Agent IA : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur

1. Contexte général

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

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui font avancer l'ensemble de l'industrie.

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidité DEX ont apporté la vague estivale de DeFi.
• En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas seulement le résultat d'innovations technologiques, mais également le fruit d'une combinaison parfaite entre les modes de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents IA. Cette tendance a atteint son pic en octobre dernier, lorsqu'un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024, atteignant 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 diffusion en direct de l'IP d'une fille du voisinage, déclenchant une réaction 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, laisse une impression durable. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir l'environnement, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures de manière autonome.

En réalité, les AI Agents ont de nombreuses similarités avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les AI Agents 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 individus 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 AI Agents se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer en temps réel un portefeuille d'investissement et exécuter des transactions, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :

1. Agent IA exécuteur : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.

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

3. Agent IA social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.

4. Agent IA de coordination : Coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.

Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution de l'AGENT IA montre la transformation de l'IA, passant de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un robot de chat), 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 de neurones et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque était sérieusement 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 fondamentalement un pessimisme généralisé concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance dans l'IA au sein des institutions académiques britanniques(, y compris les organismes de financement). Après 1973, le financement de la recherche en IA a été considérablement réduit, et le domaine de l'IA a traversé 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 vu d'importants progrès dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la question de la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant pour la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La résurgence des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début de ce siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'émergence de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri montrant 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 comme GPT-2 ont réalisé des percées 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) est devenue un jalon important 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 qu'une certaine société a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des centaines de milliards voire des milliers de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension linguistique surpassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale, 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 plateforme alimentée par AI, les agents AI peuvent ajuster leur stratégie comportementale 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 ne cesse de repousser les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'« intelligence » aux agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poursuivant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expérience pilotée 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 avec le 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 la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par 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 grâce à un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie des fonctions 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 généralement 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 basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, qui effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en se basant sur les informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille 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 les prévisions.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essai et erreur, s'adaptant à un environnement changeant.

Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, l'évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.

1.2.3 Module d'exécution

Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiées. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :

• Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, telles que le mouvement des bras robotiques.
• Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, par exemple des requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
• Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, l'automatisation des processus par robotique (RPA) ( exécute des tâches répétitives.

)# 1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore en continu, les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour renforcer 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 avec plus de précision.
• 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 le modèle avec des données en temps réel.

1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustement

L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. 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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) État du marché 1.3

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA devient le point focal du marché, grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome, apportant des transformations dans plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de blocs L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également les mêmes perspectives 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 la 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 qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS AI ont un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie, et que le TAM est également en expansion.