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 thời đại thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới để 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 tác phẩm NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu làn sóng memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc 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 bò. Khi cơ hội gặp thời điểm thích hợp, nó có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 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 token nào đó 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, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp của một cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực chất là gì?

Mọi người chắc hẳn không xa lạ gì 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, điều khiển 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 có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thế giới thực 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 các 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 xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào mọi lĩnh vực, trở thành lực lượng then chốt để nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao đồng thời về hiệu quả và đổi mới.

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 dữ liệu hoặc nền tảng 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 duy nhất, mà được phân thành các loại khác nhau dựa trên các nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

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

2. Tạo hình AI Agent: Được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent theo 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. AI Agent điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho tích hợp đa chuỗi.

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

1.1.1 Lịch sử phát triển

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

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của 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. Việc giới thiệu các phương tiện tự hành lần đầu tiên và sự 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, với sự sụp đổ của nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua đợt "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, sự kiện này đánh dấu một cột mốc quan trọng trong 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 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.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong những năm 2010, các tác nhân học củng cố 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 đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành series GPT, các mô hình được tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ đến hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống. Chúng đã cho thấy hiệu suất xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các đại lý AI có thể thể hiện khả năng tương tác rõ ràng, có logic thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI có thể 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 kinh doanh, viết sáng tạo).

Khả năng học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI tính 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 mình, thích ứng với môi trường động. Chẳng hạn, 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 câu chuyện tiến hóa không ngừng 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, đa dạng hơn và phù hợp hơn với các bối cảnh khác nhau. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ mang lại "trí tuệ" cho các đại lý AI, mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới được điều khiển bởi AI.

Nguyên lý hoạt động 1.2

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh tế để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ năng cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có thể 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 hóa 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 tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng các thiết bị như cảm biến, camera, microphone để ghi lại 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, thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: được sử dụng 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.
• Fusion cảm biến: Kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định

Sau khi nhận thức 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 lập chiến lược dựa trên thông tin được thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn làm người điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

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

• Bộ quy tắc: Thực hiện 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 nghiệm và sai sót, thích ứng với môi trường thay đổi.

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

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định từ mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ 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 hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với các 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, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot).

1.2.4 mô-đun học tập

Mô-đun học tập là năng lực cốt lõi của AI AGENT, giúp đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh xe dữ liệu" cải tiến liên tục, dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để nâng cao mô hình. Khả năng này, dần dần thích nghi và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao quyết định và hiệu quả vận hành.

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

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn.
• Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được đánh dấu, giúp đại lý thích ứng với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, duy trì hiệu suất của đại lý trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo 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 khép 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, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện tiêu dùng và một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Cũng giống như tiềm năng không thể đo lường của không gian khối L1 trong chu kỳ trước, 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 khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do sự đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn đã tăng cường đầu tư vào các khung代理 mở. Các hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph từ một số công ty công nghệ lớn đang ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền mã hóa.