Avec le développement rapide du domaine de l'IA, vous constaterez que le rôle de l'IA évolue dans les applications concrètes.
En réalité, l'IA pénètre progressivement dans les étapes d'exécution, par exemple en déclenchant des ordres de transaction, en participant à la planification des processus opérationnels, en influençant l'ordre de répartition des ressources, voire en agissant directement sur les résultats réels dans certaines situations. Ce changement résulte principalement de la maturité croissante des modèles, qui s'étend naturellement vers des niveaux d'activité plus responsables.
Parallèlement à cette tendance, la structure des systèmes sous-jacents reste en retard. De nombreuses applications d'IA sont encore conçues autour d'une seule requête et d'une seule réponse, sans gestion d'état à long terme ni enregistrement systématique des comportements d'exécution continus.
Lorsque les comportements de l'IA commencent à traverser le temps, à participer à des processus à plusieurs étapes et à produire un impact cumulatif sur les résultats, cette structure centrée sur une « sortie unique » commence à révéler ses limites.
À mesure que l'exécution pénètre dans des chaînes opérationnelles réelles, les défis se concentrent de plus en plus au niveau des infrastructures. La traçabilité, la vérifiabilité et l'intégration des comportements d'exécution dans des systèmes de responsabilité et de règlement deviennent des conditions préalables à la confiance durable dans le système.
Les comportements à long terme doivent être enregistrés de manière continue, les relations de collaboration doivent être clairement décomposées, et les résultats doivent être compréhensibles et analysables.
Et ces conditions ne dépendent peut-être pas directement de la capacité du modèle, mais plutôt de la capacité du système fondamental à supporter une structure d'exécution.
Du réseau de ressources à l'expérience d'exécution : le point de départ concret de Melos
En examinant le parcours de développement de Melos au cours des dernières années, on constate qu'il n'a pas été fondé sur le concept d'agent. Au début, Melos était plus proche d'un réseau de ressources décentralisé, centré sur la connexion, la planification et le règlement des ressources informatiques, du contenu et des ressources d'exécution.
Que ce soit la collaboration entre nœuds DePIN ou la manière dont les consommations de ressources sont mesurées, le système doit faire face à une question concrète et fondamentale : lorsque plusieurs acteurs accomplissent ensemble une tâche au sein d'un même réseau, comment enregistrer le processus d'exécution, comment décomposer la responsabilité, et comment répartir la valeur ?
Dans ce contexte d'ingénierie, l'équipe Melos ressent plus directement les changements survenus après l'entrée de l'IA dans le niveau d'exécution.
Lorsque l'IA commence à participer à des tâches réelles, que celles-ci s'étendent sur une période prolongée, impliquent une collaboration multilatérale, que les résultats doivent être vérifiés et que la consommation de ressources doit être réglée, ces exigences ne représentent pas de nouveaux défis, mais plutôt une extension plus poussée des structures d'exécution existantes.
Lorsque les sujets d'exécution passent progressivement des nœuds et des individus vers des agents capables de fonctionnement durable, la capacité du système à intégrer ces étapes dans une structure continue et porteuse devient une condition clé pour que le fonctionnement à long terme soit viable. Ce nouveau jugement découle davantage d'une déduction naturelle fondée sur l'expérience de fonctionnement à long terme du réseau.
Sur la base de ces expériences, le design de MelosBoom définit clairement les agents comme les unités d'exécution fondamentales du réseau. Chaque exécution doit pouvoir être enregistrée, chaque collaboration doit pouvoir être décomposée, et chaque répartition de valeur doit être fondée sur des critères clairs. La création, l'exécution, la collaboration et le règlement ne sont plus des modules fonctionnels dispersés, mais intègrent une chaîne d'exploitation continue.
Cette structure met l'accent sur la traçabilité et la responsabilité des comportements d'exécution au sein du réseau. Lorsque les comportements des agents commencent à influencer des processus réels et la répartition des ressources, le système doit posséder une structure suffisamment claire pour soutenir la responsabilité, les risques et la valeur à long terme. C'est cette fondation qui constitue le jugement fondamental que Melos maintient en entrant dans la phase des agents.
La valeur de l'écosystème Melos : densité d'exécution et capacité de support à long terme
Dans cette phase actuelle d'évolution des infrastructures d'IA, la valeur de l'écosystème Melos provient davantage de sa position et de ses choix structurels. Il construit continuellement des capacités réseau autour de questions fondamentales telles que l'exécution, la collaboration et le règlement, ce qui lui permet de rester fortement adaptable face aux évolutions des différentes lignes technologiques et des formes d'application.
En réalité, lorsque les scénarios d'utilisation de l'IA passent de la génération de contenu à l'exécution de processus, et de l'assistant personnel à la collaboration au niveau du système, la vraie capacité d'extension réside davantage dans la capacité à supporter une exécution à long terme et une répartition claire des responsabilités.
L'avantage structurel nouveau réside dans la capacité à supporter une densité d'exécution.
À mesure que l'IA participe à davantage de processus réels, la valeur des appels ponctuels diminue, tandis que la valeur accumulée provenant de l'exécution continue et de la collaboration augmente. L'écosystème Melos se concentre sur les tâches à long terme, la gestion d'état et les enregistrements vérifiables, ce qui fait que la valeur des agents s'exprime davantage par une performance stable dans le temps. Ce design convient naturellement aux scénarios nécessitant un fonctionnement continu, tels que l'automatisation opérationnelle, l'exécution de transactions, la gestion de contenu et l'évaluation à long terme, et confère au réseau une dynamique interne renforcée par l'expansion de son utilisation.
Par ailleurs, la manière dont Melos gère le processus de formation de la valeur offre à l'écosystème une perspective de développement plus stable.
En intégrant de manière unifiée les comportements d'exécution, la consommation de ressources et les résultats produits dans une structure de règlement, les performances des agents peuvent être comparées, évaluées et tarifées sur le long terme. La stabilité, la fiabilité et les contributions continues peuvent ainsi accumuler un avantage progressif, sans être dominées par des bruits à court terme. Cela offre aux participants à long terme une perspective plus claire, tout en réduisant l'incertitude inhérente à l'expansion de l'écosystème.
La confiance est le préalable à l'émergence d'une économie d'agents
La question fondamentale de savoir si l'économie des agents peut véritablement se concrétiser réside dans le fait que, lorsque les agents commencent à participer à des tâches à long terme, à influencer les décisions des processus et à s'impliquer dans la répartition de la valeur, ce système mérite-t-il d'être continuellement soutenu ?
Seulement lorsque les comportements d'exécution peuvent être enregistrés, les relations de collaboration peuvent être décomposées, et la responsabilité des résultats peut être définie, les agents peuvent passer d'une capacité technologique à un facteur de production stable.
Cette confiance provient de la capacité intrinsèque du système à supporter la complexité du fonctionnement à long terme. Le système doit permettre le retour en arrière des erreurs, la vérification des comportements et le règlement des contributions, ce qui détermine si les agents peuvent être utilisés de manière répétée dans des environnements réels, et non pas seulement rester au stade de démonstration.
À cet égard, l'objectif de MelosBoom est de fournir, à un niveau plus fondamental, une base opérationnelle fiable pour les réseaux d'agents futurs. Lorsque les agents pénètrent réellement dans les systèmes de production et de collaboration, la confiance dont ils bénéficient déterminera à quel point cette forme économique pourra évoluer.