Agent IA décrypté : la force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a entraîné le développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries de NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à une vague de memecoins et de plateformes de lancement.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint 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 sous l'image d'une fille d'à côté en direct, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, les agents IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 profondément intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA exécutoire : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, dans le but d'améliorer la précision des opérations et de réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
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 l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période a été 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 en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général sur la recherche en IA après la période d'excitation initiale, suscitant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le 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 mondiales à adopter la technologie AI. Cette période a vu des avancées majeures dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications AI plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'AI dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver de l'AI". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes AI et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant pour la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, faisant de l'AI une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les progrès de la puissance de calcul ont conduit à l'émergence de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri démontrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des avancées supplémentaires ont été réalisées avec des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2, portant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec le lancement de GPT-4, considéré comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les 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 linguistique surpassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de montrer une capacité d'interaction logique et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par 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 frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent "l'intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur confèrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à 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 les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions fines pour atteindre leurs objectifs. Ils peuvent être considérés comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT AI réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT AI suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT AI interagit avec l'environnement à travers un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonction 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 convertir 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) : aide l'AGENT AI 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'AI AGENT 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 et d'autres comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions 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 la prévision.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par l'essai et l'erreur, en s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle des robots : utilisé pour les opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que les requêtes de base de données ou l'accès aux services Web.
Gestion automatisée des processus : dans un environnement d'entreprise, exécuter des tâches répétitives par le biais de RPA (automatisation des processus robotisés).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" en amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement au fil du temps et à devenir plus efficace 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 annotées pour former le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches plus précisément.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
Apprentissage continu : Mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir les performances de l'agent dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise en continu ses performances grâce à un cycle de rétroaction. Le résultat de chaque action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, apportant une transformation dans plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et agent économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à quantifier 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 (CAGR) atteignant 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 manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie.
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FlashLoanPrince
· Il y a 19h
Comparé à l'ICO et aux NFT, est-ce que cette vague d'Agent peut vraiment décoller ?
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TokenVelocityTrauma
· Il y a 19h
Encore un nouveau concept pour se faire prendre pour des cons, tsk tsk.
Voir l'originalRépondre0
LidoStakeAddict
· Il y a 19h
Hmm, l'IA est la prochaine opportunité de zéro supplémentaire pour le portefeuille.
AI Agent : Le moteur intelligent de la prochaine génération de chiffrement écosystème.
Agent IA décrypté : la force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur
1. Contexte général
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également au résultat d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint 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 sous l'image d'une fille d'à côté en direct, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, les agents IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en 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 profondément intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, tout en optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent IA exécutoire : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, dans le but d'améliorer la précision des opérations et de réduire le temps nécessaire.
Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
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 l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution du développement de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période a été 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 en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général sur la recherche en IA après la période d'excitation initiale, suscitant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu le 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 mondiales à adopter la technologie AI. Cette période a vu des avancées majeures dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications AI plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'AI dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver de l'AI". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes AI et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant pour la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, faisant de l'AI une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les progrès de la puissance de calcul ont conduit à l'émergence de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri démontrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, des avancées supplémentaires ont été réalisées avec des agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2, portant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec le lancement de GPT-4, considéré comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les 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 linguistique surpassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de montrer une capacité d'interaction logique et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).
La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par 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 frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent "l'intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur confèrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à 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 les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions fines pour atteindre leurs objectifs. Ils peuvent être considérés comme des participants techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT AI réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT AI suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.
1.2.1 Module de perception
L'AGENT AI interagit avec l'environnement à travers un module de perception, collectant des informations environnementales. Cette partie de la fonction 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 convertir les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT 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 et d'autres comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés pour des fonctions spécifiques telles que la création de contenu, le traitement visuel ou les systèmes de recommandation.
Ce module utilise généralement les technologies suivantes :
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement d'un robot) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" en amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement au fil du temps et à devenir plus efficace 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 :
1.2.5 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise en continu ses performances grâce à un cycle de rétroaction. Le résultat de chaque action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.
État du marché 1.3
1.3.1 État de l'industrie
L'AGENT IA devient le point focal du marché, apportant une transformation dans plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et agent économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à quantifier 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 (CAGR) atteignant 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 manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie.