#Gate广场AI测评官 Quand l'IA ne regarde plus seulement les tendances : le marché crypto entre dans l'ère des Agents !

Au cours des deux dernières années, l'IA a toujours été très populaire dans les cercles crypto, tellement populaire que presque à chaque intervalle de temps, de nouveaux concepts, nouveaux projets et nouvelles narratives apparaissent. Le marché a d'abord accordé plus d'attention aux "pièces de concepts IA", aux "pistes IA", à "l'IA renforçant tel protocole", c'était très animé, mais les produits qui ont vraiment atteint le niveau des transactions n'étaient pas nombreux.
Beaucoup d'outils font principalement des choses comme regarder les tendances, rechercher des informations, faire des résumés, donner des conseils, mais les utilisateurs doivent finalement changer eux-mêmes de page, regarder les données, connecter leurs portefeuilles, trouver de la liquidité et passer des ordres manuellement. Pour ceux qui supervisent vraiment le marché tous les jours, poursuivent les tendances et se précipitent sur la chaîne, cette expérience n'était ni mauvaise ni particulièrement efficace.

Récemment, des projets d'IA Agent comme OpenClaw ont soudainement explosé en popularité, ramenant l'attention de l'industrie sur un problème plus concret : l'IA peut-elle vraiment évoluer de "regarder le marché avec vous" à "vous aider à entrer sur le marché" ?
L'importance particulière de cette question dans le cercle crypto réside dans le fait que Crypto est naturellement un marché à haute fréquence, fragmenté et 24h/24. Il y a beaucoup d'informations, les changements sont rapides, il y a beaucoup d'outils, les points d'entrée sont dispersés ; le point où les gens sont les plus susceptibles de perdre n'est généralement pas les opinions, mais la vitesse, l'énergie et le processus.
La raison pour laquelle l'IA Agent est bien accueillie réside précisément ici : elle commence à avoir la capacité de relier les actions autrefois dispersées, économisant à l'utilisateur beaucoup de temps à basculer d'avant en arrière.

OpenClaw, qui a fait sensation du jour au lendemain, a exactement touché quel nerf du marché ?
L'explosion d'OpenClaw n'est pas seulement parce que c'est un projet d'IA, mais parce qu'il a démontré une capacité qui ressemble davantage à un "travailleur numérique". Les outils d'IA traditionnels s'arrêtent généralement au niveau des questions-réponses, vous posez une question, il répond ; vous posez une autre question, il ajoute. Les Agents comme OpenClaw ont un espace d'imagination plus grand, car ils peuvent comprendre les tâches, appeler des outils, exécuter des actions et enchaîner une série d'étapes en un processus complet.
Appliqué au marché crypto, cette capacité est très évocatrice : il peut d'abord extraire les tendances, puis regarder les données on-chain, puis lire les actualités du marché et le sentiment, ensuite évaluer le risque, trouver un chemin, connecter le portefeuille, et finalement exécuter la transaction. Pour les utilisateurs crypto, ce changement d'expérience est très intuitif.
Auparavant, vous deviez vous-même ouvrir plusieurs outils, superviser les échanges, regarder la chaîne, parcourir les actualités, gérer les portefeuilles, et c'était vous qui deviez juger de l'ordre des priorités ; l'intérêt d'Agent est qu'il a l'occasion de traiter ces actions en paquet, l'utilisateur n'a juste besoin de donner l'objectif et les préférences. C'est précisément pour cette raison que l'IA Agent commence à passer lentement des cercles de développeurs et des cercles de trading quantitatif à un groupe d'utilisateurs de trading plus large. Le marché commence à réaliser que le focus de la prochaine étape pourrait ne plus être "l'IA peut-elle parler", mais "l'IA peut-elle travailler pour vous".

L'IA se mobilise collectivement, mais ce que fait chaque plateforme n'est pas vraiment la même chose. Récemment, presque tous les grands échanges se positionnent dans la direction de l'IA. Cependant, si vous décomposez la structure du produit, vous découvrirez que les approches ne sont pas exactement les mêmes.
Certaines plateformes penchent davantage vers des systèmes on-chain, plaçant principalement l'IA du côté du trading DEX, de l'interaction avec les portefeuilles et de l'analyse des données on-chain. Pour les utilisateurs qui participent fréquemment au trading on-chain, ces systèmes peuvent intégrer de nombreuses étapes autrefois dispersées.
Certaines plateformes utilisent l'IA comme outil au niveau des informations, où l'IA joue davantage le rôle de "filtre d'informations", aidant les utilisateurs à voir plus rapidement les changements du marché, mais les actions de trading spécifiques sont toujours complétées par l'utilisateur lui-même. Cette approche est assez directe pour améliorer l'efficacité de l'acquisition d'informations et est aussi assez facile à accepter par les utilisateurs ordinaires.
Une autre voie consiste à essayer de transformer les capacités de trading elles-mêmes en un système d'interfaces que l'IA peut appeler directement, permettant à l'IA de ne pas simplement rester au niveau des informations, mais de participer au processus de trading. Par exemple, Gate for Ai tente d'intégrer l'échange, le portefeuille, les données on-chain et le système d'actualités dans une même architecture d'interface, permettant à l'IA d'accéder simultanément aux tendances, aux comptes, aux transactions et aux données on-chain.
Cette différence reflète en réalité des approches de développement différentes : certaines plateformes renforcent d'abord la capacité d'interaction on-chain, certaines plateformes mettent davantage l'accent sur la capacité d'analyse des informations, et certaines plateformes commencent à essayer de moduler le processus de trading lui-même, permettant à l'IA de participer dans différents phases.

Le MCP et les Skills souvent mentionnés ici peuvent en réalité être compris comme une structure technique. Le MCP est plus comme une interface unifiée, permettant à des capacités comme les tendances, les comptes, les transactions et les données on-chain d'être appelées par l'IA ; Skills sont similaires aux modules de fonctionnalités pré-combinées, emballant l'analyse de données, l'évaluation des risques, le jugement des tendances et d'autres étapes ensemble.
Pour donner un simple exemple, si l'IA ne peut voir que les changements de prix, il est difficile de juger la situation du marché ; mais si elle peut simultanément lire les actualités, les flux de capitaux on-chain, les taux de financement, les données du carnet d'ordres, etc., et combiner cela avec l'analyse du modèle de risque, elle peut former un jugement plus complet. Le rôle des Skills est d'organiser ces capacités à l'avance, permettant à l'IA de compléter plus rapidement un ensemble complet de processus d'analyse.
Pour les utilisateurs ordinaires, les changements apportés par cette conception sont en réalité très intuitifs : les changements d'outils diminuent, le degré d'intégration des informations est plus élevé. Pour les traders plus professionnels, ces systèmes pourraient également dans le futur s'étendre à des scénarios plus complexes comme le scanning d'arbitrage, l'alerte aux risques, la gestion de positions, etc.

La prochaine compétition de l'IA, c'est de savoir "qui ressemble plus à un outil de trading réel"
À mesure que de plus en plus de plateformes lancent des produits liés à l'IA, l'attention de l'industrie change également progressivement. Les premières discussions se concentraient davantage sur "avoir ou non des capacités d'IA", tandis que maintenant le marché se soucie davantage de savoir si l'IA peut vraiment participer au processus de trading. Pour les utilisateurs de trading, les changements les plus directs proviennent souvent de questions très concrètes :
Peut-on réduire les changements d'outils ? Peut-on trouver plus rapidement le chemin de trading correspondant aux points chauds ? Peut-on traiter simultanément les tendances, les données on-chain et les opérations de trading sur la même interface ? Ces questions pointent essentiellement toutes dans la même direction — peut-on organiser le processus de trading de manière plus efficace ?
Une tendance qui peut être observée actuellement est que l'IA est graduellement en transition de "l'outil d'assistance aux informations" vers "le participant du processus". Par le passé, l'IA était davantage utilisée pour l'analyse des tendances, le résumé d'informations ou l'observation du sentiment du marché, tandis que dans les nouvelles conceptions de produits, l'IA commence à essayer de connecter plus de phases, comme l'analyse des données, l'évaluation des risques, l'exécution de transactions et même la gestion de stratégies.
Bien sûr, cette phase est toujours à un stade de développement relativement précoce. Lorsqu'il s'agit de vraies transactions, la sécurité, le contrôle des permissions, le système de gestion des risques et la stabilité du système deviennent tous des défis importants. De nombreuses fonctionnalités nécessitent actuellement toujours la confirmation de l'utilisateur ou la participation humaine.
Mais la direction générale est déjà assez claire : la valeur de l'IA dans le marché crypto passe graduellement de "aider à comprendre le marché" à "aider à exécuter les opérations". À l'avenir, les différences entre les échanges pourraient également être davantage incarnées dans qui peut connecter les phases d'information, d'analyse et d'exécution de manière plus fluide.