Analyse des agents AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a entraîné le développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont entraîné la frénésie estivale de la DeFi.
En 2021, 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 la frénésie 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 également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modes de financement et le cycle haussier du marché. 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 IA. 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 d'une fille d'à côté, déclenchant une vague dans 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 durable. 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 IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans la réalité, les Agents IA jouent, dans une certaine mesure, un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 IA se sont 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 environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans différents secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur les données collectées d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, optimisant continuellement sa performance à travers des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
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 IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances futures de leur développement.
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 introduit pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant 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 vu la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. 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 de la recherche en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill a fondamentalement exprimé un pessimisme généralisé concernant la recherche en IA après la période d'excitation précoce, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des agences de financement ). 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", 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 des technologies d'IA. Cette période a connu des avancées majeures dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux 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 propulsé l'essor de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant 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 de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante 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 montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction claire et organisée par le biais de la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (telles que l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents AI peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'AI, un agent AI peut ajuster sa 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 GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 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 une "intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre 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 AI 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 AI 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, recueillant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination 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 technologies suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT AI à comprendre et 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 prise 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 des modèles de langage avancés comme orchestration ou moteur de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Moteur de règles : prise de décision simple basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance complexe de motifs et les prévisions.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essai et erreur, en s'adaptant à un environnement en constante évolution.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix et l'exécution de la meilleure option.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement d'un bras robotique.
Appel API : interaction 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, exécuter des tâches répétitives grâce à la RPA (Automatisation des processus robotiques).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la compétence clé de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou à un "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 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 étiquetées pour former le modèle, afin que l'AGENT IA puisse 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 : maintenir les performances de l'agent dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
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.
État du marché 1.3
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 énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires lors de ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une société de recherche, le marché des agents d'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 le degré de pénétration des agents d'IA dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les frameworks d'agents open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS AI ont un plus grand marché en dehors du domaine de la cryptographie.
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fren.eth
· 07-26 12:26
Ah, encore en train de faire des promesses en l'air...
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SerLiquidated
· 07-26 09:52
Marché baissier a épuisé les pigeons
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DefiEngineerJack
· 07-25 09:14
*sigh* un autre motif de cycle prévisible. montrer moi la vérification formelle d'abord ser
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ponzi_poet
· 07-25 09:13
Compris, compris. Le prince des infrastructures est toujours un dieu.
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BlockchainTalker
· 07-25 09:09
en fait, les motifs de cycle sont plutôt prévisibles, je ne vais pas mentir.
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BankruptcyArtist
· 07-25 08:58
Rien ne peut rivaliser... Quand pourra-t-on se positionner au bon endroit?
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AirdropBuffet
· 07-25 08:47
Ah ah, les vieux pigeons recommencent à parier sur de nouvelles histoires.
L'émergence des agents IA : la puissance intelligente qui façonne un nouveau cycle de chiffrement
Analyse des agents AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modes de financement et le cycle haussier du marché. 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 IA. 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 d'une fille d'à côté, déclenchant une vague dans 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 durable. 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 IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans la réalité, les Agents IA jouent, dans une certaine mesure, un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 IA se sont 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 environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans différents secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur les données collectées d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel un portefeuille d'investissement et exécutant des transactions, optimisant continuellement sa performance à travers des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
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 IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances futures de leur développement.
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 introduit pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant 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 vu la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. 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 de la recherche en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill a fondamentalement exprimé un pessimisme généralisé concernant la recherche en IA après la période d'excitation précoce, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des agences de financement ). 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", 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 des technologies d'IA. Cette période a connu des avancées majeures dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux 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 propulsé l'essor de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant 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 de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante 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 montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction claire et organisée par le biais de la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (telles que l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents AI peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'AI, un agent AI peut ajuster sa 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 GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 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 une "intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre 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 AI 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 AI 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, recueillant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination 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 technologies 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 prise 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 des modèles de langage avancés comme orchestration ou moteur 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 options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix et l'exécution de la meilleure option.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions d'un 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 la compétence clé de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou à un "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 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 Retour et ajustement en temps réel
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.
État du marché 1.3
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 énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires lors de ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une société de recherche, le marché des agents d'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 le degré de pénétration des agents d'IA dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les frameworks d'agents open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS AI ont un plus grand marché en dehors du domaine de la cryptographie.