Décodeur AI Agent: La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur
1. Aperçu général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui stimulent 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 liquidité des DEX ont déclenché la vague estivale de la DeFi.
En 2021, une multitude de séries 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 mené à une frénésie autour 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 aussi au parfait mariage entre les modèles de financement et le cycle de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents IA. Cette tendance a atteint son apogée 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. Ensuite, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, qui a fait sa première apparition sous l'image d'une fille d'à côté en direct, déclenchant l'ensemble de l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de prendre des mesures rapidement.
En réalité, les agents IA et les fonctions centrales de la Reine de Coeur présentent de nombreuses similitudes. 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 technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception, l'analyse et l'exécution autonomes. 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 complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer un portefeuille en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA d'exécution : 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 requis.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer aux activités de marketing.
Agent IA coordonnateur : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons leurs tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement des AGENTS IA montre la transformation de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application généralisée. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA( un robot de conversation) et Dendral( un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes de traitement du langage naturel et d'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport concernant l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général sur la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds). 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", avec une augmentation des 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 connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'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 d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui représente un événement marquant pour la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond a jeté 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, et des assistants virtuels comme Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à un nouveau niveau. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis le lancement de la série GPT par OpenAI, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension linguistique dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer 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, 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 linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technique d'(Renforcement de l'Apprentissage), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies comportementales en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières techniques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'« intelligence » à ces agents, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants émergeront constamment, continuant à promouvoir la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre 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 IA réside dans son "intelligence"------c'est-à-dire la simulation par des algorithmes du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT AI interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité 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 d'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 ) : aider 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 en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille, agissant 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 : prise de décisions simples basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexe et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision grâce à l'essai et à l'erreur, en s'adaptant à un environnement en constante évolution.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" 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 ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle des robots : utilisé pour des opérations physiques, telles que le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services web.
Gestion des processus automatisés : Dans un environnement d'entreprise, l'automatisation des processus robotiques RPA( exécute des tâches répétitives.
)# 1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT IA, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue 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 étiquetées pour former des modèles, afin que l'AGENT IA puisse accomplir des tâches plus précisément.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles potentiels à partir de données non étiquetées, aider l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
Apprentissage continu : maintenir les performances de l'agent dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. 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.
![Décoder AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. 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 d'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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents d'IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks d'agents open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également en
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MemeCurator
· 07-05 01:53
2025, ce sera au tour de l'IA. La prochaine vague AIT.
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DeFiGrayling
· 07-05 01:45
C'est encore un article sur les protagonistes de la prévision de l'avenir, j'en ai marre.
Voir l'originalRépondre0
CryptoSurvivor
· 07-05 01:40
rattraper un couteau qui tombe si longtemps, je vois enfin la lumière.
AI Agent: La puissance intelligente qui façonne un nouvel écosystème économique de chiffrement.
Décodeur AI Agent: La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur
1. Aperçu général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui stimulent 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 aussi au parfait mariage entre les modèles de financement et le cycle de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents IA. Cette tendance a atteint son apogée 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. Ensuite, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, qui a fait sa première apparition sous l'image d'une fille d'à côté en direct, déclenchant l'ensemble de l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de prendre des mesures rapidement.
En réalité, les agents IA et les fonctions centrales de la Reine de Coeur présentent de nombreuses similitudes. 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 technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception, l'analyse et l'exécution autonomes. 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 complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer un portefeuille en temps réel et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA d'exécution : 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 requis.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent IA social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer aux activités de marketing.
Agent IA coordonnateur : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons leurs tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement des AGENTS IA montre la transformation de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application généralisée. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA( un robot de conversation) et Dendral( un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes de traitement du langage naturel et d'imitation des fonctions cognitives humaines. De plus, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport concernant l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général sur la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds). 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", avec une augmentation des 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 connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'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 d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui représente un événement marquant pour la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond a jeté 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, et des assistants virtuels comme Siri ont démontré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé de nouvelles percées, élevant l'IA conversationnelle à un nouveau niveau. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis le lancement de la série GPT par OpenAI, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension linguistique dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer 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, 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 linguistiques offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technique d'(Renforcement de l'Apprentissage), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leurs stratégies comportementales en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières techniques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'« intelligence » à ces agents, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants émergeront constamment, continuant à promouvoir la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
Principe de fonctionnement 1.2
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre 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 IA réside dans son "intelligence"------c'est-à-dire la simulation par des algorithmes du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT AI interagit avec le monde extérieur par le biais d'un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité 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 d'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 en fonction des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille, agissant 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, l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est la "main et le pied" 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 ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que 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, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue 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 et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. 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.
![Décoder AI AGENT : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 État du marché
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. 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 d'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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents d'IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks d'agents open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également en