Odaily « De la crypto-monnaie à l’économie intelligente » table ronde : l’AI Agent évolue d’un modèle conversationnel vers un modèle d’exécution, la confiance et la vérifiabilité deviennent les principaux obstacles à la montée en échelle

Selon ChainCatcher, lors du forum thématique « Crypto 2026 : de la cryptomonnaie à l’économie intelligente » organisé à Hong Kong, Laughing, responsable de KiteAI Asie-Pacifique, Anita, responsable de Sentient Asie-Pacifique, Michael, cofondateur et CEO de Brevis, Jerry, responsable produit de Mentis, et Ricardo, responsable du développement commercial Asie-Pacifique de Predict.fun, ont participé à une table ronde sur le thème « AI × Crypto — le socle de la prochaine génération de l’économie numérique ».

Concernant la montée en puissance des AI Agents open source (par exemple «养龙虾»), et la question de savoir s’il s’agit d’un effet de mode à court terme ou d’une tendance de fond, Laughing estime que cela marque un changement de paradigme de l’IA, de « conversationnelle » vers « exécutable », représentant le début d’une tendance long terme. Cependant, comme les Agents n’ont pas d’identité physique, il est difficile pour les commerçants de faire confiance à leurs actions et la fuite de données ainsi que les risques incontrôlables restent des obstacles majeurs à leur adoption à grande échelle. D’après son expérience personnelle, Jerry souligne que les Agents actuels présentent des risques sécuritaires tels que des souvenirs confus, des boucles infinies consommant des tokens et la suppression accidentelle de fichiers. Bien que les nouveaux Agents proposent des améliorations, ils présentent encore des lacunes. Ricardo note que derrière la tendance à court terme se cache un réel besoin utilisateur, mais que les Agents de trading capables de réaliser des profits reproductibles restent très rares et que le chemin reste long.

Pour ce qui est des principaux obstacles liés à la confiance, la sécurité et la vérifiabilité, Michael souligne qu’actuellement, l’exécution des Agents s’apparente à une boîte noire : les utilisateurs ne peuvent pas vérifier si les décisions sont bien exécutées comme promis. Les technologies de preuve à divulgation nulle de connaissance permettent de prouver mathématiquement la provenance des résultats et la conformité des actions des Agents, tout en protégeant la confidentialité. Anita ajoute que Sentient s’engage à construire un réseau d’agents IA ouvert et collaboratif, favorisant l’intégration en profondeur de l’IA et de la blockchain au niveau de l’identité, des données et des incitations, afin de fournir l’infrastructure de la prochaine génération de l’économie numérique.

En ce qui concerne les premiers cas d’usage susceptibles de se déployer à grande échelle, les intervenants estiment que le domaine du développement logiciel est déjà relativement mature, et que, dans les marchés prédictifs, les Agents étant rationnels et dépourvus d’émotions, ils surpassent les humains dans certaines niches. À court terme, les API Marketplace et les Agents d’achats multi-plateformes sont promis à un bel avenir ; à moyen terme, ce sont les IA génératrices de contenu (comme les influenceurs IA) qui disposent de potentiel ; tandis que les interactions Agent-to-Agent et les Marketplaces d’Agents/Skills sont considérées comme les prochaines grandes tendances.