➥ Liste de vérification de l'Agent GAIB

Cartographie @gaib_ai par rapport à ce qui compte pour les agents IA onchain, afin que vous puissiez juger du signal par rapport au bruit en quelques minutes.

Runtime de base
➤ Planification déterministe pour les txs, modèle de garde de portefeuille, récupération après échec
➤ 4337 AA ou sessions basées sur Safe pour des txs délégués sécurisés
➤ Routage d'intention inter-chaînes (CCTP, CCIP, ou ponts natifs) pour éviter les silos de liquidité

Données + Modèles
➤ Couche de récupération : état onchain, APIs offchain, cadence de synchronisation oracle
➤ Budget de latence par action ; contexte du modèle froid vs chaud ; stratégie de mise en cache
➤ Modèle de provenance et évaluations pour la fiabilité de l'agent, pas seulement des références

Économie
➤ Boucle de frais claire : qui paie, avec quel actif, et comment les coûts sont limités
➤ Marchés de tâches avec réputation, sanction, ou attestations zk pour la confiance
➤ Exécution d'agent consciente de MEV pour minimiser le glissement et le risque de sandwich

Cas d'utilisation qui ont vraiment un impact
❶ Autopilote de portefeuille : rééquilibrage, couverture, déroulement des perpétuelles avec des garde-fous
❷ Opérations de paiements : factures, FX, paie par lot à travers les chaînes
❸ Agents Ops : lancements NFT, rotation de coffre, gestion de liquidité sur EVM

Si @gaib_ai livre des clés de session propres, une récupération robuste et une boucle de frais transparente, les réseaux d'agents peuvent passer des démonstrations à des automatisations positives en P&L. Suivez les KPI tels que le taux de réussite des actions, le coût par transaction réussie et le temps jusqu'à la finalité par tâche d'agent.

Pensez-vous que les agents sont la prochaine grande fente d'infrastructure, ou manquons-nous encore des rails pour en faire un NFA de niveau entreprise + DYOR