Déchiffrer l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
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'essor des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, une multitude de séries d'œuvres NFT ont vu le jour, marquant l'avènement de l'ère des collections numériques.
En 2024, l'excellente performance d'une plateforme de lancement a mené la tendance 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 une combinaison parfaite de modèles de financement et de 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 le nouveau domaine émergent de ce cycle sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui 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 diffusion en direct de l'IP d'une fille du voisinage, déclenchant une réaction dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est certainement 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 l'environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI et les fonctionnalités essentielles de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similarités. Dans le monde réel, les Agents AI jouent, dans une certaine mesure, un rôle similaire ; ils sont les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les individus 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, les Agents AI sont profondément intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et innover. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres invisibles d'une équipe, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans tous les secteurs, favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant constamment sa performance à travers des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques du système crypto.
Agent IA Exécutoire : se concentre sur l'accomplissement 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 AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer aux activités de marketing.
Agent AI de coordination : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, 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 IA montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à l'application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement centrée sur des méthodes symboliques, ce qui a donné naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et l'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 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport de Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance énorme 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 connu son 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 d'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 pour la première fois de 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 d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la question de l'extension de l'échelle des systèmes d'IA et de leur intégration réussie dans des applications pratiques reste un défi persistant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un événement marquant dans 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 du XXIe siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'essor de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels comme Siri ont montré 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 comme GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (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 IA. Depuis qu'une certaine entreprise 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 démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction logique et structurée à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme 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, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, 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 à grande échelle représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'apparition 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 à grande échelle non seulement insufflent "l'intelligence" à ces agents, mais leur fournissent également la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'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, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés 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 les comportements intelligents des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, 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 AI interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette fonction 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, 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 IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données 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 basées sur les 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 fonction des informations collectées. En utilisant de grands modèles linguistiques, entre autres, 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 basées 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 prévision.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, s'adaptant ainsi 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 des objectifs, et enfin le choix de l'option optimale à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" 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 (comme le mouvement d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement d'un bras robotique.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou des accès à des services réseau.
Gestion des processus automatisés : Dans un environnement d'entreprise, exécuter des tâches répétitives via RPA (automatisation des processus robotisés).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le cœur de la compétitivité de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de retour d'information ou "flywheel de données" qui améliore continuellement, 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 au fil du temps fournit 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 étiquetées pour entraîner le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches plus précisément.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles potentiels 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 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. 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.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. 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 de Markets and Markets, le marché des agents IA 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 l'influence des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI possède un marché plus large en dehors du domaine de la cryptographie.
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ProbablyNothing
· Il y a 11h
L'histoire se répète encore, une nouvelle ronde de prise de gens pour des idiots.
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HodlBeliever
· Il y a 11h
Les données de rétrospective des cycles de marché montrent le meilleur moment pour investir.
AGENT IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique des cryptoactifs.
Déchiffrer l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
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 domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi à une combinaison parfaite de modèles de financement et de 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 le nouveau domaine émergent de ce cycle sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui 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 diffusion en direct de l'IP d'une fille du voisinage, déclenchant une réaction dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est certainement 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 l'environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI et les fonctionnalités essentielles de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similarités. Dans le monde réel, les Agents AI jouent, dans une certaine mesure, un rôle similaire ; ils sont les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les individus 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, les Agents AI sont profondément intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et innover. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres invisibles d'une équipe, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans tous les secteurs, favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant constamment sa performance à travers des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques du système crypto.
Agent IA Exécutoire : se concentre sur l'accomplissement 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 AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer aux activités de marketing.
Agent AI de coordination : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, 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 IA montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à l'application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement centrée sur des méthodes symboliques, ce qui a donné naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et l'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 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport de Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance énorme 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 connu son 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 d'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 pour la première fois de 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 d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la question de l'extension de l'échelle des systèmes d'IA et de leur intégration réussie dans des applications pratiques reste un défi persistant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un événement marquant dans 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 du XXIe siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'essor de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels comme Siri ont montré 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 comme GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (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 IA. Depuis qu'une certaine entreprise 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 démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction logique et structurée à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme 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, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, 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 à grande échelle représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'apparition 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 à grande échelle non seulement insufflent "l'intelligence" à ces agents, mais leur fournissent également la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'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, prenant des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés 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 les comportements intelligents des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, 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 AI interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette fonction 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, 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 d'inférence 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, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant de grands modèles linguistiques, entre autres, 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 l'option optimale à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" 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 (comme le mouvement d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le cœur de la compétitivité de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de retour d'information ou "flywheel de données" qui améliore continuellement, 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 au fil du temps fournit 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 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. 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.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. 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 de Markets and Markets, le marché des agents IA 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 l'influence des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI possède un marché plus large en dehors du domaine de la cryptographie.