Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong thời đại thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng 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 của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của kỷ nguyên đồ sưu tập kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn dắt cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của các lĩnh vực dọc này không chỉ là kết quả của sự đổi mới công nghệ, mà còn là sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường tăng trưởng. Khi cơ hội gặp thời điểm phù hợp, nó có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng các lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng tiền đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt mức vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, xuất hiện lần đầu tiên với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực chất là gì?

Mọi người chắc chắn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent và chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. AI Agent trong thế giới thực ở một mức độ nào đó đóng vai trò tương tự, 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 việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề, trở thành lực lượng chủ chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy nâng cao hiệu quả và đổi mới đồng thời.

Ví dụ, một AGENT AI có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, 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 quá trình lặp lại. AGENT AI 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 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 kiểu xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia vào các hoạt động tiếp thị.

4. Đại lý AI phối hợp: Phối hợp 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 bức tranh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự tiến hóa của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth vào năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền móng 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, tạo ra những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự ra đời của mạng nơ-ron và những khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi năng lực tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu gặp nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng 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 phản ánh sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khởi ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn của các tổ chức học thuật ở Anh (, bao gồm cả các cơ quan tài trợ ) đối với AI. Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI đã giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng hoài nghi 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. Việc giới thiệu các phương tiện tự hành 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 của nhu cầu thị trường đối với 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 thành công chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, 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 mang tính cột mốc trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ về khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã thể hiện tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 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 các 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 các tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng tạo 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 cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có tổ chức thông qua việc tạo 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 tới các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).

Khả năng học hỏi của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng được điều khiển bởi AI, đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự hiện thực hóa sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho GPT-4, lịch sử phát triển của đại lý AI là một lịch sử tiến hóa liên tục vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt lớn trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp với nhiều tình huống hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "trí tuệ" vào linh hồn của đại lý AI mà còn cung cấp cho nó khả năng hợp tác đa lĩnh vực. Trong tương lai, những nền tảng dự án sáng tạo sẽ không ngừng xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc ứng dụng và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt kỷ nguyên trải nghiệm do AI điều khiển.

1.2 Nguyên lý hoạt động

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra quyết định tỉ mỉ để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có 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 sinh vật khác thông qua các thuật toán để tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học tập, 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 trưng 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 biết 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 thu thập được để thực hiện suy diễn logic và xây dựng 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 dụng cho các chức năng cụ thể 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., dùng cho nhận diện và dự đoán các mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: Giúp AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định qua thử và sai, thích nghi với môi trường thay đổi.

Quá trình suy diễn thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán ra 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, đưa ra hành động theo quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các thao tác vật lý (như hành động của robot) hoặc thao tác số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: Sử dụng cho 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, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình robot).

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. Thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu" cải tiến liên tục, dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để cải thiện mô hình. Khả năng thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này 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 thường được cải tiến theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để huấn luyện 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 nghi với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động 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 khép kín này đảm bảo tính 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, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện tiêu dùng và là tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Cũng như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể đo lường, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của một tổ chức nghiên cứu, 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) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn đã tăng cường đầu tư vào các khung代理源 mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một số công ty đang ngày càng sôi nổi, cho thấy AI AGENT có tiềm năng lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử.