Le 13 avril 2026, le système de gestion des risques d'un Agent nommé MuleRun a émis une alerte.

Les créations de comptes affluaient à un rythme si régulier qu'il semblait battre la mesure : une moyenne d'un compte toutes les 23,6 secondes, avec un écart-type extrêmement faible. En creusant, il s'agissait d'un jeune Philippin se déclarant sans aucune expérience en programmation, qui avait utilisé l'IA pour écrire du code et ajuster des prompts, construisant un essaim automatisé opérant sur 11 plateformes et pilotant 900 comptes.

Son cerveau s'appelait Cortex. Dans le bac à sable de MuleRun, il s'était auto-amélioré sur 219 générations. Chaque fois que les limites d'un compte hôte étaient épuisées, il se réincarnait dans un nouveau compte, emportant toutes les connaissances accumulées de la génération précédente. Le coût opérationnel total du système : 0 dollar.

Le CTO de MuleRun, Shu Junliang, a relaté cet événement dans un article technique intitulé « La plateforme a été déplumée, mais cette personne en quête d'immortalité par l'IA mérite notre respect ».

Moins de deux semaines plus tard, lors d'un événement co-organisé par BlockBeats et Zhihu à Hong Kong sur le thème « Web4.0 : Quand les AI Agents prennent le contrôle des autorisations on-chain », il a orienté son discours différemment : « Confier les clés des Agents aux maîtres de la chaîne ».

Le lien entre ces deux événements est plus étroit qu'il n'y paraît.

Discours principal : « Confier les clés de l'IA, une vision de l'infrastructure Web 4.0 par un ingénieur en sécurité »

Ce discours s'est articulé en trois parties : ce que MuleRun peut faire, où se situe le niveau de sécurité, et vers où l'évolution de l'IA mènera.

Première partie : redéfinir ce dont a besoin « un assistant IA compétent ».

Shu Junliang a décomposé un assistant IA complet en six dimensions : la bouche (capacité de dialogue), les yeux et les oreilles (acquisition de données), le cerveau (capacités d'Agent), les mains (environnement d'exécution), la mémoire (compréhension de l'utilisateur), la connaissance (évolution continue). La plupart des produits n'en réalisent qu'une ou deux. La proposition de MuleRun est la suivante : non pas une percée sur un point unique, mais une solution systémique et complète.

Concrètement, dans le produit, ces six dimensions correspondent respectivement à :

Configuration en un clic d'un Bot de messagerie instantanée (Telegram / Discord / Feishu / DingTalk / WeChat, sans écrire de code) ; des données en temps réel sur toutes les classes d'actifs fournies conjointement avec des plateformes de trading — cryptomonnaies + actions américaines + or + pétrole brut + indicateurs macroéconomiques ; Agent Harness couplé à un routage intelligent de modèles (choix automatique du modèle le plus adapté à la tâche courante, accomplissement de la tâche au coût le plus bas) ; exécution en bac à sable cloud 24h/24 et 7j/7 sans intervention humaine ; profil utilisateur persistant (plus vous l'utilisez, plus l'IA comprend votre aversion au risque, vos habitudes de création de position, votre logique de sortie, votre jugement macro) ; et le réseau Knowledge — tout utilisateur peut partager une Compétence / Connaissance qu'il a entraînée, et les Agents des autres peuvent l'apprendre automatiquement sans installation.

Deux cas réels ont été présentés sur scène.

L'un s'appelle « Investissement Féroce » : 28 actifs cibles, 4 grands secteurs, l'Agent effectue une analyse matinale du marché à 09:00, une revue post-clôture à 16:30, une revue stratégique le week-end, et procède à une itération automatique mensuelle. L'autre s'appelle « Œil Divin Pro » : une plateforme de surveillance multi-devises couplée à une plateforme de croissance autonome de stratégies de trading IA, l'interface affichant en temps réel un taux de réussite des stratégies de 57,7 %.

Deuxième partie : du chef de produit retour à l'ingénieur en sécurité.

Le cœur de cette partie est : « L'IA n'est pas omnipotente. Dans le contexte Web3, le coût d'un incident de sécurité peut être irréversible. Comprendre les limites des capacités de l'IA et le niveau de sécurité est plus important que de savoir ce qu'elle peut faire. »

Il a énuméré ce que MuleRun fait au niveau sécurité : réutilisation locale du navigateur (les clés privées et les Cookies ne quittent pas l'appareil de l'utilisateur) ; isolation par bac à sable cloud (environnement virtuel indépendant par utilisateur, pas de risque de fuite croisée) ; journalisation complète de la chaîne (enregistrement intégral de tous les comportements de l'Agent, supportant l'audit et la rétrospective a posteriori) ; contrôle hiérarchique des permissions (l'Agent ne peut utiliser que les outils et sources de données explicitement autorisés par l'utilisateur, pas d'opération hors périmètre) ; pas de garde de clés privées (MuleRun ne stocke aucune clé privée ou phrase de récupération utilisateur).

Simultanément, les risques ont été listés. Les données transitent par les fournisseurs de modèles ; le problème des hallucinations est plus probable sur les petites cryptos et actifs à faible liquidité en raison de la rareté des données ; le risque d'injection de prompt existe toujours, l'Agent accédant à une page web malveillante peut être induit à exécuter des opérations non désirées ; le processus de décision de l'IA est une boîte noire, difficile à valider a priori sur la raison d'une décision.

Le conseil de cet ingénieur en sécurité réseau avec plus de dix ans d'expérience n'en est qu'un : pour les décisions finales impliquant des opérations financières, conserver à ce stade une étape de confirmation manuelle.

Troisième partie : concernant les frontières en mouvement.

Shu Junliang a présenté trois tendances qu'il juge irréversibles.

De « l'aide à la décision » à « l'exécution autonome » : aujourd'hui, l'IA analyse et vous passez l'ordre ; dans un futur proche, l'IA gérera de manière autonome le portefeuille d'investissement, l'humain ne fixant que les paramètres de risque et les limites stratégiques. Une personne plus un groupe d'Agents équivaudra à la capacité opérationnelle d'un petit fonds.

De « l'asymétrie d'information » à « l'asymétrie d'exécution » : quand tout le monde aura une IA pour traiter l'information, l'asymétrie d'information sera rapidement estompée. Le nouvel alpha proviendra de l'Agent dont l'exécution est plus rapide, la stratégie plus fine, la chaîne d'outils plus complète. La dimension concurrentielle passe de « qui est bien informé » à « qui a l'infrastructure IA la plus solide ».

De « l'humain opère la chaîne » à « l'Agent opère la chaîne » : le sujet des interactions on-chain passe progressivement de l'humain à l'Agent. Les portefeuilles, DApps, protocoles devront tous repenser leur interface pour les Agents, toute l'infrastructure Web3 se reconstruira autour des Agents.

Table ronde : Le nouveau paradigme financier apporté par les AI Agents

Outre le discours principal, Shu Junliang a participé à une table ronde, abordant du point de vue des AI Agents le développement actuel des Agents et leur impact sur la finance.

Quels Agents utilisez-vous habituellement ?

Shu Junliang a listé sa matrice d'outils : pour le travail d'ingénierie, il alterne entre Claude Code, Codex et Opencode, le choix dépendant de la vitesse et stabilité des modèles Claude et GPT le jour même. Pour la plupart des autres travaux, il utilise MuleRun, car cela regroupe les API de modèles et dispose d'un moteur d'Agent suffisamment puissant ; la rédaction d'articles, la création de présentations, la compilation d'articles, la recherche de données se font en un seul endroit.

Il a ajouté : « J'utilise presque toujours les Agents activement, je reçois rarement des tâches planifiées passivement, peut-être que je les utilise vraiment du matin au soir. »

Quel est le fossé concurrentiel d'un Agent ?

Shu Junliang estime que les modèles peuvent être copiés, les frameworks peuvent être copiés, les outils peuvent être copiés. La capacité de codage IA est déjà si forte que répliquer une fonctionnalité ne prend que quelques jours. Ce qui est vraiment difficile à copier par l'IA, ce sont : les données spécialisées, la mémoire accumulée par l'utilisateur sur la plateforme, les éléments liés à l'expérience issus de l'itération produit.

À ses yeux, le fossé concurrentiel d'un produit Agent repose finalement sur la densité des données et la mémoire de l'utilisateur, et non sur le choix du modèle ou le framework technique.

Quel impact les Agents auront-ils sur la finance ?

Le cadre donné par Shu Junliang est : les Agents nivellent deux dimensions entre les participants — les capacités et le temps investi.

Autrefois, les capacités reposaient sur l'accumulation, le temps sur l'investissement, les deux étant rares. Aujourd'hui, un débutant peut améliorer rapidement sa compréhension de la finance en dialoguant avec une IA, puis confier les tâches d'exécution importantes à l'Agent, maintenant ainsi un investissement temporel intense dans la finance même avec un travail principal exigeant.

En entendant cela, la plupart des gens penseraient que c'est une histoire favorable aux petits investisseurs.

Mais il y a un autre aspect : si tout le monde peut être nivelé, l'avantage revient à la capacité de jugement elle-même, à ceux qui ont une compréhension plus profonde du marché. Les Agents n'élimineront pas l'asymétrie d'information, ils déplaceront seulement son lieu, de la couche des données à la couche de la cognition.

Cortex, qui a itéré sur 219 générations mais a finalement succombé à l'épuisement des limites de compte, a inspiré Shu Junliang et a conduit aux trois points centraux de son intervention lors de cet événement : le goulot d'étranglement des Agents n'est pas dans le modèle ; la sécurité est une fondation absolue ; et concernant le contrôle des fonds, il doit absolument rester entre les mains de l'humain.

Sur une échelle de temps longue, ces trois choses pointent dans la même direction : les Agents deviennent le sujet des interactions on-chain, les portefeuilles, DApps, protocoles seront tous repensés autour des Agents, la reconstruction de l'infrastructure Web3 a commencé. L'asymétrie d'information sera estompée, l'asymétrie d'exécution deviendra la nouvelle dimension concurrentielle, une personne plus un groupe d'Agents pourra soutenir la capacité opérationnelle d'un petit fonds.

Nous savons aussi que ce n'est certainement pas une prédiction lointaine.