Décodeur AI Agent : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont entraîné la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de collections d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la tendance des memecoins et des plateformes de lancement sera en plein essor.
Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier du marché. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, le 11 octobre 2024, le jeton $GOAT a été lancé et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, le Virtuals Protocol a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde est sans doute familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures.
En réalité, l'Agent IA partage de nombreuses similitudes avec les fonctions centrales de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les Agents IA jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant comme des "gardes intelligents" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et favoriser l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, tels des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et poussant à la fois l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir de Dexscreener ou de la plateforme sociale X, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques dans l'écosystème crypto :
Agent IA Exécuteur : Se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, comme le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche sur l'IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux de neurones et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport publié en 1973 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes concernant le potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a marqué des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel d'IA spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début de ce siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont conduit à l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ayant démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis qu'OpenAI a lancé la série GPT, les modèles de pré-entraînement à grande échelle, comptant des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension linguistique dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents d'IA de démontrer des capacités d'interaction claires et structurées à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement à des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale, la rédaction créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur des plateformes alimentées par l'IA telles que Digimon Engine, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les limites technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur de ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent une "intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur fournissent également des capacités de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant toujours plus loin la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. On peut les considérer comme des participants hautement qualifiés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination d'entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel ( NLP ) : aide l'agent AI à comprendre et générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.
1.2.2 Module de raisonnement et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, qui effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Moteur de règles : prise de décision simple basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et les prévisions.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser en permanence sa stratégie de décision par essai et erreur, en s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, par exemple le mouvement d'un bras robotique.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services Web.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécutez des tâches répétitives grâce à l'automatisation des processus robotisés RPA(.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal avantage concurrentiel de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace avec le temps offre aux entreprises un puissant outil pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
Apprentissage supervisé : Utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle, permettant à l'AGENT IA d'accomplir les tâches avec plus de précision.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
Apprentissage continu : Mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Le résultat de chaque action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Déchiffrer l'AGENT AI : la force intelligente façonnant la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des changements à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA présente également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents AI devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé ###CAGR( atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le degré de pénétration des agents AI dans divers secteurs ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les investissements des grandes entreprises dans les frameworks d'agents open source ont également considérablement augmenté. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de Microsoft deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.
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AirdropHunterXM
· Il y a 9h
Allons-y, vous voulez encore récolter des bénéfices avec un concept d'IA.
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GasFeeVictim
· Il y a 9h
buy the dip tout est des points hauts bull run n'ose pas jouer Marché baissier n'ose pas acheter
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DegenMcsleepless
· Il y a 9h
Encore parler de l'IA, ça devient agaçant.
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Web3ExplorerLin
· Il y a 9h
*ajuste la lentille théorique* fascinant de voir comment chaque vague s'appuie sur la théorie des jeux quantiques...
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blocksnark
· Il y a 9h
Il est peut-être un peu trop tôt pour prédire l'IA de 2025.
AI Agent: façonner la puissance intelligente de la nouvelle économie de chiffrement
Décodeur AI Agent : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier du marché. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, le 11 octobre 2024, le jeton $GOAT a été lancé et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, le Virtuals Protocol a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde est sans doute familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures.
En réalité, l'Agent IA partage de nombreuses similitudes avec les fonctions centrales de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les Agents IA jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant comme des "gardes intelligents" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et favoriser l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, tels des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et poussant à la fois l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir de Dexscreener ou de la plateforme sociale X, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques dans l'écosystème crypto :
Agent IA Exécuteur : Se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, comme le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche sur l'IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux de neurones et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport publié en 1973 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes concernant le potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a marqué des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel d'IA spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début de ce siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont conduit à l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ayant démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis qu'OpenAI a lancé la série GPT, les modèles de pré-entraînement à grande échelle, comptant des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension linguistique dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents d'IA de démontrer des capacités d'interaction claires et structurées à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement à des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale, la rédaction créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur des plateformes alimentées par l'IA telles que Digimon Engine, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les limites technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur de ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent une "intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur fournissent également des capacités de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant toujours plus loin la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. On peut les considérer comme des participants hautement qualifiés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination d'entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
1.2.2 Module de raisonnement et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, qui effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal avantage concurrentiel de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace avec le temps offre aux entreprises un puissant outil pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Le résultat de chaque action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Déchiffrer l'AGENT AI : la force intelligente façonnant la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des changements à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA présente également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents AI devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé ###CAGR( atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le degré de pénétration des agents AI dans divers secteurs ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les investissements des grandes entreprises dans les frameworks d'agents open source ont également considérablement augmenté. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de Microsoft deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.