Biconomy intègre des agents d’IA pour des transactions autonomes sur la chaîne
Summary:
La société d’infrastructure Web3 Biconomy intègre des agents d’intelligence artificielle (IA) pour gérer les transactions on-chain. Le réseau d’autorisation délégué (DAN) agit comme une couche d’autorisation permettant aux agents d’IA de gérer les comptes de trading de manière autonome, en exécutant les transactions selon des instructions préalables. À l’aide d’un processus appelé sharding, les clés d’autorisation sont fragmentées et distribuées sur un réseau décentralisé pour garantir la confidentialité. Le marché en pleine croissance des agents d’IA transforme le secteur financier en automatisant les transactions, en gérant les risques et en détectant les fraudes.
Biconomy, une société axée sur l’infrastructure Web3, introduit des agents d’intelligence artificielle (IA) capables d’effectuer des transactions on-chain au nom des utilisateurs. Aniket Jindal, cofondateur de Biconomy, a fait la lumière sur le réseau d’autorisation déléguée (DAN), une couche d’autorisation émergente permettant aux agents d’IA de gérer les tâches de trading. Avec des autorisations prédéfinies dans une application décentralisée (DApp), les agents d’IA peuvent gérer indépendamment les comptes de trading, en respectant les directives préalables. La DApp peut prendre des informations spécifiques à l’utilisateur sur les allocations et les techniques de trading souhaitées.
En substance, le DAN donne aux utilisateurs le pouvoir d’attribuer des responsabilités et des autorisations de transaction aux agents d’IA. Les agents peuvent alors fonctionner dans les limites définies par les utilisateurs. Comme l’explique Jindal, un utilisateur peut donner des instructions conversationnelles à l’agent d’IA comme « Utilisez mes 1 000 $ pour cette stratégie » ou peut offrir des contrôles plus détaillés via un tableau de bord personnalisé.
Ces agents d’IA sont programmés pour effectuer de manière autonome ou semi-autonome des tâches spécifiques au nom des utilisateurs. Ces tâches peuvent être simples et répétitives ou complexes impliquant la prise de décision dans des environnements fluctuants en fonction de paramètres définis ou d’expériences passées. D’une part, les agents d’IA sont utiles pour affiner l’allocation d’actifs et la gestion de portefeuille, tandis que d’autre part, les robots de trading alimentés par l’IA sont spécialement conçus pour automatiser le processus d’achat et de vente d’actifs.
Pour protéger la confidentialité des clés, le réseau utilise un mécanisme de partitionnement. Selon Biconomy, pour chaque utilisateur, une nouvelle clé d’autorisation déléguée est créée par le système. Cette clé est ensuite divisée en plusieurs partitions et est diffusée sur un réseau de nœuds décentralisé, garantissant qu’aucun nœud ne peut accéder à la clé complète.
Dans le but de maintenir les performances de chaque nœud dans le réseau DAN, DAN capitalise sur la sécurité économique fiable d’EigenLayer pour Ethereum, comme l’a déclaré Jindal. Les validateurs du réseau EigenLayer mettent en jeu leurs avoirs en Ethereum, risquant des pénalités si une activité malveillante est identifiée.
La tendance à utiliser des agents d’IA, en particulier pour les transactions financières, est sur une trajectoire ascendante. Une étude de Grand View Research prévoit que le marché mondial de l’IA autonome et des agents autonomes atteindra environ 70,53 milliards de dollars avec un TCAC de 42,8 % de 2023 à 2030. Les institutions financières utilisent de plus en plus d’agents d’IA pour automatiser les transactions, gérer les risques et détecter les fraudes, entre autres applications.
Published At
6/11/2024 1:00:00 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.