Декодування AI Агента: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році підйом смарт-контрактів сприяв бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX принесли літню хвилю DeFi.
У 2021 році вийшла велика кількість NFT-серій, що ознаменувало прихід епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи запуску стали лідером хвилі мемкоїнів та платформ запуску.
Ці вертикальні сфери не почалися лише завдяки технологічним інноваціям, а є також результатом ідеального поєднання фінансування та циклів бикового ринку. Коли можливість зустрічається з правильним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, стає очевидно, що новими сферами циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року було запущено певний токен, який 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації в 150 мільйонів доларів. Слідом за цим 16 жовтня певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямому ефірі, що викликало вибух у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Сутінки біологічної війни", в якому вражає система ШІ "Червона Королева". Червона Королева – це потужна система ШІ, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, у AI Agent є багато спільного з основними функціями червоної королеви. У реальному житті AI Agent певною мірою виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасної технології, які через самостійне сприйняття, аналіз та виконання допомагають підприємствам і особам справлятися з складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні системи, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості - від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, на основі даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої показники в ітераціях. AI AGENT не має єдиної форми, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Креативний AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть створення музики.
Соціальний AI Агент: виступаючи в ролі лідера думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноти та бере участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють галузевий ландшафт, та заглянемо у тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від фундаментальних досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI були зосереджені переважно на символічних методах, що призвело до створення перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком вперше запропонованих нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Проте дослідження AI в цей період сильно обмежувались обчислювальними можливостями того часу. Дослідники стикалися з великими труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював цілковитий песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансуючі організації ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилось, а сфера AI пережила першу "зиму AI", зростаючи недовіру до потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значних успіхів у галузі машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Вперше було введено автономні транспортні засоби, а також розгортання ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, що стало ознакою розширення технологій ШІ. Проте в кінці 1980-х – на початку 1990-х років, коли попит на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ обвалився, сфера ШІ пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, як розширити масштаби систем ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування залишалося постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало визначною подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основи для розвитку ШІ в кінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту і почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT певною компанією, великомасштабні попередньо навчанні моделі продемонстрували здатності до генерування та розуміння мови, що перевищують традиційні моделі, через сотні мільярдів і навіть тисячі мільярдів параметрів. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати чітку логіку та структуровану взаємодію через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися у сценаріях, таких як чат-помічники, віртуальні клієнтські служби, і поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність вивчення великих мовних моделей надає AI-агентам більшу автономність. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на деяких платформах, що працюють на основі AI, AI-агенти можуть коригувати свої стратегії поведінки залежно від введення гравця, насправді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, яка постійно долає технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим поворотним пунктом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають AI-агентам "розумову" душу, але й забезпечують їх можливостями для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжуватимуть з'являтися, сприяючи реалізації та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери, керованої AI-досвідом.
Принцип роботи 1.2
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що він здатний вчитися і адаптуватися з плином часу, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно підкованих, що постійно розвиваються учасників у сфері криптовалют, які можуть самостійно діяти в цифровій економіці.
Основний принцип AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом симуляції інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот за допомогою алгоритмів. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує таким крокам: сприйняття, міркування, дії, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT через модуль сприйняття взаємодіє з зовнішнім світом, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціоналу подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає вилучення значущих характеристик, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основним завданням модуля сприйняття є перетворення сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає наступні технології:
Комп'ютерне бачення: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
Злиття датчиків: об'єднання даних з кількох датчиків в єдину картину.
1.2.2 Модуль розумування та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль логіки та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне мислення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі та інші, які виконують роль оркестратора або двигуна висновків, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для конкретних функцій, таких як створення контенту, обробка зображень або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: просте прийняття рішень на основі попередньо встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включаючи дерева рішень, нейронні мережі тощо, для складного розпізнавання шаблонів і прогнозування.
Поглиблене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінного середовища.
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій в залежності від цілі, а нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті розумовим модулем. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (як-от рухи роботів) або цифрові дії (як-от обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі виконання повторюваних завдань за допомогою RPA (автоматизації роботизованих процесів).
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, оскільки він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліппер" включає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та ефективності роботи.
Модулі навчання зазвичай покращуються наступними способами:
Контрольоване навчання: використання маркованих даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення прихованих патернів з неназначених даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: оновлюйте модель за допомогою даних в реальному часі, щоб підтримувати показники агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний зворотний зв'язок. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнута система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, який приносить зміни в кілька галузей. Так само, як у попередньому циклі потенціал L1 блок-простору був важко оцінити, так і AI AGENT в цьому циклі демонструє такі ж перспективи.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також суттєво зріс. Розробницька активність фреймів, таких як AutoGen, Phidata та LangGraph від певної компанії, стає все більш помітною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM також розширюється, інвестори приділяють йому все більше уваги і готові надавати премію.
З точки зору розгортання публічних ланцюгів, певний публічний ланцюг є основним полем бою, а також є такі, як певний.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DefiSecurityGuard
· 15год тому
*нервово перевіряє код* ммм, ще один цикл, ще один вектор атаки, що чекає на свій час... хтось перевіряв цих AI-агентів на наявність MEV-експлойтів? якщо чесно, виглядає підозріло
Підйом AI-агентів: перетворення нової економічної екосистеми Web3
Декодування AI Агента: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
Ці вертикальні сфери не почалися лише завдяки технологічним інноваціям, а є також результатом ідеального поєднання фінансування та циклів бикового ринку. Коли можливість зустрічається з правильним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, стає очевидно, що новими сферами циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року було запущено певний токен, який 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації в 150 мільйонів доларів. Слідом за цим 16 жовтня певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямому ефірі, що викликало вибух у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Сутінки біологічної війни", в якому вражає система ШІ "Червона Королева". Червона Королева – це потужна система ШІ, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, у AI Agent є багато спільного з основними функціями червоної королеви. У реальному житті AI Agent певною мірою виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасної технології, які через самостійне сприйняття, аналіз та виконання допомагають підприємствам і особам справлятися з складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні системи, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості - від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, на основі даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої показники в ітераціях. AI AGENT не має єдиної форми, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Креативний AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть створення музики.
Соціальний AI Агент: виступаючи в ролі лідера думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноти та бере участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють галузевий ландшафт, та заглянемо у тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від фундаментальних досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI були зосереджені переважно на символічних методах, що призвело до створення перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком вперше запропонованих нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Проте дослідження AI в цей період сильно обмежувались обчислювальними можливостями того часу. Дослідники стикалися з великими труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював цілковитий песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансуючі організації ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилось, а сфера AI пережила першу "зиму AI", зростаючи недовіру до потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значних успіхів у галузі машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Вперше було введено автономні транспортні засоби, а також розгортання ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, що стало ознакою розширення технологій ШІ. Проте в кінці 1980-х – на початку 1990-х років, коли попит на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ обвалився, сфера ШІ пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, як розширити масштаби систем ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування залишалося постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало визначною подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основи для розвитку ШІ в кінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту і почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT певною компанією, великомасштабні попередньо навчанні моделі продемонстрували здатності до генерування та розуміння мови, що перевищують традиційні моделі, через сотні мільярдів і навіть тисячі мільярдів параметрів. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати чітку логіку та структуровану взаємодію через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися у сценаріях, таких як чат-помічники, віртуальні клієнтські служби, і поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність вивчення великих мовних моделей надає AI-агентам більшу автономність. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на деяких платформах, що працюють на основі AI, AI-агенти можуть коригувати свої стратегії поведінки залежно від введення гравця, насправді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, яка постійно долає технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим поворотним пунктом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають AI-агентам "розумову" душу, але й забезпечують їх можливостями для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжуватимуть з'являтися, сприяючи реалізації та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери, керованої AI-досвідом.
Принцип роботи 1.2
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що він здатний вчитися і адаптуватися з плином часу, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно підкованих, що постійно розвиваються учасників у сфері криптовалют, які можуть самостійно діяти в цифровій економіці.
Основний принцип AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом симуляції інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот за допомогою алгоритмів. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує таким крокам: сприйняття, міркування, дії, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT через модуль сприйняття взаємодіє з зовнішнім світом, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціоналу подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає вилучення значущих характеристик, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основним завданням модуля сприйняття є перетворення сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає наступні технології:
1.2.2 Модуль розумування та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль логіки та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне мислення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі та інші, які виконують роль оркестратора або двигуна висновків, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для конкретних функцій, таких як створення контенту, обробка зображень або системи рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій в залежності від цілі, а нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті розумовим модулем. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (як-от рухи роботів) або цифрові дії (як-от обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, оскільки він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліппер" включає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та ефективності роботи.
Модулі навчання зазвичай покращуються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний зворотний зв'язок. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнута система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, який приносить зміни в кілька галузей. Так само, як у попередньому циклі потенціал L1 блок-простору був важко оцінити, так і AI AGENT в цьому циклі демонструє такі ж перспективи.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також суттєво зріс. Розробницька активність фреймів, таких як AutoGen, Phidata та LangGraph від певної компанії, стає все більш помітною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM також розширюється, інвестори приділяють йому все більше уваги і готові надавати премію.
З точки зору розгортання публічних ланцюгів, певний публічний ланцюг є основним полем бою, а також є такі, як певний.