AI Agent : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique de demain
1. Aperçu du contexte
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent 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, une multitude de séries 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 mené à une frénésie autour des memecoins et des plateformes de lancement.
Il convient de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas uniquement dû à l'innovation technologique, mais résulte également d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer des transformations majeures. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton 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, apparaissant pour la première fois sous l'image en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une réaction en chaîne dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est certainement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. 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 de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent IA joue, dans une certaine mesure, un rôle similaire, étant considéré comme le "gardien de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne. Grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution, ils aident les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes. 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 l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres invisibles d'une équipe, possèdent des capacités complètes, allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour automatiser le trading, en se basant sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer un portefeuille en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto:
Agent IA exécutif : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle et à réduire le temps requis.
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, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA coordonnateur : Coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de leur développement futur.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre l'évolution de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé 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 sur l'IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels que ELIZA(, un robot conversationnel), et Dendral(, un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche sur l'IA de cette période a été gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. 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 en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des agences de financement), à l'égard de l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes concernant le 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 les technologies d'IA. Cette période a connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'échelonner les systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques demeure un défi constant. Mais dans le même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA indispensable dans le paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les progrès des capacités de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels tels que Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont franchi de nouvelles étapes, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des centaines de milliards voire des milliers de milliards de paramètres, ont démontré 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 d'IA de présenter des capacités d'interaction logiquement claires et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent optimiser constamment leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies comportementales en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable 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 sans cesse les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, et ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière indépendante dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, 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 AI interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonction est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut 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 ) : aider l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégration des données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.
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 les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés destinés à des fonctionnalités 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 neuronaux, etc., utilisés pour la reconnaissance de modèles 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 changeant.
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 de l'objectif, et enfin le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, telles que le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, l'automatisation des processus robotisés RPA( exécute des tâches répétitives.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de feedback 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 offre 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 étiquetées pour former le modèle, permettant à l'AGENT IA d'accomplir des tâches plus précisément.
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 : Mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir les performances de l'agent dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustement
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Déchiffrer AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA présente également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une société de recherche, le marché des agents AI 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 niveau de pénétration des agents AI dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels que AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, TAM.
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PanicSeller69
· Il y a 5h
Eh, encore une nouvelle méthode d'AI pour se faire prendre pour des cons.
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TommyTeacher
· 08-01 06:45
ai mène le rythme au premier rang
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AllTalkLongTrader
· 08-01 06:28
Encore en train de spéculer sur le concept de l'IA, se faire prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
BoredWatcher
· 08-01 06:24
Crouch pendant 25 ans, prépare d'abord un petit banc~
AI Agent: La puissance intelligente qui façonne le nouveau cycle des cryptoactifs
AI Agent : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique de demain
1. Aperçu du contexte
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent l'ensemble de l'industrie.
Il convient de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas uniquement dû à l'innovation technologique, mais résulte également d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer des transformations majeures. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton 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, apparaissant pour la première fois sous l'image en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une réaction en chaîne dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est certainement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. 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 de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent IA joue, dans une certaine mesure, un rôle similaire, étant considéré comme le "gardien de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne. Grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution, ils aident les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes. 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 l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres invisibles d'une équipe, possèdent des capacités complètes, allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour automatiser le trading, en se basant sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer un portefeuille en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto:
Agent IA exécutif : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle et à réduire le temps requis.
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, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA coordonnateur : Coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de leur développement futur.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre l'évolution de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé 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 sur l'IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels que ELIZA(, un robot conversationnel), et Dendral(, un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche sur l'IA de cette période a été gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. 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 en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des agences de financement), à l'égard de l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes concernant le 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 les technologies d'IA. Cette période a connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'échelonner les systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques demeure un défi constant. Mais dans le même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA indispensable dans le paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les progrès des capacités de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels tels que Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont franchi de nouvelles étapes, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des centaines de milliards voire des milliers de milliards de paramètres, ont démontré 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 d'IA de présenter des capacités d'interaction logiquement claires et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent optimiser constamment leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies comportementales en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable 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 sans cesse les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, et ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière indépendante dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, 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 AI interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonction est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut 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 les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés destinés à des fonctionnalités 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 de l'objectif, et enfin le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de feedback 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 offre 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 d'information en temps réel et ajustement
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Déchiffrer AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA présente également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une société de recherche, le marché des agents AI 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 niveau de pénétration des agents AI dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels que AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, TAM.