AI Agent: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році виникнення смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX спричинили літню хвилю DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT серійних робіт ознаменувала прихід епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи запуску стали лідерами хвилі memecoin та платформ запуску.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей відбувається не лише завдяки технологічним інноваціям, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Коли можливість зустрічається з відповідним моментом, це може спричинити величезні зміни. Виглядаючи на 2025 рік, очевидно, що новою галуззю в циклі 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року запустили певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямій трансляції, що викликало фурор в усій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Всі знайомі з класичним фільмом "Обитель зла", в якому 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 спільних функцій з червоною королевою. AI Agent у реальному світі певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" в сучасному технологічному просторі, допомагаючи підприємствам і особам впоратися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, подібно до невидимих членів команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню 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 реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерації. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення часу, що витрачається.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творіння.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, будує спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції кількох ланцюгів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, і прогнозуємо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше введений, заклавши основу для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA( чат-бот) та Dendral( експертна система в області органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкових досліджень концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися доступними тоді обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку британських академічних установ(, включно з фінансовими установами). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і область AI пережила першу "зиму AI", зростаючи сумніви щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. У цей період було досягнуто значного прогресу в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних транспортних засобів, а також впровадження ШІ в фінансовому, медичному та інших секторах, також стало ознакою розширення технології ШІ. Але в кінці 1980-х - на початку 1990-х років, у зв'язку з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "холодний зимовий період ШІ". Крім того, як розширити масштаби систем ШІ та успішно інтегрувати їх у практичні застосування, залишається постійним викликом. Але водночас, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання стало основою 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 можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти посиленого 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 в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається поворотним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT певною компанією, великомасштабні попередньо навчальні моделі з сотнями мільярдів, навіть тисячами мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мови, що перевершує традиційні моделі. Їхня видатна продуктивність у обробці природної мови дозволила агентам ШІ демонструвати логічні та структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ використовуватися в таких сферах, як чат-помічники, віртуальні клієнтські послуги, і поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більш високу автономію AI-агентам. Завдяки техніці підкріплювального навчання (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, керованій AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравця, що дійсно реалізує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей на чолі з GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технічних меж. Поява GPT-4 безсумнівно є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстуальними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжуватимуть з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технологій AI-агентів, ведучи до нової ери AI-орієнтованого досвіду.
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 досконалими та динамічними учасниками крипто-сфери, здатними діяти незалежно в цифровій економіці.
Основна суть AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в імітації людської або іншої біологічної інтелектуальної поведінки за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних завдань. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Функції цієї частини подібні до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у навколишньому середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає використання таких технологій:
Комп'ютерне бачення: використовується 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 єдину картину.
1.2.2 Модуль інтерпретації та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT має приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він здійснює логічні висновки та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі тощо, які виконують роль оркестратора або рушія висновків, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення контенту, обробки зображень або рекомендаційних систем.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигуна: прості рішення на основі попередньо встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Поглиблене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень в процесі проб і помилок, адаптуючись до змінного середовища.
Процес ін reasoning зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім обчислення кількох можливих варіантів дій на основі цілей, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного прийняття рішень у дію. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання призначених 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 рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів.
Автоматизація управління процесами: в корпоративному середовищі за допомогою RPA( роботизованої автоматизації процесів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліп" передає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність з часом адаптуватися та ставати ефективнішою надає підприємствам потужний інструмент для покращення процесу прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай покращуються наступними способами:
Навчання під наглядом: використання позначених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення прихованих закономірностей з неозначених даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: оновлюючи модель за допомогою даних в реальному часі, підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через постійний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає фокусом ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, приносячи зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє подібні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США в 2024 році до 47,1 мільярда доларів США в 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, який виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-рамки також значно зріс. Розробницька активність таких рамок, як AutoGen, Phidata та LangGraph, компанії, зростає, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптовалютою, 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.
10 лайків
Нагородити
10
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GmGmNoGn
· 11год тому
ШІ - це фінансова піраміда.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 07-06 01:01
Ого, боти для перенесення цегли також вийшли на ринок?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostAddressHunter
· 07-06 01:01
Ще один обдурювач людей, як лохів прийшов.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenomicsTrapper
· 07-06 00:46
бачив цей цикл раніше... просто ще одна гра на вихід ліквідності венчурного капіталу, якщо чесно
Поява агента ШІ: розумна сила, що формує нову економіку шифрування
AI Agent: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
Потрібно підкреслити, що старт цих вертикальних галузей відбувається не лише завдяки технологічним інноваціям, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Коли можливість зустрічається з відповідним моментом, це може спричинити величезні зміни. Виглядаючи на 2025 рік, очевидно, що новою галуззю в циклі 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року запустили певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямій трансляції, що викликало фурор в усій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Всі знайомі з класичним фільмом "Обитель зла", в якому 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 спільних функцій з червоною королевою. AI Agent у реальному світі певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" в сучасному технологічному просторі, допомагаючи підприємствам і особам впоратися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автопілотом до розумних служб підтримки, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, подібно до невидимих членів команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню 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 реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність в процесі ітерації. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення часу, що витрачається.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творіння.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, будує спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції кількох ланцюгів.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, і прогнозуємо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше введений, заклавши основу для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA( чат-бот) та Dendral( експертна система в області органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкових досліджень концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися доступними тоді обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку британських академічних установ(, включно з фінансовими установами). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і область AI пережила першу "зиму AI", зростаючи сумніви щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. У цей період було досягнуто значного прогресу в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Впровадження перших автономних транспортних засобів, а також впровадження ШІ в фінансовому, медичному та інших секторах, також стало ознакою розширення технології ШІ. Але в кінці 1980-х - на початку 1990-х років, у зв'язку з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "холодний зимовий період ШІ". Крім того, як розширити масштаби систем ШІ та успішно інтегрувати їх у практичні застосування, залишається постійним викликом. Але водночас, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відновлення нейронних мереж і глибокого навчання стало основою 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 можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти посиленого 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 в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається поворотним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT певною компанією, великомасштабні попередньо навчальні моделі з сотнями мільярдів, навіть тисячами мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мови, що перевершує традиційні моделі. Їхня видатна продуктивність у обробці природної мови дозволила агентам ШІ демонструвати логічні та структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ використовуватися в таких сферах, як чат-помічники, віртуальні клієнтські послуги, і поступово розширюватися до більш складних завдань (, таких як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більш високу автономію AI-агентам. Завдяки техніці підкріплювального навчання (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, керованій AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравця, що дійсно реалізує динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей на чолі з GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технічних меж. Поява GPT-4 безсумнівно є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, контекстуальними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливість міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжуватимуть з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технологій AI-агентів, ведучи до нової ери AI-орієнтованого досвіду.
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 досконалими та динамічними учасниками крипто-сфери, здатними діяти незалежно в цифровій економіці.
Основна суть AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в імітації людської або іншої біологічної інтелектуальної поведінки за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних завдань. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Функції цієї частини подібні до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у навколишньому середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає використання таких технологій:
1.2.2 Модуль інтерпретації та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT має приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, він здійснює логічні висновки та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі тощо, які виконують роль оркестратора або рушія висновків, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення контенту, обробки зображень або рекомендаційних систем.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес ін reasoning зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім обчислення кількох можливих варіантів дій на основі цілей, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного прийняття рішень у дію. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання призначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як рухи роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агентам ставати розумнішими з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліп" передає дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність з часом адаптуватися та ставати ефективнішою надає підприємствам потужний інструмент для покращення процесу прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай покращуються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через постійний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає фокусом ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, приносячи зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє подібні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США в 2024 році до 47,1 мільярда доларів США в 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, який виникає внаслідок технологічних інновацій.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-рамки також значно зріс. Розробницька активність таких рамок, як AutoGen, Phidata та LangGraph, компанії, зростає, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза криптовалютою, TAM також зростає.