AGENT IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique.
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'essor des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'arrivée de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat de la combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est évident que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Peu après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une réaction dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde connaît certainement le film classique « Resident Evil », dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression durable. 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 de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI partage de nombreuses similitudes avec les fonctions clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, l'Agent AI joue à certains égards un rôle similaire, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 AI se sont profondément intégrés dans tous les 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 de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir un double accroissement 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 d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel le portefeuille et exécutant des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des 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 opérationnelle et à réduire le temps requis.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA Social: En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : Coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à l'application généralisée. 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 des 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 vu la première proposition de réseaux neuronaux et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes difficultés dans le traitement du langage naturel et le développement d'algorithmes imitant les 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 général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance des institutions académiques( au Royaume-Uni, y compris des organismes de financement), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", augmentant le scepticisme quant au 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 des avancées significatives 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 de véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'IA dans des 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 pour du matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu 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 pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a posé 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'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels tels que Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important 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 IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards, voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents 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 ( telles que 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 technique d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement 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 histoire d'évolution qui repousse sans cesse les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à ces agents, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant la technologie des agents IA à se concrétiser et à se développer, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels est qu'ils peuvent apprendre et s'adapter au fil du 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 simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants grâce à des algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un 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 pour collecter des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctions 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 les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les technologies suivantes :
Vision par ordinateur : utilisé pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
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 IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage étendus, entre autres, 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 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 modèles 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 en constante évolution.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, l'évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs scénarios d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du scénario optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des appareils externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( comme des actions de robot ) ou des opérations numériques ( comme le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, telles que le mouvement des bras de robot.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services Web.
Gestion automatisée des processus : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives par l'automatisation des processus robotiques RPA(.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la compétence clé de l'AGENT IA, il 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 : Utiliser des données étiquetées pour former des modèles, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches avec plus de précision.
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 : mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retour d'information et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Décodez AI AGENT : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État 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 à plusieurs 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 ###CAGR( allant jusqu'à 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises augmentent également considérablement leurs investissements 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 IA a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM s'élargit.
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GasGrillMaster
· Il y a 7h
L'agent est une nécessité !
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CounterIndicator
· Il y a 7h
2025 est sûr de subir un big dump, ne me croyez pas, regardez.
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ApeShotFirst
· Il y a 7h
牛市总有新故事 但还是觉得AI agent才是真未来 ape直觉很准啊
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LiquidityWizard
· Il y a 7h
Est-ce que ce vieux modèle de DeFi est encore utilisé avec l'IA ?
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ConsensusDissenter
· Il y a 7h
L'IA revient encore pour se faire prendre pour des cons.
L'agent IA ouvre la voie à une nouvelle économie écologique, avec un marché qui pourrait dépasser 47 milliards de dollars.
AGENT IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique.
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat de la combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est évident que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent IA. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Peu après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une réaction dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?
Tout le monde connaît certainement le film classique « Resident Evil », dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression durable. 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 de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI partage de nombreuses similitudes avec les fonctions clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, l'Agent AI joue à certains égards un rôle similaire, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 AI se sont profondément intégrés dans tous les 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 de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir un double accroissement 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 d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel le portefeuille et exécutant des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des 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 opérationnelle et à réduire le temps requis.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA Social: En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à l'application généralisée. 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 des 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 vu la première proposition de réseaux neuronaux et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes difficultés dans le traitement du langage naturel et le développement d'algorithmes imitant les 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 général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance des institutions académiques( au Royaume-Uni, y compris des organismes de financement), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", augmentant le scepticisme quant au 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 des avancées significatives 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 de véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'IA dans des 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 pour du matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu 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 pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a posé 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'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels tels que Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important 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 IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards, voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents 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 ( telles que 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 technique d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement 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 histoire d'évolution qui repousse sans cesse les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à ces agents, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant la technologie des agents IA à se concrétiser et à se développer, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels est qu'ils peuvent apprendre et s'adapter au fil du 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 simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants grâce à des algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un 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 pour collecter des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctions 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 les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les technologies 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 l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage étendus, entre autres, 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 scénarios d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du scénario optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des appareils externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( comme des actions de 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 la compétence clé de l'AGENT IA, il 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 et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Chaque résultat d'action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
![Décodez AI AGENT : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État 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 à plusieurs 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 ###CAGR( allant jusqu'à 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises augmentent également considérablement leurs investissements 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 IA a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM s'élargit.