Décodeur d'Agent AI : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble du secteur.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un essor florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, l'excellente performance d'une certaine plateforme de lancement a conduit à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.
Le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles haussiers. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde connaît sûrement le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA la Reine Rouge est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent AI présente de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, l'Agent AI joue dans une certaine mesure un rôle similaire, étant des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception, l'analyse et l'exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services client intelligents, les Agents AI se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel des portefeuilles et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une seule forme, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA exécutif : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris des textes, des designs et même des créations musicales.
Agent IA social : Agissant en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagissant avec les utilisateurs, construisant des communautés et participant à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : Coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents d'IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futur.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport, publié en 1973, sur l'état de la recherche IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général sur la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance considérable envers l'IA dans les institutions académiques britanniques (, y compris les agences de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une montée des doutes sur le potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a vu d'importants progrès dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel AI spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui représente un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La résurgence des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri démontrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, des modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines ou même des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle dans le traitement du langage naturel a permis aux agents IA d'afficher des capacités d'interaction claires et structurées à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, dans certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une évolution qui dépasse sans cesse les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent une "intelligence" à l'agent IA, mais leur confèrent également la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants émergeront continuellement, poursuivant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre les AIAGENTS et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions détaillées pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination d'entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage étendus comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Moteur de règles : prise de décisions simples basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser constamment sa stratégie de décision par essai et erreur, en s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est "les mains et les pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement d'un bras robotique.
Appel API : Interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécuter des tâches répétitives à l'aide de la RPA (automatisation des processus robotiques).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT IA, qui permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
Apprentissage supervisé : utilisation de données étiquetées pour former le modèle, permettant à l'AGENT AI de réaliser les tâches avec plus de précision.
Apprentissage non supervisé : découvrir des motifs sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant les agents à s'adapter à de nouveaux environnements.
Apprentissage continu : maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents d'IA devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) pouvant atteindre 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents d'IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI possède un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, le TAM s'élargissant également, et l'importance accordée par les investisseurs à cela continue d'augmenter, étant plus disposés à lui attribuer un multiple de prime.
En ce qui concerne le déploiement des chaînes publiques, une certaine chaîne publique est le principal champ de bataille, tout en ayant aussi comme certaines.
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DefiSecurityGuard
· Il y a 18h
*audits code nervously* mmm un autre cycle, un autre vecteur d'attaque prêt à se produire... quelqu'un a-t-il vérifié ces agents IA pour des exploits MEV ? ngl assez suspect
Voir l'originalRépondre0
WenMoon
· Il y a 18h
Classiques vieux pigeons, ceux qui comprennent comprennent~
Voir l'originalRépondre0
PensionDestroyer
· Il y a 18h
2025 pourra-t-il encore résister à l'impact de l'IA ?
L'essor des agents IA redéfinit l'écosystème de la nouvelle économie Web3
Décodeur d'Agent AI : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique de demain
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble du secteur.
Le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles haussiers. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde connaît sûrement le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA la Reine Rouge est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent AI présente de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, l'Agent AI joue dans une certaine mesure un rôle similaire, étant des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception, l'analyse et l'exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services client intelligents, les Agents AI se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel des portefeuilles et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une seule forme, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA exécutif : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris des textes, des designs et même des créations musicales.
Agent IA social : Agissant en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagissant avec les utilisateurs, construisant des communautés et participant à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : Coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents d'IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futur.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport, publié en 1973, sur l'état de la recherche IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général sur la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance considérable envers l'IA dans les institutions académiques britanniques (, y compris les agences de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a traversé le premier "hiver de l'IA", avec une montée des doutes sur le potentiel de l'IA.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a vu d'importants progrès dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel AI spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui représente un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La résurgence des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri démontrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, des modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines ou même des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle dans le traitement du langage naturel a permis aux agents IA d'afficher des capacités d'interaction claires et structurées à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, dans certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une évolution qui dépasse sans cesse les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent une "intelligence" à l'agent IA, mais leur confèrent également la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants émergeront continuellement, poursuivant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre les AIAGENTS et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions détaillées pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination d'entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage étendus comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est "les mains et les pieds" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT IA, qui permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents d'IA devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) pouvant atteindre 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents d'IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI possède un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, le TAM s'élargissant également, et l'importance accordée par les investisseurs à cela continue d'augmenter, étant plus disposés à lui attribuer un multiple de prime.
En ce qui concerne le déploiement des chaînes publiques, une certaine chaîne publique est le principal champ de bataille, tout en ayant aussi comme certaines.