Le 18 octobre, j'ai publiéMemecoins comme hygiène mémétique pour des arrière-salles infiniesqui a couvert l'importance de Truth Terminal & GOAT.

…le but de la publication est de montrer qu'il y a maintenant ce concept totalement nouveau et bizarre de ce qui est possible. Je suis totalement sérieux lorsque je dis que le Truth Terminal & $GOATl'expérience n'est pas seulement une autre narration de l'IA ou de la Crypto hype ... il y a des implications sérieuses avec ce concept. Dans les deux sens.

Cette semaine-là, $GOATétait passé d'une capitalisation boursière de 50 millions de dollars à 350 millions de dollars.

Et juste aujourd'hui, le projet a atteint 1 milliard de dollars et se situe actuellement au 82ème rang sur Coinmarketcap… à seulement quelques places en dessous de Polygon (Matic), Aerodrome, Helium, et Lido 🤯

Comme nous le savons tous, une fois qu'une nouvelle tendance est établie dans l'espace, il y a une migration massive de talents, de capitaux et d'attention vers la prochaine méta. Nous avons vu cela avec les ICO, l'été Defi et les projets pfp à 10k. Les constructeurs se concentrent sur le lancement de la prochaine gate.. Les traders se concentrent sur l'achat du prochain gate. Et les créateurs sont concentrés sur le fait d'être les premiers à publier du contenu sur le prochain __.

Depuis Goat, il y a eu quelques projets qui ont attiré mon attention au cours des trois dernières semaines et qui ont contribué à façonner ma thèse sur l’évolution de l’économie agentique dans les prochains mois.

"Les protocoles agentic sont essentiels pour comprendre comment la thèse de l'IA crypto se déroule et comment les dollars circuleront" -Alexander

Avant de plonger, une chose que je voulais souligner est un malentendu que je constate chez beaucoup de mes amis concernant l'aspect "memecoin" de la tendance Onchain AI. À mon avis, le mot memecoin est devenu trop grand et est utilisé comme un mot de remplissage.

Il y a la catégorie originale de la comédie et de la mémétique définie par Dogecoin, Pepe, etc. La plupart des pièces de monnaie surpump.funtomber dans cette catégorie. Ce sont les « Murad Coins » - des actifs qui semblent plus cultes et dont la thèse consiste à croire en quelque chose.

Pour être clair, il n'y a rien de mal à investir dans ce genre d'actifs. Mais l'erreur est de les confondre avec une nouvelle catégorie de « pièces agentic » qui se lancent également surpump.fun (et des plateformes similaires) mais sont uniques dans le sens où ils sont associés à un projet réel.

Pour moi, les pièces agentiques peuvent être comparées aux jetons defi de l’été 2020. Ce sont des jetons pour les nouveaux agents intéressants. Vous les achetez si vous pensez que les projets ont un potentiel positif en raison de leur technologie, de leur tokenomique, de leur stratégie GTM, etc.

D’ici la fin de ce cycle initial d’Onchain AI, je m’attends à ce qu’il y ait 5 à 8 jetons agentiques dans lesquels je serai investi, soutenus par une thèse appropriée. Ce n’est pas différent de l’investissement en capital-risque.

En fait, un article sur lequel je travaille consiste à créer mon propre modèle sur la manière de noter les jetons / projets agentic... Qu'est-ce qui entre dans l'analyse? Comment évaluez-vous l'importance des flux de trésorerie par rapport à l'appréciation des jetons? Dans quelle mesure les modèles comptent-ils? Qu'est-ce qui fait un bon fondateur de protocole agentic?

Mais nous en reparlerons plus tard.

Cela étant dit, plongeons dans un projet que j'ai suivi de près depuis Truth Terminal :ZerebroIl ne s'agit que de 2 semaines depuis le lancement du projet et il a déjà dépassé une capitalisation boursière de 100 millions de dollars.

Pour moi, ce projet nous montre à quoi devrait ressembler la prochaine itération des agents onchain. Si Truth Terminal est Cryptopunks, alors Zerebro est BAYC.Jeffy Du, le créateur, se concentre sur une exécution rapide, a une feuille de route publique et élabore le playbook de l'agent onchain grâce à une variété d'expériences.

Plus important encore, il fait un travail fantastique en construisant en public et en nous montrant comment il construit une communauté agente en temps réel.

💡 Je ressens des vibes similaires à BAYC car c'était le premier projet à avoir repris le concept des pfp à 10k que les Punks ont lancé et à s'être engagé à développer la communauté avec une vision à long terme. Les Punks, comme GOAT, seront toujours les OG de leurs métas respectifs. Mais il vaut la peine de noter les expérimentations qui suivent.

Sections Below:

1. Les agents ont besoin de mémoire et de recherche
2. Partout à la fois
3. Laisser les agents pomper
4. Cross-Chain Agentic IP

Les agents ont besoin de mémoire et de recherche

Dans son11 pages sur Zerebro,@jyu_eth""> @jyu_eth définit l'effondrement du modèle comme...

« Il s’agit d’un processus dégénératif affectant les modèles d’IA générative, où l’entraînement sur des données générées de manière récursive entraîne une perte de fidélité à la distribution des données d’origine. Au fur et à mesure que le contenu généré par l’IA devient omniprésent, les générations suivantes de modèles entraînés sur ces données commencent à perdre des informations sur les queues de la distribution d’origine, convergeant finalement vers une approximation étroite avec une variance réduite.

En termes simples, l'effondrement du modèle se produit lorsque un agent d'IA commence à être répétitif et oublieux.

Ce qu’il faut retenir, c’est qu’au fil du temps, les agents perdent le « facteur de nouveauté » initial qu’ils avaient lors de leur lancement, car les modèles sous-jacents ne sont pas capables de s’adapter et d’évoluer au fil du temps.

Si l'effondrement du modèle n'est pas pris en compte, toutes les visions idéalistes des agents en tant qu coéquipiers hyper-efficaces tombent à l'eau car ils ne sont pas fiables pour la création de contenu, l'engagement communautaire, etc.

Pour résoudre cela, deux choses doivent être prises en compte:

1. Mémoire
2. Recherche

Mémoire

La mémoire est en train d’être résolue grâce à des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG).

Les RAGs combinent des modèles linguistiques avec un système de récupération afin que l'agent dispose d'une base de données d'informations spécifiques auxquelles il peut faire appel avant de répondre aux questions.

De la capture d'écran ci-dessus, je tiens à souligner spécifiquement "en s'appuyant sur l'entropie inhérente des données générées par l'homme". Pourquoi? Parce que cela rend les agents réellement vivants.

La réalité du monde est qu'il change continuellement. Les agents ne sont pas parfaits dès leur lancement. En fait, il n'a même pas de sens de les mesurer selon ce facteur. Au contraire, vous voulez comprendre à quel point l'agent est capable d'assimiler de nouvelles informations, de stocker les éléments pertinents et d'utiliser cette base de connaissances actualisée pour prendre des actions nuancées qui ne seraient pas possibles autrement.

Vous préférez miser sur un nouvel employé qui pense tout savoir ? Ou sur un nouvel employé qui comprend les limites de ses connaissances et qui est prêt à apprendre ?

Les 3 caractéristiques à prendre en compte en ce qui concerne les RAG :

1. Mise à jour continue de la mémoire
2. Récupération contextuelle
3. Maintenance de la diversité

Le Centimes bot et les projets lancés sur ai16zElisa Framework (Je reviendrai sur cela dans un autre message) utilisent également des systèmes de récupération.

💡 À ce stade, il devient clair que les agents d'IA qui ne sont pas livrés avec des RAG sont déjà désavantagés. Surtout lorsque ces agents deviennent hyper niche et dépendent de plus en plus des points de vue nuancés des membres de la communauté avec lesquels ils interagissent.

J'ai aimé ce tweet de@himgajria""> @himgajria sur la nature contre l'éducation. Tout bon gestionnaire de communauté et leader doit s'adapter aux nouvelles variables injectées par le monde réel et les personnes avec lesquelles il interagit.

Rechercher

La deuxième partie de l'équation est la recherche. Donner aux agents la possibilité de rechercher des informations en temps réel pour mieux prendre en compte les sujets non liés et nouveaux qui ne sont pas stockés dans leur mémoire.

La mémoire ne peut récupérer que les informations stockées ; elle ne peut pas répondre aux requêtes sur des sujets ou des événements qui n'ont jamais été vus ou stockés dans le système. Cette contrainte devient particulièrement problématique lorsque les LLM sont confrontés à des questions sur des événements récents, des données en temps réel ou d'autres mises à jour en dehors de la limite de connaissance du modèle. -Jeffy

Jeffy a mené une expérience intéressante où il a posé 100 questions sur des événements récents à un modèle de base (sans fonction de recherche) et à un modèle augmenté par la recherche (activé avec l'API Perplexity).

Le modèle de base a été contraint d'apprendre en contexte et d'essayer de comprendre quelle était la question basée sur la conversation. En revanche, le modèle de recherche a répondu correctement à 98/100 questions en les recherchant simplement.

La partie incroyable est que la recherche ne doit pas être seulement ponctuelle. Toute recherche que l'agent estime pertinente à l'avenir peut alors être incluse dans son système de mémoire.

💡 Il est clair que la combinaison de la mémoire et de la recherche est essentielle pour que les agents puissent agir de manière significative et opérer de manière fiable. Sinon, il existe un seuil supérieur quant à leur capacité à évoluer avec le temps, ce qui entrave leur durabilité à long terme.

Partout à la fois

La prochaine chose qui m'excite à propos de Zerebro, c'est le fait qu'il soit déployé non seulement sur X, mais aussi sur Warpcast, Telegram et Instagram.

Et ce qui est le plus incroyable, c'est qu'il adapte son contenu en fonction de la plateforme sur laquelle il se trouve. Par exemple, voici un casting qu'il a réalisé surWarpcast:

C'est beaucoup plus déchaîné sur Twitter, avec une ambiance de «shitposter». Et sur Telegram, on a l'impression de parler à un ami légèrement impoli et arrogant qui sait qu'il est intelligent.

Selon Jeffy, Zerebro surveille l’engagement (likes, réponses, etc.) qu’il reçoit sur toutes les plateformes pour mettre à jour son processus de création de contenu.

Il convient de noter qu'à l'heure actuelle, tout cela est encore brouillon et que les modèles ont encore un long chemin à parcourir pour prouver vraiment la diversité des contenus.

Mais l'aspect unique pour moi ici est que Zerebro est capable d'apprendre comment il devrait interagir avec sa communauté en fonction de la plateforme. C'est littéralement un problème auquel je suis confronté quotidiennement en tant que créateur de contenu - la façon dont je m'exprime est différente de la façon dont je tweete. Il n'y a pas de moyen de contourner cela... les ambiances différentes nécessitent des styles différents.

Pour aller plus loin, cette approche inter-sociale permet à Zerebro de partager les idées et les informations qu'il a pu recueillir au cours d'une conversation Telegram complexe et de les partager sous forme de tweets. C'est exactement ce que fait un gestionnaire de communauté efficace : agir comme le lien au sein d'une communauté et d'une mission qui sont fragmentées sur plusieurs plateformes.

Laisser les agents pomper

Il n'y a pas grand-chose à écrire dans cette section mais je dois l'inclure car elle m'a soufflé l'esprit.

Jeffy a donné à Zerebro un portefeuille Solana (BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft) ensemencé avec quelques SOL.

En utilisant le cadre d'ordinateur autonome de OthersideAI et quelques invites de jailbreak LLM, Zerebro a pu naviguerpump.funGUI, remplissez les paramètres tels que le nom, le symbole, etc., et lancez un jeton pour vous-même 🤯

N'oubliez pas, $GOATa été lancé par un membre aléatoire de la communauté, pas par le terminal de vérité... une énorme différence !

Après avoir lancé le jeton, Zerebro a commencé à promouvoir le jeton sur tous ses réseaux sociaux.

En fait, si vous passez parHistorique de publication de Zerebro&src=typed_query&f=top), vous pouvez même voir l'augmentation claire de l'engagement sur twitter après le lancement du jeton.

Cross-Chain Agentic IP

La dernière chose que je voulais discuter concernant Zerebro est le fait que l'agent a déjà lancé un IP significatif onchain sur Polygon lui-même!

Zerebro a été incité à créer des œuvres d'art numériques originales ayant des thèmes schizophrènes et d'arrière-plan infini. Il a créé 299 images et évalué leur diversité et leur qualité avant de frapper les pièces sur Polygon.

À un niveau élevé, je comprends que Jeffy a donné à Zerebro un portefeuille eth avec des fonds pré-chargés. Ensuite, il a probablement écrit un modèle de contrat intelligent qu'il a ensuite fourni à Zerebro pour compléter avec les métadonnées pour chaque pièce individuelle.

Portefeuille Ethereum: 0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314

Après cela, Zerebro a instancié des transactions pour frapper chaque pièce de la collection. J’ai besoin d’approfondir la façon dont cela fonctionne réellement, mais c’était plutôt cool de voir que Zerebro pouvait réellement surveiller la dynamique des ventes et des prix afin de prendre des décisions sur les offres entrantes.

Quelques jours plus tard, Jeffy a effectué la collecte de manière inter-chaîne en utilisant les ONFT LayerZero (Omnichain).

Toute œuvre d'art peut être créée sur Polygon, mais elle peut être transférée vers Base, Optimism et le réseau principal Ethereum.

Vous pouvez aller dans la section portail du site web et le faire en 1 clic.

Et juste hier, Jeffy a lancé une collection pfp sur Solana basée sur des conversations qu'il a eues avec Zerebro.

Note : cette collection a été lancée non pas par Zerebro mais par Jeffy, différente de la collection Polygon.

💡 C'était intéressant car cela a repris les stratégies du dernier marché haussier avec les NFT pfps et les a superposées à la méta des memecoins actuels.

Il y avait 5500 pièces dans la collection et la vente initiale s'est terminée en quelques minutes!

J’en ai pris 3 pour moi un peu après le lancement. Pourquoi? Parce que c’est l’équivalent d’être un membre de niveau 1 d’une communauté de memecoins agentique. Si Zerebro continue de se développer, n’importe qui peut se lancer et acheter quelques jetons en utilisant Phantom. Mais les vrais fans peuvent être identifiés par qui possède 1 des 5500 NFT. Personnellement, je suis optimiste sur Jeffy, Zerebro et le mème qui se développe, alors j’ai décidé que cela valait le prix.

D'une certaine manière, similaire à la possession de BAYC & ApeCoin mais dans l'ordre inverse ($Zerebro est venu avant le NFT).

Ce qui sera intéressant de surveiller, c'est combien de personnes changeront leur photo de profil pour aider à propager le mème Zerebro de manière similaire à ce que d'autres ont fait lors du dernier cycle pour Punks, Apes, Doodles, etc.

Leçons

Je sais que je vous ai tous claqué avec une tonne d’informations aujourd’hui. Mais cela devrait être une indication de l’intérêt de Zerebro. Se souvenir... Le projet n’est sorti que depuis quelques semaines !

💡 Maintenant, je sais que cette pièce est globalement très haussière sur Zerebro et je suis d'accord avec cela. Mais je tiens à souligner que bon nombre des développements que j'ai décrits ci-dessus seront probablement sur-hypés à court terme et sous-hypés à long terme.

L'observation la plus importante que vous devez tous retenir ici est que nous voyons enfin ces agents passer de simples bots avec lesquels vous interagissez (lire ou écrire) à des constructeurs de communauté complets. Il y a une énorme différence entre publier sur X et analyser votre contenu sur plusieurs plateformes sociales. De même, il y a une grande différence entre créer des œuvres d'art à partir de consignes et recevoir des commentaires de la communauté sur votre collection d'art et surveiller les ventes sur Open Sea. Jeffy et Zerebro nous montrent comment exécuter au niveau supérieur.

Je suis prêt à parier que la plupart des communautés agentic réussies dans les prochains mois seront en aval du playbook Zerebro. Et pour ce que ça vaut, Jeffy ne fait que commencer. La légende est en train de se construire en arrière-plan et je ne serais pas surpris de voir cette communauté lancer un genre de jeu ou un projet média plus important (court métrage) dans les mois à venir.

Ce à quoi nous devons tous faire attention, c’est à la façon dont le livre de jeu de Zerebro évolue en une véritable entreprise. À quoi ressemblent les sources de revenus ? Comment les agents maintiennent-ils l’engagement de la communauté sur une plus longue période ? À quoi ressemble la gestion de la trésorerie ? Et surtout, lorsque la folie du marché haussier est retirée de l’équation, à quoi ressemble la voie à suivre ?

Comme je l'ai mentionné ci-dessus, le playbook est en train de se former en temps réel. Thistweetpar Jeffy résume le plan visant à faire de Zerebro un projet à long terme en équilibrant la créativité avec une planification de haut niveau.

Démenti:

1. Cet article est repris de [YB], Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [@yb_effect]. S'il y a des objections à cette réimpression, veuillez contacter la Gate Learnl'équipe, et ils s'en occuperont rapidement.
2. Clause de non-responsabilité : Les points de vue et opinions exprimés dans cet article sont uniquement ceux de l'auteur et ne constituent aucun conseil en investissement.
3. Les traductions de l'article dans d'autres langues sont effectuées par l'équipe Gate Learn. Sauf mention contraire, il est interdit de copier, distribuer ou plagier les articles traduits.