AI AGENT: 塑造未來新經濟生態的智能力量

1. 背景概況

1.1 引言：智能時代的"新夥伴"

每個加密貨幣週期都會帶來推動整個行業發展的全新基礎設施。

• 2017年,智能合約的興起催生了ICO的蓬勃發展。
• 2020年,DEX的流動池帶來了DeFi的夏季熱潮。
• 2021年,大量NFT系列作品問世標志着數字收藏品時代的到來。
• 2024年,某發射平台的出色表現引領了memecoin及發射平台的熱潮。

需要強調的是,這些垂直領域的起步並不僅僅是由於技術創新,更是融資模式與牛市週期完美結合的結果。當機遇遇上合適的時機,便能催生巨大的變革。展望2025年,很明顯,2025年週期的新興領域將是AI代理。這一趨勢在去年10月達到頂峯,2024年10月11日某代幣推出,並於10月15日達到1.5億美元市值。緊接着10月16日,某協議推出了Luna,以鄰家女孩的IP直播形象首次登場,引爆全行業。

那麼,到底什麼是AI Agent?

大家對經典電影《生化危機》一定不陌生,其中的AI系統紅心皇後令人印象深刻。紅心皇後是一個強大的AI系統,控制着復雜的設施和安全系統,能夠自主感知環境、分析數據並迅速採取行動。

實際上,AI Agent與紅心皇後的核心功能有許多相似之處。現實中的AI Agent在某種程度上扮演着類似的角色,它們是現代技術領域的"智慧守護者",通過自主感知、分析和執行,幫助企業和個人應對復雜任務。從自動駕駛汽車到智能客服,AI Agent已深入各行各業,成爲提升效率和創新的關鍵力量。這些自主智能體,如同無形的團隊成員,具備從環境感知到決策執行的全方位能力,逐步滲透到各個行業,推動效率和創新的雙重提升。

例如,一個AI AGENT可以用於自動化交易,基於從數據平台或社交平台收集的數據,實時管理投資組合並執行交易,不斷在迭代中優化自身表現。AI AGENT並非單一形式,而是根據加密生態系統中的特定需求分爲不同類別:

1.執行型AI Agent:專注於完成特定任務,如交易、投資組合管理或套利,旨在提高操作精度並減少所需時間。

2.創造型AI Agent:用於內容生成,包括文本、設計甚至音樂創作。

3.社交型AI Agent:作爲社交媒體上的意見領袖,與用戶互動,建立社區並參與營銷活動。

4.協調型AI Agent:協調系統或參與者之間的復雜交互,特別適用於多鏈集成。

在這份報告中,我們將深入探討AI Agent的起源、現狀及廣闊的應用前景,分析它們如何重塑行業格局,並展望其未來發展趨勢。

1.1.1 發展歷史

AI AGENT的發展歷程展示了AI從基礎研究到廣泛應用的演變。在1956年的達特茅斯會議上,"AI"一詞被首次提出,爲AI作爲一個獨立領域奠定了基礎。在這一時期,AI研究主要集中於符號方法,催生了首批AI程序,如ELIZA(一個聊天機器人)和Dendral(有機化學領域的專家系統)。這一階段還見證了神經網路的首次提出以及機器學習概念的初步探索。但這一時期的AI研究受到當時計算能力限制的嚴重制約。研究者們在自然語言處理和模仿人類認知功能的算法開發上遇到了極大困難。此外,1972年,數學家James Lighthill提交了一份於1973年發表的關於英國正在進行的AI研究狀況的報告。Lighthill報告基本表達了對AI研究在早期興奮期過後的全面悲觀,引發了英國學術機構(包括資助機構)對AI巨大的信心喪失。1973年後AI研究經費大幅減少,AI領域經歷了第一個"AI寒冬",對AI潛力的懷疑情緒增加。

20世紀80年代,專家系統的發展與商業化使得全球企業開始採用AI技術。這一時期在機器學習、神經網路和自然語言處理方面取得了重大進展,推動了更復雜的AI應用的出現。首次自主車輛的引入以及AI在金融、醫療等各行業的部署,也標志着AI技術的擴展。但在20世紀80年代末至90年代初,隨着市場對專用AI硬件的需求崩潰,AI領域經歷了第二次"AI寒冬"。此外,如何擴大AI系統的規模以及將其成功集成到實際應用中,仍然是一個持續的挑戰。但與此同時,1997年,IBM的深藍計算機戰勝了世界象棋冠軍加裏·卡斯帕羅夫,這是AI在解決復雜問題能力上的裏程碑事件。神經網路和深度學習的復興爲1990年代末的AI發展奠定了基礎,使AI成爲技術景觀中不可或缺的一部分,並開始影響日常生活。

到本世紀初,計算能力的進步推動了深度學習的興起,Siri等虛擬助手展示了AI在消費應用領域的實用性。2010年代,強化學習代理和GPT-2等生成模型取得了進一步突破,將對話式AI推向了新的高度。在這個過程中,大語言模型(Large Language Model,LLM)的出現成爲了AI發展的重要裏程碑,尤其是GPT-4的發布,更被視爲AI代理領域的轉折點。自某公司發布GPT系列以來,大規模預訓練模型通過數百億甚至數千億的參數,展現出了超越傳統模型的語言生成和理解能力。它們在自然語言處理上的卓越表現,讓AI代理能夠通過語言生成展現出邏輯清晰、條理分明的交互能力。這使得AI代理能夠應用於聊天助手、虛擬客服等場景,並逐步向更復雜的任務(如商業分析、創意寫作)擴展。

大語言模型的學習能力爲AI代理提供了更高的自主性。通過強化學習(Reinforcement Learning)技術,AI代理能夠不斷優化自身行爲,適應動態環境。例如在某AI驅動平台中,AI代理可以根據玩家輸入調整行爲策略,真正實現動態交互。

從早期的規則系統到以GPT-4爲代表的大語言模型,AI代理的發展史是一部不斷突破技術邊界的進化史。而GPT-4的出現,無疑是這一歷程中的重大轉折點。隨着技術的進一步發展,AI代理將更加智能化、場景化、多樣化。大語言模型不僅爲AI代理注入了"智慧"的靈魂,還爲其提供了跨領域協作的能力。未來,創新的項目平台將不斷湧現,繼續推動AI代理技術的落地與發展,引領AI驅動體驗的新時代。

1.2 工作原理

AIAGENT與傳統機器人的不同之處在於,它們能夠隨着時間的推移進行學習和適應,做出細致入微的決策以實現目標。可以將它們視爲加密領域中技術高超、不斷發展的參與者,能夠獨立地在數字經濟中行動。

AI AGENT的核心在於其"智能"------即通過算法模擬人類或其他生物的智能行爲,以自動化解決復雜問題。AI AGENT的工作流程通常遵循以下步驟:感知、推理、行動、學習、調整。

1.2.1 感知模塊

AI AGENT通過感知模塊與外界交互,收集環境信息。這部分的功能類似於人類的感官,利用傳感器、攝像頭、麥克風等設備來捕捉外部數據,這包括提取有意義的特徵、識別對象或確定環境中的相關實體。感知模塊的核心任務是將原始數據轉化爲有意義的信息,這通常涉及以下技術:

• 計算機視覺:用於處理和理解圖像和視頻數據。
• 自然語言處理(NLP):幫助AI AGENT理解和生成人類語言。
• 傳感器融合:將來自多個傳感器的數據整合成統一的視圖。

1.2.2 推理與決策模塊

在感知到環境後,AI AGENT需要根據數據做出決策。推理與決策模塊是整個系統的"大腦",它基於收集到的信息進行邏輯推理和策略制定。利用大語言模型等充當編排器或推理引擎,理解任務、生成解決方案並協調用於內容創建、視覺處理或推薦系統等特定功能的專門模型。

這一模塊通常採用以下技術:

• 規則引擎:基於預設規則進行簡單決策。
• 機器學習模型:包括決策樹、神經網路等,用於復雜的模式識別和預測。
• 強化學習:讓AI AGENT在試錯中不斷優化決策策略,適應變化的環境。

推理過程通常包含幾步:首先是對環境的評估,其次是根據目標計算出多個可能的行動方案,最後是選擇最優方案執行。

1.2.3 執行模塊

執行模塊是AI AGENT的"手和腳",將推理模塊的決策付諸行動。這一部分與外部系統或設備交互,完成指定任務。這可能涉及物理操作(如機器人行動)或數字操作(如數據處理)。執行模塊依賴於:

• 機器人控制系統:用於物理操作,例如機器人手臂的運動。
• API調用:與外部軟件系統交互,例如數據庫查詢或網路服務訪問。
• 自動化流程管理:在企業環境中,通過RPA(機器人流程自動化)執行重復性任務。

1.2.4 學習模塊

學習模塊是AI AGENT的核心競爭力,它使代理能夠隨着時間的推移變得更智能。通過反饋循環或"數據飛輪"持續改進,將交互中生成的數據反饋入系統以增強模型。這種隨着時間的推移而逐漸適應並變得更加有效的能力爲企業提供了一種強大的工具,能夠提升決策制定和運營效率。

學習模塊通常通過以下方式進行改進:

• 監督學習:利用標注數據進行模型訓練,使AI AGENT能更準確地完成任務。
• 無監督學習:從未標注的數據中發現潛在模式,幫助代理適應新環境。
• 持續學習:通過實時數據更新模型,保持代理在動態環境中的表現。

1.2.5 實時反饋與調整

AI AGENT通過不斷的反饋循環優化自身性能。每次行動的結果都會被記錄並用於調整未來的決策。這種閉環系統確保了AI AGENT的自適應性和靈活性。

1.3 市場現狀

1.3.1 行業現狀

AI AGENT正在成爲市場的焦點,憑藉其作爲消費者界面和自主經濟行爲者的巨大潛力,爲多個行業帶來變革。正如上一輪週期中L1區塊空間的潛力難以估量一樣,AI AGENT在本輪週期中也展現出了同樣的前景。

根據Markets and Markets的最新報告,AI Agent市場預計將從2024年的51億美元增長到2030年的471億美元,年復合增長率(CAGR)高達44.8%。這種快速增長反映了AI Agent在各行業的滲透力度,以及技術創新所帶來的市場需求。

大公司對開源代理框架的投入也顯著增加。某公司的AutoGen、Phidata和LangGraph等框架的開發活動正日益活躍,這表明AI AGENT在加密領域之外擁有更大的市場潛力,TAM也在