Table ronde ChainCatcher « De la cryptomonnaie à l'économie intelligente » : Les agents IA évoluent d'une approche conversationnelle vers une approche axée sur l'exécution, la confiance et la vérifiabilité devenant des obstacles majeurs à l'évolutivité
Lors de la conférence « Crypto 2026 : Lors du forum intitulé « De la cryptomonnaie à l'économie intelligente », qui s'est tenu à Hong Kong, plusieurs invités, dont Laughing, responsable Asie-Pacifique chez KiteAI, Anita, responsable Asie-Pacifique chez Sentient, Nic Tang, directeur de contenu chez Brevis, Jerry, responsable produit chez Mentis, et Ah Huang Ricardo, responsable du développement commercial pour l'Asie-Pacifique chez Predict.fun, ont participé à une table ronde sur le thème « IA × Crypto — Les fondements de l'économie numérique de nouvelle génération ».
Quant à savoir si l'essor des agents IA open source (tels que « Raising Lobsters ») relève d'un engouement passager ou d'une tendance à long terme, Laughing estime qu'il s'agit d'un changement de paradigme de l'IA, qui passe du « conversationnel » à l'« exécutif », marquant ainsi le début d'une tendance durable. Cependant, les agents ne disposent pas d'identité physique, ce qui rend difficile pour les commerçants de se fier à leur comportement commercial ; de plus, les problèmes liés aux fuites de données et au manque de contrôle restent des obstacles à surmonter pour permettre une mise à l'échelle. Jerry a souligné, en se basant sur son expérience personnelle, que les agents actuels sont exposés à des risques de sécurité tels que la confusion de mémoire, les boucles infinies qui épuisent les jetons et les suppressions accidentelles de fichiers. Même si les nouveaux agents présentent des améliorations, ils ont encore des lacunes. Ah Huang Ricardo a déclaré que derrière ce sentiment à court terme se cache une réelle demande de la part des utilisateurs, mais que les agents de trading réellement rentables et reproductibles restent très rares, et qu'il reste encore un long chemin à parcourir.
Abordant les principaux obstacles tels que la confiance, la sécurité et la vérifiabilité, Nic Tang a souligné que le processus d'exécution actuel des agents s'apparente à une boîte noire, dans laquelle les utilisateurs ne peuvent pas vérifier si leurs décisions sont exécutées comme promis. La technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance permet de prouver mathématiquement l'origine des données produites par l'agent et la conformité de son comportement, sans pour autant compromettre la confidentialité. Anita a ajouté que Sentient s'engage à mettre en place un réseau d'agents IA ouvert et collaboratif, à favoriser l'intégration profonde de l'IA et de la blockchain dans les couches d'identité, de données et d'incitation, et à fournir un soutien fondamental à l'économie numérique de nouvelle génération.
En ce qui concerne les cas d'application susceptibles d'évoluer en premier, les invités estiment généralement que le domaine de la programmation est relativement mature et que les agents des marchés prédictifs obtiennent de meilleurs résultats que les humains dans certains domaines spécifiques, grâce à leur rationalité et à leur absence d'émotions. À court terme, ils se montrent optimistes quant à l'API Marketplace et aux agents d'achat multiplateformes, tandis qu'à moyen terme, ils sont optimistes quant à l'IA dédiée à la création de contenu (comme les influenceurs IA). Les interactions entre agents et la place de marché des agents et des compétences sont considérées comme des tendances importantes pour l'avenir.
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