Décodage de l'AGENT AI : la force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur

1. Contexte général

1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble du secteur.

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné lieu à un développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidité des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
• En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'arrivée de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à une frénésie autour des memecoins et des plateformes associées.

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 haussiers. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes 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, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint une capitalisation de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, faisant ses débuts avec l'image de diffusion en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une révolution dans toute l'industrie.

Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?

Tout le monde est certainement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une forte impression. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir l'environnement de manière autonome, d'analyser des données et d'agir rapidement.

En réalité, l'Agent AI et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans la réalité, les Agents AI jouent, dans une certaine mesure, des rôles similaires, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique 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 AI se sont profondément intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et innover. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans tous les secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de réseaux sociaux, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques dans l'écosystème cryptographique :

1. Agent AI Exécutif : axé 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 des textes, des designs et même la création musicale.

3. Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des actions de marketing.

4. Agent IA coordonné : Coordonne des interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté pour l'intégration multi-chaînes.

Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution de l'AG AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à son application étendue. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, 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 de neurones et les premières explorations du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche sur l'IA à 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 publié en 1973 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme total concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques( au Royaume-Uni, y compris des organismes de financement). 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 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 des technologies d'IA. Cette période a connu des avancées majeures 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 pour la première fois et le déploiement de l'IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la question de la mise à l'échelle des systèmes d'IA et de leur intégration réussie dans des applications pratiques demeure un défi permanent. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début de ce siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels comme 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 réalisé des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis la sortie de la série GPT par une certaine entreprise, les modèles pré-entraînés 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 surpassant les modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction logique et bien structurée à travers 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 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 technique de Reinforcement Learning(, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées 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 modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui ne cesse de repousser les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 constitue sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent une "intelligence" à l'agent IA, mais leur offrent également la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement des technologies d'agents IA, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d'expériences alimentées par l'IA.

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) 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, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. On peut les considérer comme des acteurs technologiquement 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 par des algorithmes les comportements intelligents des humains ou d'autres êtres vivants, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un 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, recueillant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctions 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 ( : aider 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'AGENT AI doit prendre des décisions en fonction des 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 avancés comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, 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 à travers l'essai et l'erreur, 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 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 des 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, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services Web.
• 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 rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore en continu, 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 entraîner le modèle, permettant à l'AGENT AI de réaliser les 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 : maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique grâce à la mise à jour en temps réel des données.

)# 1.2.5 Retour 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.

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( 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 potentiel énorme en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. 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 et la demande du marché générée par l'innovation technologique.

Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les frameworks de proxy open source. 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'AGENT IA a un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également en