1/10 L'avenir de DeFi x AI est des agents autonomes exécutant avec une Intelligence Prédictive. @jinglingcookies et moi avons discuté avec @AlloraNetwork pour explorer pourquoi l'Économie des Agents a besoin d'une chaîne haute performance. Voici la thèse pour l'IA sur Monad et comment vous devriez construire pour cela. 🧵👇

2/10 Nous passons de scripts simples à des agents autonomes qui trouvent de l'alpha basé sur l'intelligence. Mais l'alpha se dégrade instantanément. Si la chaîne est en retard, la prédiction est perdue. Les agents ont besoin d'un environnement d'exécution qui correspond à la vitesse de leur prise de décision. Agent Intelligent │ ┌────────────────────────┐ │ │ Vitesse de Décision Vitesse d'Exécution Requise (très rapide avec l'IA) (doit être ≥ vitesse de décision) │ │ └───────────┬────────────┘ │ Correspond ? ──┬──► Oui ──► [Alpha réalisé] │ └─► Non ──► [Dégradation de l'alpha] └─► Prédiction perdue └─► Coût d'opportunité └─► ERREUR / PnL dégradé

3/10 Pour trouver plus d'alpha, les agents doivent examiner un avenir probabiliste. Ils doivent connaître la probabilité d'un mouvement de prix ou d'un pic de volatilité avant de dimensionner une position. Des réseaux comme @AlloraLabs fournissent cette couche prédictive afin que les agents ne se contentent pas de trader, mais qu'ils élaborent des stratégies.

4/10 Si vous construisez DeFi sur Monad, vous devez optimiser pour les constructeurs et agents AI. Les agents ne parcourent pas les explorateurs. Ils ont besoin de Websockets et de RPCs à haute fidélité pour ingérer les changements d'état lorsqu'ils se produisent. Si les données de votre protocole sont en retard, les agents vous contourneront pour des lieux plus rapides.

5/10 Un déblocage majeur pour les développeurs est de traiter la documentation comme une API. Vos docs doivent être adaptés aux LLM. Les agents parcourent la documentation pour apprendre à interagir avec vos contrats intelligents. Si la documentation est désordonnée, insuffisante ou non structurée, l'agent ne peut pas apprendre le protocole.

6/10 Les garde-fous au niveau du protocole sont essentiels. Ne vous attendez pas à ce que les utilisateurs codent leur propre cadre de gestion des risques. En intégrant des cadres de sécurité tels que des vérifications, des pertes maximales ou des interactions sur liste blanche, etc., directement dans le protocole, les agents peuvent exécuter avec une plus grande confiance.

7/10 Des projets comme @symphonyio construisent une infrastructure qui supprime la complexité en permettant aux utilisateurs d'énoncer un résultat, comme "Gagner un rendement en stablecoin", et les agents gèrent le routage, le pontage et le staking en arrière-plan. L'utilisateur obtient le résultat pendant que la machine s'occupe du travail.

8/10 Les perspectives de Grayscale pour 2026 identifient les "micropaiements AI" comme un grand thème. Dans une économie autonome, les agents doivent se payer continuellement pour le calcul et les données. Monad soutient x402, une norme ouverte pour des flux de paiement sans frais, rendant le commerce machine-à-machine viable.

9/10 Pourquoi l'IA sur Monad ? - 10k TPS : Les agents peuvent fonctionner sans encombrer la chaîne. - x402 : Les paiements machine à machine deviennent viables. - <1s Finalité : Les agents peuvent réagir instantanément aux prévisions de volatilité. - Gaz bon marché : Les agents peuvent effectuer des transactions en continu sans frais de gaz prohibitifs.