Agent IA : une nouvelle ère d'assistance intelligente dans le Web3

Depuis le second semestre de cette année, le sujet de l'IA Agent n'a cessé de prendre de l'ampleur. Au début, le terminal de vérités du chatbot IA a attiré un large public

With the continuous heating up of the AI Agent topic in the second half of this year, at first, the truths AI chatbot terminal attracted widespread attention for its humorous posts and replies on X (similar to "Robert" on Weibo), and received a $50,000 grant from a16z founder Marc Andreessen. Inspired by its published content, someone created the GOAT token, which rose by more than 10,000% in just 24 hours. The topic of AI Agent immediately attracted the attention of the Web3 community. Later, the first decentralized AI trading fund based on Solana, ai16z, came out, launched the AI Agent development framework Eliza, and triggered a dispute over uppercase and lowercase tokens. However, the community still has an unclear concept of AI Agent: What is the core of AI Agent? How is it different from the Telegram trading robot?

Avec l'échauffement continu du sujet des agents AI au cours du second semestre de cette année, dans un premier temps, le terminal de chatbot AI Truths a attiré une large attention pour ses messages et réponses humoristiques sur X (similaires à "Robert" sur Weibo), et a reçu un Subvention de 50 000 $ du fondateur de a16z, Marc Andreessen. Inspiré par son contenu publié, quelqu'un a créé le jeton GOAT, qui a augmenté de plus de 10 000 % en seulement 24 heures. Le sujet de l'AI Agent a immédiatement attiré l'attention de la communauté Web3. Plus tard, le premier fonds de trading d'IA décentralisé basé sur Solana, ai16z, est sorti, a lancé le cadre de développement AI Agent Eliza et a déclenché un différend sur les jetons majuscules et minuscules. Cependant, la communauté a encore un concept flou d’AI Agent : quel est le cœur d’AI Agent ? En quoi est-il différent du robot de trading Telegram ?

How it works: Perception, reasoning, and autonomous decision-making

Comment ça marche : Perception, raisonnement et prise de décision autonome

AI Agent is an intelligent agent system based on a large language model (LLM) that can perceive the environment, make reasoning decisions, and complete complex tasks by calling tools or performing operations. Workflow: Perception module (obtaining input) → LLM (understanding, reasoning and planning) → tool calling (task execution) → feedback and optimization (verification and adjustment).

AI Agent est un système d'agent intelligent basé sur un grand modèle de langage (LLM) qui peut percevoir l'environnement, prendre des décisions raisonnées et effectuer des tâches complexes en appelant des outils ou en effectuant des opérations. Workflow : module de perception (obtention d'entrées) → LLM (compréhension, raisonnement et planification) → appel d'outils (exécution de tâches) → feedback et optimisation (vérification et ajustement).

Specifically, AI Agent first obtains data (such as text, audio, images, etc.) from the external environment through the perception module and converts it into structured information that can be processed. As a core component, LLM provides powerful natural language understanding and generation capabilities, acting as the "brain" of the system. Based on the input data and existing knowledge, LLM performs logical reasoning to generate possible solutions or formulate action plans. Subsequently, AI Agent completes specific tasks by calling external tools, plug-ins or APIs, and verifies and adjusts the results based on feedback to form a closed-loop optimization.

Plus précisément, AI Agent obtient d'abord des données (telles que du texte, de l'audio, des images, etc.) de l'environnement externe via le module de perception et les convertit en informations structurées pouvant être traitées. En tant que composant central, LLM offre de puissantes capacités de compréhension et de génération du langage naturel, agissant comme le « cerveau » du système. Sur la base des données d'entrée et des connaissances existantes, LLM effectue un raisonnement logique pour générer des solutions possibles ou formuler des plans d'action. Par la suite, AI Agent effectue des tâches spécifiques en appelant des outils externes, des plug-ins ou des API, puis vérifie et ajuste les résultats en fonction des commentaires pour former une optimisation en boucle fermée.

In the application scenarios of Web3, what is the difference between AI Agent and Telegram trading robots or automated scripts? Take arbitrage as an example. Users want to conduct arbitrage transactions under the condition that the profit is greater than 1%. In Telegram trading robots that support arbitrage, users set up trading strategies with profits greater than 1%, and the Bot begins to execute. However, when the market fluctuates frequently and arbitrage opportunities are constantly changing, these Bots lack risk assessment capabilities and execute arbitrage as long as the profit is greater than 1%. In contrast, AI Agent can automatically adjust its strategy. For example, when the profit of a transaction exceeds 1%, but through data analysis, the risk is too high, and the market may suddenly change and cause losses, it will decide not to execute the arbitrage.

Dans les scénarios d'application du Web3, quelle est la différence entre les robots de trading AI Agent et Telegram ou les scripts automatisés ? Prenons l'exemple de l'arbitrage. Les utilisateurs souhaitent effectuer des opérations d'arbitrage à condition que le profit soit supérieur à 1 %. Dans les robots de trading Telegram prenant en charge l'arbitrage, les utilisateurs mettent en place des stratégies de trading avec des bénéfices supérieurs à 1 % et le robot commence à s'exécuter. Cependant, lorsque le marché fluctue fréquemment et que les opportunités d'arbitrage changent constamment, ces robots manquent de capacités d'évaluation des risques et exécutent des arbitrages tant que le profit est supérieur à 1 %. En revanche, AI Agent peut ajuster automatiquement sa stratégie. Par exemple, lorsque le bénéfice d'une transaction dépasse 1%, mais que l'analyse des données révèle que le risque est trop élevé et que le marché peut soudainement changer et provoquer des pertes, il décidera de ne pas exécuter l'arbitrage.

Therefore, AI Agent is self-adaptive. Its core advantage lies in its ability to self-learn and make decisions autonomously. It can adjust its behavior strategy based on feedback signals through interaction with the environment (such as the market, user behavior, etc.) to continuously improve the performance of task execution. It can also make decisions in real time based on external data and continuously optimize its decision-making strategy through reinforcement learning.

Par conséquent, AI Agent est auto-adaptatif. Son principal avantage réside dans sa capacité à s’auto-apprendre et à prendre des décisions de manière autonome. Il peut ajuster sa stratégie comportementale en fonction des signaux de rétroaction grâce à l'interaction avec l'environnement (tel que le marché, le comportement des utilisateurs, etc.) pour améliorer continuellement les performances d'exécution des tâches. Elle peut également prendre des décisions en temps réel sur la base de données externes et optimiser en permanence sa stratégie décisionnelle grâce à l’apprentissage par renforcement.

Does this sound a bit like a solver in the intent framework? AI Agent itself is also a product based on intent. The biggest difference between it and the solver in the intent framework is that the solver relies on precise algorithms and is mathematically rigorous, while AI Agent decision-making relies on data training, and often requires continuous trial and error during the training process to approach the optimal solution.

Cela ressemble-t-il un peu à un solveur dans le cadre d'intention ? AI Agent lui-même est également un produit basé sur l'intention. La plus grande différence entre celui-ci et le solveur dans le cadre d'intention est que le solveur s'appuie sur des algorithmes précis et est mathématiquement rigoureux, tandis que la prise de décision de l'agent IA repose sur la formation des données et nécessite souvent des essais et des erreurs continus pendant le processus de formation pour aborder le problème. solution optimale.

AI Agent Mainstream Framework

Cadre grand public des agents IA

AI Agent framework is an infrastructure for creating and managing intelligent agents. Currently in Web3, popular frameworks include Eliza from ai16z, ZerePy from zerebro, and GAME from Virtuals.

Le framework AI Agent est une infrastructure permettant de créer et de gérer des agents intelligents. Actuellement dans Web3, les frameworks populaires incluent Eliza de ai16z, ZerePy de zerebro et GAME de Virtuals.

Eliza is a versatile AI Agent framework built with TypeScript. It supports running on multiple platforms (such as Discord, Twitter, Telegram, etc.), and through complex memory management, it can remember previous conversations and contexts, and maintain stable and consistent personality traits and knowledge answers. Eliza uses the RAG (Retrieval Augmented Generation) system, which can access external databases or resources to generate more accurate answers. In addition, Eliza integrates a TEE plug-in, allowing deployment in TEE to ensure data security and privacy.

Eliza est un framework d'agent IA polyvalent construit avec TypeScript. Il prend en charge l'exécution sur plusieurs plates-formes (telles que Discord, Twitter, Telegram, etc.) et grâce à une gestion complexe de la mémoire, il peut mémoriser les conversations et les contextes précédents, et maintenir des traits de personnalité et des réponses de connaissances stables et cohérents. Eliza utilise le système RAG (Retrieval Augmented Generation), qui peut accéder à des bases de données ou à des ressources externes pour générer des réponses plus précises. De plus, Eliza intègre un plug-in TEE, permettant un déploiement dans TEE pour garantir la sécurité et la confidentialité des données.

GAME is a framework that enables and drives AI Agents to make autonomous decisions and actions. Developers can customize the behavior of agents according to their needs, expand their functions, and provide customized operations (such as social media posting, replying, etc.). Different functions in the framework, such as the agent's environmental location and tasks, are divided into multiple modules to facilitate developers to configure and manage. The GAME framework divides the decision-making process of AI Agents into two levels: high-level planning (HLP) and low-level planning (LLP), which are responsible for tasks and decisions at different levels. High-level planning is responsible for setting the overall goals and task planning of the agent, making decisions based on goals, personality, background information and

GAME est un framework qui permet et pousse les agents IA à prendre des décisions et des actions autonomes. Les développeurs peuvent personnaliser le comportement des agents en fonction de leurs besoins, étendre leurs fonctions et proposer des opérations personnalisées (telles que la publication sur les réseaux sociaux, la réponse, etc.). Différentes fonctions du framework, telles que l'emplacement environnemental et les tâches de l'agent, sont divisées en plusieurs modules pour faciliter la configuration et la gestion des développeurs. Le cadre GAME divise le processus de prise de décision des agents IA en deux niveaux : la planification de haut niveau (HLP) et la planification de bas niveau (LLP), qui sont responsables des tâches et des décisions à différents niveaux. La planification de haut niveau est responsable de la définition des objectifs généraux et de la planification des tâches de l'agent, en prenant des décisions basées sur les objectifs, la personnalité, les informations de base et