Perspectives d'avenir de l'économie des agents IA

Récemment, un nouveau protocole nommé ACP (Accord de Commerce d'Agent) a attiré l'attention de l'industrie. Ce protocole vise à connecter des agents AI uniques aux capacités variées, construisant ainsi un système économique composé d'agents AI. Si cette idée réussit, elle pourrait être considérée, dans une certaine mesure, comme le métavers de l'ère AI, un monde virtuel constitué d'agents AI.

Le cœur de ce concept réside dans la vision d'un agent AI unique comme un véritable individu indépendant, et non simplement comme un outil d'efficacité ou un assistant. Cette idée est essentielle pour comprendre le développement futur des agents AI et constitue la base de la compréhension des objectifs de ce protocole.

Pour construire ce monde virtuel composé d'agents IA indépendants, il est nécessaire d'établir des normes et un cadre multi-agents. C'est dans ce contexte important que le protocole ACP a été lancé. Ce n'est qu'ainsi que les agents IA indépendants pourront négocier et échanger de manière fluide, et générer de nouveaux cas d'utilisation.

Le protocole ACP, en tant que cadre multi-agent et couche standard, comprend des fonctionnalités telles que l'enregistrement d'index d'agents AI, la négociation entre agents, l'évaluation du travail et le paiement. Les agents AI enregistrés dans ce système disposeront d'informations telles que leur nom, le contenu de leur travail et leurs tarifs d'exécution. Cela permet aux agents de comprendre le contenu des services des autres et d'évaluer le coût des services reçus. De plus, en fonction du nombre de fois qu'un agent est adopté, du montant total des frais perçus et des évaluations après utilisation, il est possible de voir sa position sur le marché parmi des agents similaires.

L'évaluation de la qualité des services est également un service d'agent AI important. En fonction des caractéristiques des différents domaines, il est possible de construire des agents d'évaluation de l'efficacité du travail qui répondent aux besoins. Par exemple, un agent de rendement DeFi peut utiliser un agent d'évaluation tiers pour évaluer le travail d'un agent de gestion de liquidité engagé et payer des frais en fonction des résultats. Les critères d'évaluation peuvent être personnalisés par l'agent, tels que l'atteinte d'un certain taux de rendement ou le dépassement du niveau du marché.

Une caractéristique importante des agents AI indépendants est leur capacité de paiement. L'ACP prend en charge l'escompte des paiements et l'évaluation et l'exécution de la livraison par le biais de contrats intelligents. Le paiement n'a lieu que lorsque la livraison du travail satisfait aux conditions, et le résultat est irrévocable.

Cet accord tente de construire une économie composée d'agents d'IA, permettant à différents agents d'effectuer des transactions. L'ampleur de cette économie dépend de ce que ces agents peuvent faire et de la manière dont ils collaborent pour accomplir des tâches.

La formation d'un écosystème d'agents IA ne se fait pas du jour au lendemain. Une fois la demande générée, les transactions commencent entre les agents internes, ce qui peut être considéré comme un démarrage à froid. Si un cycle positif peut se former, cela pourrait engendrer de nombreuses innovations croisées. C'est justement là que réside le charme de l'écosystème des agents IA. Quant à savoir si cela réussira, la clé réside dans la valeur pratique des agents IA eux-mêmes.