فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد 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 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 الأعمال الفنية NFT ظهورها، مما كان علامة على بدء عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى قيادة موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، ولكنها أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرصة بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. بلغت هذه الاتجاهات ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة شخصية البث المباشر لجارتي، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "خطر حيوي"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. تعتبر ملكة القلب الأحمر نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في منشآت معقدة وأنظمة أمان، ولديها القدرة على استشعار 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، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، حيث إنه "حارس ذكي" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، لقد غزا وكيل الذكاء الاصطناعي مختلف الصناعات وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتنتشر تدريجياً في جميع القطاعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار في وقت واحد.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة بشكل لحظي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائه باستمرار خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات الخاصة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، بهدف تحسين 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 للرأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمعات ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، وهو مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكفاءة و آفاق تطبيقات AI Agent، ونحلل كيف تعيد تشكيل مشهد الصناعة، ونستشرف اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
عرض تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيقات الواسعة. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما أسس لذكاء اصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أول برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف المفاهيم الأولية لتعلم الآلة. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة كانت مقيدة بشدة بقدرة الحوسبة في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول وضع أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن النظرة المتشائمة الشاملة تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة بما في ذلك وكالات التمويل) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض التمويل لأبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة والتجارية إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي. حقق هذا العصر تقدمًا كبيرًا في مجال تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع نحو ظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كما أن إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية، كان أيضًا علامة على توسيع تقنية الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وبداية التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت هذه المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ونجاح دمجها في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم حاسوب ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أتاح إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر في الحياة اليومية.
في بداية القرن الحادي والعشرين، أدت التقدمات في قدرة الحوسبة إلى صعود التعلم العميق، وأظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري مدى فائدة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلكين. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراق، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4 الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات قدرة على توليد وفهم اللغة تفوق النماذج التقليدية. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تطبيق تقنياتهم في مجالات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تمنح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة وكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على إدخال اللاعبين، مما يحقق التفاعل الديناميكي حقًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة الممثلة بـ GPT-4، فإن تاريخ تطور الوكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التطور المستمر الذي يتجاوز الحدود التقنية. وبالتأكيد، فإن ظهور GPT-4 يمثل نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع التطور الإضافي للتكنولوجيا، سيصبح الوكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ومشاهد، وتنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" "الحكمة" للوكلاء الذكاء الاصطناعي، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع الابتكارية باستمرار، مما يدفع تكنولوجيا الوكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التطبيق والتطوير، ويقود عصرًا جديدًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في أنه يمكنها 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核心 AI AGENT في "الذكاء" ------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادة ما تتبع سير العمل الخاص بـ AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل AI AGENT مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار، والكاميرات، والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في 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 معنى، وعادةً ما تشمل التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تُستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية(NLP): مساعدة وكيل الذكاء الاصطناعي في فهم وتوليد اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. إن وحدة الاستدلال واتخاذ القرار هي "العقل" في النظام بأكمله، حيث تستند إلى المعلومات المجمعة لإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهمة، وتولد الحلول، وتنسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
هذا الوحدة عادة ما تستخدم التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج تعلم الآلة: تشمل أشجار القرار، الشبكات العصبية، إلخ، تستخدم للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل AI AGENT يقوم بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، للتكيف مع البيئة 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 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليد والقدم" 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 الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم بالروبوت: يستخدم 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 المؤتمتة: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA( أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح للوكلاء أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات في النموذج. توفر هذه القدرة التي تتكيف تدريجياً وتصبح أكثر فاعلية مع مرور الوقت أداة قوية للشركات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم المراقب: استخدام بيانات معنونة لتدريب النموذج، مما يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط المحتملة من بيانات غير موضوعة علامات، مما يساعد الوكيل على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: تحديث النموذج من خلال البيانات الحية، للحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 التغذية الراجعة والتعديل الفوري
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي محور التركيز في السوق، حيث يحمل إمكانات هائلة كواجهة للمستهلكين وعامل اقتصادي مستقل، مما يحقق تغييرات في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من إحدى المؤسسات، 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 يبلغ (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى اختراق وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الذي تحمله الابتكارات التكنولوجية.
تزايدت استثمارات الشركات الكبيرة في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. نشاط تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph في شركة معينة يتزايد بشكل متزايد، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوق أكبر خارج مجال التشفير، وأن TAM أيضًا في
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
8
مشاركة
تعليق
0/400
OPsychology
· 07-12 03:04
لقد تم قول كل الحوادث القديمة، لا يمكن أن يكون هناك ابتكار.
شاهد النسخة الأصليةرد0
StakeOrRegret
· 07-10 08:57
25 عامًا من الذكاء الاصطناعي تجعل من يفقد وظيفته دعنا نرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
nft_widow
· 07-10 07:23
بعد 25 عامًا من رؤية الذكاء الاصطناعي، كم كان عدد عمليات الاحتيال في العام الماضي؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableNomad
· 07-09 04:08
نفس القصة سنة مختلفة... المتداولون المتهورون لا يتعلمون لكن مهلاً، تلك مجمع السيولة تستمر في الطباعة
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchroedingerMiner
· 07-09 04:08
أوه، تذكرت أيامنا في عام 2017 عندما كنا نتنافس على ICOs.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasWhisperer
· 07-09 04:02
همم... يظهر أن التعرف على الأنماط يظهر أننا فقط نركب أمواج الضجيج بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
CodeSmellHunter
· 07-09 03:58
الكلام القديم يمكن أن يجني المال؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
InfraVibes
· 07-09 03:49
مرة أخرى نتحدث عن مفهوم AGENT ~ هل لم نتحدث عنه بما فيه الكفاية؟
الوكيل الذكي: القوة الدافعة الذكية لتشكيل نظام الاقتصاد الجديد WEB3
فك تشفير وكيل الذكاء الاصطناعي: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد 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 إلى الأمام.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، ولكنها أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرصة بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. بلغت هذه الاتجاهات ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة شخصية البث المباشر لجارتي، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "خطر حيوي"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. تعتبر ملكة القلب الأحمر نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في منشآت معقدة وأنظمة أمان، ولديها القدرة على استشعار 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، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، حيث إنه "حارس ذكي" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، لقد غزا وكيل الذكاء الاصطناعي مختلف الصناعات وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتنتشر تدريجياً في جميع القطاعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار في وقت واحد.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة بشكل لحظي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائه باستمرار خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات الخاصة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، بهدف تحسين 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 للرأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمعات ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، وهو مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكفاءة و آفاق تطبيقات AI Agent، ونحلل كيف تعيد تشكيل مشهد الصناعة، ونستشرف اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
عرض تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيقات الواسعة. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما أسس لذكاء اصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أول برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف المفاهيم الأولية لتعلم الآلة. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة كانت مقيدة بشدة بقدرة الحوسبة في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول وضع أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن النظرة المتشائمة الشاملة تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة بما في ذلك وكالات التمويل) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض التمويل لأبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة والتجارية إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي. حقق هذا العصر تقدمًا كبيرًا في مجال تعلم الآلة والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع نحو ظهور تطبيقات أكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي. كما أن إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية، كان أيضًا علامة على توسيع تقنية الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وبداية التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت هذه المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ونجاح دمجها في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم حاسوب ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أتاح إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر في الحياة اليومية.
في بداية القرن الحادي والعشرين، أدت التقدمات في قدرة الحوسبة إلى صعود التعلم العميق، وأظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري مدى فائدة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلكين. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراق، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4 الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات قدرة على توليد وفهم اللغة تفوق النماذج التقليدية. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرين على تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تطبيق تقنياتهم في مجالات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تمنح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة وكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على إدخال اللاعبين، مما يحقق التفاعل الديناميكي حقًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة الممثلة بـ GPT-4، فإن تاريخ تطور الوكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التطور المستمر الذي يتجاوز الحدود التقنية. وبالتأكيد، فإن ظهور GPT-4 يمثل نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع التطور الإضافي للتكنولوجيا، سيصبح الوكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ومشاهد، وتنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" "الحكمة" للوكلاء الذكاء الاصطناعي، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع الابتكارية باستمرار، مما يدفع تكنولوجيا الوكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التطبيق والتطوير، ويقود عصرًا جديدًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في أنه يمكنها 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核心 AI AGENT في "الذكاء" ------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادة ما تتبع سير العمل الخاص بـ AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل AI AGENT مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار، والكاميرات، والميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، بما في 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 معنى، وعادةً ما تشمل التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. إن وحدة الاستدلال واتخاذ القرار هي "العقل" في النظام بأكمله، حيث تستند إلى المعلومات المجمعة لإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهمة، وتولد الحلول، وتنسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
هذا الوحدة عادة ما تستخدم 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 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليد والقدم" 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 الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح للوكلاء أن يصبحوا أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات في النموذج. توفر هذه القدرة التي تتكيف تدريجياً وتصبح أكثر فاعلية مع مرور الوقت أداة قوية للشركات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 التغذية الراجعة والتعديل الفوري
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي محور التركيز في السوق، حيث يحمل إمكانات هائلة كواجهة للمستهلكين وعامل اقتصادي مستقل، مما يحقق تغييرات في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يظهر نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من إحدى المؤسسات، 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 يبلغ (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى اختراق وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الذي تحمله الابتكارات التكنولوجية.
تزايدت استثمارات الشركات الكبيرة في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. نشاط تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph في شركة معينة يتزايد بشكل متزايد، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوق أكبر خارج مجال التشفير، وأن TAM أيضًا في