AI AGENT:Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалют приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році зростання розумних контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пулі DEX принесли літню спеку DeFi.
У 2021 році виникнення великої кількості NFT-серійних творів ознаменувало прихід епохи цифрових колекцій.
У 2024 році відмінні результати однієї з платформ запуску стали лідерами хвилі memecoin та платформ запуску.
Необхідно підкреслити, що старт цих вертикальних сфер зумовлений не лише технологічними інноваціями, а також ідеальним поєднанням моделі фінансування та циклу бичачого ринку. Коли можливість поєднується з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації 150 мільйонів доларів. Слідом за цим, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, з'явившись вперше в образі IP дівчини-сусідки в прямій трансляції, що викликало сплеск в усій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Обитель зла», де вражає AI-система Червона Королева. Червона Королева — це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. У реальному житті AI Agent в якійсь мірі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які за допомогою автономного сприйняття, аналізу та виконання допомагають підприємствам і особам впоратися зі складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних клієнтських сервісів, AI Agent вже проникли в усі сфери, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, починаючи від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні індустрії, сприяючи подвійному зростанню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певної платформи або соціальної мережі, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої результати в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, мета полягає в підвищенні точності операцій та зменшенні витраченого часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, будує спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох ланцюгів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, сучасний стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють галузеву структуру, та проглянемо майбутні тенденції їх розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті вперше було введено термін "AI", що заклало основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI здебільшого зосереджувалися на символічних методах, що призвело до виникнення перших AI програм, таких як ELIZA(, чат-бот), та Dendral(, експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком вперше запропонованих нейронних мереж та первісного дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися технічними можливостями того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великій Британії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового збудження, що спричинило величезну втрату впевненості серед британських академічних установ(, включно з фінансовими установами). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI холодний період", що призвело до зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період ознаменувався значними досягненнями в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань штучного інтелекту. Введення перших автономних транспортних засобів та впровадження ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим моментом у розширенні технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х — на початку 1990-х років, з розвалом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "зимовий період" ШІ. Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишаються тривалим викликом. Проте, в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для 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 виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках, агенти посилювального навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши 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 галузі агентів ШІ. Від моменту випуску серії GPT певною компанією ШІ, великомасштабні попередньо навчені моделі, з сотнями мільярдів навіть тисячами мільярдів параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, що перевершують традиційні моделі. Їхнє видатне виконання в обробці природної мови дозволило агентам ШІ продемонструвати логічно чітку та структуровану здатність до взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися в таких сценаріях, як чат-помічники, віртуальні служби підтримки клієнтів, і поступово розширюватися на більш складні завдання (, такі як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність великих мовних моделей до навчання надає вищу автономність AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією еволюції, що постійно розширює технологічні межі. Поява GPT-4 безсумнівно є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, сценарними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки надають AI-агентам "розум" як душу, але й забезпечують їм можливості міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, керованого AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися і адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими та такими, що постійно розвиваються учасниками в сфері криптовалют, які можуть діяти незалежно в цифровій економіці.
Основний принцип AI AGENT полягає в його "інтелекті" ------ тобто в автоматизації вирішення складних завдань шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот за допомогою алгоритмів. 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 з навколишнього середовища. Функція цієї частини подібна до людських органів чуття, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей в середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає наступні технології:
Комп'ютерне зору: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природньої мови ( NLP ): допомагає AI AGENT зрозуміти та генерувати людську мову.
Злиття датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків в єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль виводу та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, який здійснює логічне виведення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або механізми виводу, вони розуміють завдання, генерують рішення та координують спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендаторські системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правило двигун: прості рішення на основі попередньо визначених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Поглиблене навчання: дозволити AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінного середовища.
Процес інтерпретації зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих дій на основі цілі, і нарешті вибір найкращого варіанту для виконання.
1.2.3 Виконання модуля
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного висновку в дію. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання призначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
Система управління роботами: для фізичних операцій, наприклад, рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до веб-сервісів.
Автоматизація процесів управління: у корпоративному середовищі, за допомогою RPA( роботизованої автоматизації процесів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати більш інтелектуальним. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліп" дозволяє вводити дані, створені під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися з часом та ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Надзорне навчання: використання мічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Незалежне навчання: виявлення潜潜模式 з ненавчених даних, що допомагає агентам адаптуватися до нових середовищ.
Постійне навчання: оновлюйте модель за допомогою даних в реальному часі, щоб підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
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 як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, що приносить зміни в кілька галузей. Як і в попередньому циклі, де потенціал L1 блок-простору був важко оцінити, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річною складною нормою зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає ступінь проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринок, спричинений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також значно зріс. Розробка таких фреймів, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM також розширюється,
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
alpha_leaker
· 6год тому
Інфраструктура надзвичайно важлива, вона від природи є матеріалом для витоків.
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xSherlock
· 6год тому
2025 зможе запалити, вірю в AI Agent
Переглянути оригіналвідповісти на0
SquidTeacher
· 6год тому
Знову придумали новий термін Обман для дурнів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SilentAlpha
· 6год тому
Просто візьміть до уваги ці кілька років, зверніть увагу на штучний інтелект, і це буде достатньо.
Переглянути оригіналвідповісти на0
NFTArchaeologis
· 6год тому
Оглядаючись на цю еволюцію у блокчейні, я згадую про цифрові артефакти тих, хто йшов попереду... кожен етап занесено до історії.
AI AGENT: Інтелектуальне ядро нової економічної екосистеми майбутнього
AI AGENT:Розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалют приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
Необхідно підкреслити, що старт цих вертикальних сфер зумовлений не лише технологічними інноваціями, а також ідеальним поєднанням моделі фінансування та циклу бичачого ринку. Коли можливість поєднується з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня досягнув ринкової капіталізації 150 мільйонів доларів. Слідом за цим, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, з'явившись вперше в образі IP дівчини-сусідки в прямій трансляції, що викликало сплеск в усій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Обитель зла», де вражає AI-система Червона Королева. Червона Королева — це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями червоного короля. У реальному житті AI Agent в якійсь мірі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які за допомогою автономного сприйняття, аналізу та виконання допомагають підприємствам і особам впоратися зі складними завданнями. Від автомобілів з автопілотом до розумних клієнтських сервісів, AI Agent вже проникли в усі сфери, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості, починаючи від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні індустрії, сприяючи подвійному зростанню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певної платформи або соціальної мережі, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свої результати в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а розділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб у криптоекосистемі:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, мета полягає в підвищенні точності операцій та зменшенні витраченого часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, будує спільноту та бере участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох ланцюгів.
У цьому звіті ми глибоко дослідимо походження, сучасний стан та широкі можливості застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють галузеву структуру, та проглянемо майбутні тенденції їх розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті вперше було введено термін "AI", що заклало основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI здебільшого зосереджувалися на символічних методах, що призвело до виникнення перших AI програм, таких як ELIZA(, чат-бот), та Dendral(, експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком вперше запропонованих нейронних мереж та первісного дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період серйозно обмежувалися технічними можливостями того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великій Британії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового збудження, що спричинило величезну втрату впевненості серед британських академічних установ(, включно з фінансовими установами). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, і галузь AI пережила перший "AI холодний період", що призвело до зростання скептицизму щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати впроваджувати технології штучного інтелекту. Цей період ознаменувався значними досягненнями в галузі машинного навчання, нейронних мереж і обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань штучного інтелекту. Введення перших автономних транспортних засобів та впровадження ШІ в таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я, також стало знаковим моментом у розширенні технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х — на початку 1990-х років, з розвалом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця сфера пережила другий "зимовий період" ШІ. Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишаються тривалим викликом. Проте, в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для 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 виникненню глибокого навчання, віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках, агенти посилювального навчання та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, вивівши 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 галузі агентів ШІ. Від моменту випуску серії GPT певною компанією ШІ, великомасштабні попередньо навчені моделі, з сотнями мільярдів навіть тисячами мільярдів параметрів, продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, що перевершують традиційні моделі. Їхнє видатне виконання в обробці природної мови дозволило агентам ШІ продемонструвати логічно чітку та структуровану здатність до взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися в таких сценаріях, як чат-помічники, віртуальні служби підтримки клієнтів, і поступово розширюватися на більш складні завдання (, такі як бізнес-аналіз, креативне написання ).
Здатність великих мовних моделей до навчання надає вищу автономність AI-агентам. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning), AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з AI, AI-агенти можуть коригувати стратегії поведінки відповідно до введення гравців, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією еволюції, що постійно розширює технологічні межі. Поява GPT-4 безсумнівно є важливим поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, сценарними та різноманітними. Великі мовні моделі не тільки надають AI-агентам "розум" як душу, але й забезпечують їм можливості міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проєктні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, керованого AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися і адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими та такими, що постійно розвиваються учасниками в сфері криптовалют, які можуть діяти незалежно в цифровій економіці.
Основний принцип AI AGENT полягає в його "інтелекті" ------ тобто в автоматизації вирішення складних завдань шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот за допомогою алгоритмів. 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 з навколишнього середовища. Функція цієї частини подібна до людських органів чуття, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає виділення значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей в середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай передбачає наступні технології:
1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль виводу та прийняття рішень є "мозком" всієї системи, який здійснює логічне виведення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або механізми виводу, вони розуміють завдання, генерують рішення та координують спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендаторські системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інтерпретації зазвичай включає кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих дій на основі цілі, і нарешті вибір найкращого варіанту для виконання.
1.2.3 Виконання модуля
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який втілює рішення модульного висновку в дію. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання призначених завдань. Це може включати фізичні операції (, такі як дії роботів ), або цифрові операції (, такі як обробка даних ). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати більш інтелектуальним. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані-фліп" дозволяє вводити дані, створені під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися з часом та ставати більш ефективною надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
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 як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, що приносить зміни в кілька галузей. Як і в попередньому циклі, де потенціал L1 блок-простору був важко оцінити, так і AI AGENT демонструє аналогічні перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річною складною нормою зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає ступінь проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринок, спричинений технологічними інноваціями.
Вклад великих компаній у відкриті проксі-фрейми також значно зріс. Розробка таких фреймів, як AutoGen, Phidata та LangGraph певної компанії, стає все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал поза сферою криптовалют, TAM також розширюється,