Розшифровка AI Агент: розумна сила формування нової економічної екосистеми майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" в епоху розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, що сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році виникнення смарт-контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пулі DEX спричинили літню хвилю DeFi.
У 2021 році з'явилося безліч NFT-серій, що знаменує початок епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи запуску сприяли сплеску популярності мемкоїнів та платформ запуску.
Необхідно підкреслити, що початок цих вертикальних областей не лише пов'язаний із технологічними інноваціями, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись у 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року була запущена певна токен, який 15 жовтня досягнув капіталізації в 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше з'явившись у вигляді IP трансляції сусідської дівчини, що спровокувало вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі добре знайомі з класичним фільмом «Зомбі-апокаліпсис», в якому система штучного інтелекту Червона Королева справляє враження. Червона Королева — це потужна система штучного інтелекту, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко реагувати.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. У реальному світі AI Agent в певному сенсі виконує подібну роль, вони є "інтелектуальними охоронцями" сучасних технологій, допомагаючи підприємствам і окремим особам справлятися з складними завданнями завдяки автономному сприйняттю, аналізу та виконанню. Від автомобілів з автономним керуванням до розумних клієнтських служб, AI Agent вже глибоко інтегровані в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійно 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 у реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи власні показники в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, 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 необхідного часу.
Креативний AI Агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творчість.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноту та брати участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, та розглянемо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту (AI) від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першої пропозиції нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період було серйозно обмежене обмеженнями обчислювальних можливостей того часу. Дослідники зіткнулися з величезними труднощами в розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан AI-досліджень у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо AI-досліджень після початкового ентузіазму, що призвело до великої втрати впевненості в AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI-лід", зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період відзначився значними досягненнями в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло виникненню більш складних застосувань ШІ. Впровадження першого автономного транспорту та використання ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим розширенням технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х - на початку 1990-х років, у зв'язку з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "морозний період" ШІ. Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишалося постійним викликом. Проте, в 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні завдання. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання стало основою розвитку ШІ в кінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв зростанню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчені моделі з сотнями мільярдів і навіть тисячами мільярдів параметрів продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, які перевершують традиційні моделі. Їхнє видатне виконання в обробці природної мови дозволило агентам ШІ демонструвати логічно зрозумілі та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися в таких сценаріях, як чат-помічники, віртуальні служби підтримки клієнтів і поступово розширюватися до більш складних завдань (таких як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більшу автономію AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свої дії, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній AI-орієнтованій платформі AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравця, справжнім чином реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технологічних меж. Виникнення GPT-4 безсумнівно стало важливою поворотною точкою в цьому процесі. У міру подальшого розвитку технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "інтелектом", але й надали їм можливості міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть продовжувати з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери AI-орієнтованого досвіду.
Принцип роботи 1.2
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, що постійно розвиваються учасниками крипто-сфери, які можуть діяти автономно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------тобто, шляхом алгоритмів імітувати інтелектуальну поведінку людини або інших живих істот для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціональності подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих характеристик, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
Комп'ютерне 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 єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль міркування та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни міркування, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення контенту, обробки зображень або рекомендаторських систем.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: прості рішення на основі встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включаючи дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів і прогнозування.
Посилене навчання: дозволити АІ АГЕНТУ постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змін у середовищі.
Процес розумування зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі цілей, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконувальний модуль
Модуль виконання є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення модуля інференції. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи задані завдання. Це може включати фізичні операції (наприклад, дії роботів) або цифрові операції (наприклад, обробка даних). Модуль виконання залежить від:
Система керування роботами: призначена 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: у корпоративному середовищі виконання рутинних завдань за допомогою RPA (автоматизація роботизованих процесів).
1.2.4 Навчальний модуль
Навчальний модуль є ключовою конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даним флайвера" постійно вдосконалюється, дані, що генеруються під час взаємодії, повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися з часом і ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент для підвищення прийняття рішень та ефективності операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступним чином:
Навчання з учителем: використання маркованих даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення潜在них模式 з немічених даних, що допомагає агентам адаптуватися до нових середовищ.
Постійне навчання: оновлюючи модель за допомогою даних у реальному часі, підтримуйте ефективність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються 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 центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу в якості споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі важко оцінити, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, очікується, що ринок AI Agent зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, зумовлений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки проксі також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал за межами крипто-сфери.
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.
8 лайків
Нагородити
8
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
FlashLoanPrince
· 19год тому
Чи може Agent справді злетіти в порівнянні з ICO та NFT?
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenVelocityTrauma
· 19год тому
Знову з'явилася нова концепція обману для дурнів. Тс-тс.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LidoStakeAddict
· 19год тому
Угу, AI — це наступна можливість для гаманець додати нуль.
AI Агент: Розумний рушій наступного покоління шифрувальної екосистеми
Розшифровка AI Агент: розумна сила формування нової економічної екосистеми майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" в епоху розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, що сприяє розвитку всієї галузі.
Необхідно підкреслити, що початок цих вертикальних областей не лише пов'язаний із технологічними інноваціями, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись у 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року була запущена певна токен, який 15 жовтня досягнув капіталізації в 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше з'явившись у вигляді IP трансляції сусідської дівчини, що спровокувало вибух у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі добре знайомі з класичним фільмом «Зомбі-апокаліпсис», в якому система штучного інтелекту Червона Королева справляє враження. Червона Королева — це потужна система штучного інтелекту, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко реагувати.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. У реальному світі AI Agent в певному сенсі виконує подібну роль, вони є "інтелектуальними охоронцями" сучасних технологій, допомагаючи підприємствам і окремим особам справлятися з складними завданнями завдяки автономному сприйняттю, аналізу та виконанню. Від автомобілів з автономним керуванням до розумних клієнтських служб, AI Agent вже глибоко інтегровані в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійно 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 у реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи власні показники в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, 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 необхідного часу.
Креативний AI Агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творчість.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноту та брати участь у маркетингових заходах.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мульти-ланцюгів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, та розглянемо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію штучного інтелекту (AI) від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першої пропозиції нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період було серйозно обмежене обмеженнями обчислювальних можливостей того часу. Дослідники зіткнулися з величезними труднощами в розробці алгоритмів обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан AI-досліджень у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо AI-досліджень після початкового ентузіазму, що призвело до великої втрати впевненості в AI з боку британських академічних установ (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI-лід", зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем призвели до того, що світові компанії почали впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період відзначився значними досягненнями в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло виникненню більш складних застосувань ШІ. Впровадження першого автономного транспорту та використання ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим розширенням технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х - на початку 1990-х років, у зв'язку з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "морозний період" ШІ. Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишалося постійним викликом. Проте, в 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні завдання. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання стало основою розвитку ШІ в кінці 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку XXI століття прогрес у обчислювальних потужностях сприяв зростанню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти підкріпленого навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, великомасштабні попередньо навчені моделі з сотнями мільярдів і навіть тисячами мільярдів параметрів продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, які перевершують традиційні моделі. Їхнє видатне виконання в обробці природної мови дозволило агентам ШІ демонструвати логічно зрозумілі та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися в таких сценаріях, як чат-помічники, віртуальні служби підтримки клієнтів і поступово розширюватися до більш складних завдань (таких як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає більшу автономію AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свої дії, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній AI-орієнтованій платформі AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравця, справжнім чином реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технологічних меж. Виникнення GPT-4 безсумнівно стало важливою поворотною точкою в цьому процесі. У міру подальшого розвитку технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, ситуаційними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки наділили AI-агентів "інтелектом", але й надали їм можливості міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи будуть продовжувати з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери AI-орієнтованого досвіду.
Принцип роботи 1.2
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, що постійно розвиваються учасниками крипто-сфери, які можуть діяти автономно в цифровій економіці.
Ядром AI AGENT є його "інтелект"------тобто, шляхом алгоритмів імітувати інтелектуальну поведінку людини або інших живих істот для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функціональності подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих характеристик, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль міркування та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни міркування, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для створення контенту, обробки зображень або рекомендаторських систем.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес розумування зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій на основі цілей, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконувальний модуль
Модуль виконання є "руками і ногами" AI AGENT, який реалізує рішення модуля інференції. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи задані завдання. Це може включати фізичні операції (наприклад, дії роботів) або цифрові операції (наприклад, обробка даних). Модуль виконання залежить від:
1.2.4 Навчальний модуль
Навчальний модуль є ключовою конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даним флайвера" постійно вдосконалюється, дані, що генеруються під час взаємодії, повертаються в систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися з часом і ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент для підвищення прийняття рішень та ефективності операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступним чином:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та корекція
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються 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 центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу в якості споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі важко оцінити, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, очікується, що ринок AI Agent зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, зумовлений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті фреймворки проксі також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал за межами крипто-сфери.