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 сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році зростання популярності смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році пули ліквідності DEX принесли літній бум DeFi.
У 2021 році велика кількість серій NFT з'явилася, що стало знаковим моментом настання епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні досягнення однієї з пускових платформ стали ведучими у бумі мемкоїнів та пускових платформ.
Необхідно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням фінансових моделей та циклів буму. Коли можливість зустрічається з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новою сферою циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше з'явившись в образі IP живої трансляції сусідської дівчини, що викликало вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Всі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Сутінки", де вражає штучний інтелект Червона Королева. Червона Королева - це потужна система штучного інтелекту, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних функцій з Королевою червоних сердець. У реальному світі AI Agent певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які завдяки самостійній перцепції, аналізу та виконанню допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних клієнтських служб, AI Agent глибоко проникли в різні сфери, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, підштовхуючи до подвійного підвищення ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерації. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії залежно від специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних медіа, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультичейнів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони трансформують галузевий ландшафт, і заглянемо в тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті у 1956 році термін "AI" було вперше запропоновано, що поклало основу для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI здебільшого зосереджувалися на символічних методах, що призвело до виникнення перших програм AI, таких як ELIZA( чат-бот) і Dendral( експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового вивчення концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися обмеженнями обчислювальних можливостей. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт, опублікований у 1973 році, про стан досліджень AI у Великій Британії. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після раннього періоду захоплення, що призвело до великої втрати впевненості в AI серед британських академічних установ(, включаючи фінансові установи). Після 1973 року бюджет на дослідження AI значно зменшився, і галузь AI пережила першу "зиму AI", коли зросли сумніви щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. У цей період було досягнуто значного прогресу в машинному навчанні, нейронних мережах і обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження автономних транспортних засобів і впровадження ШІ в різних галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаком розширення технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років, з падінням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення ШІ, ця сфера зазнала другого "зимового періоду ШІ". Крім того, питання розширення масштабів систем ШІ та їх успішної інтеграції в практичні застосування залишаються постійною проблемою. Проте, в 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue здобув перемогу над чемпіоном світу з шахів Гарі Каспаровим, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти з підкріпленим навчанням і генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як OpenAI випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчені моделі, що містять десятки мільярдів, а навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували здібності до генерації та розуміння мови, які перевершують традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам демонструвати логічні та структуровані здібності взаємодії через генерацію мови. Це дало змогу ШІ-агентам використовуватися в таких сценаріях, як чат-асистенти та віртуальні клієнтські служби, поступово розширюючи можливості на більш складні завдання (, такі як бізнес-аналіз і креативне письм).
Вміння навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищу автономність. Завдяки техніці навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на деяких платформах, що використовують AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку АІ-агентів є історією постійних технологічних проривів. Поява GPT-4, безумовно, є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій АІ-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстуальними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають АІ-агентам "розум" як душу, але й забезпечують їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні платформні проекти продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технологій АІ-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується АІ.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно просунутими та постійно розвиваються учасниками у крипто-сфері, які можуть діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------ тобто, за допомогою алгоритмів імітувати інтелектуальну поведінку людей або інших живих істот для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним крокам: сприйняття, розумування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціоналу схожа на людські сенсори, 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 - перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
Комп'ютерний зір: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Природна мова обробка ( NLP ): допомагає AI AGENT зрозуміти та згенерувати людську мову.
Злиття датчиків: об'єднання даних з кількох датчиків в єдину картину.
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT має приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічні висновки та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни висновків, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендовані системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: прості рішення на основі попередньо визначених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі та інші, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Посилене навчання: дозволити AI АГЕНТУ постійно оптимізувати стратегію прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінного середовища.
Процес інференції зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінюється середовище, потім на основі цілей розраховуються кілька можливих варіантів дій, а врешті-решт вибирається найкращий варіант для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, втілюючи рішення, прийняті в модулі розуміння. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як рухи роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
Система контролю роботів: для фізичних операцій, таких як рух роботизованих рук.
Виклики API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих служб.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі за допомогою RPA( роботизованої автоматизації процесів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Навчальний модуль
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-колесо" забезпечує зворотний зв'язок з даними, що генеруються під час взаємодії, у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати більш ефективною з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Навчання під наглядом: використання мічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення潜在模式 з неназначених даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: оновлюйте моделі за допомогою даних в реальному часі, щоб підтримувати ефективність агентів у динамічному середовищі.
1.2.5 Своєчасний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через постійний 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, приносячи зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, за прогнозами, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, зі середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає глибину проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки проксі також значно зріс. Розробка фреймворків, таких як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптою, TAM також зростає.
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.
11 лайків
Нагородити
11
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MemeCurator
· 07-05 01:53
2025 року черга за ШІ, наступна хвиля AIT
Переглянути оригіналвідповісти на0
DeFiGrayling
· 07-05 01:45
Знову стаття про прогнозування майбутнього, вже набридло.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoSurvivor
· 07-05 01:40
зловити падаючий ніж так довго нарешті побачив світанок
AI Agent: Формування нової екосистеми шифрування економіки за допомогою розумних технологій
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 сприяє розвитку всієї галузі.
Необхідно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей зумовлений не лише технологічними інноваціями, а й ідеальним поєднанням фінансових моделей та циклів буму. Коли можливість зустрічається з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новою сферою циклу 2025 року будуть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше з'явившись в образі IP живої трансляції сусідської дівчини, що викликало вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Всі, напевно, знайомі з класичним фільмом "Сутінки", де вражає штучний інтелект Червона Королева. Червона Королева - це потужна система штучного інтелекту, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних функцій з Королевою червоних сердець. У реальному світі AI Agent певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які завдяки самостійній перцепції, аналізу та виконанню допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних клієнтських служб, AI Agent глибоко проникли в різні сфери, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, підштовхуючи до подвійного підвищення ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для управління портфелем в режимі реального часу та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерації. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії залежно від специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних медіа, взаємодіє з користувачами, створює спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультичейнів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони трансформують галузевий ландшафт, і заглянемо в тенденції їхнього майбутнього розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті у 1956 році термін "AI" було вперше запропоновано, що поклало основу для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI здебільшого зосереджувалися на символічних методах, що призвело до виникнення перших програм AI, таких як ELIZA( чат-бот) і Dendral( експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового вивчення концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися обмеженнями обчислювальних можливостей. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт, опублікований у 1973 році, про стан досліджень AI у Великій Британії. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після раннього періоду захоплення, що призвело до великої втрати впевненості в AI серед британських академічних установ(, включаючи фінансові установи). Після 1973 року бюджет на дослідження AI значно зменшився, і галузь AI пережила першу "зиму AI", коли зросли сумніви щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток та комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. У цей період було досягнуто значного прогресу в машинному навчанні, нейронних мережах і обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження автономних транспортних засобів і впровадження ШІ в різних галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаком розширення технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років, з падінням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення ШІ, ця сфера зазнала другого "зимового періоду ШІ". Крім того, питання розширення масштабів систем ШІ та їх успішної інтеграції в практичні застосування залишаються постійною проблемою. Проте, в 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue здобув перемогу над чемпіоном світу з шахів Гарі Каспаровим, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти з підкріпленим навчанням і генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як OpenAI випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчені моделі, що містять десятки мільярдів, а навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували здібності до генерації та розуміння мови, які перевершують традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам демонструвати логічні та структуровані здібності взаємодії через генерацію мови. Це дало змогу ШІ-агентам використовуватися в таких сценаріях, як чат-асистенти та віртуальні клієнтські служби, поступово розширюючи можливості на більш складні завдання (, такі як бізнес-аналіз і креативне письм).
Вміння навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищу автономність. Завдяки техніці навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на деяких платформах, що використовують AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку АІ-агентів є історією постійних технологічних проривів. Поява GPT-4, безумовно, є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій АІ-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстуальними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають АІ-агентам "розум" як душу, але й забезпечують їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні платформні проекти продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технологій АІ-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується АІ.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно просунутими та постійно розвиваються учасниками у крипто-сфері, які можуть діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------ тобто, за допомогою алгоритмів імітувати інтелектуальну поведінку людей або інших живих істот для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним крокам: сприйняття, розумування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціоналу схожа на людські сенсори, 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 - перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT має приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічні висновки та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни висновків, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендовані системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінюється середовище, потім на основі цілей розраховуються кілька можливих варіантів дій, а врешті-решт вибирається найкращий варіант для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, втілюючи рішення, прийняті в модулі розуміння. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як рухи роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Навчальний модуль
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-колесо" забезпечує зворотний зв'язок з даними, що генеруються під час взаємодії, у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати більш ефективною з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Своєчасний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через постійний 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, приносячи зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, за прогнозами, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, зі середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає глибину проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки проксі також значно зріс. Розробка фреймворків, таких як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптою, TAM також зростає.