Agent IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, de nombreuses séries d'œuvres NFT ont vu le jour, marquant l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à une vague de popularité pour les memecoins et les plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas uniquement le résultat de l'innovation technologique, mais aussi d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier du marché. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement du jeton $GOAT le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, avec l'image d'une fille d'à côté en direct pour la première fois, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde connaît sans doute le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement marquant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent IA et la Reine de Cœur partagent de nombreuses similitudes dans leurs fonctionnalités clés. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de l'intelligence" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et encourager l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes, allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur, favorisant à la fois l'amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques au sein de l'écosystème crypto :
Agent IA exécuteur : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonner les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'agent IA montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à l'application généralisée. Le terme "IA" a été introduit pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était sévèrement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport, publié en 1973, sur l'état de la recherche en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme généralisé sur la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant au potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter la technologie AI. Cette période a marqué des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications AI plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'AI dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver de l'AI". De plus, comment élargir l'échelle des systèmes AI et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a été un événement marquant pour la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, rendant l'AI une partie essentielle du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ayant démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, notamment avec la sortie de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées par le biais de la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent une "intelligence" à l'agent IA, mais leur confèrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence"------c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres organismes par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination des entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données de plusieurs capteurs en une vue uniforme.
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend la tâche, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Moteur de règles : prise de décisions simples basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, en s'adaptant à un environnement en constante évolution.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, l'évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et les pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, par exemple le mouvement d'un bras robotisé.
Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services en ligne.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives grâce à la RPA (automatisation des processus robotisés).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la principale force concurrentielle de l'AGENT IA, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps fournit aux entreprises un outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
Apprentissage supervisé : Utiliser des données annotées pour entraîner le modèle, afin que l'AGENT AI puisse accomplir des tâches de manière plus précise.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant les agents à s'adapter à de nouveaux environnements.
Apprentissage continu : maintenir la performance des agents dans des environnements dynamiques en mettant à jour les modèles avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant une transformation à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents IA devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le degré de pénétration des agents IA dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les investissements des grandes entreprises dans des frameworks de proxy open source ont également considérablement augmenté. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un marché plus vaste en dehors du domaine de la cryptographie.
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BTCRetirementFund
· Il y a 9h
Il y a vraiment des gens qui croient que la blockchain peut changer le monde ?
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GmGnSleeper
· 07-30 01:24
Eh, nous recommençons à travailler sur l'intelligence artificielle.
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GasGuzzler
· 07-30 01:19
Il est dit que le bull run n'attend personne.
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Layer2Arbitrageur
· 07-30 01:16
lmao imagine ne pas backrunner ces cycles... ngmi fr
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WagmiOrRekt
· 07-30 01:10
Je commence à craindre que je ne puisse vraiment pas le supporter cette fois.
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CountdownToBroke
· 07-30 01:04
Vraiment intéressant, encore une fois se faire prendre pour des cons.
Agent IA : La puissance intelligente qui façonne un nouvel écosystème des cryptoactifs.
Agent IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas uniquement le résultat de l'innovation technologique, mais aussi d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier du marché. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement du jeton $GOAT le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, avec l'image d'une fille d'à côté en direct pour la première fois, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde connaît sans doute le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement marquant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent IA et la Reine de Cœur partagent de nombreuses similitudes dans leurs fonctionnalités clés. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de l'intelligence" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et encourager l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes, allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur, favorisant à la fois l'amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques au sein de l'écosystème crypto :
Agent IA exécuteur : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonner les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'agent IA montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à l'application généralisée. Le terme "IA" a été introduit pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était sévèrement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport, publié en 1973, sur l'état de la recherche en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme généralisé sur la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant au potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter la technologie AI. Cette période a marqué des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications AI plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'AI dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver de l'AI". De plus, comment élargir l'échelle des systèmes AI et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a été un événement marquant pour la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, rendant l'AI une partie essentielle du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ayant démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, notamment avec la sortie de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées par le biais de la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent une "intelligence" à l'agent IA, mais leur confèrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence"------c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres organismes par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination des entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend la tâche, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, l'évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et les pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la principale force concurrentielle de l'AGENT IA, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps fournit aux entreprises un outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant une transformation à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents IA devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le degré de pénétration des agents IA dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les investissements des grandes entreprises dans des frameworks de proxy open source ont également considérablement augmenté. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un marché plus vaste en dehors du domaine de la cryptographie.