Giải mã 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: "Đối tác mới" trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng hoàn toàn 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 của DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của kỷ nguyên đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu cơn sốt meme coin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các lĩnh vực dọc này không chỉ 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 trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, thì có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng 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 đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. 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 một cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn 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 nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent và chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ xe hơi tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề khác nhau, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong nhóm vô hình, có khả năng toàn diện từ cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao đồng thời về hiệu suất và đổi mới.

Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng hoặc mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên các nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc arbitrage, nhằm nâng cao độ chính xác của hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Tạo ra AI Agent: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

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

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

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ khám phá sâu về nguồn gốc, hiện trạng 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

Lịch sử phát triển của AI AGENT cho thấy sự chuyển biến 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 đề xuất, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến việc ra đời các chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện lần đầu của mạng nơ-ron và những khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu gặp nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng chức năng nhận thức của con người. Hơn nữa, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh, báo cáo này được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện đối với nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các cơ quan học thuật tại Anh (, bao gồm cả các tổ chức tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, cảm giác nghi ngờ về tiềm năng của AI gia tăng.

Vào thập niên 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Việc giới thiệu xe tự lái lần đầu tiên cũng như sự triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối thập niên 1980 đến đầu thập niên 1990, với sự sụp đổ của nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô của 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, đánh dấu một sự kiện quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron 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 bối cảnh công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ về khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, một số trợ lý ảo đã thể hiện tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học củng cố và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá hơn nữa, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của 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 GPT, các mô hình được tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Những mô hình này có hiệu suất xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có tổ chức thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã giúp các tác nhân AI có thể 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 hỏi của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các tác nhân AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các tác nhân AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của chính mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một số nền tảng được điều khiển bởi AI, các tác nhân AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được tương tác động.

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

1.2 Nguyên lý hoạt động

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống nằm ở chỗ chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tỉ mỉ để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền mã hóa, có khả năng hành động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, để tự động 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 điểm 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 AI AGENT hiểu và sinh 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 luận và ra quyết định

Sau khi nhận thức 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 dựa trên thông tin thu thập được để thực hiện suy diễn logic và xây dựng chiến lược. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt dành cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống khuyến nghị.

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

• Công cụ quy tắc: Ra 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 cho nhận diện mẫu và dự đoán phức tạp.
• Học tăng cường: Cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó là tính toán ra nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định từ mô-đun suy luận vào hành động. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động kỹ thuật 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.
• Gọi API: Tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot).

1.2.4 Mô-đun học tập

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

Các mô-đun học thường được cải thiện theo những cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để huấn luyện mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: Phát hiện các mô hình tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
• Học hỏi liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, duy trì hiệu suất của đại lý trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự trị, mang lại sự chuyển biến cho nhiều ngành. Cũng 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 tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) cao tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn đã tăng cường đầu tư vào các khung proxy 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 động, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TA