DE L'AGENT EN TOUT OUTIL À L'AGENT EN INFRASTRUCTURE - PARTIE 2 SUR 3

C'est ici que l'innovation de QuackAI brille, marquant une évolution claire dans les paradigmes des agents d'IA.

AGENT EN TOUT OUTIL (LE VIEUX MODÈLE)

Historiquement, les agents d'IA dans le Web3 ont été des outils tactiques : des applications isolées qui aident à des tâches spécifiques. Pensez aux premiers bots sur des plateformes comme Discord pour des rappels de vote dans les DAO, ou des analyseurs d'IA basiques pour l'analyse de sentiment des propositions sur les forums. Ceux-ci sont réactifs, fragmentés et nécessitent une intégration manuelle. Ils "aident" mais ne changent pas fondamentalement le système ; la gouvernance reste dépendante de la coordination humaine, entraînant des goulets d'étranglement comme une faible implication et des retards. Par exemple, les DAO traditionnels peuvent utiliser des outils pour voter, mais doivent toujours avoir quelqu'un pour exécuter manuellement, vérifier la conformité et gérer les logistiques multi-chaînes.

Ce modèle échoue à grande échelle, particulièrement pour les actifs réels numérisés (RWA) où la conformité de niveau institutionnel est impérative.

AGENT EN INFRASTRUCTURE (LE CHANGEMENT DE QUACKAI)

QuackAI réinvente les agents comme couche fondamentale des systèmes décentralisés. Plutôt que de voir les agents comme des outils ajoutés, ils sont intégrés dans une pile unifiée où l'intelligence (prise de décision par l'agent), l'exécution (actions automatisées) et la conformité (application des politiques) fonctionnent comme une seule entité. Cela crée une « autonomie programmable » où les agents ne se contentent pas d'aider — ils permettent à une économie entière de fonctionner de manière autonome selon des règles vérifiables.

Cette évolution est portée par :

1. Unification des systèmes fragmentés : Les outils traditionnels séparent la réflexion (analyse), l'action (exécution) et le contrôle (conformité). Quack AI les fusionne, éliminant les ralentissements. Les agents proposent des actions, les politiques définissent leurs limites, et l'exécution se fait automatiquement.

2.

Évolutivité pour les économies d'agents : Dans les nouvelles « économies d'agents » (où des entités d'IA gèrent les paiements, les règlements et les décisions), une infrastructure comme Quack AI est essentielle. Elle supporte les opérations multi-chaînes et optimisées en frais de gaz, rendant les agents viables pour des cas d'utilisation réels comme la gestion des RWA ou les protocoles multi-chaînes.