كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة صيف DeFi.
في عام 2021، ظهور العديد من الأعمال الفنية NFT يمثل بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، كان الأداء المتميز لموقع pump.fun هو الذي قاد موجة memecoin ومنصات الإطلاق.
من الضروري التأكيد على أن انطلاق هذه المجالات الرأسية لم يكن فقط بسبب الابتكار التكنولوجي، ولكن أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما يلتقي الفرص مع التوقيت المناسب، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالة الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، والذي بلغ قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول Virtuals Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لفتاة الجوار، مما أثار حماس الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
الجميع بالتأكيد على دراية بالفيلم الكلاسيكي "سلسلة أفلام الرعب: الحياة أو الموت"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. "ملكة القلب الأحمر" هو نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، ويستطيع إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة بشكل مستقل.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، حيث إنه "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتغزو تدريجيًا جميع الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من Dexscreener أو منصة التواصل الاجتماعي X، لإدارة المحفظة وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار خلال التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي القائم على التنفيذ: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
2.وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل AI الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني مجتمعًا ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التنسيفي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل بين سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بالتفصيل أصول وواقع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي، ونحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكلاء المشهد الصناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطويرها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكون الذكاء الاصطناعي مجالًا مستقلًا. في هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة)، وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية وكذلك الاستكشاف الأولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات التي تحاكي الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. وقد عبّر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن نظرة شاملة متشائمة تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكر، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة، بما في ذلك الجهات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وت commercialisation إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. خلال هذه الفترة، تم تحقيق تقدم كبير في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية التشغيل ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والطب، كان علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت هذه المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، هزم كمبيوتر ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وكان هذا حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أدى إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق إلى وضع الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الواحد والعشرين، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل سيري جدوى الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت OpenAI سلسلة GPT، أظهرت النماذج الكبيرة المدربة مسبقًا، التي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرات متفوقة في توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. أدت أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا سمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تتيح القدرة على التعلم لنماذج اللغة الكبيرة للعملاء الذكاء الاصطناعي درجة أعلى من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع بيئات ديناميكية. على سبيل المثال، في منصات الذكاء الاصطناعي المدفوعة مثل Digimon Engine، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلاً ديناميكياً حقيقياً.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخاً من التطور الذي يتجاوز الحدود التقنية باستمرار. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتنوعًا، وسياقًا. لم تُضف نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، بل وفرت لهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع المبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق والتطوير، ويقود تجربة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد.
1.2 مبدأ العمل
الفرق بين AIAGENT والروبوتات التقليدية هو أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي هي "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشاكل المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتم التفاعل مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك لوكيل الذكاء الاصطناعي، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وما إلى ذلك لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الأجسام، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، والذي غالبًا ما يتضمن التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية ( NLP ): مساعدة وكيل الذكاء الاصطناعي في فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من مستشعرات متعددة في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. يعد وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "العقل" في النظام بأكمله، حيث تستند إلى المعلومات المجمعة لإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها، تعمل كمنسق أو محرك استدلال، لفهم المهام، وتوليد الحلول، والتنسيق مع النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
هذا الوحدة عادة ما تستخدم التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، تستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تنفيذ قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قاعدة البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA( أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدات التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات" التي تستمر في تحسينها، يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف التدريجي وزيادة الفعالية مع مرور الوقت توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً من خلال الطرق التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعلّمة لتدريب النموذج، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلّمة، مما يساعد الوكيل على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: تحديث النماذج من خلال البيانات في الوقت الفعلي، للحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 التعليقات والتعديلات الفورية
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
وكيل الذكاء الاصطناعي أصبح مركز اهتمام السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وكمتفاعل اقتصادي ذاتي، مما يجلب تحولًا لعدة صناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يظهر أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق الوكيل الذكي (AI Agent) من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مستوى اختراق الوكيل الذكي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطارات الوكيل مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. نشاط تطوير إطارات مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من مايكروسوفت أصبح أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، وTAM أيضًا
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
2
مشاركة
تعليق
0/400
0xDreamChaser
· منذ 10 س
بعيد عن الواقع ، يبدو أن pump.fun قد تغير اسمه.
شاهد النسخة الأصليةرد0
Lonely_Validator
· منذ 10 س
لقد حققت أرباحًا هائلة من تجارة الكلاب لمدة 24 عامًا.
وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الدافعة الجديدة وآفاق تطوير سوق العملات الرقمية
AI AGENT: الشريك الجديد في عصر الذكاء
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
من الضروري التأكيد على أن انطلاق هذه المجالات الرأسية لم يكن فقط بسبب الابتكار التكنولوجي، ولكن أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما يلتقي الفرص مع التوقيت المناسب، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالة الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وفي 11 أكتوبر 2024 تم إطلاق رمز $GOAT، والذي بلغ قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول Virtuals Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لفتاة الجوار، مما أثار حماس الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
الجميع بالتأكيد على دراية بالفيلم الكلاسيكي "سلسلة أفلام الرعب: الحياة أو الموت"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. "ملكة القلب الأحمر" هو نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، ويستطيع إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة بشكل مستقل.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، حيث إنه "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبحوا قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتغزو تدريجيًا جميع الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من Dexscreener أو منصة التواصل الاجتماعي X، لإدارة المحفظة وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار خلال التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
2.وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل AI الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني مجتمعًا ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التنسيفي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل بين سلاسل الكتل المتعددة.
في هذا التقرير، سنستكشف بالتفصيل أصول وواقع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي، ونحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكلاء المشهد الصناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطويرها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكون الذكاء الاصطناعي مجالًا مستقلًا. في هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة)، وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا الاقتراح الأول للشبكات العصبية وكذلك الاستكشاف الأولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات التي تحاكي الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. وقد عبّر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن نظرة شاملة متشائمة تجاه أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكر، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة، بما في ذلك الجهات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء ذكاء اصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وت commercialisation إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. خلال هذه الفترة، تم تحقيق تقدم كبير في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية التشغيل ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والطب، كان علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت هذه المجال "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، هزم كمبيوتر ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وكان هذا حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أدى إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق إلى وضع الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الواحد والعشرين، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل سيري جدوى الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model، LLM) علامة بارزة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت OpenAI سلسلة GPT، أظهرت النماذج الكبيرة المدربة مسبقًا، التي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرات متفوقة في توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. أدت أدائها الممتاز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من عرض تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا سمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تتيح القدرة على التعلم لنماذج اللغة الكبيرة للعملاء الذكاء الاصطناعي درجة أعلى من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع بيئات ديناميكية. على سبيل المثال، في منصات الذكاء الاصطناعي المدفوعة مثل Digimon Engine، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلاً ديناميكياً حقيقياً.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخاً من التطور الذي يتجاوز الحدود التقنية باستمرار. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وتنوعًا، وسياقًا. لم تُضف نماذج اللغة الكبيرة فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، بل وفرت لهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع المبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق والتطوير، ويقود تجربة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى عصر جديد.
1.2 مبدأ العمل
الفرق بين AIAGENT والروبوتات التقليدية هو أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي هي "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشاكل المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتم التفاعل مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك لوكيل الذكاء الاصطناعي، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات وما إلى ذلك لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الأجسام، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، والذي غالبًا ما يتضمن التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. يعد وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "العقل" في النظام بأكمله، حيث تستند إلى المعلومات المجمعة لإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها، تعمل كمنسق أو محرك استدلال، لفهم المهام، وتوليد الحلول، والتنسيق مع النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
هذا الوحدة عادة ما تستخدم التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تنفيذ قرارات وحدة الاستدلال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدات التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دوامة البيانات" التي تستمر في تحسينها، يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف التدريجي وزيادة الفعالية مع مرور الوقت توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً من خلال الطرق التالية:
1.2.5 التعليقات والتعديلات الفورية
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
وكيل الذكاء الاصطناعي أصبح مركز اهتمام السوق، حيث يحمل إمكانيات هائلة كواجهة للمستهلكين وكمتفاعل اقتصادي ذاتي، مما يجلب تحولًا لعدة صناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يظهر أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق الوكيل الذكي (AI Agent) من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مستوى اختراق الوكيل الذكي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطارات الوكيل مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. نشاط تطوير إطارات مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من مايكروسوفت أصبح أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، وTAM أيضًا