AI AGENT : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur

1. Contexte général

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

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
• En 2021, une multitude de séries d'œuvres 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 conduit à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est nécessaire 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 modes de financement et les cycles de 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 apogée en octobre dernier, et le 11 octobre 2024, un certain jeton a été lancé, atteignant 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 avec l'image 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 sûrement familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA 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 de manière autonome, d'analyser des données et de réagir rapidement.

En réalité, les agents IA partagent de nombreuses similitudes avec les fonctions clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" du domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'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, comme des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs et stimulant 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, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions, optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto:

1. 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 requis.

2. 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 réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, créer des communautés 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 allons explorer en profondeur les origines de l'Agent IA, son état actuel et ses vastes perspectives d'application, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Le terme "IA" a été introduit 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 des 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 de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque était gravement limitée par les capacités de calcul de l'époque. 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 publié en 1973 sur l'état de la recherche en IA au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance dans l'IA au sein des institutions académiques britanniques(, y compris les agences de financement). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son 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 majeures 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 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 étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui constitue un événement marquant dans 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 de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont propulsé l'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels comme Siri ont montré l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, des avancées supplémentaires ont été réalisées avec des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2, poussant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents d'IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, des 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 supérieures à celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents d'IA de montrer une capacité d'interaction logique et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents d'IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée 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 sans cesse les limites technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextuels et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille n'ont pas seulement insufflé l'âme de la "sagesse" aux agents IA, mais leur ont également fourni la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement des technologies d'agents IA, 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 des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs 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 simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes pour 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 via 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 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 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 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 de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés utilisés pour des fonctionnalités 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 complexes et les prévisions.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essai et 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 plans d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix du plan optimal 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 des données ). Le module d'exécution dépend de :

• Système de contrôle de robot : utilisé pour les opérations physiques, telles que le mouvement des bras robotiques.
• Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services en ligne.
• 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 principale force concurrentielle de l'AGENT IA, car il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à une boucle de rétroaction ou à un "volant de données" d'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 avec le 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 ses tâches plus précisément.
• Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant les agents à s'adapter à de nouveaux environnements.
• Apprentissage continu : maintenir la performance des agents 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 AI 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 AI.

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) 1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA devient le centre d'intérêt du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et agent 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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le degré de pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.

Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans des frameworks de proxy 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 possède un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM est en expansion.