Guide d'introduction à la catégorie AI Agent : analyse de la fusion entre AI et chiffrement

La vitesse de développement de l'IA s'accélère, et l'avenir sera probablement un monde dominé par l'IA. Si l'on ajoute un élément clé, ce sera sans aucun doute un monde combinant l'IA et le chiffrement.

Actuellement, l'IA est entrée dans une nouvelle phase : l'Agent IA. Que ce soit du point de vue de l'espace d'imagination ou des scénarios d'application pratiques, l'Agent IA mérite notre attente.

Le train de l'époque avance à toute vitesse, nous devons nous dépêcher de le rattraper.

Récemment, j'apprends également constamment des connaissances liées aux agents IA. Cet article documente mon parcours d'apprentissage, j'espère pouvoir aider tout le monde à mieux entrer dans le domaine des agents IA.

Ceci est le premier article de la série de guides d'introduction sur la piste des agents AI, visant à aider chacun à établir une compréhension globale et un cadre de référence. Par la suite, nous continuerons à explorer ce domaine en profondeur, à nous améliorer constamment et à saisir les opportunités offertes par la vague de l'IA.

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Laissons de côté les concepts complexes et comparons directement les différences entre les agents AI et les modèles de langage de grande taille existants (comme ChatGPT).

Les modèles de langage de grande taille actuels ressemblent davantage à de puissants "moteurs de recherche en langage naturel", capables de répondre à des questions et de fournir des conseils, mais incapables de prendre réellement des décisions et d'exécuter des actions de manière proactive.

Les capacités de l'Agent IA dépassent le cadre des grands modèles existants, ne se limitant plus à "traitement des données", mais pouvant réaliser une boucle complète allant de "perception" à "action".

Prenons un exemple concret : si vous demandez à ChatGPT comment investir dans le chiffrement, il vous donnera une multitude de conseils. Mais l'Agent IA peut suivre en temps réel les informations du marché mondial et ajuster dynamiquement le portefeuille pour maximiser les rendements.

Par conséquent, nous pouvons donner une définition à l'Agent IA : un Agent IA est une entité logicielle basée sur des technologies d'intelligence artificielle, capable d'exécuter des tâches de manière autonome ou semi-autonome, de prendre des décisions et d'interagir avec des humains ou d'autres systèmes.

La différence fondamentale ici réside dans : l'action autonome.

Comment un agent AI réalise-t-il concrètement des actions autonomes ?

Avec l'IA, il est possible de convertir des logiques complexes en conditions précises (retournant True ou False selon le contexte), qui peuvent ensuite être intégrées de manière transparente dans des scénarios commerciaux.

Tout d'abord, il y a l'analyse des intentions : l'IA va comprendre ce que l'utilisateur veut faire en analysant les mots-clés et le contexte fournis par l'utilisateur. Elle ne se contente pas de considérer ce que l'utilisateur a dit, mais prend également en compte l'historique d'utilisation précédent et la situation spécifique, puis transforme ces besoins en instructions de programme concrètes.

Deuxièmement, il y a l'assistance à la prise de décision : l'IA est comme un assistant intelligent qui peut transformer des problèmes complexes que les humains ont du mal à traiter en réponses simples par une analyse, soit par un oui ou un non, soit par quelques options fixes. Cela rend non seulement les décisions plus précises et efficaces, mais cela permet également de bien s'intégrer aux systèmes d'affaires existants.

Selon le degré d'autonomie, les agents AI peuvent être classés en deux types :

Une forme est l'agent AI qui équivaut à un assistant personnel, capable d'aider les utilisateurs à traiter certaines affaires.

Une autre va plus loin, l'Agent IA est lui-même un individu indépendant, ayant sa propre identité ou sa propre marque, fournissant des services à de nombreux utilisateurs.

En résumé, l'Agent IA peut être considéré comme la prochaine étape de développement des grands modèles et une nouvelle forme de produit, l'Agent IA a un espace d'imagination très vaste.

La relation entre l'agent IA et le chiffrement

L'IA et le chiffrement ne sont pas complètement dissociés, les deux peuvent être fusionnés.

Plus important encore, les agents IA de Web2 et les agents IA de Web3 ne sont pas les mêmes.

L'agent AI de Web3 est un agent AI plus avancé et plus complet, qui pourrait peut-être être rebaptisé : agent AI Crypto.

Grâce aux capacités du chiffrement, l'Agent IA dispose de plus de fonctionnalités :

décentralisé

Après l'intégration du chiffrement, les opérations, le stockage de données et le processus de décision de l'agent IA sont plus transparents et ne sont pas contrôlés par une seule entité.

Les agents Web2 AI sont généralement contrôlés par des entreprises ou des plateformes centralisées, où les données et le processus de décision sont concentrés entre les mains d'une ou de quelques entités.

Une fois qu'un Agent IA fournit des services externes, il y a un problème de confiance, c'est pourquoi l'Agent IA a besoin d'un environnement d'exécution ou de validation fourni par le chiffrement.

L'agent IA a également besoin d'un mode d'utilisation sans barrières, de données publiques et transparentes, d'interconnexion et de décentralisation.

mécanisme d'incitation

Ceci est un des pouvoirs les plus forts de la technologie de chiffrement, fournissant un mécanisme d'incitation directe pour que les développeurs et les utilisateurs participent et contribuent, grâce à un modèle économique de jetons.

L'agent AI Web2 dépend principalement de modèles commerciaux traditionnels, tels que les revenus publicitaires ou les services d'abonnement, pour maintenir ses opérations.

Les équipes ou entreprises de start-up Web2, après avoir travaillé longtemps, ne parviennent pas à générer des bénéfices et ont également du mal à obtenir des financements ; cependant, en passant à Web3, il est possible d'obtenir directement des flux de trésorerie grâce à l'émission de jetons, ce qui soutient le développement du projet, par exemple, l'utilisation des agents AI nécessite un paiement en chiffrement.

Une économie de marché libre peut engendrer plus d'innovations.

véritable éternité

Avec les contrats intelligents, l'Agent IA réalise vraiment la "vie éternelle".

Dès qu'un contrat intelligent est déployé sur la blockchain, l'Agent IA peut fonctionner automatiquement selon ses règles et, en théorie, peut fonctionner indéfiniment.

Les contrats intelligents peuvent garantir que le code et le mécanisme de décision de l'agent AI existent de manière permanente sur la blockchain, sauf s'il existe une logique claire pour arrêter ou modifier son comportement.

Mais les données sur lesquelles il repose peuvent nécessiter des mises à jour ou un entretien continu. Sans une entrée de données continue ou une interaction externe, l'"immortalité" de l'Agent IA pourrait se limiter à sa logique programmatique, sans dynamisme.

En résumé, par rapport à la technologie de chiffrement qui nécessite un agent AI, un agent AI a encore plus besoin de la technologie de chiffrement.

Évolution narrative de l'AI+chiffrement

L'IA passe de grands modèles à l'agent IA en deux étapes, et la combinaison de l'IA avec la technologie de chiffrement peut également être divisée en deux étapes :

Phase de modèle large : infrastructure

Les projets d'IA ont principalement trois dimensions d'évaluation : la puissance de calcul, l'algorithme et les données.

En réalité, le rôle joué par Web3 est d'ajouter un système d'incitation à l'IA, en tokenisant la puissance de calcul, les algorithmes et les données.

Ainsi, le point de convergence entre l'IA et le Web3 peut également être exploré sous trois dimensions : la puissance de calcul, les algorithmes et les données.

puissance de calcul

Réseau de calcul distribué : La blockchain possède naturellement des caractéristiques distribuées. L'IA peut tirer parti du réseau distribué de Web3 pour obtenir davantage de ressources de calcul. En répartissant les tâches de calcul de l'IA sur les différents nœuds du réseau Web3, il est possible d'atteindre une puissance de calcul parallèle plus forte, ce qui est particulièrement utile pour l'entraînement de grands modèles d'IA.

Mécanisme d'incitation : Web3 a introduit un mécanisme d'incitation économique, tel que l'économie de jetons, qui peut inciter les participants du réseau à contribuer leurs ressources de calcul. Ce mécanisme peut être utilisé pour créer un marché où les développeurs d'IA peuvent acheter de la puissance de calcul pour des tâches d'apprentissage automatique, tandis que les fournisseurs reçoivent des récompenses en jetons.

algorithme

Contrat intelligent : Les contrats intelligents dans le Web3 peuvent exécuter automatiquement des algorithmes d'IA. L'IA peut concevoir des algorithmes pour qu'ils fonctionnent sous forme de contrats intelligents sur la blockchain, ce qui augmente non seulement la transparence et la confiance, mais permet également d'automatiser le processus de décision, comme les prévisions de marché automatisées ou la modération de contenu.

Exécution d'algorithmes décentralisés : dans un environnement Web3, les algorithmes d'IA peuvent fonctionner sans dépendre d'un serveur central unique, mais plutôt par la validation et l'exécution collective via plusieurs nœuds. Cela accroît la résistance aux interférences et la sécurité des algorithmes, empêchant ainsi les pannes uniques.

données

Confidentialité des données et propriété : Web3 met l'accent sur la décentralisation des données et la propriété des données par les utilisateurs. L'IA associée à Web3 peut utiliser la technologie de chiffrement pour gérer les autorisations de données, garantir la confidentialité des données, tandis que les utilisateurs peuvent partager sélectivement des données en échange de récompenses, ce qui fournit à l'IA des sources de données plus riches, mais également contrôlées.

Validation et qualité des données : La technologie blockchain peut être utilisée pour la validation des données, garantissant l'authenticité et l'intégrité des données, ce qui est crucial pour l'entraînement des modèles d'IA. Grâce à Web3, les données peuvent être vérifiées avant d'être utilisées, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des résultats des algorithmes d'IA.

Marché des données : Web3 peut favoriser le développement du marché des données, permettant aux utilisateurs de vendre ou de partager directement des données avec les systèmes d'IA qui en ont besoin. Cela offre non seulement des ensembles de données diversifiés pour l'IA, mais garantit également la liquidité et la valeur des données grâce à des mécanismes de marché.

Grâce à ces points de convergence, l'IA et le Web3 peuvent se développer en synergie.

L'IA peut obtenir de la puissance de calcul distribuée et des données de haute qualité via Web3, tout en utilisant des contrats intelligents pour améliorer l'efficacité et la transparence de l'exécution des algorithmes.

Web3 peut ainsi renforcer l'intelligence de ses systèmes grâce à l'IA, comme la gestion intelligente des ressources, l'exécution automatisée des contrats, etc.

Concernant ces trois dimensions, plusieurs projets connus ont déjà émergé sur le marché :

Projets liés à la puissance de calcul :

• Render Network : Bien qu'il soit principalement axé sur le rendu, il peut également fournir de la puissance de calcul AI.
• Akash Network : fournit des ressources de calcul cloud décentralisées, pouvant être utilisées pour les besoins en IA.
• Aethir : se concentre sur le chiffrement décentralisé du cloud, pouvant impliquer la fourniture de puissance de calcul AI.
• ionet: plateforme de calcul décentralisée supportant le chiffrement pour l'inférence et l'entraînement de l'IA.

Projets de type algorithme :

• Cortex : un ordinateur mondial décentralisé capable d'exécuter des applications DApp alimentées par l'IA et l'IA sur la blockchain, se concentrant sur l'intégration de l'IA dans les contrats intelligents.
• Fetchai : plateforme d'apprentissage automatique basée sur la blockchain, a lancé le service de gestion sans code Agentverse, simplifiant le déploiement d'agents IA pour les projets Web3.
• iExec RLC: Fournit un marché de modèles d'IA basé sur le chiffrement, prenant en charge le calcul confidentiel et les oracles décentralisés.

Projets de type données :

• Vana : Vana est en train de construire un DAO pour les données génétiques personnelles, permettant aux utilisateurs de contrôler et potentiellement de tirer profit d'un marché de données.
• RSS3 : a lancé une architecture AI open source permettant à n'importe quel grand modèle de langage de devenir un agent AI Web3, impliquant l'utilisation et la gestion des données.

Projet global :

• Myshell : une couche de consommation AI décentralisée, visant à connecter les consommateurs, les créateurs et les chercheurs en open source. Elle ouvre une plateforme où chacun peut créer, partager et monétiser ses applications AI natives.

Dans l'ensemble, au stade des grands modèles, la combinaison du chiffrement et de l'IA se situe principalement au niveau des infrastructures, jetant les bases du développement à long terme de l'IA.

Phase de l'Agent IA : Mise en application

L'émergence des agents AI marque la phase de mise en œuvre de l'AI au niveau des applications.

L'Agent IA peut également être divisé en trois étapes de développement : la phase des meme coins, la phase des applications IA individuelles et la phase des standards de cadre d'Agent IA.

AI Agent Meme币

La monnaie Meme d'agent IA est une existence très spéciale, la monnaie Meme elle-même est le produit de l'humeur de la communauté.

Le développement de l'IA est trop rapide, et cette technologie semble également très complexe, ce qui rend les gens ordinaires très anxieux. Les AI Meme coins offrent aux gens ordinaires une opportunité de participer.

Ainsi, le token AI Meme apporte aux détenteurs une valeur émotionnelle de participation à la révolution de l'IA, permettant aux gens ordinaires de s'impliquer dans la vague de l'IA.

Le résultat final est : l'IA + MEME a accéléré l'éducation et la diffusion du marché de l'IA grâce à l'effet de richesse.

Changeons de perspective, pourquoi un Agent IA devrait-il émettre des jetons ?

D'une part, attirer des fonds et des utilisateurs grâce à l'effet de richesse, injectant de l'énergie dans le développement ultérieur de l'industrie ; d'autre part, la méthode d'émission MEME est en elle-même un moyen de financement communautaire, fournissant des flux de trésorerie pour le développement du projet.

Nous pouvons jeter un œil aux principaux actifs :

• $GOAT : le premier Meme coin d'Agent AI à avoir du succès ;
• $Fartcoin : attirer l'attention des utilisateurs en générant du contenu humoristique (comme des "blagues de pets");
• $ACT : vise à créer un écosystème numérique d'interaction équitable entre les utilisateurs et l'IA ;
• $WORM : vise à combiner la biologie numérique et la technologie blockchain pour créer un actif numérique unique simulant le système nerveux des vers biologiques ;

Application IA monolithique

L'Agent IA est en train de fusionner avec les différents segments de la technologie de chiffrement, présentant une situation florissante.

Avec le développement des agents IA, les jetons émis par les agents IA ne sont plus de simples monnaies Meme, mais bénéficient d'un soutien dans des cas d'utilisation réels, acquérant progressivement des attributs de monnaie de valeur.

projet de création

• ai16z : le premier agent IA à sortir du cadre et a établi la première norme de cadre Eliza.

Agent Gaming

• ARC : a développé un cadre d'IA nommé RIG basé sur le langage Rust, prenant en charge les applications décentralisées (dApp) et les contrats intelligents.
• FARM : se concentre sur l'utilisation de l'IA pour améliorer le réalisme et la profondeur stratégique des jeux agricoles.
• JEU : $GAME permet l'opération autonome et l'intelligence des agents AI, avec une profonde intégration de l'AI et des jeux.

Agent DeFi

• $NEUR : se concentre sur l'analyse des jetons et l'interaction DeFi, offrant un soutien à la prise de décision financière intelligente.
• $BUZZ : fournit une interface en langage naturel, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transactions et de gérer DeFi de manière plus intuitive.

audit de code

• AgentAUDIT : Utiliser la technologie AI pour automatiser l'exécution des audits de code, améliorer la sécurité et la qualité du code.

Analyse des données d'Agent

• REI : Analyse de grandes quantités de données grâce à la technologie AI, fournissant