Avez-vous déjà pensé à créer un agent de recherche qui apprend réellement ? Voici une approche légère : suivre ce que dit le consensus aujourd'hui, le comparer à la prise de position d'hier, repérer les écarts, et laisser le système absorber ces changements pour les exécutions futures.

L'idée est simple : mettre en place une mémoire basée sur des instantanés. À chaque cycle, votre agent récupère les données de consensus actuelles, effectue une comparaison rapide avec le snapshot précédent, identifie ce qui a bougé et pourquoi, puis enregistre ces observations dans sa base de connaissances.

Ce n'est pas du machine learning sophistiqué. C'est plutôt une reconnaissance de motifs intelligente — l'agent observe comment les opinions et les points de données évoluent dans le temps, repère les changements de momentum dans le sentiment du marché ou les discussions sur le protocole, et ajuste en conséquence le poids de ses décisions.

Ce modèle est étonnamment efficace pour suivre le consensus de l'écosystème, surveiller les changements de gouvernance ou réaliser une analyse continue du marché. La mémoire utilisée reste légère car vous ne stockez que les écarts significatifs, pas les logs bruts.

Pratique pour tous ceux qui construisent des outils de recherche dans la crypto, particulièrement utile pour suivre les changements de signal on-chain ou la dérive du sentiment communautaire.