Giải mã AI Agent: sức mạnh thông minh hình thành hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự trỗi dậy của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản DEX đã mang đến làn sóng mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của hàng loạt tác phẩm NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại sưu tập kỹ thuật số.
• Năm 2024, sự bùng nổ của memecoin và nền tảng phát hành.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài trợ và chu kỳ thị trường tăng giá. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng, lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, mã thông báo $GOAT được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó vào ngày 16 tháng 10, Virtuals Protocol đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp IP của cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc hẳn đã quen thuộc với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ Hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ Hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự trong một số khía cạnh, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua cảm nhận, phân tích và thực hiện tự động. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề và trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này giống như các thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng từ nhận thức môi trường đến thực thi quyết định, từng bước thâm nhập vào từng ngành, thúc đẩy sự nâng cao đồng thời về hiệu quả và đổi mới.

Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ Dexscreener hoặc nền tảng xã hội X, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong các lần lặp. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. Đại lý AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thiểu thời gian cần thiết.

2. Đại lý AI sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.

4. Đại lý AI điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho việc tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng lớn của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự báo xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Lịch sử phát triển của AI AGENT đã cho thấy sự biến đổi từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi của AI. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, chẳng hạn như ELIZA(, một chatbot) và Dendral(, một hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự đề xuất đầu tiên về mạng nơron và sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán của thời kỳ đó. Các nhà nghiên cứu đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khởi ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các cơ quan học thuật( ở Anh, bao gồm cả các cơ quan tài trợ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI đã giảm mạnh, và lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng cảm giác nghi ngờ về tiềm năng của AI.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Sự ra đời của phương tiện tự hành lần đầu tiên và việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, với sự sụp đổ nhu cầu thị trường về phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng trong khi đó, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đây là một sự kiện quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, và các trợ lý ảo như Siri đã cho thấy tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập niên 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những đột phá hơn nữa, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là một bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi OpenAI phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình được huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã giúp các tác nhân AI có thể thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn ( như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo ).

Khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các tác nhân AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các tác nhân AI có thể tối ưu hóa hành vi của chính mình không ngừng, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong các nền tảng điều khiển AI như Digimon Engine, các tác nhân AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, có tính cảnh quan hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ mang lại "trí tuệ" cho các đại lý AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác đa lĩnh vực cho chúng. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ tiếp tục xuất hiện, thúc đẩy việc áp dụng và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.

Nguyên lý hoạt động 1.2

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Có thể coi chúng như những người tham gia công nghệ tinh vi và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc các sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( NLP ): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun Suy diễn và Quyết định

Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó dựa trên thông tin đã thu thập để thực hiện suy diễn logic và lập kế hoạch chiến lược. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng để nhận dạng và dự đoán các mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó là tính toán nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài, hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý ( như hành động của robot ) hoặc hoạt động số ( như xử lý dữ liệu ). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: dùng để thực hiện các thao tác vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thông qua RPA( tự động hóa quy trình robot) thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng này, thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.

Các mô-đun học tập thường được cải tiến theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp tác nhân thích ứng với môi trường mới.
• Học hỏi liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu theo thời gian thực, duy trì hiệu suất của đại lý trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống vòng khép kín này đảm bảo khả năng thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành công nghiệp. Cũng giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước là khó có thể đánh giá, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) đạt tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent vào các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các framework proxy mã nguồn mở. Các hoạt động phát triển của các framework như AutoGen, Phidata và LangGraph của Microsoft đang ngày càng sôi động, cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng đang mở rộng.