AI AGENT: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка стимулює розвиток усієї галузі.
У 2017 році зростання смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пулі DEX принесли літній бум DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT-серіалів стала знаковою для ери цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи запуску стали лідерами хвилі memecoin та платформ запуску.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням моделей фінансування та циклів буму. Коли можливість зустрічає правильний момент, це може спричинити величезні зміни. Заглядаючи у 2025 рік, очевидно, що новою емерджентною галуззю в циклі 2025 року стане AI-агент. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, який 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації у 150 мільйонів доларів. Вже 16 жовтня певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямому ефірі, спровокувавши сплеск у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі добре знають класичний фільм «Обитель зла», де 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, AI Agent має багато схожих функцій з Червоним Серцем Королеви. У реальному житті AI Agent у певному сенсі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасної технологічної сфери, допомагаючи підприємствам та особам впоратися з складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз і виконання. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних клієнтських служб, AI Agent вже глибоко впроваджені в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використано для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи власні результати в процесі ітерації. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії залежно від специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI-агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності виконання та зменшення часу, що необхідний для цього.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми поглиблено розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони переформатовують галузевий ландшафт, і проглянемо тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших AI програм, таких як ELIZA(, чат-бот), і Dendral(, експертна система в області органічної хімії). Цей етап також став свідком першого впровадження нейронних мереж та початкових досліджень концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувались обмеженнями обчислювальної потужності того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації людських когнітивних функцій. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтгілл подав доповідь, опубліковану у 1973 році, про стан досліджень AI у Великобританії. Доповідь Лайтгілла в основному виражала повний песимізм щодо досліджень AI після початкового ентузіазму, що призвело до великої втрати довіри з боку британських академічних установ(, включаючи фінансові установи). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилось, і сфера AI пережила першу "AI-зиму", що призвело до зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і 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. Впровадження першого автономного транспорту та впровадження ШІ у фінансах, медицині та інших сферах також стали знаковими моментами розширення технології ШІ. Але наприкінці 1980-х – на початку 1990-х років, коли попит на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ обвалився, ця галузь пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишається постійним викликом. Але водночас, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг світового чемпіона з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х, зробивши ШІ невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
До початку цього століття прогрес в обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти на основі підкріплення та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальшого прориву, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо вихід GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT від певної компанії великомасштабні попередньо навчальні моделі з сотнями мільярдів, а іноді й тисячами мільярдів параметрів продемонстрували здатність до генерування та розуміння мови, що перевищує традиційні моделі. Їхні виняткові показники в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічність і структурованість у спілкуванні через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися у чат-асистентах, віртуальних службах підтримки та поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність навчання великих мовних моделей надає агентам ШІ вищий рівень автономії. Завдяки технології зміцнюючого навчання (Reinforcement Learning), агенти ШІ можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на одній платформі, керованій ШІ, агенти можуть коригувати свої стратегії поведінки відповідно до введення гравця, що справді реалізує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей на прикладі GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного突破у технологічних меж. Поява GPT-4, безумовно, є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "інтелектом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи сприяти впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймати детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати висококваліфікованими та постійно розвиваються учасниками у сфері криптовалют, здатними самостійно діяти в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот через алгоритми. Робочий процес AI AGENT зазвичай дотримується таких етапів: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім світом через модуль сприймання, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських сенсорів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає в себе виділення значущих ознак, розпізнавання об’єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основним завданням модуля сприймання є перетворення сирих даних в значущу інформацію, що зазвичай включає в себе такі технології:
Комп'ютерне зір: використовується для обробки та розуміння зображень та відеоданих.
Обробка природної мови ( NLP ): допомагає AI AGENT зрозуміти та згенерувати людську мову.
Об'єднання датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків в єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль розуміння та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль інтуїції та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він базується на зібраній інформації для логічного міркування та розробки стратегій. Використовуючи великі мовні моделі тощо як оркестратори або рушії міркування, розуміти завдання, генерувати рішення та координувати спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендовані системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигуна: прості рішення на основі попередньо встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Посилене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінюваного середовища.
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій відповідно до мети, і, нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті в модулі міркування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи призначені завдання. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: використовується 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 служб.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі повторювані завдання виконуються за допомогою RPA( роботизованої автоматизації процесів).
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даним колеса" постійно вдосконалюються, дані, що генеруються під час взаємодії, повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для покращення ухвалення рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Наглядне навчання: використання мічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення潜在模式 з ненаданої інформації, що допомагає агентам адаптуватися до нового середовища.
Безперервне навчання: оновлюйте модель за допомогою даних в реальному часі, щоб підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і 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, що приносить зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блочних просторів в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річним складним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі, а також попит на ринку, що виникає завдяки технологічним інноваціям.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фреймворки також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптою, а TAM також розширюється.
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.
6 лайків
Нагородити
6
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GasGrillMaster
· 7год тому
агент є необхідністю!
Переглянути оригіналвідповісти на0
CounterIndicator
· 7год тому
2025 року буде велике дамп, не вірите – подивіться.
AI агент веде нову економічну екосистему, ринкова вартість може перевищити 47 мільярдів доларів.
AI AGENT: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка стимулює розвиток усієї галузі.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням моделей фінансування та циклів буму. Коли можливість зустрічає правильний момент, це може спричинити величезні зміни. Заглядаючи у 2025 рік, очевидно, що новою емерджентною галуззю в циклі 2025 року стане AI-агент. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, який 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації у 150 мільйонів доларів. Вже 16 жовтня певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямому ефірі, спровокувавши сплеск у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі добре знають класичний фільм «Обитель зла», де 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, AI Agent має багато схожих функцій з Червоним Серцем Королеви. У реальному житті AI Agent у певному сенсі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасної технологічної сфери, допомагаючи підприємствам та особам впоратися з складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз і виконання. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних клієнтських служб, AI Agent вже глибоко впроваджені в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використано для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи власні результати в процесі ітерації. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії залежно від специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI-агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності виконання та зменшення часу, що необхідний для цього.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми поглиблено розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони переформатовують галузевий ландшафт, і проглянемо тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших AI програм, таких як ELIZA(, чат-бот), і Dendral(, експертна система в області органічної хімії). Цей етап також став свідком першого впровадження нейронних мереж та початкових досліджень концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувались обмеженнями обчислювальної потужності того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації людських когнітивних функцій. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтгілл подав доповідь, опубліковану у 1973 році, про стан досліджень AI у Великобританії. Доповідь Лайтгілла в основному виражала повний песимізм щодо досліджень AI після початкового ентузіазму, що призвело до великої втрати довіри з боку британських академічних установ(, включаючи фінансові установи). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилось, і сфера AI пережила першу "AI-зиму", що призвело до зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і 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. Впровадження першого автономного транспорту та впровадження ШІ у фінансах, медицині та інших сферах також стали знаковими моментами розширення технології ШІ. Але наприкінці 1980-х – на початку 1990-х років, коли попит на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ обвалився, ця галузь пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишається постійним викликом. Але водночас, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг світового чемпіона з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х, зробивши ШІ невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
До початку цього століття прогрес в обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти на основі підкріплення та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальшого прориву, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо вихід GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT від певної компанії великомасштабні попередньо навчальні моделі з сотнями мільярдів, а іноді й тисячами мільярдів параметрів продемонстрували здатність до генерування та розуміння мови, що перевищує традиційні моделі. Їхні виняткові показники в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічність і структурованість у спілкуванні через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися у чат-асистентах, віртуальних службах підтримки та поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність навчання великих мовних моделей надає агентам ШІ вищий рівень автономії. Завдяки технології зміцнюючого навчання (Reinforcement Learning), агенти ШІ можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на одній платформі, керованій ШІ, агенти можуть коригувати свої стратегії поведінки відповідно до введення гравця, що справді реалізує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей на прикладі GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного突破у технологічних меж. Поява GPT-4, безумовно, є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "інтелектом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть постійно з'являтися, продовжуючи сприяти впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймати детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати висококваліфікованими та постійно розвиваються учасниками у сфері криптовалют, здатними самостійно діяти в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот через алгоритми. Робочий процес AI AGENT зазвичай дотримується таких етапів: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім світом через модуль сприймання, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських сенсорів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає в себе виділення значущих ознак, розпізнавання об’єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основним завданням модуля сприймання є перетворення сирих даних в значущу інформацію, що зазвичай включає в себе такі технології:
1.2.2 Модуль розуміння та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль інтуїції та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він базується на зібраній інформації для логічного міркування та розробки стратегій. Використовуючи великі мовні моделі тощо як оркестратори або рушії міркування, розуміти завдання, генерувати рішення та координувати спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендовані системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій відповідно до мети, і, нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті в модулі міркування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи призначені завдання. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даним колеса" постійно вдосконалюються, дані, що генеруються під час взаємодії, повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для покращення ухвалення рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і 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, що приносить зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блочних просторів в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річним складним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі, а також попит на ринку, що виникає завдяки технологічним інноваціям.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фреймворки також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптою, а TAM також розширюється.