وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. خلفية عامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تأتي مع بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت برك السيولة في DEX موجة صيف DeFi.
في عام 2021، كان ظهور العديد من مجموعات NFT علامة على بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، قاد الأداء المتميز لمنصة الإطلاق موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط بسبب الابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تخلق تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة عام 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وتم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة من خلال صورة شخصية لبث مباشر لفتاة الجوار، مما أشعل الصناعة بأكملها.
إذن ، ما هو الوكيل الذكي؟
لا شك أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث يترك نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" انطباعًا قويًا. تعتبر ملكة القلب الأحمر نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق وأنظمة أمان معقدة، وتستطيع إدراك البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ إجراءات سريعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعتبر «حارس الحكمة» في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد المؤسسات والأفراد على مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. تتمتع هذه الوحدات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، بقدرة شاملة على الإدراك البيئي وتنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجيًا إلى مختلف القطاعات، مما يدفع إلى تحسين مزدوج في الكفاءة والابتكار.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، استنادًا إلى البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات معينة أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة بشكل لحظي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائه باستمرار في كل تكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي القائم على التنفيذ: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو المراجحة، بهدف تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويؤسس مجتمعًا، ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سوف نستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وندرس كيف تعيد تشكيل المشهد الصناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكون الذكاء الاصطناعي مجالًا مستقلاً. خلال هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت دردشة) ونظام الخبراء Dendral( في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن البحث في الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة كان مقيدًا بشكل كبير بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة بحوث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل تجاه بحوث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أثار فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة بما في ذلك الوكالات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل بحوث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، وزادت مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينات من القرن العشرين، أدت تطورات وتجارة نظم الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية، كانت أيضًا علامة على توسيع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الذكية الخاصة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا تزال كيفية توسيع نطاق نظم الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تمثل تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، تغلب كمبيوتر ديب بلو من IBM على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. وقد أسست انتعاشة الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، دفعت التقدمات في القدرة الحاسوبية صعود التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت عوامل التعلم المعزز ونماذج الإنتاج مثل GPT-2 مزيدًا من النقاط البارزة، مما دفع الذكاء الاصطناعي المحادثاتي إلى آفاق جديدة. في هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model, LLM) علامة فارقة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4 الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكالات الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة بشكل واسع من خلال مئات المليارات أو حتى تريليونات من المعلمات قدرات في توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. أدت أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكالات الذكاء الاصطناعي من عرض قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا جعل وكالات الذكاء الاصطناعي قادرة على التطبيق في مشاهد مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية ).
تتيح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أعلى. من خلال تقنيات التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعد تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التقدم المستمر في حدود التكنولوجيا. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع مزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وملاءمةً للمواقف، وتنوعًا. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "ذكاء" إلى روح وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل وفرت أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التطبيق والتطوير، وقيادة عصر جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
يختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنه يمكنه التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، من أجل حل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع عملية عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الأولية إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية ( NLP ): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. إن وحدة الاستدلال واتخاذ القرارات هي "العقل" في النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، يمكن فهم المهام، وتوليد الحلول، وتنسيق نماذج متخصصة تُستخدم في إنشاء المحتوى، أو معالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما يستخدم هذا الموديل التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، وتستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئات المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل الممكنة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "اليدين والقدمين" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل تحركات الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يُستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء واجهة برمجة التطبيقات: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قاعدة البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA( أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدات التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقات التغذية الراجعة أو "دواليب البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار عن طريق إدخال البيانات التي تم إنشاؤها خلال التفاعلات لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتحسين صنع القرار وكفاءة العمليات.
يتم تحسين وحدة التعلم عادةً من خلال الطرق التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعنونة لتدريب النموذج، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إتمام المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلَمة، مما يساعد الوكيل على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث البيانات في الوقت الفعلي للنموذج، الحفاظ على أداء الوكلاء في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود الفعل والتعديلات في الوقت الفعلي
تقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتحسين أدائها من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعي في أن يصبح محور السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب تغييرات للعديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة كتلة L1 في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. يعكس هذا النمو السريع مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب في السوق الذي تسببت فيه الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكيل المفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، و TAM أيضًا في
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
4
مشاركة
تعليق
0/400
GmGmNoGn
· منذ 16 س
الذكاء الاصطناعي هو صندوق استثماري.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· 07-06 01:01
يا إلهي، هل خرجت بوتات نقل الطوب أيضًا لتتنافس؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostAddressHunter
· 07-06 01:01
又一波 حمقى خداع الناس لتحقيق الربح来了
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenomicsTrapper
· 07-06 00:46
رأيت هذه الدورة من قبل... مجرد لعبة خروج سيولة رأس المال الاستثماري بصراحة
صعود الوكيل الذكي: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد الجديد للتشفير
وكيل الذكاء الاصطناعي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. خلفية عامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تأتي مع بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها إلى الأمام.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط بسبب الابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تخلق تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة عام 2025 ستكون وكلاء الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، وتم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وبعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة من خلال صورة شخصية لبث مباشر لفتاة الجوار، مما أشعل الصناعة بأكملها.
إذن ، ما هو الوكيل الذكي؟
لا شك أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث يترك نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" انطباعًا قويًا. تعتبر ملكة القلب الأحمر نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق وأنظمة أمان معقدة، وتستطيع إدراك البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ إجراءات سريعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعتبر «حارس الحكمة» في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد المؤسسات والأفراد على مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من جميع الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. تتمتع هذه الوحدات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، بقدرة شاملة على الإدراك البيئي وتنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجيًا إلى مختلف القطاعات، مما يدفع إلى تحسين مزدوج في الكفاءة والابتكار.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، استنادًا إلى البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات معينة أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحفظة بشكل لحظي وتنفيذ الصفقات، مع تحسين أدائه باستمرار في كل تكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي القائم على التنفيذ: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو المراجحة، بهدف تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم في إنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويؤسس مجتمعًا، ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير، سوف نستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتها الواسعة، وندرس كيف تعيد تشكيل المشهد الصناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي يعرض تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس لكون الذكاء الاصطناعي مجالًا مستقلاً. خلال هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت دردشة) ونظام الخبراء Dendral( في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف أولي لمفهوم التعلم الآلي. لكن البحث في الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة كان مقيدًا بشكل كبير بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة بحوث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل تجاه بحوث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أثار فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة بما في ذلك الوكالات الممولة). بعد عام 1973، انخفض تمويل بحوث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، وزادت مشاعر الشك تجاه إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينات من القرن العشرين، أدت تطورات وتجارة نظم الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية، كانت أيضًا علامة على توسيع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة الذكية الخاصة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا تزال كيفية توسيع نطاق نظم الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تمثل تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، تغلب كمبيوتر ديب بلو من IBM على بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. وقد أسست انتعاشة الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، دفعت التقدمات في القدرة الحاسوبية صعود التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت عوامل التعلم المعزز ونماذج الإنتاج مثل GPT-2 مزيدًا من النقاط البارزة، مما دفع الذكاء الاصطناعي المحادثاتي إلى آفاق جديدة. في هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model, LLM) علامة فارقة في تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4 الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكالات الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة بشكل واسع من خلال مئات المليارات أو حتى تريليونات من المعلمات قدرات في توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. أدت أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية إلى تمكين وكالات الذكاء الاصطناعي من عرض قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا جعل وكالات الذكاء الاصطناعي قادرة على التطبيق في مشاهد مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيداً ( مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية ).
تتيح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أعلى. من خلال تقنيات التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعد تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التقدم المستمر في حدود التكنولوجيا. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع مزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وملاءمةً للمواقف، وتنوعًا. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "ذكاء" إلى روح وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل وفرت أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التطبيق والتطوير، وقيادة عصر جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
يختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنه يمكنه التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
تتمثل جوهر AI AGENT في "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، من أجل حل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع عملية عمل AI AGENT الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، ويجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الأولية إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. إن وحدة الاستدلال واتخاذ القرارات هي "العقل" في النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، يمكن فهم المهام، وتوليد الحلول، وتنسيق نماذج متخصصة تُستخدم في إنشاء المحتوى، أو معالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما يستخدم هذا الموديل التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل الممكنة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 وحدة التنفيذ
وحدة التنفيذ هي "اليدين والقدمين" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل تحركات الروبوتات ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدات التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقات التغذية الراجعة أو "دواليب البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار عن طريق إدخال البيانات التي تم إنشاؤها خلال التفاعلات لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتحسين صنع القرار وكفاءة العمليات.
يتم تحسين وحدة التعلم عادةً من خلال الطرق التالية:
1.2.5 ردود الفعل والتعديلات في الوقت الفعلي
تقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بتحسين أدائها من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعي في أن يصبح محور السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب تغييرات للعديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة كتلة L1 في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. يعكس هذا النمو السريع مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب في السوق الذي تسببت فيه الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكيل المفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، و TAM أيضًا في