AI代理: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Огляд фону
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році підйом смарт-контрактів сприяв бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX спричинили літню хвилю DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT-серійних творів стала знаковим моментом приходу ери цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати однієї з платформ для запуску стали каталізатором буму мемкоїнів та платформ для запуску.
Необхідно підкреслити, що початок цих вертикальних областей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням моделей фінансування з циклом буму ринку. Коли можливості зустрічаються з правильним часом, це може призвести до величезних змін. З оглядом на 2025 рік, очевидно, що новими перспективними областями циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла свого піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Вже 16 жовтня певний протокол представив Luna, вперше з'явившись у вигляді IP живої трансляції сусідської дівчини, що викликало фурор у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Всі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Сутінки», в якому вражає AI-система Червона Королева. Червона Королева — це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко реагувати.
Насправді, AI Agent має багато схожих функцій з червоною королевою. У реальному світі AI Agent в певній мірі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасних технологій, які допомагають підприємствам та особам справлятися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, подібно до невидимих членів команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні промисловості, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність у процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI Агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, мета полягає в підвищенні точності операцій та зменшенні витраченого часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творіння.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових акціях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції кількох блокчейнів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, аналізуючи, як вони змінюють галузевий ландшафт, а також прогнозуючи їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, що заклало основу для AI як окремої області. У цей період дослідження AI були переважно зосереджені на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA( чат-бот) та Dendral( експертна система в галузі органічної хімії). Ця фаза також стала свідком першого впровадження нейронних мереж і первинного дослідження концепції машинного навчання. Однак дослідження AI цього періоду було серйозно обмежене обмеженнями обчислювальної потужності того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після раннього етапу захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI серед британських академічних установ(, включаючи фінансуючі організації). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і в галузі AI розпочався перший "AI холодна зима", що викликало зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили світові компанії почати використовувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значного прогресу в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних автомобілів та впровадження ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим моментом у розширенні технологій ШІ. Однак наприкінці 1980-х - на початку 1990-х років, внаслідок краху попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера зазнала другого "зимового періоду ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишаються постійним викликом. Однак у той же час, у 1997 році суперкомп'ютер IBM "Deep Blue" переміг світового чемпіона з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв зростанню глибокого навчання, а такі віртуальні помічники, як Siri, продемонстрували практичність штучного інтелекту в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, підвищивши діалоговий штучний інтелект до нових висот. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку штучного інтелекту, а випуск GPT-4 вважається переломним моментом у сфері агентів штучного інтелекту. З моменту випуску серії GPT певною компанією великомасштабні попередньо навчені моделі, що мають сотні мільярдів або навіть тисячі мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мови, яка перевершує традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили агентам штучного інтелекту демонструвати логічні та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам штучного інтелекту застосовуватися в сценаріях, таких як чат-асистенти, віртуальні клієнтські служби, і поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне письмо ).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більш високу автономію AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є безперервною еволюцією, що постійно розширює технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки надають AI-агентам "інтелектуальну" душу, але також забезпечують їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи просувати технології AI-агентів і їх розвиток, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймати детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технологічно просунутими та постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалют, які здатні діяти незалежно в цифровій економіці.
Основою AI AGENT є його "інтелект" ------ тобто, за допомогою алгоритмів моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот, щоб автоматизувати вирішення складних задач. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через сенсорний модуль, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання сенсорного модуля полягає у перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає такі технології:
Комп'ютерне зору: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови ( NLP ): допомагає AI AGENT зрозуміти та згенерувати людську мову.
Злиття датчиків: об'єднання даних з кількох датчиків в єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль міркувань та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або рушії міркувань, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигуна: прості рішення на основі заданих правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Посилене навчання: дозволити AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень у процесі проб і помилок, адаптуючись до змінювального середовища.
Процес інтерпретації зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих сценаріїв дій на основі цілей, і, нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який втілює рішення модуля висновків в дії. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованих рук.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих служб.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі, через RPA( роботизовану автоматизацію процесів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даних колеса", дані, що генеруються під час взаємодії, постійно повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати більш ефективною з плином часу надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Надзорне навчання: використання мічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення潜在них模式 з неанотованих даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: оновлюйте модель за допомогою даних у реальному часі, щоб підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
АГЕНТ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ОПТИМІЗУЄ СВОЮ РОБОТУ ЗА ДОПОМОГОЮ ПОСТІЙНОГО ЦИКЛУ ЗВОРОТНОГО ЗВ'ЯЗКУ. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. ЦЯ СИСТЕМА ЗАМКНУТОГО ЦИКЛУ ЗАБЕЗПЕЧУЄ АДАПТИВНІСТЬ І ГНУЧКІСТЬ AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан індустрії
AI AGENT стає центром уваги на ринку завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та самостійного економічного агента, що приносить зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом однієї дослідницької компанії, ринок AI Agent, за прогнозами, зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, а річний складний темп росту (CAGR) становитиме 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та ринковий попит, викликаний технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також значно зріс. Розробка таких фреймів, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PanicSeller69
· 10год тому
Ех, знову нова пастка AI для невдах.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TommyTeacher
· 08-01 06:45
ai веде ритм на першому місці
Переглянути оригіналвідповісти на0
AllTalkLongTrader
· 08-01 06:28
Знову розганяють концепцію ai, обдурюючи людей, як лохів
Переглянути оригіналвідповісти на0
BoredWatcher
· 08-01 06:24
Присісти на 25 років, спочатку добре підготуй маленький табурет~
AI代理: формування нового циклу криптоактивів за допомогою інтелектуальної сили
AI代理: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Огляд фону
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
Необхідно підкреслити, що початок цих вертикальних областей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням моделей фінансування з циклом буму ринку. Коли можливості зустрічаються з правильним часом, це може призвести до величезних змін. З оглядом на 2025 рік, очевидно, що новими перспективними областями циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла свого піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Вже 16 жовтня певний протокол представив Luna, вперше з'явившись у вигляді IP живої трансляції сусідської дівчини, що викликало фурор у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Всі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Сутінки», в якому вражає AI-система Червона Королева. Червона Королева — це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко реагувати.
Насправді, AI Agent має багато схожих функцій з червоною королевою. У реальному світі AI Agent в певній мірі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасних технологій, які допомагають підприємствам та особам справлятися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, подібно до невидимих членів команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні промисловості, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність у процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI Агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, мета полягає в підвищенні точності операцій та зменшенні витраченого часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творіння.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових акціях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції кількох блокчейнів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, аналізуючи, як вони змінюють галузевий ландшафт, а також прогнозуючи їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, що заклало основу для AI як окремої області. У цей період дослідження AI були переважно зосереджені на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA( чат-бот) та Dendral( експертна система в галузі органічної хімії). Ця фаза також стала свідком першого впровадження нейронних мереж і первинного дослідження концепції машинного навчання. Однак дослідження AI цього періоду було серйозно обмежене обмеженнями обчислювальної потужності того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після раннього етапу захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI серед британських академічних установ(, включаючи фінансуючі організації). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і в галузі AI розпочався перший "AI холодна зима", що викликало зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили світові компанії почати використовувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значного прогресу в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних автомобілів та впровадження ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим моментом у розширенні технологій ШІ. Однак наприкінці 1980-х - на початку 1990-х років, внаслідок краху попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера зазнала другого "зимового періоду ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишаються постійним викликом. Однак у той же час, у 1997 році суперкомп'ютер IBM "Deep Blue" переміг світового чемпіона з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв зростанню глибокого навчання, а такі віртуальні помічники, як Siri, продемонстрували практичність штучного інтелекту в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, підвищивши діалоговий штучний інтелект до нових висот. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку штучного інтелекту, а випуск GPT-4 вважається переломним моментом у сфері агентів штучного інтелекту. З моменту випуску серії GPT певною компанією великомасштабні попередньо навчені моделі, що мають сотні мільярдів або навіть тисячі мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мови, яка перевершує традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили агентам штучного інтелекту демонструвати логічні та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам штучного інтелекту застосовуватися в сценаріях, таких як чат-асистенти, віртуальні клієнтські служби, і поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне письмо ).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більш високу автономію AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є безперервною еволюцією, що постійно розширює технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки надають AI-агентам "інтелектуальну" душу, але також забезпечують їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи просувати технології AI-агентів і їх розвиток, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймати детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технологічно просунутими та постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалют, які здатні діяти незалежно в цифровій економіці.
Основою AI AGENT є його "інтелект" ------ тобто, за допомогою алгоритмів моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот, щоб автоматизувати вирішення складних задач. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через сенсорний модуль, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання сенсорного модуля полягає у перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає такі технології:
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль міркувань та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або рушії міркувань, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інтерпретації зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих сценаріїв дій на основі цілей, і, нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який втілює рішення модуля висновків в дії. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даних колеса", дані, що генеруються під час взаємодії, постійно повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати більш ефективною з плином часу надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
АГЕНТ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ОПТИМІЗУЄ СВОЮ РОБОТУ ЗА ДОПОМОГОЮ ПОСТІЙНОГО ЦИКЛУ ЗВОРОТНОГО ЗВ'ЯЗКУ. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. ЦЯ СИСТЕМА ЗАМКНУТОГО ЦИКЛУ ЗАБЕЗПЕЧУЄ АДАПТИВНІСТЬ І ГНУЧКІСТЬ AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан індустрії
AI AGENT стає центром уваги на ринку завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та самостійного економічного агента, що приносить зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом однієї дослідницької компанії, ринок AI Agent, за прогнозами, зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, а річний складний темп росту (CAGR) становитиме 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та ринковий попит, викликаний технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також значно зріс. Розробка таких фреймів, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM.