ChainCatcher 「Du crypto-monnaie à l'économie intelligente」table ronde : Les agents IA passent d'une conversation à une exécution, la confiance et la vérifiabilité deviennent des goulots d'étranglement clés pour la mise à l'échelle

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ME News Actualités, le 19 avril (UTC+8), lors du forum thématique « Crypto 2026 : du cryptomonnaie à l’économie intelligente » organisé à Hong Kong, des invités tels que Laughing, responsable de KiteAI pour la région Asie-Pacifique, Anita, responsable de Sentient pour la région Asie-Pacifique, Michael, co-fondateur et CEO de Brevis, Jerry, responsable produit de Mentis, et Ricardo, responsable BD d’Predict.fun pour la région Asie-Pacifique, ont discuté autour du thème « AI × Crypto — la prochaine génération de base de l’économie numérique ».
Concernant l’émergence des agents AI open source (comme «养龙虾»), s’agit-il d’une émotion à court terme ou d’une tendance à long terme ? Laughing pense que cela marque une transition du paradigme de l’IA de « conversationnelle » à « exécutoire », ce qui est le début d’une tendance à long terme, mais les agents n’ont pas d’identité physique, ce qui rend difficile la confiance des commerçants dans leurs transactions, et les problèmes de fuite de données et d’irrégularité restent des obstacles à la mise à l’échelle.
Jerry, basé sur sa propre expérience, indique que les agents actuels présentent des risques de sécurité tels que la mémoire floue, la consommation de tokens en boucle morte et la suppression accidentelle de fichiers. Les nouveaux agents, bien qu’améliorés, ont encore des lacunes.
Ricardo, quant à lui, affirme que derrière cette émotion à court terme se trouvent de véritables besoins des utilisateurs, mais il est encore très rare de voir des agents de trading capables de générer des profits reproductibles, et il reste encore beaucoup à faire.
Sur les principaux défis liés à la confiance, la sécurité et la vérifiabilité, Michael souligne que le processus d’exécution actuel des agents est comme une boîte noire, empêchant les utilisateurs de vérifier si leurs décisions sont exécutées conformément aux promesses. La technologie de preuve à divulgation zéro peut mathématiquement prouver la provenance des résultats et la conformité des comportements des agents, tout en protégeant la vie privée.
Anita ajoute que Sentient s’efforce de construire un réseau d’agents AI ouverts et collaboratifs, favorisant l’intégration profonde de l’IA et de la blockchain dans les couches d’identité, de données et d’incitations, afin de fournir une base pour la prochaine génération d’économie numérique.
Concernant les scénarios d’application susceptibles de se développer en premier à grande échelle, les invités pensent généralement que le domaine de la programmation est relativement mature, et que dans le marché prédictif, les agents, en raison de leur rationalité et de leur absence d’émotions, surpassent l’humain dans certains secteurs.
À court terme, ils sont optimistes quant aux places de marché API et aux agents d’achat et de consommation multiplateformes, tandis qu’à moyen terme, ils voient un fort potentiel dans l’IA de création de contenu (comme les influenceurs IA), et l’interaction agent-à-agent ainsi que le marché des agents/compétences sont considérés comme des opportunités importantes à venir.
(Source : ChainCatcher)
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