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 une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a favorisé le développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités DEX ont déclenché la frénésie estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à un engouement pour les memecoins et les plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents d'IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre de l'année dernière, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint une valorisation de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image de diffusion en direct de la voisine, enflammant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dans lequel le système d'IA 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 réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes grâce à leur perception autonome, leur analyse et leur exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA sont profondément intégrés 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 des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour automatiser le trading, gérer en temps réel un portefeuille et exécuter des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant continuellement 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 dans l'écosystème crypto:
Agent IA exécutif : se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations 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 IA 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 AI de coordination : Coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en projetant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les 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 période a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et les premières explorations du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était sévèrement 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 des recherches en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général vis-à-vis de la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une perte de confiance énorme de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement). Après 1973, le financement de la recherche en IA a été considérablement réduit, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant au 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 les technologies de l'IA. Cette période a été marquée par des avancées majeures 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 pour des matériels d'IA spécialisés, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la façon de faire évoluer les 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 concernant la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance 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 progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence 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, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, notamment avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise d'IA a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré 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 IA de démontrer une capacité d'interaction logique et structurée via la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être utilisés dans des situations telles que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie de ( Reinforcement Learning ), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De la règle système précoce aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui franchit continuellement les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" à ces agents, mais leur fournissent également la capacité de collaboration inter-domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, et 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, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants technologiquement 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 par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, afin de 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 grâce à un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie des fonctions 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 des 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 AI 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 de raisonnement 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 en se basant sur les 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 utilisés pour des fonctions spécifiques comme 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 : comprenant des arbres de décision, des réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par l'essai et l'erreur, s'adaptant à un environnement en constante évolution.
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 de l'objectif, et enfin, le choix de l'option optimale à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( comme les actions des robots ) 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 : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que les requêtes de base de données ou l'accès aux services réseau.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, l'automatisation des processus robotisés RPA( exécute des tâches répétitives.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" pour une 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 outil puissant 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 annotées 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 Feedback 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.
![Décodez l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne 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, avec son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à de nombreux secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était inestimable lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre 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( pouvant atteindre 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents AI dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement des frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.
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TestnetScholar
· Il y a 23h
L'IA est assez profonde, ceux qui comprennent comprennent.
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alpha_leaker
· 07-20 00:05
L'infrastructure est trop importante, c'est naturellement fait pour être révélé.
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0xSherlock
· 07-20 00:03
2025 peut briller, je parie sur l'Agent IA
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SquidTeacher
· 07-20 00:03
Encore un nouveau terme, se faire prendre pour des cons.
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SilentAlpha
· 07-19 23:53
Avec les tendances de ces dernières années, il suffit de se concentrer sur l'IA.
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NFTArchaeologis
· 07-19 23:37
En regardant cette évolution off-chain, je pense aux artefacts numériques de ces pionniers... chaque étape est gravée dans l'histoire.
AI AGENT : le cœur intelligent de la nouvelle économie écologique de l'avenir
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 une nouvelle infrastructure qui propulse 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 également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents d'IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre de l'année dernière, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint une valorisation de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image de diffusion en direct de la voisine, enflammant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dans lequel le système d'IA 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 réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes grâce à leur perception autonome, leur analyse et leur exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA sont profondément intégrés 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 des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour automatiser le trading, gérer en temps réel un portefeuille et exécuter des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant continuellement 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 dans l'écosystème crypto:
Agent IA exécutif : se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations 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 IA 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 AI de coordination : Coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en projetant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les 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 période a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et les premières explorations du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était sévèrement 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 des recherches en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général vis-à-vis de la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une perte de confiance énorme de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement). Après 1973, le financement de la recherche en IA a été considérablement réduit, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant au 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 les technologies de l'IA. Cette période a été marquée par des avancées majeures 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 pour des matériels d'IA spécialisés, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la façon de faire évoluer les 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 concernant la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance 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 progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence 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, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, notamment avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise d'IA a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré 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 IA de démontrer une capacité d'interaction logique et structurée via la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être utilisés dans des situations telles que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie de ( Reinforcement Learning ), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De la règle système précoce aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui franchit continuellement les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" à ces agents, mais leur fournissent également la capacité de collaboration inter-domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, et 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, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants technologiquement 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 par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, afin de 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 grâce à un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie des fonctions 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 des 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 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 en se basant sur les 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 utilisés pour des fonctions spécifiques comme 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 de l'objectif, et enfin, le choix de l'option optimale à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( comme les actions des robots ) 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, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" pour une 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 outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Feedback 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.
![Décodez l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne 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, avec son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à de nombreux secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était inestimable lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre 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( pouvant atteindre 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents AI dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement des frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM s'élargit.