Fin d'année, tous les capitaux prévoient les tendances de l'année prochaine. Mais j'ai remarqué un phénomène — ces rapports de tendance attrayants se propagent facilement, tandis que les développeurs qui passent à l'action se creusent la tête en comparant ces prévisions.

Par exemple, l'équipe de recherche en cryptomonnaie d'un VC de premier plan a récemment proposé trois axes : l'itération de la méthodologie de recherche en IA, la définition de l'identité d'agent, et la structure de coûts du réseau ouvert. Cela semble sophistiqué, mais en y regardant de plus près, ce sont trois défis techniques urgents à résoudre.

Plutôt que de répéter leurs conclusions, il vaut mieux considérer cela comme une liste de besoins techniques. Si vous êtes d'accord pour dire que l'écosystème Web3 de demain sera piloté par une collaboration complexe entre agents IA, alors il faut dès maintenant concevoir les protocoles sous-jacents, l'architecture du système et le mécanisme de cycle de valeur. Aujourd'hui, nous discutons de solutions techniques concrètes pour relever ces trois grands défis.

**Construire un cadre de collaboration "imbriqué" pour l'IA**

Les cadres d'agents IA existants résolvent le problème de "comment plusieurs agents dialoguent", mais honnêtement, ils restent linéaires ou en arbre dans leur processus d'exécution. La véritable avancée réside dans "l'imbrication d'agents" — un modèle écologique plus proche d'une vraie équipe de recherche : des agents qui s'observent, s'évaluent, se contraignent et s'optimisent mutuellement.

Cela nécessite une toute autre façon de penser le système. L'essentiel est d'établir une "couche d'évaluation méta" — une catégorie d'agents de vérification spécialisés. Leur ingénierie de prompts ne tourne pas autour de la tâche elle-même, mais de la rigueur méthodologique, des défauts logiques et des dimensions d'innovation. Ces agents ne produisent pas la réponse finale, mais une structure de...