فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات الرقمية تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها نحو التطور.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX حماس صيف DeFi.
في عام 2021، أدى ظهور العديد من أعمال سلسلة NFT إلى ظهور عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى قيادة اتجاه memecoin ومنصات الإطلاق.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لا تعود فقط إلى الابتكار التكنولوجي، بل هي أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات كبيرة. مع اقتراب عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون代理 الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024، تم إطلاق رمز معين، ووصل إلى قيمة سوقية قدرها 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة IP للفتاة الجارة، مما أشعل الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
لا بد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "حياة أو موت"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق وأنظمة أمان معقدة، قادر على إدراك البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. تلعب وكلاء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث أنهم "حراس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعدون الشركات والأفراد في التعامل مع المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، ليصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتدريجياً تتغلغل في مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار على حد سواء.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي للتداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الحقيقي، مع تحسين أدائه باستمرار في الدورات التكرارية. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، وحالتها الراهنة وآفاق تطبيقها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيلها مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطويرها في المستقبل.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور AI AGENT يعرض تحول الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما أرسى الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. في تلك الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. ولكن كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أثار فقدان الثقة الكبير في الذكاء الاصطناعي من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات الممولة ). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، حيث زادت الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور الأنظمة الخبيرة وتجارتهما إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. تم تحقيق تقدم كبير في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية خلال هذه الفترة، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية الأولى ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل المالية والرعاية الصحية علامة على توسع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت مجال الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز الكمبيوتر ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعادت الشبكات العصبية والتعلم العميق إحياء تطوير الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحالي، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري مدى فائدة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 المزيد من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على المحادثة إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطور الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع بفضل مئات المليارات وحتى الآلاف من المليارات من المعلمات، قدرة تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها البارز في معالجة اللغة الطبيعية جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على عرض قدرة تفاعلية واضحة ومنظمة عبر توليد اللغة. وهذا أتاح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تطبيقهم في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، وتوسيع نطاق مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري، الكتابة الإبداعية).
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التقدم المستمر في تجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وسياقية، وتنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التنفيذ والتطور، ويقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، مما يمكنها من اتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين متقدمين ومتطورين في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي يكمن في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. تتبع سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات المهمة، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وهذا غالبًا ما يتضمن التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي في فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات 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. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنظم أو محرك استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى أو معالجة الصور أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، وتستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، ليتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة الذراع الروبوتية.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قواعد 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
تعتبر وحدة التعلم هي القدرة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام بشكل مستمر من خلال تغذية البيانات التي يتم إنشاؤها أثناء التفاعل إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات، مما يعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطرق التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعنونة لتدريب النموذج، مما يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير المشرف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعنونة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع البيئات الجديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج ببيانات في الوقت الحقيقي، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود فعل فورية وتعديلات
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. 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 تركيز السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي قد أظهر آفاقاً مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من مؤسسة بحثية معينة، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، مع معدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة عمق اختراق وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
زاد الاستثمار من قبل الشركات الكبرى في أطر الوكيل المفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من بعض الشركات أصبحت أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT يمتلك إمكانيات أكبر خارج مجال التشفير.
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 18
أعجبني
18
5
مشاركة
تعليق
0/400
SnapshotStriker
· منذ 20 س
أين لا يزال فريق المشروع غير موجود على الوكيل؟ تخاف من أن يتم ضربك من قبل الأمواج الجديدة، أليس كذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterXM
· منذ 22 س
مرة أخرى ai، مجرد يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PriceOracleFairy
· منذ 22 س
لا أقول ذلك، لكن قد تكون وكلاء الذكاء الاصطناعي مجرد دورة ضجيج أخرى... لقد رأيت هذا الفيلم من قبل
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidatedTwice
· منذ 22 س
هبوط清算 ارتفع清算 أنا لا زلت هنا
شاهد النسخة الأصليةرد0
DeFiAlchemist
· منذ 22 س
*يعدل مقاييس البروتوكول* من المثير كيف يتحول كل دورة إلى أشكال أعلى من الوعي المالي... قد تكون وكلاء الذكاء الاصطناعي حجرنا الفلسفي التالي بصراحة
وكيل الذكاء الاصطناعي يقود دورة جديدة: تشكيل النظام الاقتصادي الذكي المستقبلي
فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات الرقمية تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها نحو التطور.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لا تعود فقط إلى الابتكار التكنولوجي، بل هي أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات كبيرة. مع اقتراب عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون代理 الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024، تم إطلاق رمز معين، ووصل إلى قيمة سوقية قدرها 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة IP للفتاة الجارة، مما أشعل الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
لا بد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "حياة أو موت"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق وأنظمة أمان معقدة، قادر على إدراك البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. تلعب وكلاء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث أنهم "حراس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعدون الشركات والأفراد في التعامل مع المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، ليصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتدريجياً تتغلغل في مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار على حد سواء.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي للتداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الحقيقي، مع تحسين أدائه باستمرار في الدورات التكرارية. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام محددة مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، وحالتها الراهنة وآفاق تطبيقها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيلها مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطويرها في المستقبل.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور AI AGENT يعرض تحول الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما أرسى الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. في تلك الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. ولكن كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أثار فقدان الثقة الكبير في الذكاء الاصطناعي من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات الممولة ). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، حيث زادت الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور الأنظمة الخبيرة وتجارتهما إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. تم تحقيق تقدم كبير في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية خلال هذه الفترة، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية الأولى ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل المالية والرعاية الصحية علامة على توسع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت مجال الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز الكمبيوتر ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعادت الشبكات العصبية والتعلم العميق إحياء تطوير الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحالي، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري مدى فائدة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 المزيد من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على المحادثة إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطور الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع بفضل مئات المليارات وحتى الآلاف من المليارات من المعلمات، قدرة تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها البارز في معالجة اللغة الطبيعية جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على عرض قدرة تفاعلية واضحة ومنظمة عبر توليد اللغة. وهذا أتاح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تطبيقهم في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، وتوسيع نطاق مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري، الكتابة الإبداعية).
تتيح قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التقدم المستمر في تجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وسياقية، وتنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التنفيذ والتطور، ويقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، مما يمكنها من اتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين متقدمين ومتطورين في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي يكمن في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. تتبع سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس الإنسان، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات المهمة، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وهذا غالبًا ما يتضمن 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. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنظم أو محرك استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى أو معالجة الصور أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر وحدة التعلم هي القدرة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام بشكل مستمر من خلال تغذية البيانات التي يتم إنشاؤها أثناء التفاعل إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات، مما يعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطرق التالية:
1.2.5 ردود فعل فورية وتعديلات
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. 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 تركيز السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي قد أظهر آفاقاً مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من مؤسسة بحثية معينة، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، مع معدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة عمق اختراق وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
زاد الاستثمار من قبل الشركات الكبرى في أطر الوكيل المفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من بعض الشركات أصبحت أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT يمتلك إمكانيات أكبر خارج مجال التشفير.