Giải mã AI Agent: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Người bạn" mới trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới giúp thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự trỗi dậy của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc này không chỉ do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài trợ và chu kỳ thị trường tăng trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một loại token đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp của một cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, đã làm bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ Hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ Hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, điều khiển các cơ sở phức tạp và hệ thống an ninh, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề khác nhau, trở thành lực lượng chính trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành nghề, thúc đẩy sự nâng cao đồng thời về hiệu quả và đổi mới.

Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để tự động hóa giao dịch, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong quá trình lặp đi lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức duy nhất, mà được phân thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. Ajent AI Thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. AI Agent sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia vào các hoạt động tiếp thị.

4. Đại lý AI điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự tiến hóa của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth vào năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của các chương trình AI đầu tiên, chẳng hạn như ELIZA(, một chatbot) và Dendral(, hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự ra đời của mạng nơ-ron và sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán vào thời điểm đó. Các nhà nghiên cứu gặp nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình hình nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan sâu sắc về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khởi ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các cơ quan học thuật( ở Anh, bao gồm cả các cơ quan tài trợ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI bị cắt giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và sự nghi ngờ về tiềm năng của AI gia tăng.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp trên toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Sự ra đời của các phương tiện tự động đầu tiên và việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 và đầu những năm 1990, với sự sụp đổ của nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Ngoài ra, cách mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức kéo dài. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đánh dấu một sự kiện quan trọng về khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ trong khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, với các trợ lý ảo như Siri thể hiện tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các đại lý học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá hơn nữa, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model,LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi OpenAI phát hành dòng GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội so với các mô hình truyền thống. Sự xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các đại lý AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có hệ thống thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã khiến các đại lý AI có thể được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn ( như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo ).

Khả năng học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các đại lý AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Chẳng hạn, trong một số nền tảng điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên input của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một câu chuyện tiến hóa liên tục vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong quá trình này. Với sự phát triển kỹ thuật hơn nữa, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp với nhiều bối cảnh và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ mang lại "trí tuệ" cho các đại lý AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên ngành. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc ứng dụng và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm được thúc đẩy bởi AI.

Nguyên lý hoạt động 1.2

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "thông minh" của nó------ tức là mô phỏng hành vi thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để ghi lại dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( NLP ): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ con người.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun suy luận và ra quyết định

Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy luận logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Ra quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng cho nhận diện và dự đoán mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, thứ hai là tính toán nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định của mô-đun suy luận vào hành động. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý ( như hành động của robot ) hoặc các hoạt động kỹ thuật số ( như xử lý dữ liệu ). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: được sử dụng cho các hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động: Trong môi trường doanh nghiệp, thông qua RPA( tự động hóa quy trình robot) thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", đưa dữ liệu được tạo ra trong các tương tác trở lại hệ thống để nâng cao mô hình. Khả năng này, mà dần dần thích ứng và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng ra quyết định và hiệu quả hoạt động.

Các mô-đun học thường được cải tiến theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để huấn luyện mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: Tìm ra các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua chu trình phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình hình thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Cũng giống như tiềm năng không thể đo đếm của không gian khối L1 trong vòng chu kỳ trước, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong vòng chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent vào các ngành công nghiệp và nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn đã tăng cường đầu tư vào các khung代理开源. Hoạt động phát triển các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng sôi động, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng đang