L'ingénieur John P détaille les leçons d'un essaim de plus de 100 agents IA en Web3

Doté de 15 ans d'expérience en enseignement de l'informatique et des mathématiques, l'ingénieur logiciel John P a récemment détaillé les principaux enseignements tirés de la création d'un essaim de plus de 100 agents d'intelligence artificielle (IA) spécialisés pour une application Web3. Il insiste sur le passage d'un codage intuitif, qualifié de « vibe coding », à des pratiques rigoureuses indispensables pour atteindre le stade de la production dans cet écosystème décentralisé. Ce projet met en lumière les défis inhérents au déploiement d'agents IA autonomes, ces programmes intelligents capables d'exécuter des tâches de manière coordonnée au sein de l'écosystème Web3. Celui-ci repose sur la technologie blockchain et les applications décentralisées, telles que la finance décentralisée (DeFi). La gestion de multiples agents exige une optimisation fine des ressources computationnelles, particulièrement limitées par les grands modèles de langage (LLM). La « fenêtre de contexte » de ces modèles fixe en effet la quantité d'informations traitables en une session, rendant cruciale l'évitement du « bourrage » contextuel pour prévenir les gaspillages de ressources et de coûts. Parmi les leçons clés, John P préconise la précompilation du contexte plutôt que son injection répétitive dans la fenêtre, une approche qui préserve l'efficacité. Il adapte par ailleurs le principe DRY (« Don't Repeat Yourself »), pilier de l'ingénierie logicielle, en DRYP (« Don't Repeat Your Prompt »), en soulignant l'importance de prompts non répétitifs adaptés à des agents hautement spécialisés. Ces techniques permettraient d'améliorer sensiblement les performances dans les environnements Web3 aux ressources contraintes, où chaque token compte. De tels essaims d'agents IA pourraient transformer l'automatisation des opérations complexes sur blockchain, des transactions DeFi à la gouvernance décentralisée. Leur passage à l'échelle industrielle au-delà des prototypes repose toutefois sur une ingénierie précise, capable de surmonter les limitations des LLM et les contraintes des infrastructures blockchain actuelles.