialisé qui puisse satisfaire leur intention de la meilleure façon possible. Lorsque les agents agissent au nom de l'utilisateur, il y aura une valeur significative à extraire en servant les utilisateurs. Il existe des incitations à extraire de la valeur à la fois du côté du routeur/du médiateur (extraction de loyers) et du côté du modèle final (fausse déclaration des résultats/performance pour obtenir plus de flux). Il est donc clairement nécessaire de disposer de mécanismes de routage crédibles et de places de marché, où les fournisseurs de services rivaliseront pour satisfaire les préférences des utilisateurs. Il s'agit d'un domaine émergent d'applications qui m'enthousiasme beaucoup.

Blocs de construction pour de nouveaux marchés

À mesure que de plus en plus d'agents aux compétences spécialisées sont déployés et accumulent un historique onchain, les éléments constitutifs d'une infrastructure plus puissante peuvent être développés. Par exemple, des protocoles de découverte d'agents incluant une réputation basée sur les résultats passés et le classement des agents, des enchères automatiques pour des microservices basées sur des résultats prédits, et bien d'autres.

Il s'agit d'un processus itératif qui prendra des années pour se réaliser pleinement, avec de nouvelles itérations de cette infrastructure de communication, de réputation et d'échange évoluant avec chaque nouvelle vague de protocoles de services d'agents créés. L'objectif final sera le système le plus efficace de mécanismes de coordination numérique, extrêmement bon marché et sans loyer, qui formera l'épine dorsale d'une part croissante de l'économie mondiale. Finalement, à mesure que les capacités des agents augmenteront et que davantage d'activités du monde réel seront automatisées, nous pouvons nous attendre à ce que la majorité des échanges économiques sociaux soient réglés sur cette infrastructure.

Mise à l'échelle de la propriété partagée et de la gouvernance

Résoudre les problèmes de propriété partagée, de distribution équitable de la valeur et de gouvernance des systèmes productifs d'agents intelligents sera primordial une fois qu'ils seront à grande échelle. Les blockchains offrent le substrat pour permettre ces solutions. Aujourd'hui, nous en sommes à un stade précoce d'expérimentation, mais certains modèles intéressants émergent. Aux deux extrêmes, nous avons:

• Propriété directe et minimisation de la gouvernance: tIl s'agit d'un modèle dans lequel la gouvernance du protocole est minimisée, similaire à Bitcoin. Le protocole est minimal et relativement figé. Les mécanismes de propriété des actifs/ressources de l'agent sont simples, les actifs de l'agent sont détenus directement par leurs créateurs et acquièrent une valeur proportionnelle à leur utilisation. Il existe un jeton natif du réseau qui sert simplement de service public, payant pour des services, et en tant qu'actif en capital précieux pour récompenser la contribution.
• Propriété partagée et gouvernance DAO :à l'autre extrême, il existe des protocoles plus riches qui ressemblent davantage aux applications que nous voyons actuellement sur Ethereum. Il existe une spécification de protocole riche avec des paramètres qui peuvent être modifiés via des processus de gouvernance explicites. Le jeton natif peut être utilisé dans la gouvernance et dispose de mécanismes d'incitation plus riches qui permettent la propriété partagée de différentes composantes du système.

Le premier est similaire à ce qui est expérimenté parMorpheuset le deuxième àOlas, deux premières tentatives de construction d'économies d'agents autonomes. Nous en sommes encore au stade précoce de ces nouveaux types de protocoles basés sur les agents, il y aura de nouvelles applications et de nouvelles capacités qui changeront probablement la manière dont les modèles d'incitation et de propriété sont conçus. Ce ne sont que deux exemples très différents qui montrent qu'il existe un large éventail de solutions à la disposition des concepteurs de protocoles. Enfin, notez qu'au-delà des économies des agents, des problèmes similaires se posent à d'autres niveaux de la pile d'IA, et des solutions similaires peuvent être utilisées pour inciter à la formation de l'IA, aux données et aux services d'infrastructure.

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