AI AGENT: Умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего

1. Общая информация

1.1 Введение: "Новые партнеры" умной эпохи

Каждый криптовалютный цикл приносит новую инфраструктуру, способствующую развитию всей отрасли.

• В 2017 году возникновение смарт-контрактов способствовало бурному развитию ICO.
• В 2020 году ликвидные пулы DEX принесли летнюю волну DeFi.
• В 2021 году появление множества NFT-серийных произведений ознаменовало наступление эпохи цифровых коллекционных предметов.
• В 2024 году выдающаяся работа одной из платформ для запуска стала причиной бумов memecoin и платформ для запуска.

Необходимо подчеркнуть, что начало этих вертикальных областей вызвано не только технологическими инновациями, но и идеальным сочетанием моделей финансирования и бычьих рыночных циклов. Когда возможности встречаются с подходящим временем, это может привести к огромным изменениям. Смотрим на 2025 год, ясно, что новые области в цикле 2025 года будут связаны с AI-агентами. Эта тенденция достигла своего пика в октябре прошлого года, когда 11 октября 2024 года был выпущен токен, который 15 октября достиг рыночной капитализации в 150 миллионов долларов. Следом за этим, 16 октября, некий протокол выпустил Luna, впервые появившись с образом соседской девушки в прямом эфире, что вызвало бурное развитие всей отрасли.

Так что же такое AI Agent?

Всем известен классический фильм "Обитель зла", в котором впечатляет ИИ-система Красная Королева. Красная Королева — это мощная ИИ-система, которая контролирует сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.

На самом деле, у AI Agent и основных функций Красного Сердца Королевы есть много схожего. В реальном мире AI Agent в определенной степени выполняет аналогичную роль, они являются "умными защитниками" в области современных технологий, помогая предприятиям и частным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автомобилей с автономным управлением до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent проникает во все сферы, становясь ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, как невидимые члены команды, обладают всесторонними способностями от восприятия окружающей среды до выполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли, способствуя двойному повышению эффективности и инноваций.

Например, AI AGENT может использоваться для автоматизации торговли, основываясь на данных, собранных с определенной платформы данных или социальной платформы, для управления инвестиционным портфелем в реальном времени и выполнения сделок, постоянно оптимизируя свои показатели в процессе итераций. AI AGENT не имеет единой формы, а разделяется на различные категории в зависимости от конкретных потребностей криптоэкосистемы:

1. Исполнительный AI Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.

2. Креативный AI агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество.

3. Социальный AI агент: в качестве лидера мнений в социальных сетях взаимодействует с пользователями, создает сообщество и участвует в маркетинговых мероприятиях.

4. Координационный AI Агент: координация сложных взаимодействий между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.

В этом отчете мы глубоко исследуем происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения ИИ-агентов, анализируя, как они меняют ландшафт отрасли, и прогнозируем их тенденции развития в будущем.

1.1.1 История развития

История развития AI AGENT демонстрирует эволюцию AI от базовых исследований до широкого применения. На конференции в Дартмуте в 1956 году термин "AI" был впервые предложен, что положило начало AI как независимой области. В этот период исследования AI в основном сосредоточились на символических методах, что привело к появлению первых AI-программ, таких как ELIZA(, чат-бот), и Dendral(, экспертной системы в области органической химии). Этот этап также стал свидетелем первого появления нейронных сетей и первоначальных исследований концепции машинного обучения. Однако исследования AI в этот период были серьезно ограничены вычислительными мощностями того времени. Исследователи столкнулись с большими трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации человеческих когнитивных функций. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил отчет о состоянии исследований AI в Великобритании, опубликованный в 1973 году. Отчет Лайтхилла в основном выражал полную пессимистичность по поводу исследований AI после раннего периода энтузиазма, что привело к огромной утрате доверия британских академических учреждений(, включая финансирующие организации), к AI. После 1973 года финансирование исследований AI значительно сократилось, и область AI пережила первую "зиму AI", увеличившееся сомнение в потенциале AI.

В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что глобальные компании начали внедрять технологии ИИ. В этот период были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Введение первых автономных транспортных средств, а также внедрение ИИ в различных отраслях, таких как финансы и здравоохранение, также стало знаковым событием для расширения технологий ИИ. Однако в конце 1980-х - начале 1990-х годов, с крахом спроса на специализированное аппаратное обеспечение ИИ, область ИИ пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, как масштабировать системы ИИ и успешно интегрировать их в реальные приложения, по-прежнему остается актуальной проблемой. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue одержал победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым, что стало знаковым событием в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х годов, сделав ИИ неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав влиять на повседневную жизнь.

К началу этого века прогресс в вычислительных мощностях способствовал росту глубокого обучения, а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали практическое применение ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, подняв диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который считается поворотным моментом в области ИИ-агентов. С момента выпуска серии GPT от OpenAI крупномасштабные предобученные модели, обладающие сотнями миллиардов или даже триллионами параметров, продемонстрировали способности генерации и понимания языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в области обработки естественного языка позволили ИИ-агентам продемонстрировать логически четкие и структурированные возможности взаимодействия через генерацию языка. Это позволило ИИ-агентам применяться в таких сценариях, как чат-помощники, виртуальные службы поддержки и постепенно расширяться к более сложным задачам (, таким как бизнес-анализ, креативное письмо ).

Способности к обучению больших языковых моделей предоставляют более высокую степень автономии AI-агентам. С помощью технологии强化学习(Reinforcement Learning)AI-агенты могут постоянно оптимизировать свои действия, адаптируясь к динамической среде. Например, на одной из платформ, управляемых AI, AI-агенты могут корректировать свою стратегию поведения в зависимости от ввода игрока, что действительно позволяет достичь динамического взаимодействия.

История развития AI-агентов от ранних систем правил до больших языковых моделей, представленных GPT-4, является историей эволюции, которая постоянно преодолевает технологические границы. Появление GPT-4, безусловно, стало значительным поворотным моментом в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий AI-агенты станут более интеллектуальными, контекстными и разнообразными. Большие языковые модели не только наделяют AI-агентов "умом", но и предоставляют им возможность междисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут постоянно появляться, продолжая推动 развитие технологий AI-агентов и ведя к новой эпохе, управляемой AI.

1.2 Принцип работы

AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они могут обучаться и адаптироваться со временем, принимая детализированные решения для достижения целей. Их можно рассматривать как высококвалифицированных и постоянно развивающихся участников в сфере криптовалют, способных действовать независимо в цифровой экономике.

Ядро AI AGENT заключается в его "интеллекте" ------ то есть в способности алгоритмов имитировать интеллектуальное поведение человека или других существ для автоматизации решения сложных задач. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.

1.2.1 Модуль восприятия

AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функции аналогична человеческим чувствам, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение связанных сущностей в окружающей среде. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:

• Компьютерное зрение: используется для обработки и понимания изображений и видеоданных.
• Обработка естественного языка ( NLP ): помогает ИИ АГЕНТУ понимать и генерировать человеческий язык.
• Слияние датчиков: интеграция данных от нескольких датчиков в единое представление.

1.2.2 Модуль вывода и принятия решений

После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, он основывается на собранной информации для логического вывода и разработки стратегий. Используя большие языковые модели в качестве оркестраторов или выводных движков, он понимает задачи, генерирует решения и координирует специализированные модели для таких конкретных функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.

Этот модуль обычно использует следующие технологии:

• Правила движка: простые решения на основе предустановленных правил.
• Модели машинного обучения: включают деревья решений, нейронные сети и другие, используются для сложного распознавания образов и прогнозирования.
• Укрепляющее обучение: позволяет AI AGENT постоянно оптимизировать стратегию принятия решений в процессе проб и ошибок, адаптироваться к изменяющейся среде.

Процесс вывода обычно включает несколько шагов: сначала оценка окружающей среды, затем расчет нескольких возможных вариантов действий в зависимости от цели, и, наконец, выбор оптимального варианта для выполнения.

1.2.3 Исполнительный модуль

Исполнительный модуль является "руками и ногами" ИИ-АГЕНТА, который приводит в действие решения, принятые модулем вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать физические операции (, такие как действия роботов ), или цифровые операции (, такие как обработка данных ). Исполнительный модуль зависит от:

• Система управления роботами: используется для физических операций, таких как движение robotic arm.
• Вызов API: взаимодействие с внешними программными системами, такими как запросы к базе данных или доступ к веб-сервисам.
• Автоматизированное управление процессами: в корпоративной среде, с помощью RPA( роботизированной автоматизации процессов) выполняются повторяющиеся задачи.

1.2.4 Учебный модуль

Учебный модуль является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, позволяя агентам становиться более интеллектуальными с течением времени. Постоянное совершенствование через цикл обратной связи или "данные маховик" включает данные, генерируемые во взаимодействии, обратно в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной с течением времени предоставляет компаниям мощный инструмент для улучшения принятия решений и операционной эффективности.

Модули обучения обычно улучшаются следующими способами:

• Обучение с учителем: использование размеченных данных для обучения модели, чтобы AI AGENT мог более точно выполнять задачи.
• Обучение без учителя: обнаружение潜在ных模式 из немаркированных данных, помогающее агентам адаптироваться к новым условиям.
• Непрерывное обучение: обновление модели с помощью данных в реальном времени, поддержание производительности агента в динамичной среде.

1.2.5 Оперативная обратная связь и корректировка

AI AGENT оптимизирует свою производительность через постоянный цикл обратной связи. Результаты каждого действия регистрируются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.

1.3 Текущая ситуация на рынке

1.3.1 Текущая ситуация в отрасли

AI AGENT становится центром внимания на рынке благодаря своему огромному потенциалу в качестве потребительского интерфейса и автономного экономического агента, что приводит к изменениям в нескольких отраслях. Как и в предыдущем цикле, когда потенциал L1 блок-пространства был трудно оценить, AI AGENT также демонстрирует аналогичные перспективы в этом цикле.

Согласно последнему отчету Markets and Markets, рынок AI Agent, по прогнозам, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов к 2030 году, с ежегодным темпом роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает уровень проникновения AI Agent в различных отраслях и рыночный спрос, вызванный технологическими инновациями.

Инвестиции крупных компаний в открытые прокси-рамки также значительно увеличились. Разработка таких рамок, как AutoGen, Phidata и LangGraph от одной компании, становится все более активной, что указывает на то, что AI AGENT имеет больший рыночный потенциал за пределами криптовалютной сферы, TAM также расширяется.