وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. نظرة عامة للخلفية
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف في DeFi.
في عام 2021، شهدت العديد من سلاسل الأعمال الفنية الرقمية ظهورها، مما يرمز إلى بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، ستظهر موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن انطلاقة هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة للدمج المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، الذي وصل إلى قيمة سوقية تبلغ 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول Virtuals رمز Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل شخصية البنت الجارة من خلال البث المباشر، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "مغامرة البيولوجيا"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في المرافق المعقدة وأنظمة الأمان، قادرة على إدراك البيئة، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث إنه يمثل "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتدخل تدريجيًا في مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام AI AGENT لأتمتة التداول، استنادًا إلى البيانات المجمعة من Dexscreener أو المنصة الاجتماعية X، لإدارة المحفظة في الوقت الفعلي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائها باستمرار خلال التكرارات. لا يمثل AI AGENT شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويبني المجتمع، ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سنقوم بالتعمق في أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الحالية، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وتحليل كيفية إعادة تشكيلها لوجه الصناعة، وتطلعاتها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. خلال هذه الفترة، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشافًا أوليًا لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية آنذاك. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. علاوة على ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في بريطانيا. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن نظرة متشائمة شاملة لأبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( بما في ذلك الجهات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في ثمانينيات القرن العشرين، أدى تطور نظم الخبراء والتجارية إلى بدء اعتماد الشركات العالمية على تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية للمرة الأولى ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، وبسبب انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهد هذا المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، كيفية توسيع نطاق نظم الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية لا يزال تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز IBM ديب بلو بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأسس لتطوير الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
حتى أوائل هذا القرن، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري إمكانية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج الجيل مثل GPT-2 اختراقات إضافية، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model,LLM) نقطة تحول مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت OpenAI سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات قدرة تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرة التفاعل الواضح والمنظم من خلال توليد اللغة. وهذا يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التطبيق في مشاهد مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تمنح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل Digimon Engine، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكرة إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، فإن تاريخ تطوير الوكلاء الذكيين هو تاريخ من التطورات المستمرة التي تتجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، سيصبح الوكلاء الذكيون أكثر ذكاءً، وتنوعاً، وسياقاً. لم توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء للوكلاء الذكيين، بل منحتهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع الجديدة باستمرار، مما يدفع بتقنية الوكلاء الذكيين نحو التطبيق والتطور، ويقود تجربة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادةً ما تتبع سير العمل الخاص بـ AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، والتكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات بيئية. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، ويشمل ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
رؤية الحاسوب: تُستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية ( NLP ): تساعد الوكيل الذكي على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من مستشعرات متعددة في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "عقل" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي وتطوير استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها، تعمل كمنظم أو محرك استدلال، لفهم المهام، وتوليد الحلول، وتنسيق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادة ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، تستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئات المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "اليد والرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتطبيق قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإتمام المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات فعلية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوت: للاستخدام في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قاعدة البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA( أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدات التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال تحسين مستمر عبر حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات مرة أخرى إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعنونة لتدريب النموذج، مما يساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير المراقب: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلَمة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج ببيانات الوقت الفعلي، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود فعل فورية وتعديلات
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال دورة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي محور التركيز في السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وعامل اقتصادي مستقل، مما يجلب تغييرات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت استثمارات الشركات الكبيرة بشكل ملحوظ في أطر الوكيل مفتوحة المصدر. أصبحت أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph من مايكروسوفت نشطة بشكل متزايد، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، كما أن TAM في توسع.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
5
مشاركة
تعليق
0/400
AirdropHunterXM
· منذ 21 س
احصل على المال من خلال炒 AI مفهوم مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeVictim
· منذ 21 س
شراء الانخفاض全是高点 السوق الصاعدة不敢梭 سوق الدببة不敢抄
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenMcsleepless
· منذ 21 س
مرة أخرى تتحدث عن الذكاء الاصطناعي، هل هذا مزعج؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
Web3ExplorerLin
· منذ 21 س
*يعدل عدسة نظرية* من المثير كيف أن كل موجة تبني على نظرية الألعاب الكمية...
AI Agent: تشكيل قوة ذكية للاقتصاد الجديد للتشفير
وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. نظرة عامة للخلفية
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
من المهم التأكيد على أن انطلاقة هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة للدمج المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، الذي وصل إلى قيمة سوقية تبلغ 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول Virtuals رمز Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل شخصية البنت الجارة من خلال البث المباشر، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "مغامرة البيولوجيا"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في المرافق المعقدة وأنظمة الأمان، قادرة على إدراك البيئة، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث إنه يمثل "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتدخل تدريجيًا في مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام AI AGENT لأتمتة التداول، استنادًا إلى البيانات المجمعة من Dexscreener أو المنصة الاجتماعية X، لإدارة المحفظة في الوقت الفعلي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائها باستمرار خلال التكرارات. لا يمثل AI AGENT شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويبني المجتمع، ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سنقوم بالتعمق في أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الحالية، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وتحليل كيفية إعادة تشكيلها لوجه الصناعة، وتطلعاتها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. خلال هذه الفترة، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشافًا أوليًا لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية آنذاك. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. علاوة على ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في بريطانيا. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن نظرة متشائمة شاملة لأبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( بما في ذلك الجهات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في ثمانينيات القرن العشرين، أدى تطور نظم الخبراء والتجارية إلى بدء اعتماد الشركات العالمية على تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية للمرة الأولى ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، وبسبب انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهد هذا المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، كيفية توسيع نطاق نظم الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية لا يزال تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز IBM ديب بلو بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأسس لتطوير الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
حتى أوائل هذا القرن، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري إمكانية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج الجيل مثل GPT-2 اختراقات إضافية، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model,LLM) نقطة تحول مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت OpenAI سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات قدرة تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرة التفاعل الواضح والمنظم من خلال توليد اللغة. وهذا يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التطبيق في مشاهد مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تمنح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل Digimon Engine، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكرة إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، فإن تاريخ تطوير الوكلاء الذكيين هو تاريخ من التطورات المستمرة التي تتجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، سيصبح الوكلاء الذكيون أكثر ذكاءً، وتنوعاً، وسياقاً. لم توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء للوكلاء الذكيين، بل منحتهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع الجديدة باستمرار، مما يدفع بتقنية الوكلاء الذكيين نحو التطبيق والتطور، ويقود تجربة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادةً ما تتبع سير العمل الخاص بـ AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، والتكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات بيئية. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، ويشمل ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "عقل" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي وتطوير استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها، تعمل كمنظم أو محرك استدلال، لفهم المهام، وتوليد الحلول، وتنسيق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادة ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "اليد والرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتطبيق قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإتمام المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات فعلية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدات التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال تحسين مستمر عبر حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات مرة أخرى إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 ردود فعل فورية وتعديلات
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال دورة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي محور التركيز في السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وعامل اقتصادي مستقل، مما يجلب تغييرات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت استثمارات الشركات الكبيرة بشكل ملحوظ في أطر الوكيل مفتوحة المصدر. أصبحت أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph من مايكروسوفت نشطة بشكل متزايد، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، كما أن TAM في توسع.