Décoder l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'essor des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidités 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, l'excellente performance d'une plateforme de lancement a conduit à la montée en popularité des memecoins et des plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent IA. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, lorsque le 11 octobre 2024, un certain jeton a été lancé 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 de diffusion 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 certainement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Coeur présentent de nombreuses similarités. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes grâce à une perception autonome, une analyse et une exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés 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 globales allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs, propulsant ainsi une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant constamment ses performances au fil des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les 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 opérationnelle et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les médias sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA s'est principalement concentrée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA tels que ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, provoquant une perte de confiance massive envers 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 diminué de manière significative, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", augmentant les doutes sur le 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 vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, ce qui a favorisé 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, comment élargir l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques demeure un défi continu. 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. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a posé les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant 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 percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence de grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante du développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis la sortie de la série GPT par une certaine entreprise, les modèles préentraînés 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 grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et les services clients virtuels, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, la rédaction 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 continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. 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 de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui dépasse constamment les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à l'agent IA, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement de la technologie 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 réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs 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 IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un AGENT IA 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 fonctions est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, notamment 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 provenant 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 basées sur les 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 sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage comme orchestrateurs ou moteurs 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 : prendre des décisions simples sur la base de règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage machine : comprenant des arbres de décision, des réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, s'adaptant à un environnement en changement.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" 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 les mouvements des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement d'un bras robotique.
Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que les requêtes de base de données ou l'accès aux services en réseau.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives par RPA (automatisation des processus robotisés).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le cœur de la compétitivité de l'AGENT IA, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de feedback ou "flywheel de données" pour une amélioration continue, 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 décisions et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
Apprentissage supervisé : utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle, afin que l'AGENT AI puisse accomplir les tâches avec plus de précision.
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 d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État actuel de l'industrie
L'AGENT IA est en train de devenir le centre d'attention du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme 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 de Markets and Markets, le marché des agents IA 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'intensité de la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA a un marché plus vaste en dehors du domaine de la cryptographie.
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.
7 J'aime
Récompense
7
2
Partager
Commentaire
0/400
OnchainUndercover
· 07-03 03:33
Donc, le cercle continue de faire de la spéculation.
Voir l'originalRépondre0
bridge_anxiety
· 07-03 03:29
Le defi n'est vraiment pas aussi intéressant que de jouer à l'IA.
L'essor des AGENTS AI : construire le noyau intelligent de la nouvelle économie écologique Web3
Décoder l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre le modèle de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent IA. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, lorsque le 11 octobre 2024, un certain jeton a été lancé 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 de diffusion 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 certainement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Coeur présentent de nombreuses similarités. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes grâce à une perception autonome, une analyse et une exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés 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 globales allant de la perception de l'environnement à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs, propulsant ainsi une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant constamment ses performances au fil des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les 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 opérationnelle et à réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les médias sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA s'est principalement concentrée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA tels que ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'expertise dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes pour le traitement du langage naturel et l'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, provoquant une perte de confiance massive envers 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 diminué de manière significative, et le domaine de l'IA a connu son premier "hiver de l'IA", augmentant les doutes sur le 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 vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, ce qui a favorisé 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, comment élargir l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques demeure un défi continu. 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. Le renouveau des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a posé les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant 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 percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence de grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante du développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis la sortie de la série GPT par une certaine entreprise, les modèles préentraînés 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 grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et les services clients virtuels, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, la rédaction 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 continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. 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 de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui dépasse constamment les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé une "intelligence" à l'agent IA, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement de la technologie 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 réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs 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 IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler par des algorithmes le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un AGENT IA 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 fonctions est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, notamment 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 basées sur les 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 sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage comme orchestrateurs ou moteurs 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, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" 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 les mouvements des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le cœur de la compétitivité de l'AGENT IA, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de feedback ou "flywheel de données" pour une amélioration continue, 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 décisions et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
1.3 État du marché
1.3.1 État actuel de l'industrie
L'AGENT IA est en train de devenir le centre d'attention du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme 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 de Markets and Markets, le marché des agents IA 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'intensité de la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA a un marché plus vaste en dehors du domaine de la cryptographie.