Récemment, j'ai vu que des projets comme OpenClaw ont soudainement gagné en popularité, et c'est en fait assez intéressant.
À première vue, c'est l'application de l'IA qui explose.
Divers agents, stratégies d'automatisation, interactions sur la chaîne, tout semble devenir plus "utilisable".
Mais si l'on y réfléchit bien, un problème se pose :
ces capacités n'ont en réalité pas émergé aujourd'hui.
Les modèles existent depuis longtemps, et la logique des agents n'est pas quelque chose de nouveau.
Alors pourquoi est-ce précisément maintenant que c'est plus facile de "démarrer" ?
Je penche pour une raison — les conditions de base ont changé.
Dans le passé, de nombreux produits d'IA n'ont pas pu se concrétiser, non pas parce que les idées étaient insuffisantes, mais parce qu'il manquait une chose clé : des données stables et accessibles.
Les données sur la chaîne étaient dispersées, désorganisées, et le coût de développement était très élevé, de nombreuses idées restaient finalement au stade de la démo.
Mais maintenant, cette couche commence lentement à être complétée.
Des choses comme celles faites par @Chainbase Official sont en fait très basiques, mais cruciales : organiser les données sur la chaîne en ressources directement accessibles, permettant aux agents de ne plus avoir à traiter les données depuis le début.
Une fois que cette couche est établie, de nombreuses applications qui étaient auparavant "impossibles" commencent à devenir réalisables.
Ainsi, l'émergence de projets comme OpenClaw est plus un résultat qu'une cause.
Ce que vous voyez maintenant comme ces "nouvelles choses",
peut-être sont simplement les premiers cas amplifiés.
Ce qui va réellement se passer ensuite,
ce n'est pas qu'une application explose ou non,
mais que des choses de la même catégorie commenceront à apparaître par lots.
$C
À première vue, c'est l'application de l'IA qui explose.
Divers agents, stratégies d'automatisation, interactions sur la chaîne, tout semble devenir plus "utilisable".
Mais si l'on y réfléchit bien, un problème se pose :
ces capacités n'ont en réalité pas émergé aujourd'hui.
Les modèles existent depuis longtemps, et la logique des agents n'est pas quelque chose de nouveau.
Alors pourquoi est-ce précisément maintenant que c'est plus facile de "démarrer" ?
Je penche pour une raison — les conditions de base ont changé.
Dans le passé, de nombreux produits d'IA n'ont pas pu se concrétiser, non pas parce que les idées étaient insuffisantes, mais parce qu'il manquait une chose clé : des données stables et accessibles.
Les données sur la chaîne étaient dispersées, désorganisées, et le coût de développement était très élevé, de nombreuses idées restaient finalement au stade de la démo.
Mais maintenant, cette couche commence lentement à être complétée.
Des choses comme celles faites par @Chainbase Official sont en fait très basiques, mais cruciales : organiser les données sur la chaîne en ressources directement accessibles, permettant aux agents de ne plus avoir à traiter les données depuis le début.
Une fois que cette couche est établie, de nombreuses applications qui étaient auparavant "impossibles" commencent à devenir réalisables.
Ainsi, l'émergence de projets comme OpenClaw est plus un résultat qu'une cause.
Ce que vous voyez maintenant comme ces "nouvelles choses",
peut-être sont simplement les premiers cas amplifiés.
Ce qui va réellement se passer ensuite,
ce n'est pas qu'une application explose ou non,
mais que des choses de la même catégorie commenceront à apparaître par lots.
$C