AGENT IA : La force intelligente façonnant 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 l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un essor florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale de la DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'arrivée de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à la montée en puissance des memecoins et des plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024, et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de streaming en direct de l'IP de la fille d'à côté, enflammant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent IA joue, dans une certaine mesure, un rôle similaire, étant considéré comme un "gardien de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, l'Agent IA s'est infiltré dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent une capacité complète allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque industrie et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel le portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, optimisant constamment ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:
Agent IA exécutoire : se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle et à réduire le temps nécessaire.
2.Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.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 coordonnateur : coordonne des interactions complexes entre des systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multichaîne.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des Agents AI, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur des méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA( un chatbot) et Dendral( un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et les premières explorations du concept d'apprentissage machine. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été gravement contrainte par les limitations de la puissance de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général concernant la recherche en IA après l'enthousiasme initial, entraînant une perte de confiance considérable dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", augmentant le scepticisme quant à son potentiel.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter les technologies de l'IA. Cette période a été marquée par 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 divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies de l'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment élargir l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'une entreprise 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, rendant 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 favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, certains assistants virtuels montrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et certains modèles génératifs ont réalisé des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande envergure (Large Language Model,LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier la publication de certains modèles, qui est devenue un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis la publication de la série GPT par une certaine entreprise, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents d'IA de démontrer une capacité d'interaction claire et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale, l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents AI peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents AI 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 grands modèles de langage représentés par certains modèles, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'apparition de certains modèles est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent "l'intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions détaillées pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière indépendante 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, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un 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 à travers un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut l'extraction de caractéristiques significatives, l'identification 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 ) : aider l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage 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 décisions simples 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 la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser en continu sa stratégie de décision par essais et erreurs, en s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "bras et les jambes" de l'AGENT AI, 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 ( comme des mouvements de robot ) ou des opérations numériques ( comme le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle des robots : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras de robot.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, comme les requêtes de base de données ou l'accès aux services Web.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, l'automatisation des processus par RPA( exécute des tâches répétitives.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" qui améliore en continu, les données générées lors des interactions sont réintégrées 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, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches de manière plus précise.
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 : maintenir la performance des agents dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour d'information et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Décodeur AI AGENT : La puissance intelligente façonnant la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des changements dans plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une certaine agence de recherche de marché, 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 et la demande du marché résultant des innovations technologiques.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels que AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA possède un potentiel de marché plus grand en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.
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MEVHunterZhang
· Il y a 12h
ai comprend quoi, tôt ou tard, il sera sanctionné par les États-Unis.
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ZKProofster
· Il y a 12h
techniquement parlant... juste un autre cycle de hype
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WhaleWatcher
· Il y a 12h
Encore un grand spectacle de se faire prendre pour des cons qui commence.
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DegenWhisperer
· Il y a 13h
À la fin, c'est toujours l'IA vivante.
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MissingSats
· Il y a 13h
Regarde, ça recommence à parler de l'IA.
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LiquidityWitch
· Il y a 13h
Suivre la tendance est l'essence de chaque cycle, gagner c'est tout ce qui compte.
Agent IA : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie du chiffrement
AGENT IA : La force intelligente façonnant 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 l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024, et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de streaming en direct de l'IP de la fille d'à côté, enflammant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent IA joue, dans une certaine mesure, un rôle similaire, étant considéré comme un "gardien de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, l'Agent IA s'est infiltré dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent une capacité complète allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque industrie et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel le portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, optimisant constamment ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:
2.Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.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.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des Agents AI, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur des méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA( un chatbot) et Dendral( un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et les premières explorations du concept d'apprentissage machine. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été gravement contrainte par les limitations de la puissance de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général concernant la recherche en IA après l'enthousiasme initial, entraînant une perte de confiance considérable dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", augmentant le scepticisme quant à son potentiel.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter les technologies de l'IA. Cette période a été marquée par 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 divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies de l'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment élargir l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'une entreprise 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, rendant 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 favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, certains assistants virtuels montrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et certains modèles génératifs ont réalisé des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande envergure (Large Language Model,LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier la publication de certains modèles, qui est devenue un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis la publication de la série GPT par une certaine entreprise, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents d'IA de démontrer une capacité d'interaction claire et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale, l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents AI peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents AI 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 grands modèles de langage représentés par certains modèles, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'apparition de certains modèles est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent "l'intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions détaillées pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière indépendante 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, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un 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 à travers un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut l'extraction de caractéristiques significatives, l'identification 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 d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage 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, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "bras et les jambes" de l'AGENT AI, 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 ( comme des mouvements de robot ) ou des opérations numériques ( comme le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" qui améliore en continu, les données générées lors des interactions sont réintégrées 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 et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Décodeur AI AGENT : La puissance intelligente façonnant la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des changements dans plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une certaine agence de recherche de marché, 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 et la demande du marché résultant des innovations technologiques.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels que AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA possède un potentiel de marché plus grand en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.