Décodage de l'AGENT AI : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'essor des contrats intelligents a suscité un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont déclenché la vague estivale du DeFi.
En 2021, de nombreuses séries d'œuvres NFT ont vu le jour, marquant l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à une frénésie autour des memecoins et des plateformes de lancement.
Il est important de souligner que ces débuts dans des domaines verticaux ne résultent pas seulement de l'innovation technologique, mais aussi 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 le nouveau domaine émergent du cycle 2025 sera celui des agents 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. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est sûrement familier avec 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, les agents IA présentent de nombreuses similitudes avec les fonctions clés de la reine de cœur. Dans le monde réel, les agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne. Grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution, ils aident les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les agents IA sont profondément ancrés dans divers 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 à la fois l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions, basé sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant continuellement ses performances à travers des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA Exécutoire : 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.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent AI 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 des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaines.
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 futures de leur développement.
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 généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été introduit pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les 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 été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et par 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 d'énormes 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général à l'égard de la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). 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", 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 marqué 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 des premiers véhicules autonomes 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 du marché pour du matériel 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 persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA une partie indispensable du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, et 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 comme GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier 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 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. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis 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 (comme 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 technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment 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 linguistiques représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'émergence 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, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles linguistiques ont non seulement insufflé une "intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement des technologies des agents IA, et 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 des 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 AI réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation par des algorithmes des comportements intelligents humains ou d'autres êtres vivants, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT AI 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, collectant des informations sur l'environnement. 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 les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT IA à comprendre et à générer le langage humain.
Fusion de capteurs : intégrer les données 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 en fonction des 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 se basant sur les informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'orchestrateur ou moteur 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 décisions simples basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : comprenant des arbres de décision, des réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de modèles complexes et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT AI d'optimiser en continu 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 l'évaluation de l'environnement, puis le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix du meilleur plan à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "bras et jambes" de l'AGENT IA, 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 (comme le mouvement de robots) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle des robots : utilisé pour des opérations physiques, par exemple le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interaction 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, exécutez des tâches répétitives grâce à la RPA (automatisation des processus par robot).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT IA, qui permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore continuellement, 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 annotées pour former le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir 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 : 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 en temps réel et ajustement
L'AGENT IA optimise ses performances par le biais de cycles de rétroaction constants. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée assure l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant une transformation à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. 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 d'un institut de recherche, le marché des agents AI 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) atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'ampleur de l'infiltration des agents AI dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans des frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de certaines entreprises deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA a un plus grand potentiel en dehors du domaine de la cryptographie.
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SnapshotStriker
· Il y a 15h
Où y a-t-il encore des projets de fête qui n'ont pas de agent ? On a peur d'être écrasé par les nouvelles vagues, n'est-ce pas ?
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AirdropHunterXM
· Il y a 17h
Encore de l'IA, c'est juste pour se faire prendre pour des cons.
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PriceOracleFairy
· Il y a 17h
franchement, les agents IA pourraient juste être un autre cycle de mode... j'ai déjà vu ce film auparavant
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LiquidatedTwice
· Il y a 17h
chute sous liquidation hausse au-dessus de liquidation Je suis encore là
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DeFiAlchemist
· Il y a 17h
*ajuste les métriques du protocole* fascinant de voir comment chaque cycle se transforme en formes supérieures de conscience financière... les agents IA pourraient être notre prochaine pierre philosophale, pour être honnête.
AGENT IA mène un nouveau cycle : façonner l'écosystème économique intelligent du futur
Décodage de l'AGENT AI : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que ces débuts dans des domaines verticaux ne résultent pas seulement de l'innovation technologique, mais aussi 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 le nouveau domaine émergent du cycle 2025 sera celui des agents 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. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde est sûrement familier avec 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, les agents IA présentent de nombreuses similitudes avec les fonctions clés de la reine de cœur. Dans le monde réel, les agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne. Grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution, ils aident les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les agents IA sont profondément ancrés dans divers 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 à la fois l'efficacité et l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions, basé sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant continuellement ses performances à travers des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA Exécutoire : 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.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent AI 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 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 futures de leur développement.
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 généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été introduit pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les 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 été marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et par 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 d'énormes 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général à l'égard de la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). 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", 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 marqué 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 des premiers véhicules autonomes 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 du marché pour du matériel 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 persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA une partie indispensable du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, et 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 comme GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier 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 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. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis 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 (comme 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 technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment 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 linguistiques représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'émergence 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, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles linguistiques ont non seulement insufflé une "intelligence" à l'âme des agents IA, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement des technologies des agents IA, et 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 des 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 AI réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation par des algorithmes des comportements intelligents humains ou d'autres êtres vivants, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT AI 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, collectant des informations sur l'environnement. 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 les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions en fonction des 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 se basant sur les informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'orchestrateur ou moteur 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, puis le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix du meilleur plan à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "bras et jambes" de l'AGENT IA, 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 (comme le mouvement de robots) 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 le principal atout de l'AGENT IA, qui permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore continuellement, 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 en temps réel et ajustement
L'AGENT IA optimise ses performances par le biais de cycles de rétroaction constants. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée assure l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant une transformation à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. 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 d'un institut de recherche, le marché des agents AI 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) atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'ampleur de l'infiltration des agents AI dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans des frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph de certaines entreprises deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA a un plus grand potentiel en dehors du domaine de la cryptographie.