Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка стимулює розвиток всієї галузі.
У 2017 році виникнення смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX сприяли літній хвилі DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT-серійних творів поклала початок епосі цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати одного з пускових майданчиків стали піонером хвилі memecoin та пускових платформ.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей відбувається не лише завдяки технологічним інноваціям, а й є результатом ідеального поєднання фінансування та циклів буму. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новими емерджентними галузями циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла вершини в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року було випущено певний токен, який 15 жовтня досягнув капіталізації в 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, яка вперше з'явилася в образі IP прямої трансляції сусідської дівчини, викликавши вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Обитель зла", де вражає AI-система Червона королева. Червона королева - це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. AI Agent у реальному світі в певному сенсі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасної технології, які через автономне сприйняття, аналіз і виконання допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумного обслуговування клієнтів, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, починаючи від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певних платформ даних або соціальних платформ, в реальному часі керуючи портфелем інвестицій і виконуючи угоди, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Генеративний AI Агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI Агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох блокчейнів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони переосмислюють промисловий ландшафт, і прогнозуємо їхні тенденції розвитку в майбутньому.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції Дартмуту в 1956 році термін "AI" було вперше запропоновано, що стало основою для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI переважно зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Цей етап також став свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового вивчення концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період були серйозно обмежені через обмеження обчислювальних можливостей того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтгілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтгілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового захоплення, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно скоротилося, і галузь AI пережила першу "зимову еру AI", зростаючи недовіра до потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значного прогресу в машинному навчанні, нейронних мережах і обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних автомобілів та впровадження ШІ в різних галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Але в кінці 1980-х - на початку 1990-х років, з руйнуванням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, галузь ШІ пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишалося постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією для ШІ в здатності розв'язувати складні завдання. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ в кінці 1990-х років, перетворивши ШІ на невід'ємну частину технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, а такі віртуальні помічники, як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих застосунках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який був розглянутий як переломний момент у галузі агентів ШІ. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, моделі великого попереднього навчання, що містять сотні мільярдів або навіть трильйони параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, що перевершують традиційні моделі. Їхні відмінні результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічні та чіткі взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ бути застосованими в таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки клієнтів та поступово розширюватися до складніших завдань (наприклад, бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищий рівень автономності. Завдяки технології посиленого навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, що керується AI, AI-агенти можуть коригувати стратегію поведінки відповідно до введення гравців, що дійсно забезпечує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюційною історією, яка постійно порушує технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуативними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливості для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи продовжать з'являтися, сприяючи реалізації та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими, постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалюти, здатними діяти незалежно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------тобто імітація інтелектуальної поведінки людини або інших істот за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним крокам: сприйняття, міркування, дія, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
Комп'ютерне зір: для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
Злиття датчиків: об'єднання даних з кількох датчиків в єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль інтелекту та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен ухвалювати рішення на основі даних. Модуль розуміння та ухвалення рішень є "мозком" усієї системи, він виконує логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі, які діють як оркестратори або рушії міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення вмісту, обробки зображень або систем рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: прості рішення на основі встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Посилене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень в процесі проб і помилок, адаптуючись до змінюваного середовища.
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі мети, і нарешті вибір найкращого варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, реалізуючи рішення, прийняті в модулі розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання заданих завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих служб.
Автоматизація управління процесами: у підприємницькому середовищі виконання повторюваних завдань за допомогою RPA (автоматизація процесів за допомогою роботів).
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту ставати розумнішим з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані літального колеса" забезпечує зворотний зв'язок даних, що генеруються під час взаємодії, у систему для посилення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися з часом і ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент, здатний покращити ухвалення рішень і операційну ефективність.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Навчання з учителем: використання маркованих даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення прихованих патернів з невідмічених даних, що допомагає агенту адаптуватись до нових умов.
Постійне навчання: через оновлення даних в реальному часі підтримувати продуктивність агентів у динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, що приносить трансформації в кілька галузей. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річною складною темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі, а також попит на ринку, зумовлений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки代理 також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph однієї компанії, стає все активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринок поза криптою.
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 лайків
Нагородити
7
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
OnchainUndercover
· 07-03 03:33
Отже, коло постійно займається спекуляцією.
Переглянути оригіналвідповісти на0
bridge_anxiety
· 07-03 03:29
дефі насправді не так цікаво, як грати в штучний інтелект
Поява AI AGENT: створення інтелектуального ядра нової економічної екосистеми Web3
Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка стимулює розвиток всієї галузі.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей відбувається не лише завдяки технологічним інноваціям, а й є результатом ідеального поєднання фінансування та циклів буму. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новими емерджентними галузями циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла вершини в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року було випущено певний токен, який 15 жовтня досягнув капіталізації в 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, яка вперше з'явилася в образі IP прямої трансляції сусідської дівчини, викликавши вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Обитель зла", де вражає AI-система Червона королева. Червона королева - це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. AI Agent у реальному світі в певному сенсі виконує подібну роль, будучи "розумними охоронцями" сучасної технології, які через автономне сприйняття, аналіз і виконання допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумного обслуговування клієнтів, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, починаючи від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певних платформ даних або соціальних платформ, в реальному часі керуючи портфелем інвестицій і виконуючи угоди, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Генеративний AI Агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI Агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох блокчейнів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони переосмислюють промисловий ландшафт, і прогнозуємо їхні тенденції розвитку в майбутньому.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції Дартмуту в 1956 році термін "AI" було вперше запропоновано, що стало основою для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI переважно зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Цей етап також став свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового вивчення концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період були серйозно обмежені через обмеження обчислювальних можливостей того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами в розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтгілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтгілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового захоплення, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно скоротилося, і галузь AI пережила першу "зимову еру AI", зростаючи недовіра до потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що глобальні компанії почали впроваджувати технології ШІ. У цей період було досягнуто значного прогресу в машинному навчанні, нейронних мережах і обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних автомобілів та впровадження ШІ в різних галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Але в кінці 1980-х - на початку 1990-х років, з руйнуванням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, галузь ШІ пережила другий "зимовий період ШІ". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишалося постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією для ШІ в здатності розв'язувати складні завдання. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ в кінці 1990-х років, перетворивши ШІ на невід'ємну частину технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, а такі віртуальні помічники, як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих застосунках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який був розглянутий як переломний момент у галузі агентів ШІ. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, моделі великого попереднього навчання, що містять сотні мільярдів або навіть трильйони параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, що перевершують традиційні моделі. Їхні відмінні результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічні та чіткі взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ бути застосованими в таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки клієнтів та поступово розширюватися до складніших завдань (наприклад, бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищий рівень автономності. Завдяки технології посиленого навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, що керується AI, AI-агенти можуть коригувати стратегію поведінки відповідно до введення гравців, що дійсно забезпечує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюційною історією, яка постійно порушує технологічні межі. Поява GPT-4, безсумнівно, є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуативними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливості для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи продовжать з'являтися, сприяючи реалізації та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з плином часу, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими, постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалюти, здатними діяти незалежно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------тобто імітація інтелектуальної поведінки людини або інших істот за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним крокам: сприйняття, міркування, дія, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
1.2.2 Модуль інтелекту та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен ухвалювати рішення на основі даних. Модуль розуміння та ухвалення рішень є "мозком" усієї системи, він виконує логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі, які діють як оркестратори або рушії міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення вмісту, обробки зображень або систем рекомендацій.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі мети, і нарешті вибір найкращого варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, реалізуючи рішення, прийняті в модулі розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання заданих завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту ставати розумнішим з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані літального колеса" забезпечує зворотний зв'язок даних, що генеруються під час взаємодії, у систему для посилення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися з часом і ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент, здатний покращити ухвалення рішень і операційну ефективність.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, що приносить трансформації в кілька галузей. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річною складною темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі, а також попит на ринку, зумовлений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки代理 також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph однієї компанії, стає все активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринок поза криптою.