Franchement, au début je n’étais pas vraiment convaincu par le concept d’AI Agent. J’avais l’impression que, sur le marché, la plupart des projets ne faisaient en réalité que mettre un costume “IA” à des robots d’avant, et que la concurrence se résumait à qui adopte une stratégie plus agressive et obtient un meilleur taux de rendement. Le risque est trop élevé. Je me suis toujours demandé s’il restait un nœud non résolu : et si l’Agent se faisait pirater, ou si le modèle générait des hallucinations et faisait n’importe quoi par erreur ? Dans le DeFi traditionnel, la “permission illimitée” est comme une bombe à retardement : confier tout son capital à un robot, c’est essentiellement parier qu’il ne fera pas de bug. À l’ère de l’IA, ce pari devient de plus en plus dangereux.
Jusqu’à ce que je tombe dessus hier soir @NewtonProtocol , la conception en double couche zkPermissions + TEE m’a vraiment sauté aux yeux. J’ai relu la documentation plusieurs fois, jusqu’à l’aube.
Je pense que la percée la plus centrale n’est pas le fait que l’IA soit plus intelligente, mais plutôt la façon dont elle traite la question de la confiance.
La logique d’avant, c’était : fais confiance à ce robot pour ne pas faire de mal. La logique de Newton, elle, est que tu n’as pas besoin d’y croire : même s’il voulait faire le mal, il ne pourrait pas. zkPermissions n’est pas un simple interrupteur ; c’est un circuit programmable de permissions en preuve à connaissance nulle (ZK). Tu peux encoder des règles très fines : plafond par transaction, seulement dans des plages de volatilité spécifiques, et seules les protocoles sur liste blanche peuvent interagir. En gros, tu donnes à l’Agent une carte d’accès pour une porte : il ne peut évoluer que dans les “boîtes” prédéfinies, sans pouvoir sortir des limites. Et en le combinant avec un environnement d’exécution fiable (TEE), chaque étape tourne dans du matériel de sécurité, tout en générant des preuves cryptographiques vérifiables. Les mathématiques et le matériel garantissent la sécurité — c’est totalement différent de l’ancienne logique qui consistait à “parier sur la chance”. C’est une confiance vérifiable.
Ce qui m’a le plus touché dans cette conception, c’est qu’elle accepte franchement que l’IA puisse faire des erreurs.
Elle ne garantit pas que chaque décision de l’Agent soit parfaite, mais qu’en cas d’hallucination de l’IA, elle ne pourra quand même pas franchir les limites que tu as fixées. Les données sensibles restent hors chaîne (off-chain) ; sur la chaîne, on ne voit que les résultats de la vérification et les preuves. C’est à la fois vérifiable et protecteur de la vie privée. Cet équilibre est effectivement assez rare dans les projets.
Ensuite, j’ai regardé sa logique de capture de valeur, et c’est assez intéressant.
Beaucoup de gens, lorsqu’ils regardent des protocoles d’automatisation, pensent d’abord à un modèle porté par le volume de transactions. Mais le cœur de la valeur de Newton, c’est le nombre d’exécutions liées à la vérification des autorisations. L’offre totale est fixe à 1 milliard de tokens. Au début, la circulation est d’environ 21,5 %. À chaque fois que l’utilisateur crée des permissions, que l’Agent exécute des actions, il faut vérifier les limites, et le TEE génère des preuves : tout cela consomme des NEWT comme frais nécessaires. Si, à l’avenir, le nombre d’Agents actifs on-chain augmente, les besoins quotidiens en vérification des permissions pourraient atteindre des dizaines de millions, voire des centaines de millions, et la consommation ainsi que la demande de mise (staking) en NEWT augmentera en parallèle. La “boucle” est : plus d’utilisateurs → plus de besoins d’Agents → plus de besoins de vérification → plus de revenus pour les nœuds → un écosystème plus riche → plus d’utilisateurs. L’axe, c’est l’ampleur de la vérification de confiance, pas simplement le volume de transactions. L’équipe a aussi un parcours solide : l’équipe Magic a accumulé environ 90 millions de dollars de financement, avec des investisseurs comme PayPal Ventures, Tiger Global, etc. Les membres viennent de Coinbase, OpenAI, Apple, et plus de 50 millions de portefeuilles (wallets) sont déjà connectés. Essentiellement, ils construisent un système d’exploitation pour les opérations de permissions à l’ère des agents IA.
Cependant, avec les tests en phase bêta, les faiblesses et les risques sont aussi très clairs.
D’abord, pour devenir un nœud central de vérification, il faut du matériel TEE dédié et un processus d’enregistrement (enregistrement/notice). La barre est donc effectivement élevée. De plus, la puissance de calcul risque de se concentrer auprès des institutions et des “gros” acteurs, alors que pour les utilisateurs ordinaires, les dividendes issus de petites mises sont limités. Ensuite, dans un cas extrême, si des nœuds de tête se concentrent et libèrent leurs tokens pour vendre massivement (dump), la puissance de calcul à l’échelle du réseau peut chuter rapidement, ce qui affecte l’exécution des tâches, et la production des frais suit ensuite une tendance plus faible. À l’heure actuelle, le mécanisme n’est pas encore assez perfectionné pour équilibrer la répartition des mises des gros acteurs.
Sur la base de tout cela, mon avis personnel est : ce projet mérite d’être suivi sur le long terme, mais à ce stade il n’est peut-être pas adapté pour une prise de position lourde en pari à court terme. L’essentiel est de surveiller deux données : le ratio de mise des nœuds “top” et le total des exécutions de tâches par jour sur tout le réseau. Si les fonds sont trop concentrés, il faut se méfier des risques. Pour faire de la recherche on-chain, il faut toujours croire aux données réelles on-chain, et pas aux émotions.
En résumé, Newton n’a pas cherché à créer des Agents plus intelligents, mais plutôt à en faire des “rênes” pour les Agents. Dans la tendance où les chaînes de contrôle sont prises en main par des agents IA, la ressource la plus rare n’est peut-être pas l’intelligence, mais l’infrastructure qui les fait respecter les règles. Je trouve cette approche plutôt convaincante : le temps tranchera. (Cet article est une tâche de plateforme et ne constitue aucun conseil en investissement.)