AI AGENT: La puissance intelligente qui façonne une nouvelle écologie économique

Décodage de l'AGENT AI : La puissance 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 crypto-monnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse l'ensemble de l'industrie.

  • En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à l'essor des ICO.
  • En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale du DeFi.
  • En 2021, une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
  • En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a mené à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles de marché haussier. 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 de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, atteignant une capitalisation de 150 millions de dollars le 15 octobre. Peu après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image en direct d'une fille du quartier, déclenchant une réaction 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 IA, la Reine Rouge, laisse une impression durable. La Reine Rouge est un puissant système 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 les fonctionnalités 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, agissant comme un "gardien de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 infiltrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et 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 des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur et favorisant une double 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 et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant constamment 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 dans l'écosystème cryptographique :

  1. Agent IA exécutoire : 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 nécessaire.

  2. Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.

  3. Agent AI 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.

  4. Agent IA de coordination : coordonne 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, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.

Décodeur AI AGENT : La puissance intelligente façonnant la nouvelle écologie économique du futur

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution des AG AI montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à une application généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA était principalement axée 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 neuronaux et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était gravement 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 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, qui a été publié en 1973. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général vis-à-vis de la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte massive de confiance des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, les financements pour la recherche en IA ont 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 connu 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 véhicules autonomes pour la première fois 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 le 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 continu. Mais dans le même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant pour la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, faisant de l'AI une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début de ce siècle, les progrès en matière de puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri démontrant l'utilité de l'IA dans les applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé d'importantes avancées, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, et la sortie de GPT-4 a été 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 milliards voire des milliers 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 d'IA de démontrer une capacité d'interaction claire et structurée par le biais de 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 à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale et l'écriture créative).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents d'IA. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement, les agents d'IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents d'IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement 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'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, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur ont également fourni la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovantes continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, menant à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.

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Principe de fonctionnement 1.2

La différence entre les 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 autonome dans l'économie numérique.

Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants à travers des algorithmes pour 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 via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. 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) : aide l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
  • Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.

1.2.2 Module de raisonnement 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 prise de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'ordonnanceur ou moteur de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés utilisés 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 en continu sa stratégie de décision par essais et erreurs, afin de s'adapter à un environnement en évolution.

Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix de la solution optimale à exécuter.

1.2.3 Module d'exécution

Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, 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 les mouvements de robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :

  • Système de contrôle des robots : utilisé pour les opérations physiques, telles que le mouvement des bras robotiques.
  • Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, comme les requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
  • Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives par le biais de la RPA (automatisation des processus robotisés).

1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore en continu, les données générées lors des interactions sont réinjectées 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 : Utilisation de données étiquetées pour entraîner le modèle, permettant à l'AGENT IA d'accomplir les tâches de manière plus précise.
  • Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles potentiels à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
  • Apprentissage continu : mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique.

1.2.5 Retour en temps réel et ajustements

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.

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1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT AI devient le point focal du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT AI montre également des perspectives similaires lors de ce cycle.

Selon le dernier rapport de Markets and Markets, 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) pouvant atteindre 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents AI dans divers secteurs, ainsi que 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 de certaines grandes entreprises technologiques sont de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA a un plus grand potentiel en dehors du domaine de la cryptographie.

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FlippedSignalvip
· 07-11 14:19
Eh eh eh, le bull run a-t-il déjà commencé ?
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TokenSherpavip
· 07-11 14:16
en fait, si vous examinez les cycles historiques, ce récit sur l'IA n'est qu'une autre vague de hype pour être honnête...
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BlockchainArchaeologistvip
· 07-11 14:14
Cette année, j'ai déjà raté trois airdrops.
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