Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" в еру розумних технологій
Кожен цикл криптовалют приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї індустрії.
У 2017 році зростання смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX принесли літню спеку DeFi.
У 2021 році вийшла велика кількість серій NFT, що ознаменувало прихід епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи для запуску стали причиною буму мемкоїнів та платформ для запуску.
Потрібно підкреслити, що ці вертикальні сфери виникли не лише завдяки технологічним інноваціям, але й є результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів буму. Коли можливість стикається з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись на 2025 рік, очевидно, що новою сферою циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла 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 запустив Luna, вперше з'явившись у формі IP трансляції сусідської дівчини, що спровокувало вибух у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі знайомі з класичним фільмом «Обитель зла», в якому вражає AI-система Червоне серце. Червоне серце – це потужна AI-система, яка контролює складні споруди та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних рис із основними функціями червоного королеви. У реальному світі AI Agent в певному сенсі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасних технологій, які шляхом автономного сприйняття, аналізу та виконання допомагають підприємствам та особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої показники в процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музичні твори.
Соціальний AI Агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових акціях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультичейнів.
У цьому звіті ми глибоко розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють галузевий ландшафт, і заглянемо у майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті вперше було запропоновано термін "AI", що заклало основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI були зосереджені на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) і Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Цей етап також став свідком вперше запропонованих нейронних мереж і початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей час були серйозно обмежені обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у 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 періоду захоплення, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансуючі організації ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI холодний період", зростання сумнівів щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період відзначився значними досягненнями в області машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження автономних транспортних засобів та розгортання ШІ в таких сферах, як фінанси та медицина, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Проте в кінці 1980-х та на початку 1990-х років, внаслідок краху попиту ринку на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця галузь пережила друге "зимове свято ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в практичні застосування залишаються постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією для здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження 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 цього століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні асистенти, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агент з підкріпленим навчанням та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши розмовний ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається поворотним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчальні моделі, що мають десятки мільярдів або навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, які перевищують традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам генерувати логічні та структуровані взаємодії через мову. Це дало можливість застосовувати ШІ-агентів у таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні клієнтські служби тощо, а також поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне письмo).
Здатність до навчання великих мовних моделей забезпечує вищу автономність для AI-агентів. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на одній з AI-орієнтованих платформ AI-агент може регулювати стратегію поведінки відповідно до введення гравця, дійсно реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, що представлені GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, що постійно порушує технологічні межі. Поява GPT-4 безумовно є значною віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технології AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи просувати технології AI-агентів до реалізації та розвитку, ведучи в нову еру досвіду, що керується AI.
Принцип роботи 1.2
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони здатні з часом вчитися та адаптуватися, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно досконалих, що постійно розвиваються учасників у сфері криптовалют, здатних діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто в здатності за допомогою алгоритмів імітувати розумову поведінку людей або інших живих істот для автоматизації вирішення складних завдань. Робочий процес AI AGENT зазвичай дотримується таких етапів: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціональності подібна до людських сенсорів, використовуючи датчики, 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 модуля сприйняття - перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає наступні технології:
Комп'ютерне бачення: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
Об'єднання датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків в єдину картину.
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль інтерпретації та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він здійснює логічне мислення та формує стратегії на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або рушії для інтерпретації, вони розуміють завдання, генерують рішення та координують спеціалізовані моделі для таких конкретних функцій, як створення контенту, обробка візуальної інформації або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: просте прийняття рішень на основі попередньо визначених правил.
Моделі машинного навчання: включаючи дерева рішень, нейронні мережі тощо, для складного розпізнавання шаблонів і прогнозування.
Посилене навчання: дозволити AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінного середовища.
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка навколишнього середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі мети, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного висновку в дії. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки.
Виклики API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів.
Автоматизоване управління процесами: у корпоративному середовищі за допомогою RPA (автоматизація роботизованих процесів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам з часом ставати розумнішими. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані летючого колеса" передає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність, що поступово адаптується і стає більш ефективною з часом, надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень та ефективності операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Надомне навчання: використання маркованих даних для навчання моделей, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення потенційних патернів з ненадмічених даних, що допомагає агентам адаптуватися до нових умов.
Постійне навчання: оновлювати модель за допомогою даних у реальному часі, щоб підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, так і AI AGENT показує аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США в 2024 році до 47,1 мільярда доларів США в 2030 році, з щорічною складною швидкістю зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Великі компанії також значно збільшили свої інвестиції в відкриті фреймворки代理. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph від деяких великих технологічних компаній, стає все активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший потенціал поза криптовалютною сферою.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 лайків
Нагородити
8
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
FlippedSignal
· 07-11 14:19
Ей-ей-ей, булран вже почався?
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenSherpa
· 07-11 14:16
насправді, якщо ви розглянете історичні цикли, то цей наратив про штучний інтелект - це просто ще одна хвиля хайпу, якщо чесно...
AI AGENT: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему
Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" в еру розумних технологій
Кожен цикл криптовалют приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї індустрії.
Потрібно підкреслити, що ці вертикальні сфери виникли не лише завдяки технологічним інноваціям, але й є результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів буму. Коли можливість стикається з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись на 2025 рік, очевидно, що новою сферою циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла 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 запустив Luna, вперше з'явившись у формі IP трансляції сусідської дівчини, що спровокувало вибух у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі знайомі з класичним фільмом «Обитель зла», в якому вражає AI-система Червоне серце. Червоне серце – це потужна AI-система, яка контролює складні споруди та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних рис із основними функціями червоного королеви. У реальному світі AI Agent в певному сенсі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасних технологій, які шляхом автономного сприйняття, аналізу та виконання допомагають підприємствам та особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої показники в процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музичні твори.
Соціальний AI Агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових акціях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультичейнів.
У цьому звіті ми глибоко розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють галузевий ландшафт, і заглянемо у майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті вперше було запропоновано термін "AI", що заклало основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI були зосереджені на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) і Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Цей етап також став свідком вперше запропонованих нейронних мереж і початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей час були серйозно обмежені обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у 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 періоду захоплення, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансуючі організації ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI холодний період", зростання сумнівів щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період відзначився значними досягненнями в області машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження автономних транспортних засобів та розгортання ШІ в таких сферах, як фінанси та медицина, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Проте в кінці 1980-х та на початку 1990-х років, внаслідок краху попиту ринку на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця галузь пережила друге "зимове свято ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в практичні застосування залишаються постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією для здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження 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 цього століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні асистенти, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агент з підкріпленим навчанням та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши розмовний ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається поворотним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчальні моделі, що мають десятки мільярдів або навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, які перевищують традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам генерувати логічні та структуровані взаємодії через мову. Це дало можливість застосовувати ШІ-агентів у таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні клієнтські служби тощо, а також поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне письмo).
Здатність до навчання великих мовних моделей забезпечує вищу автономність для AI-агентів. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на одній з AI-орієнтованих платформ AI-агент може регулювати стратегію поведінки відповідно до введення гравця, дійсно реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, що представлені GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, що постійно порушує технологічні межі. Поява GPT-4 безумовно є значною віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технології AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи просувати технології AI-агентів до реалізації та розвитку, ведучи в нову еру досвіду, що керується AI.
Принцип роботи 1.2
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони здатні з часом вчитися та адаптуватися, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно досконалих, що постійно розвиваються учасників у сфері криптовалют, здатних діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто в здатності за допомогою алгоритмів імітувати розумову поведінку людей або інших живих істот для автоматизації вирішення складних завдань. Робочий процес AI AGENT зазвичай дотримується таких етапів: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціональності подібна до людських сенсорів, використовуючи датчики, 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 модуля сприйняття - перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає наступні технології:
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль інтерпретації та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він здійснює логічне мислення та формує стратегії на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або рушії для інтерпретації, вони розуміють завдання, генерують рішення та координують спеціалізовані моделі для таких конкретних функцій, як створення контенту, обробка візуальної інформації або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка навколишнього середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі мети, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного висновку в дії. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам з часом ставати розумнішими. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані летючого колеса" передає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність, що поступово адаптується і стає більш ефективною з часом, надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень та ефективності операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, так і AI AGENT показує аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США в 2024 році до 47,1 мільярда доларів США в 2030 році, з щорічною складною швидкістю зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Великі компанії також значно збільшили свої інвестиції в відкриті фреймворки代理. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph від деяких великих технологічних компаній, стає все активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший потенціал поза криптовалютною сферою.