AI AGENT : Le nouveau partenaire de l'ère intelligente
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a favorisé le développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'apparition de nombreuses séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle de pump.fun a conduit à un engouement pour les memecoins et les plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas uniquement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grandes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront des agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement du jeton $GOAT le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, le Virtuals Protocol a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de la fille d'à côté en direct, provoquant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Tout le monde connaît certainement le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement impressionnant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir l'environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant comme 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 autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et favoriser l'innovation. Ces agents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans différentes industries pour promouvoir une double augmentation de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur les données collectées à partir de Dexscreener ou de la plateforme sociale X, pour gérer les portefeuilles en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances lors de ses itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:
Agent IA exécuteur : 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.
2.Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir des communautés et participer à des activités de marketing.
Agent AI de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application largement répandue. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette étape a également vu la première proposition de réseaux neuronaux et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche sur l'IA à cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. 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 en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill a essentiellement exprimé un pessimisme généralisé sur la recherche en IA après l'excitation des débuts, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant à son potentiel.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises mondiales à adopter la technologie de l'IA. Cette période a vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 de l'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications concrètes reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a marqué un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux neuronaux 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 de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ont démontré 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 des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis le lancement de la série GPT par OpenAI, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents d'IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( comme l'analyse commerciale, l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur des plateformes alimentées par l'IA comme Digimon Engine, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
L'histoire du développement des agents IA, des systèmes de règles précoces aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à l'agent IA, mais leur ont également donné la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poursuivant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences propulsées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter avec le temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs 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 des 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 grâce à un module de perception, collectant des informations environnementales. 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 des entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer des données brutes en informations significatives, ce qui implique souvent les techniques suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'image et de vidéo.
Traitement du langage naturel ( NLP ) : aider 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 AI doit prendre des décisions basées sur les données. Le module d'inférence et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue des inférences logiques et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs d'inférence, 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 décision simple 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 continuellement 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, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interagir 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, l'automatisation des processus par des robots RPA( exécute des tâches répétitives.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou à un "volant de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées au 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 : utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle, permettant à l'AGENT AI de réaliser les tâches plus précisément.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
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 ajustement
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.
![Décoder AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État actuel du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations dans de nombreux secteurs. 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 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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de Microsoft deviennent de plus en plus actives, ce qui montre que l'AGENT IA a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la crypto, et que le TAM aussi.
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0xDreamChaser
· Il y a 10h
Loin des grandes lignes, on a l'impression que pump.fun a changé de nom.
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Lonely_Validator
· Il y a 10h
Après 24 ans de trading de chiens, j'ai fait un bénéfice incroyable.
AI agents : un nouveau moteur et des perspectives de développement pour le marché des cryptomonnaies
AI AGENT : Le nouveau partenaire de l'ère intelligente
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas uniquement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grandes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront des agents IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement du jeton $GOAT le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Juste après, le 16 octobre, le Virtuals Protocol a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de la fille d'à côté en direct, provoquant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Tout le monde connaît certainement le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement impressionnant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir l'environnement de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant comme 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 autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et favoriser l'innovation. Ces agents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans différentes industries pour promouvoir une double augmentation de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur les données collectées à partir de Dexscreener ou de la plateforme sociale X, pour gérer les portefeuilles en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances lors de ses itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:
2.Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir des communautés et participer à des activités de marketing.
Agent AI de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application largement répandue. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette étape a également vu la première proposition de réseaux neuronaux et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche sur l'IA à cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. 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 en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill a essentiellement exprimé un pessimisme généralisé sur la recherche en IA après l'excitation des débuts, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation du scepticisme quant à son potentiel.
Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises mondiales à adopter la technologie de l'IA. Cette période a vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 de l'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications concrètes reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a marqué un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux neuronaux 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 de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ont démontré 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 des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis le lancement de la série GPT par OpenAI, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents d'IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( comme l'analyse commerciale, l'écriture créative ).
La capacité d'apprentissage des grands modèles linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur des plateformes alimentées par l'IA comme Digimon Engine, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
L'histoire du développement des agents IA, des systèmes de règles précoces aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les frontières technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à l'agent IA, mais leur ont également donné la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poursuivant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences propulsées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter avec le temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs 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 des 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 grâce à un module de perception, collectant des informations environnementales. 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 des entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer des données brutes en informations significatives, ce qui implique souvent les techniques suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT AI doit prendre des décisions basées sur les données. Le module d'inférence et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue des inférences logiques et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs d'inférence, 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, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que 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 AI, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou à un "volant de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées au 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 ajustement
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.
![Décoder AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État actuel du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations dans de nombreux secteurs. 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 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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de Microsoft deviennent de plus en plus actives, ce qui montre que l'AGENT IA a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la crypto, et que le TAM aussi.