AI AGENT: La puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur

1. Contexte général

1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse l'ensemble de l'industrie.

• En 2017, l'essor des contrats intelligents a entraîné le développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale du DeFi.
• En 2021, l'émergence d'une multitude de séries NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a mené à une frénésie autour des memecoins et des 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 aussi à une combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles haussiers. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et 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 de la diffusion en direct de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.

Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?

Tout le monde connaît certainement le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.

En réalité, l'Agent IA et les fonctions 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, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception autonome, une analyse et une exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, comme des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution de décisions, s'immisçant progressivement dans divers secteurs et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer en temps réel un portefeuille et exécuter des transactions, tout en optimisant constamment ses performances à travers des itérations. L'AGENT AI n'est pas une seule forme, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:

1. Agent IA exécutoire : se concentre sur l'exécution 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 requis.

2. Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.

3.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.

4. Agent AI 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 les origines, 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 de l'AG AI montre la transformation de l'IA de la recherche fondamentale à des applications étendues. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, 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'expertise 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 durant cette période était 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme généralisé sur la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance des institutions académiques britanniques(, y compris des bailleurs de fonds), envers l'IA. 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 du scepticisme quant au potentiel de l'IA.

Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. Pourtant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, marquant un événement emblématique des capacités de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA indispensable dans le paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début du XXIe siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'essor de l'apprentissage profond, les assistants virtuels tels que Siri démontrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) a constitué une étape importante dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis la sortie de la série GPT par OpenAI, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage supérieures à celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et l'écriture créative ).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents AI. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents AI peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'AI, les agents AI peuvent ajuster leur stratégie de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.

De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaborer à travers les domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poursuivant la mise en œuvre et le développement des technologies des agents IA, conduisant à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.

1.2 Principe de fonctionnement

La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions minutieuses pour atteindre des objectifs. On peut les considérer 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 IA réside dans son "intelligence"------c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants à travers des algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.

1.2.1 Module de perception

L'AGENT IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctionnalités 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 transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique souvent les techniques suivantes:

• Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
• Traitement du langage naturel ( NLP ) : aider l'AGENT IA 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 de raisonnement et de décision

Après avoir perçu l'environnement, l'agent IA 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 de grands modèles de langage 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 essais et erreurs, et de s'adapter à un environnement en constante évolution.

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 des objectifs, enfin, la sélection de la meilleure option à exécuter.

1.2.3 Module d'exécution

Le module d'exécution est la "main et le pied" de l'AGENT IA, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( comme des actions robotiques ) 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 : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services web.
• Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives par l'automatisation des processus robotisés RPA(.

)# 1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour améliorer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant 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 étiquetées pour entraîner 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 : maintenir la performance des agents dans un environnement dynamique en mettant à jour les modèles avec des données en temps réel.

1.2.5 Retour et ajustement en temps réel

L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.

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) 1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer 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 que AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également en expansion.