Giải mã AI Agent: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Tổng quan nền tảng
1.1 Giới thiệu: "Người bạn mới" trong kỷ nguyên thông minh
Mỗi chu kỳ tiền mã hóa đều mang đến cơ sở hạ tầng mới 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 kỷ nguyên của các sản phẩm 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 chuyên biệt này không chỉ là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Khi cơ hội gặp gỡ thời điểm thích hợp, điều này có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 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 đồng tiền đã được phát hành và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã phát hành Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc chắn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Sinh Hóa Khủng Hoảng", 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 và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.
Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thực tế 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 các doanh nghiệp và cá nhân xử lý các nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe hơi tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào các ngành khác nhau, trở thành lực lượng chính nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong nhóm vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành, thúc đẩy việc nâng cao hiệu quả và đổi mới song hành.
Ví dụ, một AGENT AI 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 lại. AGENT AI không phải là một dạng duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
Đại lý AI thực hiện: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn 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.
Đại lý AI sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác âm nhạc.
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 các hoạt động tiếp thị.
Đại lý AI phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp với 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 định hình lại bức tranh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
Lịch sử phát triển 1.1.1
Lịch sử phát triển của AI AGENT đã cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền móng 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 những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện lần đầu 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 lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Hơn nữa, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản đã thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến việc các tổ chức học thuật của Anh ( bao gồm cả các cơ quan tài trợ ) mất hoàn toàn niềm tin vào AI. Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI đã giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và cảm giác 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 toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này ghi nhận 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. Việc giới thiệu xe tự hành lần 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 đến đầu những năm 1990, với việc nhu cầu về phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua lần "đông lạnh AI" thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. 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 của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, biến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ về khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã cho thấy tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân 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 các 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 một bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm 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 hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất 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 mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI 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 hỏi của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mang lại cho các đại lý AI một mức độ 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 nền tảng điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào 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 cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử 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 hành trình này. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, có bối cảnh hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "trí tuệ" vào linh hồn của các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác đa lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy công nghệ đại lý AI phát triển và dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.
Nguyên lý hoạt động 1.2
AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ 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 "trí tuệ" của nó ------ tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học tập, 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 ý 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 của 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 diễn và 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 các mô hình chuyên biệt cho các chức năng 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: Thực hiện 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 để nhận dạng và dự đoán mẫu phức tạp.
Học tăng cường: Cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua việc thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.
Quá trình suy luận thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó 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 thi 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 thao tác vật lý (chẳng hạn như hành động của robot) hoặc các thao tác số (chẳng hạn như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
Hệ thống điều khiển robot: Dùng 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 hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình robot).
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải thiện liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được đưa trở lại hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải thiện theo các cách sau:
Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu không được gán nhãn, giúp tác nhân 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 hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại những biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể định lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong 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 trong các ngành công nghiệp cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Các công ty lớn cũng 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 nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử.
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.
9 thích
Phần thưởng
9
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
FlashLoanPrince
· 07-01 08:38
So với ICO và NFT, liệu Agent lần này có thực sự phát triển không?
Xem bản gốcTrả lời0
TokenVelocityTrauma
· 07-01 08:38
Lại có khái niệm mới để được chơi cho Suckers rồi. Tsk tsk.
Xem bản gốcTrả lời0
LidoStakeAddict
· 07-01 08:34
Ừm hừ, AI chính là cơ hội thêm 0 tiếp theo cho ví tiền.
AI Agent：Động lực thông minh cho hệ sinh thái mã hóa thế hệ tiếp theo
Giải mã AI Agent: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Tổng quan nền tảng
1.1 Giới thiệu: "Người bạn mới" trong kỷ nguyên thông minh
Mỗi chu kỳ tiền mã hóa đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực chuyên biệt này không chỉ là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Khi cơ hội gặp gỡ thời điểm thích hợp, điều này có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 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 đồng tiền đã được phát hành và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã phát hành Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc chắn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Sinh Hóa Khủng Hoảng", 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 và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.
Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thực tế 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 các doanh nghiệp và cá nhân xử lý các nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe hơi tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào các ngành khác nhau, trở thành lực lượng chính nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong nhóm vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành, thúc đẩy việc nâng cao hiệu quả và đổi mới song hành.
Ví dụ, một AGENT AI 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 lại. AGENT AI không phải là một dạng duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
Đại lý AI thực hiện: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn 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.
Đại lý AI sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác âm nhạc.
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 các hoạt động tiếp thị.
Đại lý AI phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp với 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 định hình lại bức tranh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
Lịch sử phát triển 1.1.1
Lịch sử phát triển của AI AGENT đã cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền móng 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 những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện lần đầu 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 lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Hơn nữa, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản đã thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến việc các tổ chức học thuật của Anh ( bao gồm cả các cơ quan tài trợ ) mất hoàn toàn niềm tin vào AI. Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI đã giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và cảm giác 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 toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này ghi nhận 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. Việc giới thiệu xe tự hành lần 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 đến đầu những năm 1990, với việc nhu cầu về phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua lần "đông lạnh AI" thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. 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 của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, biến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ về khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã cho thấy tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân 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 các 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 một bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm 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 hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất 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 mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI 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 hỏi của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mang lại cho các đại lý AI một mức độ 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 nền tảng điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào 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 cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử 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 hành trình này. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, có bối cảnh hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "trí tuệ" vào linh hồn của các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác đa lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy công nghệ đại lý AI phát triển và dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.
Nguyên lý hoạt động 1.2
AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ 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 "trí tuệ" của nó ------ tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học tập, 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 ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:
1.2.2 Mô-đun suy diễn và 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 các mô hình chuyên biệt cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.
Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:
Quá trình suy luận thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó 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 thi 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 thao tác vật lý (chẳng hạn như hành động của robot) hoặc các thao tác số (chẳng hạn như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải thiện liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được đưa trở lại hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải thiện theo các cách sau:
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực
AI AGENT tối ưu hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại những biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể định lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong 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 trong các ngành công nghiệp cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Các công ty lớn cũng 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 nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử.