وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات الرقمية تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها نحو التطور.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت برك السيولة DEX موجة الصيف ل DeFi.
في عام 2021 ، شهدت العديد من أعمال NFT صدورها مما يدل على بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى قيادة حمى الميمكوين ومنصات الإطلاق.
من الضروري التأكيد على أن انطلاق هذه المجالات الرأسية لم يكن فقط نتيجة الابتكار التكنولوجي، بل هو أيضًا نتيجة للتوافق المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات ضخمة. مع النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، ووصل إلى قيمة سوقية تصل إلى 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. ثم في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، والذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لطفلة الجوار، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع يعرفون الفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في المرافق المعقدة وأنظمة الأمن، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعد "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد على التعامل مع المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، ليصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة تتراوح من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتستمر في التسلل إلى مختلف الصناعات، مما يعزز تحسين الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات المجمعة من منصة معينة أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار في التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، بهدف تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى إنشاء الموسيقى.
3.وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كزعيم رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويقوم ببناء المجتمع والمشاركة في الأنشطة التسويقية.
4.وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول AI Agent، وحالته الحالية وآفاق تطبيقاته الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيلها لملامح الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
يُظهر تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تتركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA( روبوت المحادثة) وDendral(، نظام الخبراء في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا تقديم الشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. ولكن كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد وظائف الإدراك البشري. علاوة على ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في بريطانيا. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( بما في ذلك الهيئات الممولة). بعد عام 1973، انخفضت ميزانيات أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينات من القرن العشرين، أدت تطورات ونشر أنظمة الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حقق هذا العصر تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أدت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية إلى توسيع نطاق تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني بسبب انهيار الطلب في السوق على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة. علاوة على ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، هزم كمبيوتر ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث تاريخي في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أتاح إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعله جزءًا لا يتجزأ من مشهد التكنولوجيا، وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، أدت التقدمات في قوة الحوسبة إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكيل التعزيز ونماذج التوليد مثل GPT-2 المزيد من الإختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model، LLM ) معلمًا مهمًا في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال مئات المليارات وحتى تريليونات من المعلمات قدرات تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التكيف مع سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة، وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تقدم قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة مستوى أعلى من الاستقلالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعبين، لتحقيق تفاعل ديناميكي حقيقي.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر الذي يتجاوز حدود التقنية. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتنوعاً، وتخصصاً. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "حكمة" إلى روح وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتهم أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع تكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأرض والنمو، ويقود عصرًا جديدًا من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
AIAGENT تختلف عن الروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر في AI AGENT هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادة ما تتبع سير عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، والاستدلال، والعمل، والتعلم، والتكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، لجمع معلومات البيئة. تشبه وظائف هذا الجزء الحواس البشرية، حيث تستخدم مستشعرات، وكاميرات، وميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، ويشمل ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. تتمثل المهمة الأساسية لوحدة الإدراك في تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية ( NLP ): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات متعددة من المستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
عند إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي وتطوير استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق بين النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو نظم التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة استنادًا إلى القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار، الشبكات العصبية وغيرها، تستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع الظروف المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة وفقًا للهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "يد وقدمي" وكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتنفيذ قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات فعلية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم للعمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قواعد البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الأعمال، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال أتمتة العمليات الروبوتية RPA(.
)# 1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النموذج بشكل مستمر من خلال إدخال البيانات المولدة من التفاعلات إلى النظام. هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعنونة لتدريب النموذج، مما يساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير الموسومة، مما يساعد الوكيل على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: تحديث النموذج من خلال بيانات实时 للحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود الفعل الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف ومرونة وكيل الذكاء الاصطناعي.
![فك تشفير AI AGENT: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد الجديد في المستقبل]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي في بؤرة اهتمام السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلك وعامل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولاً في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب ###CAGR( يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة قوة انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار العمل المفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر العمل مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من شركة معينة أصبحت أكثر نشاطاً، مما يدل على أن AI AGENT يمتلك إمكانات سوق أكبر خارج مجال التشفير، وأن السوق الإجمالية في توسع.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
6
مشاركة
تعليق
0/400
TestnetScholar
· 07-20 17:36
الذكاء الاصطناعي عميق جداً، من يفهم يفهم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
alpha_leaker
· 07-20 00:05
البنية التحتية مهمة للغاية، إنها مصممة أصلاً لتكون مادة للتسريبات.
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSherlock
· 07-20 00:03
2025 ستحترق، متفائل بعميل الذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
SquidTeacher
· 07-20 00:03
又整新名词خداع الناس لتحقيق الربح了
شاهد النسخة الأصليةرد0
SilentAlpha
· 07-19 23:53
فقط من خلال هذه السنوات من الفرص، إذا كنت قد ركزت على الذكاء الاصطناعي، فقد انتهيت من الأمر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTArchaeologis
· 07-19 23:37
عند مراجعة تاريخ تطور داخل السلسلة هذا، تذكرت تلك الآثار الرقمية للرواد... كل مرحلة تم تسجيلها في السجلات.
AI AGENT:النواة الذكية للاقتصاد الجديد في المستقبل
وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات الرقمية تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها نحو التطور.
من الضروري التأكيد على أن انطلاق هذه المجالات الرأسية لم يكن فقط نتيجة الابتكار التكنولوجي، بل هو أيضًا نتيجة للتوافق المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات ضخمة. مع النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، ووصل إلى قيمة سوقية تصل إلى 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. ثم في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، والذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لطفلة الجوار، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع يعرفون الفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في المرافق المعقدة وأنظمة الأمن، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعد "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد على التعامل مع المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، ليصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تتمتع بقدرات شاملة تتراوح من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتستمر في التسلل إلى مختلف الصناعات، مما يعزز تحسين الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات المجمعة من منصة معينة أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار في التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، بهدف تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى إنشاء الموسيقى.
3.وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كزعيم رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويقوم ببناء المجتمع والمشاركة في الأنشطة التسويقية.
4.وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول AI Agent، وحالته الحالية وآفاق تطبيقاته الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيلها لملامح الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
يُظهر تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تتركز بشكل أساسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA( روبوت المحادثة) وDendral(، نظام الخبراء في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا تقديم الشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. ولكن كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد وظائف الإدراك البشري. علاوة على ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في بريطانيا. أعرب تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( بما في ذلك الهيئات الممولة). بعد عام 1973، انخفضت ميزانيات أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينات من القرن العشرين، أدت تطورات ونشر أنظمة الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حقق هذا العصر تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أدت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية إلى توسيع نطاق تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني بسبب انهيار الطلب في السوق على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة. علاوة على ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، هزم كمبيوتر ديب بلو من IBM بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، وهو حدث تاريخي في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أتاح إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعله جزءًا لا يتجزأ من مشهد التكنولوجيا، وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، أدت التقدمات في قوة الحوسبة إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكيل التعزيز ونماذج التوليد مثل GPT-2 المزيد من الإختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model، LLM ) معلمًا مهمًا في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال مئات المليارات وحتى تريليونات من المعلمات قدرات تفوق النماذج التقليدية في توليد وفهم اللغة. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا مكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التكيف مع سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة، وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تقدم قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة مستوى أعلى من الاستقلالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعبين، لتحقيق تفاعل ديناميكي حقيقي.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر الذي يتجاوز حدود التقنية. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتنوعاً، وتخصصاً. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "حكمة" إلى روح وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتهم أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع تكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأرض والنمو، ويقود عصرًا جديدًا من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
AIAGENT تختلف عن الروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر في AI AGENT هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادة ما تتبع سير عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، والاستدلال، والعمل، والتعلم، والتكيف.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، لجمع معلومات البيئة. تشبه وظائف هذا الجزء الحواس البشرية، حيث تستخدم مستشعرات، وكاميرات، وميكروفونات وغيرها من الأجهزة لالتقاط البيانات الخارجية، ويشمل ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. تتمثل المهمة الأساسية لوحدة الإدراك في تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
عند إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي وتطوير استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق بين النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو نظم التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة وفقًا للهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "يد وقدمي" وكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتنفيذ قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات فعلية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
)# 1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النموذج بشكل مستمر من خلال إدخال البيانات المولدة من التفاعلات إلى النظام. هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 ردود الفعل الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف ومرونة وكيل الذكاء الاصطناعي.
![فك تشفير AI AGENT: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد الجديد في المستقبل]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي في بؤرة اهتمام السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلك وعامل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولاً في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكيل الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب ###CAGR( يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة قوة انتشار وكيل الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار العمل المفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر العمل مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من شركة معينة أصبحت أكثر نشاطاً، مما يدل على أن AI AGENT يمتلك إمكانات سوق أكبر خارج مجال التشفير، وأن السوق الإجمالية في توسع.