Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự nổi lên của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phát sóng đã dẫn đầu cơn sốt memecoin và nền tảng phát sóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của các lĩnh vực chuyên biệt này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường tăng. Khi cơ hội gặp thời điểm thích hợp, điều đó có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng là lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng tiền đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, xuất hiện lần đầu tiên với hình ảnh phát trực tiếp từ IP của cô gái hàng xóm, kích thích toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc hẳn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Sinh Hóa Khủng Hoảng", trong đó hệ thống AI Nữ Hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ Hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent và chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. AI Agent trong thực tế đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào các ngành công nghiệp khác nhau, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới. Những tác nhân tự chủ này, giống như những thành viên trong nhóm vô hình, có khả năng toàn diện từ cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào nhiều ngành khác nhau, thúc đẩy nâng cao hiệu suất và đổi mới đồng thời.

Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng hoặc mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được phân chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Đại lý AI sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent kiểu xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.

4. Đại lý AI điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp với tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ khám phá sâu về nguồn gốc, hiện trạng và triển vọng ứng dụng rộng lớn của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đánh dấu nền tảng cho AI trở thành một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào phương pháp ký hiệu, đã tạo ra những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA(, một chatbot) và Dendral(, hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện lần đầu tiên của mạng nơ-ron và sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong thời kỳ này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán của thời đại. Các nhà nghiên cứu gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng chức năng nhận thức của con người. Thêm vào đó, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill đã thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khích ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn từ các tổ chức học thuật( tại Anh, bao gồm cả các tổ chức tài trợ). Sau năm 1973, kinh phí nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự hoài nghi gia tăng về tiềm năng của AI.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Sự ra đời của những phương tiện tự động đầu tiên và việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô các hệ thống AI và tích hợp thành công chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đây là một sự kiện mang tính cột mốc về khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính hữu ích của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình được tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã cho thấy khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội so với các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn ( như phân tích thương mại, viết sáng tạo ).

Khả năng học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của chính mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng điều khiển bằng AI nào đó, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa liên tục vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ hơn nữa, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, bối cảnh hóa hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "trí tuệ" vào linh hồn của các đại lý AI, mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác đa lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ không ngừng xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.

1.2 Nguyên lý hoạt động

Điểm khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển không ngừng trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó - tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận để tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: dùng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun Suy luận và Quyết định

Khi cảm nhận được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy diễn logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin thu thập được. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và điều phối các mô hình chuyên biệt cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Cơ chế quy tắc: Ra quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng cho nhận dạng và dự đoán mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán ra nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực thi mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định từ mô-đun suy luận. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý ( như hành động của robot ) hoặc các hoạt động kỹ thuật số ( như xử lý dữ liệu ). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: được sử dụng cho các thao tác vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thông qua RPA( tự động hóa quy trình robot) thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "vòng quay dữ liệu", đưa dữ liệu được tạo ra trong tương tác vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần dần và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian này cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả vận hành.

Các mô-đun học thường được cải thiện theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để huấn luyện mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn.
• Học máy không giám sát: phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp tác nhân thích nghi với môi trường mới.
• Học liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống vòng kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Cũng như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể ước lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent vào các ngành công nghiệp, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung代理 mã nguồn mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một số công ty đang ngày càng sôi động, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng