Декодирование AI AGENT: умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Общая информация
1.1 Введение: "Новый партнер" в эпоху умных технологий
Каждый криптовалютный цикл приносит новую инфраструктуру, способствующую развитию всей отрасли.
В 2017 году возникновение смарт-контрактов способствовало бурному развитию ICO.
В 2020 году ликвидные пулы DEX стали причиной летнего бума DeFi.
В 2021 году появление множества NFT-серийных произведений ознаменовало начало эпохи цифровых коллекционных предметов.
В 2024 году выдающиеся результаты одной из платформ для запуска стали ведущими в популярности мемкоинов и платформ для запуска.
Следует подчеркнуть, что старт этих вертикальных областей обусловлен не только технологическими инновациями, но и идеальным сочетанием моделей финансирования и бычьих циклов. Когда возможности встречаются с подходящим временем, это может вызвать огромные изменения. Смотрим в 2025 год, очевидно, что новые области цикла 2025 года будут представлять собой AI-агентов. Эта тенденция достигла своего пика в октябре прошлого года, когда 11 октября 2024 года был запущен один токен, который 15 октября достиг капитализации в 150 миллионов долларов. Сразу после этого, 16 октября, один протокол представил Luna, впервые появившись в образе IP трансляции соседской девочки, что вызвало бум во всей отрасли.
Так что же такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом «Обитель зла», в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева — это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле у AI Agent и ядра функций Красной Королевы есть много схожего. В реальности AI Agent в определенной степени выполняет аналогичную роль, они являются "умными хранителями" в области современных технологий, помогая предприятиям и частным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрены в различные отрасли, становясь ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, как невидимые члены команды, обладают всесторонними возможностями от восприятия окружающей среды до выполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному росту эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматической торговли, основываясь на данных, собранных с определенной платформы данных или социальной платформы, для управления портфелем в реальном времени и выполнения сделок, постоянно оптимизируя свое представление в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
Исполнительный AI Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Созидательный AI Агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество.
Социальный ИИ-агент: быть лидером мнений в социальных сетях, взаимодействовать с пользователями, создавать сообщества и участвовать в маркетинговых мероприятиях.
Координационный AI агент: координация сложных взаимодействий между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы глубоко изучим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они преобразуют отраслевой ландшафт, и рассмотрим тенденции их будущего развития.
1.1.1 История развития
Развитие AI AGENT демонстрирует эволюцию ИИ от базовых исследований до широкого применения. На конференции в Дартмуте в 1956 году термин "ИИ" был впервые предложен, что положило начало ИИ как независимой области. В этот период исследования ИИ в основном сосредоточены на символических методах, что привело к появлению первых ИИ-программ, таких как ELIZA(, чат-бот) и Dendral(, экспертная система в области органической химии). На этом этапе также было предложено создание нейронных сетей и начат предварительный анализ концепции машинного обучения. Однако исследования ИИ в этот период были серьезно ограничены вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с огромными трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации человеческих когнитивных функций. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил отчет о состоянии продолжающихся исследований ИИ в Великобритании, который был опубликован в 1973 году. Отчет Лайтхилла в основном выразил полный пессимизм по отношению к исследованиям ИИ после начального периода восторга, что привело к огромной утрате доверия к ИИ со стороны британских академических учреждений(, включая финансирующие организации). После 1973 года финансирование исследований ИИ значительно сократилось, и область ИИ пережила первый "ИИ-ледниковый период", что увеличило сомнения в потенциале ИИ.
В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что мировые компании начали внедрять технологии ИИ. В этот период были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Ввод автономных транспортных средств и развертывание ИИ в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, также ознаменовали расширение технологий ИИ. Однако в конце 1980-х и начале 1990-х годов, с крахом спроса на специализированное ИИ-оборудование, область ИИ пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, вопрос о том, как масштабировать ИИ-системы и успешно интегрировать их в практические приложения, продолжает оставаться актуальной проблемой. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, что стало знаковым событием в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х годов, сделав ИИ неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав оказывать влияние на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал возникновению глубокого обучения, а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали полезность ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, подняв диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который рассматривается как поворотный момент в области ИИ-агентов. С момента выпуска серии GPT одной компанией большие модели с предварительной тренировкой, обладающие сотнями миллиардов и даже триллионами параметров, продемонстрировали способности к генерации и пониманию языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в обработке естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую и последовательную логику в взаимодействии через генерацию языка. Это позволяет ИИ-агентам применяться в таких сценариях, как чат-ассистенты, виртуальные клиенты и постепенно расширяться на более сложные задачи (, такие как бизнес-анализ, креативное письмо ).
Способности обучения больших языковых моделей обеспечивают более высокую автономию для AI-агентов. Благодаря технологии обучения с подкреплением ( Reinforcement Learning ), AI-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение и адаптироваться к динамичной среде. Например, на одной из платформ, управляемых AI, AI-агенты могут корректировать стратегии поведения в зависимости от ввода игрока, что действительно позволяет реализовать динамическое взаимодействие.
История развития AI-агентов от ранних систем правил до больших языковых моделей, представленных GPT-4, является эволюцией, постоянно преодолевающей технические границы. Появление GPT-4, безусловно, стало важной вехой в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий AI-агенты станут еще более интеллектуальными, контекстуальными и разнообразными. Большие языковые модели не только придают AI-агентам "ум" души, но и предоставляют им возможность междисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут продолжать появляться, способствуя внедрению и развитию технологий AI-агентов, ведя к новой эпохе, управляемой AI.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они могут обучаться и адаптироваться с течением времени, принимая тонкие решения для достижения целей. Их можно рассматривать как технически продвинутых и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, способных действовать самостоятельно в цифровой экономике.
Суть AI AGENT заключается в его "интеллекте"------то есть в моделировании человеческого или другого биологического интеллектуального поведения с помощью алгоритмов для автоматизации решения сложных задач. Обычно рабочий процесс AI AGENT следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционала аналогична человеческим чувствам, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение соответствующих сущностей в окружающей среде. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что часто включает в себя следующие технологии:
Компьютерное зрение: используется для обработки и понимания изображений и видеоданных.
Обработка естественного языка ( NLP ): помогает ИИ АГЕНТУ понимать и генерировать человеческий язык.
Слияние датчиков: интеграция данных от нескольких датчиков в единый обзор.
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который выполняет логическое умозаключение и разработку стратегий на основе собранной информации. Используя большие языковые модели в качестве оркестраторов или механизмов вывода, они понимают задачи, генерируют решения и координируют специализированные модели для таких конкретных функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Правила движка: простое принятие решений на основе предустановленных правил.
Модели машинного обучения: включают деревья решений, нейронные сети и т.д., используются для сложного распознавания паттернов и прогнозирования.
Углубленное обучение: позволить ИИ-АГЕНТУ постоянно оптимизировать стратегию принятия решений в процессе проб и ошибок, адаптируясь к изменяющейся среде.
Процесс вывода обычно включает несколько этапов: сначала оценка окружающей среды, затем вычисление нескольких возможных вариантов действий на основе цели, и наконец, выбор оптимального варианта для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "рукой и ногой" AI AGENT, который реализует решения модульной логики. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать физические операции (, такие как действия робота ), или цифровые операции (, такие как обработка данных ). Исполнительный модуль зависит от:
Система управления роботами: используется для физических операций, таких как движение роботизированной руки.
API-вызов: взаимодействие с внешними программными системами, такими как запросы к базе данных или доступ к сетевым сервисам.
Автоматизация управления процессами: в корпоративной среде с помощью RPA( роботизированной автоматизации процессов) выполняются повторяющиеся задачи.
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, позволяя агенту со временем становиться более умным. Постоянное улучшение через цикл обратной связи или "данные маховика" включает в себя возвращение данных, сгенерированных в ходе взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной со временем предоставляет компаниям мощный инструмент для повышения качества принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующим образом:
Обучение с учителем: использование размеченных данных для обучения модели, чтобы AI AGENT мог более точно выполнять задачи.
Ненадзорное обучение: обнаружение потенциальных паттернов из неразмеченных данных, что помогает агенту адаптироваться к новой среде.
Непрерывное обучение: обновление модели с помощью данных в реальном времени, поддерживая производительность агента в динамической среде.
1.2.5 Реальная обратная связь и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия записываются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Рыночная ситуация
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу в качестве интерфейса для потребителей и самостоятельного экономического агента, который приносит изменения в несколько отраслей. Как и в предыдущем цикле потенциал L1 блок-пространства был трудно переоценить, так и AI AGENT демонстрирует аналогичные перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету одного из агентств, рынок AI Agent, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с годовым темпом роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает степень проникновения AI Agent в различных отраслях и рыночный спрос, обусловленный технологическими инновациями.
Крупные компании также значительно увеличили свои вложения в открытые фреймворки для代理. Разработка фреймворков, таких как AutoGen, Phidata и LangGraph одной из компаний, становится все более активной, что свидетельствует о том, что AI AGENT имеет больший рыночный потенциал за пределами криптографии, TAM также растет.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
8
Поделиться
комментарий
0/400
OPsychology
· 07-12 03:04
Старые инциденты все уже рассказали, без инноваций не обойтись.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StakeOrRegret
· 07-10 08:57
25 лет AI оставят без работы, посмотрим, как это будет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
nft_widow
· 07-10 07:23
25 лет смотрим на ИИ, забыли, сколько было rug в прошлом году?
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableNomad
· 07-09 04:08
та же история, другой год... дегены никогда не учатся, но эти пулы ликвидности продолжают печатать
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchroedingerMiner
· 07-09 04:08
Ха люди, снова вспомнил дни, когда мы захватывали ICO в 17 году
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWhisperer
· 07-09 04:02
хм... распознавание шаблонов показывает, что мы просто катимся на волнах хайпа, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
CodeSmellHunter
· 07-09 03:58
Старые разговоры могут ли заработать?
Посмотреть ОригиналОтветить0
InfraVibes
· 07-09 03:49
Снова обсуждаем концепцию AGENT~ еще не насытились?
AI-агент: Умный движущий фактор формирования новой экономической экосистемы WEB3
Декодирование AI AGENT: умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Общая информация
1.1 Введение: "Новый партнер" в эпоху умных технологий
Каждый криптовалютный цикл приносит новую инфраструктуру, способствующую развитию всей отрасли.
Следует подчеркнуть, что старт этих вертикальных областей обусловлен не только технологическими инновациями, но и идеальным сочетанием моделей финансирования и бычьих циклов. Когда возможности встречаются с подходящим временем, это может вызвать огромные изменения. Смотрим в 2025 год, очевидно, что новые области цикла 2025 года будут представлять собой AI-агентов. Эта тенденция достигла своего пика в октябре прошлого года, когда 11 октября 2024 года был запущен один токен, который 15 октября достиг капитализации в 150 миллионов долларов. Сразу после этого, 16 октября, один протокол представил Luna, впервые появившись в образе IP трансляции соседской девочки, что вызвало бум во всей отрасли.
Так что же такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом «Обитель зла», в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева — это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле у AI Agent и ядра функций Красной Королевы есть много схожего. В реальности AI Agent в определенной степени выполняет аналогичную роль, они являются "умными хранителями" в области современных технологий, помогая предприятиям и частным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрены в различные отрасли, становясь ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, как невидимые члены команды, обладают всесторонними возможностями от восприятия окружающей среды до выполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному росту эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматической торговли, основываясь на данных, собранных с определенной платформы данных или социальной платформы, для управления портфелем в реальном времени и выполнения сделок, постоянно оптимизируя свое представление в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
Исполнительный AI Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Созидательный AI Агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество.
Социальный ИИ-агент: быть лидером мнений в социальных сетях, взаимодействовать с пользователями, создавать сообщества и участвовать в маркетинговых мероприятиях.
Координационный AI агент: координация сложных взаимодействий между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы глубоко изучим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они преобразуют отраслевой ландшафт, и рассмотрим тенденции их будущего развития.
1.1.1 История развития
Развитие AI AGENT демонстрирует эволюцию ИИ от базовых исследований до широкого применения. На конференции в Дартмуте в 1956 году термин "ИИ" был впервые предложен, что положило начало ИИ как независимой области. В этот период исследования ИИ в основном сосредоточены на символических методах, что привело к появлению первых ИИ-программ, таких как ELIZA(, чат-бот) и Dendral(, экспертная система в области органической химии). На этом этапе также было предложено создание нейронных сетей и начат предварительный анализ концепции машинного обучения. Однако исследования ИИ в этот период были серьезно ограничены вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с огромными трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации человеческих когнитивных функций. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил отчет о состоянии продолжающихся исследований ИИ в Великобритании, который был опубликован в 1973 году. Отчет Лайтхилла в основном выразил полный пессимизм по отношению к исследованиям ИИ после начального периода восторга, что привело к огромной утрате доверия к ИИ со стороны британских академических учреждений(, включая финансирующие организации). После 1973 года финансирование исследований ИИ значительно сократилось, и область ИИ пережила первый "ИИ-ледниковый период", что увеличило сомнения в потенциале ИИ.
В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что мировые компании начали внедрять технологии ИИ. В этот период были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Ввод автономных транспортных средств и развертывание ИИ в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, также ознаменовали расширение технологий ИИ. Однако в конце 1980-х и начале 1990-х годов, с крахом спроса на специализированное ИИ-оборудование, область ИИ пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, вопрос о том, как масштабировать ИИ-системы и успешно интегрировать их в практические приложения, продолжает оставаться актуальной проблемой. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, что стало знаковым событием в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х годов, сделав ИИ неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав оказывать влияние на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал возникновению глубокого обучения, а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали полезность ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, подняв диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который рассматривается как поворотный момент в области ИИ-агентов. С момента выпуска серии GPT одной компанией большие модели с предварительной тренировкой, обладающие сотнями миллиардов и даже триллионами параметров, продемонстрировали способности к генерации и пониманию языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в обработке естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую и последовательную логику в взаимодействии через генерацию языка. Это позволяет ИИ-агентам применяться в таких сценариях, как чат-ассистенты, виртуальные клиенты и постепенно расширяться на более сложные задачи (, такие как бизнес-анализ, креативное письмо ).
Способности обучения больших языковых моделей обеспечивают более высокую автономию для AI-агентов. Благодаря технологии обучения с подкреплением ( Reinforcement Learning ), AI-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение и адаптироваться к динамичной среде. Например, на одной из платформ, управляемых AI, AI-агенты могут корректировать стратегии поведения в зависимости от ввода игрока, что действительно позволяет реализовать динамическое взаимодействие.
История развития AI-агентов от ранних систем правил до больших языковых моделей, представленных GPT-4, является эволюцией, постоянно преодолевающей технические границы. Появление GPT-4, безусловно, стало важной вехой в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий AI-агенты станут еще более интеллектуальными, контекстуальными и разнообразными. Большие языковые модели не только придают AI-агентам "ум" души, но и предоставляют им возможность междисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут продолжать появляться, способствуя внедрению и развитию технологий AI-агентов, ведя к новой эпохе, управляемой AI.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они могут обучаться и адаптироваться с течением времени, принимая тонкие решения для достижения целей. Их можно рассматривать как технически продвинутых и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, способных действовать самостоятельно в цифровой экономике.
Суть AI AGENT заключается в его "интеллекте"------то есть в моделировании человеческого или другого биологического интеллектуального поведения с помощью алгоритмов для автоматизации решения сложных задач. Обычно рабочий процесс AI AGENT следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционала аналогична человеческим чувствам, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение соответствующих сущностей в окружающей среде. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что часто включает в себя следующие технологии:
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который выполняет логическое умозаключение и разработку стратегий на основе собранной информации. Используя большие языковые модели в качестве оркестраторов или механизмов вывода, они понимают задачи, генерируют решения и координируют специализированные модели для таких конкретных функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Процесс вывода обычно включает несколько этапов: сначала оценка окружающей среды, затем вычисление нескольких возможных вариантов действий на основе цели, и наконец, выбор оптимального варианта для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "рукой и ногой" AI AGENT, который реализует решения модульной логики. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать физические операции (, такие как действия робота ), или цифровые операции (, такие как обработка данных ). Исполнительный модуль зависит от:
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, позволяя агенту со временем становиться более умным. Постоянное улучшение через цикл обратной связи или "данные маховика" включает в себя возвращение данных, сгенерированных в ходе взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной со временем предоставляет компаниям мощный инструмент для повышения качества принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующим образом:
1.2.5 Реальная обратная связь и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия записываются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Рыночная ситуация
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу в качестве интерфейса для потребителей и самостоятельного экономического агента, который приносит изменения в несколько отраслей. Как и в предыдущем цикле потенциал L1 блок-пространства был трудно переоценить, так и AI AGENT демонстрирует аналогичные перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету одного из агентств, рынок AI Agent, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с годовым темпом роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает степень проникновения AI Agent в различных отраслях и рыночный спрос, обусловленный технологическими инновациями.
Крупные компании также значительно увеличили свои вложения в открытые фреймворки для代理. Разработка фреймворков, таких как AutoGen, Phidata и LangGraph одной из компаний, становится все более активной, что свидетельствует о том, что AI AGENT имеет больший рыночный потенциал за пределами криптографии, TAM также растет.