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: "Người bạn mới" trong kỷ nguyên thông minh

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

• Năm 2017, sự trỗi dậy 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 làn sóng mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của hàng loạt 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 dắt sự bùng nổ của memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các lĩnh vực dọc này không chỉ 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 thúc đẩy những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng các 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 loại token đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã 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 live stream của một cô gái hàng xóm, đã làm bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn không lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và hành động nhanh chóng.

Thực tế, AI Agent và chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. 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 những 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 nhiều ngành nghề, trở thành lực lượng chính trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ việc cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thấm nhuần vào từng ngành nghề, thúc đẩy sự nâng cao gấp đôi về hiệu quả và đổi mới.

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

1. Đại lý AI 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 tăng cường độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. AI Agent sáng tạo: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí là sáng tác âm nhạc.

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

4. AJ AI phối hợp: 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 định hình lại bối cảnh ngành và dự báo 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 vào năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI trở thành một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện đầu tiên của mạng nơ-ron và những khám phá ban đầu về khái niệm máy học. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong thời kỳ này bị hạn chế nghiêm trọng bởi năng lực tính toán vào thời điểm đó. Các nhà nghiên cứu gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và bắt chước các chức năng nhận thức của con người. Hơn nữa, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình hình nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản đã thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến việc các cơ quan học thuật tại Anh (, bao gồm cả các cơ quan tài trợ ), mất đi niềm tin lớn vào AI. Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và sự hoài nghi về tiềm năng của AI gia tăng.

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. Sự ra đời của các phương tiện tự hành lần 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, với sự sụp đổ của nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô hệ thống AI và tích hợp thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng cùng lúc đó, 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 trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự hồi sinh 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.

Đến 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 dụng 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 hơn nữa, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của các 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 tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng trăm tỷ thậm chí hàng ngàn tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã khiến các tác nhân 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 mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho đại lý AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng điều khiển bằng AI, đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua các ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong quá trình này. Cùng với sự phát triển tiếp theo của công nghệ, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, có tính bối cảnh và đa dạng hơn. 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 xuyên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn đầu một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.

1.2 Nguyên lý hoạt động

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 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 thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa việc 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 tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng 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 trưng 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: 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.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun suy diễn và ra quyết định

Sau khi cảm nhận được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó dựa trên thông tin thu thập được để thực hiện suy luận logic và thiết lập chiến lược. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một trình biên tập hoặc động cơ suy luận, 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:

• Công cụ 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 mô hình phức tạp.
• Học tăng cường: Để AI AGENT liên tục 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 một vài bước: trước tiên là đánh giá môi trường, sau đó là tính toán 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 hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định của mô-đun suy diễn vào hành động. 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 bao gồm 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: 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, 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 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 "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng ra quyết định và hiệu quả hoạt động.

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 một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích ứng với môi trường mới.
• Học tập 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 không ngừng. 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 khả năng 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 người tiêu dùng và một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể đo lường, 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 đã đầu tư đáng kể vào các khung proxy mã nguồn mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của Microsoft đang ngày càng sôi động, cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền mã hóa, TA