Agent IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur

1. Contexte général

1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble de l'industrie.

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a suscité le développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidités DEX ont déclenché la vague estivale du DeFi.
• En 2021, une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, l'excellente performance d'une plateforme de lancement a conduit à un engouement pour les memecoins et les plateformes de lancement.

Il convient de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle du marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son paroxysme en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui 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 en direct d'une fille du voisinage, provoquant une explosion dans toute l'industrie.

Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?

Tout le monde connaît sûrement 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 complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.

En réalité, l'Agent IA et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent en quelque sorte un rôle similaire, ils sont les "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les particuliers 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 ont pénétré 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 de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir un double renforcement de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer un portefeuille en temps réel et exécuter des transactions, optimisant ainsi constamment ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une seule forme, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques du système crypto.

1. Agent d'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 requis.

2. Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.

3. Agent AI social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.

4. Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.

Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances futures de leur développement.

1.1.1 Histoire de développement

L'évolution de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA de la recherche fondamentale à l'application généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, 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 se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels que ELIZA( un chatbot) 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 période a été gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes 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 publié en 1973 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme généralisé concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement), envers l'IA. 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 amené les entreprises du monde entier à adopter les technologies d'IA. Cette période a connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones 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 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 le matériel AI spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a marqué un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones 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 montré 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 tels que GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le 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 pré-entraînés 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 surpassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction claire et bien structurée à travers 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 ( telles que l'analyse commerciale, l'écriture créative ).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage confère une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technique d'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme pilotée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale 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 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, scénarisés et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent "l'intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. 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 ainsi 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, permettant ainsi de 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 indépendante dans l'économie numérique.

Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, 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 IA interagit avec le monde extérieur grâce à un module de perception, recueillant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités 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 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 ) : aider l'AGENT AI 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 en fonction des 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 des modèles de langage étendus 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 décision simple 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 modèles complexe et la prédiction.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, 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 des objectifs, 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 AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des 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 robotique : 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 réseau.
• 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 la compétence clé de l'AGENT IA, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour améliorer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un puissant outil 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 entraîner le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches avec plus de précision.
• Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles potentiels à partir de données non étiquetées, aidant 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 d'information en temps réel et ajustements

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.

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) 1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface pour les consommateurs et acteur économique autonome, apportant des transformations dans 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 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 plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également