Ces derniers jours, on voit partout sur la place des publications invitant à voter pour les 100 meilleurs créateurs. Peu de gens savent que l’unique sponsor de cette campagne est @KITE AI 中文 . J’en profite pour partager quelques réflexions récentes sur l’économie des agents.
Tout le monde débat chaque jour de combien l’IA peut nous aider à gagner, mais rares sont ceux qui se posent sérieusement la question : comment répartir l’argent réellement gagné grâce au travail de l’IA ? C’est ce qui m’a incité à m’intéresser de nouveau à $KITE .
Prenons le scénario le plus simple. Je demande à plusieurs agents d’étudier le BTC : l’un cherche des données, un autre surveille le taux de financement, un troisième évalue la tendance et le dernier se charge de l’exécution. Une fois le travail terminé, à qui revient l’argent ? À ceux qui fournissent les données ou les modèles, aux fournisseurs de puissance de calcul, ou à l’agent qui exécute la transaction ? Si les contributions sont impossibles à distinguer, la collaboration ne peut pas durer. Avec son Proof of Attributed Intelligence, Kite tente justement de clarifier l’enregistrement, la vérification et l’attribution de valeur des contributions.
La question des autorisations est encore plus importante. J’ai déjà utilisé des outils de trading basés sur l’IA, et ce qui m’inquiète le plus, ce n’est pas qu’ils puissent agir, mais plutôt de savoir qui contrôlera le portefeuille s’ils font une erreur. L’approche de Kite est plutôt pragmatique : l’utilisateur définit lui-même le budget et les limites d’autorisation ; l’agent ne peut agir que dans ce cadre et dispose d’autorisations temporaires pour chaque session. Par exemple, on peut définir une règle de remboursement en USDC sur Aave : l’agent n’agit que lorsque les conditions sont réunies, au lieu de lui accorder des droits illimités. L’IA peut agir à ma place, mais pas m’exposer à des risques illimités.
Voyons maintenant les applications concrètes. Début octobre, Kite a publié en open source 14 Agent Passport Skills sous licence MIT, compatibles directement avec plus de 40 environnements, dont Claude Code et Cursor. Les développeurs peuvent les utiliser tout naturellement lorsqu’ils créent des agents, sans avoir à apprendre un nouvel ensemble d’outils. Peu après, Ankr a intégré le RPC x402 avec paiement à la requête, et les deux équipes ont lancé ensemble Forge Heat 2. Le fil conducteur est clair : il ne s’agit pas de créer un produit, mais de mettre en place des standards permettant à d’autres agents de s’intégrer facilement. Avec des USDC, un agent peut régler une requête en suivant le protocole de négociation 402.
Ce n’est pas une histoire de TVL, mais de densité d’intégration. Il faut une chaîne d’outils suffisamment dense pour que la couche de règlement devienne irremplaçable. Ce qui manque à l’économie des agents, ce ne sont pas des modèles capables de discuter, mais des rails qui permettent aux agents de dépenser réellement de l’argent pour agir, tout en restant contrôlables. Kite est en train de poser ces rails.
Il faudra du temps pour vérifier tout cela sur le terrain, mais au moins, la direction est la bonne. #KiteBBW
Tout le monde débat chaque jour de combien l’IA peut nous aider à gagner, mais rares sont ceux qui se posent sérieusement la question : comment répartir l’argent réellement gagné grâce au travail de l’IA ? C’est ce qui m’a incité à m’intéresser de nouveau à $KITE .
Prenons le scénario le plus simple. Je demande à plusieurs agents d’étudier le BTC : l’un cherche des données, un autre surveille le taux de financement, un troisième évalue la tendance et le dernier se charge de l’exécution. Une fois le travail terminé, à qui revient l’argent ? À ceux qui fournissent les données ou les modèles, aux fournisseurs de puissance de calcul, ou à l’agent qui exécute la transaction ? Si les contributions sont impossibles à distinguer, la collaboration ne peut pas durer. Avec son Proof of Attributed Intelligence, Kite tente justement de clarifier l’enregistrement, la vérification et l’attribution de valeur des contributions.
La question des autorisations est encore plus importante. J’ai déjà utilisé des outils de trading basés sur l’IA, et ce qui m’inquiète le plus, ce n’est pas qu’ils puissent agir, mais plutôt de savoir qui contrôlera le portefeuille s’ils font une erreur. L’approche de Kite est plutôt pragmatique : l’utilisateur définit lui-même le budget et les limites d’autorisation ; l’agent ne peut agir que dans ce cadre et dispose d’autorisations temporaires pour chaque session. Par exemple, on peut définir une règle de remboursement en USDC sur Aave : l’agent n’agit que lorsque les conditions sont réunies, au lieu de lui accorder des droits illimités. L’IA peut agir à ma place, mais pas m’exposer à des risques illimités.
Voyons maintenant les applications concrètes. Début octobre, Kite a publié en open source 14 Agent Passport Skills sous licence MIT, compatibles directement avec plus de 40 environnements, dont Claude Code et Cursor. Les développeurs peuvent les utiliser tout naturellement lorsqu’ils créent des agents, sans avoir à apprendre un nouvel ensemble d’outils. Peu après, Ankr a intégré le RPC x402 avec paiement à la requête, et les deux équipes ont lancé ensemble Forge Heat 2. Le fil conducteur est clair : il ne s’agit pas de créer un produit, mais de mettre en place des standards permettant à d’autres agents de s’intégrer facilement. Avec des USDC, un agent peut régler une requête en suivant le protocole de négociation 402.
Ce n’est pas une histoire de TVL, mais de densité d’intégration. Il faut une chaîne d’outils suffisamment dense pour que la couche de règlement devienne irremplaçable. Ce qui manque à l’économie des agents, ce ne sont pas des modèles capables de discuter, mais des rails qui permettent aux agents de dépenser réellement de l’argent pour agir, tout en restant contrôlables. Kite est en train de poser ces rails.
Il faudra du temps pour vérifier tout cela sur le terrain, mais au moins, la direction est la bonne. #KiteBBW
