Phân tích AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Người bạn mới" của thời đại thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự trỗi dậy của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đã đánh dấu sự xuất hiện của thời đại đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Vào năm 2024, hiệu suất vượt trội của nền tảng khởi chạy đã dẫn đầu sự bùng nổ của memecoin và nền tảng khởi chạy.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực chuyên biệt này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường tăng giá. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng, những lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một loại token được ra mắt và đến ngày 15 tháng 10 đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.

Vậy, chính xác thì AI Agent là gì?

Mọi người chắc hẳn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với các tính năng cốt lõi của Queen of Hearts. Theo cách tương tự, các tác nhân AI trong thế giới thực là "người bảo vệ thông minh" của công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân giải quyết các nhiệm vụ phức tạp thông qua nhận thức, phân tích và thực hiện tự động. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, các tác nhân AI đã thâm nhập vào mọi tầng lớp xã hội và trở thành lực lượng chủ chốt cho hiệu quả và đổi mới. Các tác nhân tự động này, giống như các thành viên trong nhóm vô hình, có đầy đủ các khả năng, từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định và dần dần thâm nhập vào các ngành công nghiệp khác nhau, thúc đẩy cả hiệu quả và đổi mới.

VÍ DỤ: MỘT TÁC NHÂN AI CÓ THỂ ĐƯỢC SỬ DỤNG ĐỂ TỰ ĐỘNG HÓA GIAO DỊCH, QUẢN LÝ DANH MỤC ĐẦU TƯ VÀ THỰC HIỆN GIAO DỊCH TRONG THỜI GIAN THỰC DỰA TRÊN DỮ LIỆU ĐƯỢC THU THẬP TỪ CÁC NỀN TẢNG DỮ LIỆU HOẶC NỀN TẢNG XÃ HỘI, LIÊN TỤC TỐI ƯU HÓA HIỆU SUẤT CỦA CHÍNH NÓ TRONG CÁC LẦN LẶP LẠI. CÁC TÁC NHÂN AI KHÔNG PHẢI LÀ NGUYÊN KHỐI MÀ ĐƯỢC CHIA THÀNH CÁC LOẠI KHÁC NHAU DỰA TRÊN NHU CẦU CỤ THỂ TRONG HỆ SINH THÁI TIỀN ĐIỆN TỬ:

1. Tác nhân AI kiểu thực hiện: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, với mục đích cải thiện độ chính xác của hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Tác nhân AI sáng tạo: Được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí cả sáng tạo âm nhạc.

3. AI Agent kiểu xã hội: Làm người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.

4. Tác nhân AI phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ khám phá sâu về nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng lớn của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành công nghiệp và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

SỰ PHÁT TRIỂN CỦA TÁC NHÂN AI CHỨNG MINH SỰ PHÁT TRIỂN CỦA AI TỪ NGHIÊN CỨU CƠ BẢN ĐẾN ỨNG DỤNG RỘNG RÃI. Tại Hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đặt ra, đặt nền móng cho AI như một lĩnh vực riêng biệt. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI tập trung chủ yếu vào các phương pháp tượng trưng, tạo ra các chương trình AI đầu tiên như ELIZA (chatbot) và Dendral (một hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến đề xuất đầu tiên về mạng nơ-ron và khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi những hạn chế về sức mạnh tính toán vào thời điểm đó. Các nhà nghiên cứu đã gặp phải những khó khăn lớn trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát triển các thuật toán bắt chước chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã trình bày một báo cáo được công bố vào năm 1973 về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh. Báo cáo của Lighthill về cơ bản bày tỏ sự bi quan chung về nghiên cứu AI sau cơn hưng phấn ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn vào AI ( ) các tổ chức học thuật của Vương quốc Anh, bao gồm cả các cơ quan tài trợ. Sau năm 1973, kinh phí cho nghiên cứu AI đã giảm đáng kể, và lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và sự hoài nghi về tiềm năng của AI tăng lên.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Sự ra mắt của phương tiện tự động lần đầu tiên và việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đây là một sự kiện mang tính bước ngoặt về khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ trong khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập niên 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là việc phát hành GPT-4, được coi là bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng trăm tỷ thậm chí hàng nghìn tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).

Khả năng học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các tác nhân AI khả năng tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường, các tác nhân AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình và thích ứng với môi trường năng động. Ví dụ: trong một số nền tảng dựa trên AI, các tác nhân AI có thể điều chỉnh các chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi để thực sự đạt được các tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn tiêu biểu như GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa không ngừng vượt qua các ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ hơn nữa, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, theo ngữ cảnh và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "trí tuệ" vào linh hồn của các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác liên ngành. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ tiếp tục xuất hiện, thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt kỷ nguyên mới của trải nghiệm điều khiển bằng AI.

! Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh để định hình tương lai của hệ sinh thái kinh tế mới

1.2 Nguyên lý hoạt động

ĐIỀU LÀM NÊN SỰ KHÁC BIỆT CỦA AIAGENTS SO VỚI ROBOT TRUYỀN THỐNG LÀ KHẢ NĂNG HỌC HỎI VÀ THÍCH ỨNG THEO THỜI GIAN, ĐƯA RA CÁC QUYẾT ĐỊNH SẮC THÁI ĐỂ ĐẠT ĐƯỢC MỤC TIÊU. Họ có thể được coi là những người chơi công nghệ cao, phát triển trong không gian tiền điện tử, có thể hành động độc lập trong nền kinh tế kỹ thuật số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: Được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NLP): GIÚP CÁC TÁC NHÂN AI HIỂU VÀ TẠO RA NGÔN NGỮ CỦA CON NGƯỜI.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định

Sau khi cảm nhận được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy diễn logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn và các công cụ khác đóng vai trò là bộ điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên biệt cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Thực hiện quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng để nhận dạng và dự đoán các mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: Để AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình lập luận thường bao gồm một số bước: thứ nhất, đánh giá môi trường, thứ hai, tính toán một số hành động có thể dựa trên mục tiêu và cuối cùng là lựa chọn giải pháp tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực thi mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài, hoàn thành nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể bao gồm các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: được sử dụng cho các hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Lệnh gọi API: Tương tác với các hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ web.
• Quản lý quy trình tự động: Thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Robotic Process Automation) trong môi trường doanh nghiệp.

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, giúp cho đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", đưa dữ liệu được tạo ra trong các tương tác trở lại hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng ra quyết định và hiệu quả vận hành.

Các mô-đun học thường được cải tiến thông qua các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn.
• Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp tác nhân thích ứng với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực

TÁC NHÂN AI TỐI ƯU HÓA HIỆU SUẤT CỦA NÓ THÔNG QUA MỘT VÒNG PHẢN HỒI LIÊN TỤC. Kết quả của mỗi hành động được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. HỆ THỐNG VÒNG KÍN NÀY ĐẢM BẢO KHẢ NĂNG THÍCH ỨNG VÀ TÍNH LINH HOẠT CỦA TÁC NHÂN AI.

1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng to lớn của nó như là giao diện người tiêu dùng và tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng không thể đo lường của không gian khối L1 trong chu kỳ trước, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh sự thâm nhập của các tác nhân AI trong các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung đại lý mã nguồn mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử.