21世紀初頭までに、計算能力の向上が深層学習の台頭を後押しし、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなる突破を遂げ、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大言語モデル(Large Language Model,LLM)の出現はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転機と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前学習モデルは数十億から数千億のパラメータを介して、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しています。自然言語処理における卓越したパフォーマンスにより、AIエージェントは言語生成を通じて論理的かつ明瞭な対話能力を発揮することができました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンに適用され、次第にビジネス分析やクリエイティブライティング(などのより複雑なタスクに拡張していきます。
Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長する見込みで、年平均成長率###CAGR(は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントがさまざまな業界に浸透していること、そして技術革新によってもたらされる市場需要を反映しています。
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.
AIエージェント：暗号経済の新しいエコシステムを形作る知能の力
AIエージェント: 未来の新しい経済エコシステムを形作るインテリジェントな力
1. 背景の概要
1.1 はじめに：スマート時代の"新しいパートナー"
各暗号通貨サイクルは、業界全体の発展を促進する新しいインフラをもたらします。
強調すべきは、これらの垂直分野の立ち上げが単に技術革新によるものではなく、資金調達モデルとブルマーケットのサイクルが完璧に組み合わさった結果であるということです。機会が適切なタイミングと出会うと、大きな変革を生むことができます。2025年を展望すると、明らかに2025年サイクルの新興分野はAIエージェントになるでしょう。このトレンドは昨年10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発表され、10月15日には1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日に、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブストリーミングイメージで初めて登場し、業界全体を引き爆しました。
では、AIエージェントとは一体何ですか？
誰もがクラシック映画「バイオハザード」に慣れ親しんでいるでしょう。その中のAIシステムであるレッドクイーンは印象的です。レッドクイーンは強力なAIシステムで、複雑な施設やセキュリティシステムを制御し、環境を自律的に感知し、データを分析し、迅速に行動を取ることができます。
実際、AIエージェントとハートの女王のコア機能には多くの類似点があります。現実のAIエージェントは、ある程度類似の役割を果たしており、現代技術分野の「知恵の守護者」として、自主的な感知、分析、実行を通じて、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントは様々な業界に浸透し、効率と革新を高める重要な力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、無形のチームメンバーのように、環境の感知から意思決定の実行までの全方位の能力を持ち、徐々に各業界に浸透し、効率と革新の二重の向上を促進しています。
例えば、AIエージェントは、特定のデータプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて自動取引を行い、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、自己のパフォーマンスを継続的に最適化するために使用されることがあります。AIエージェントは単一の形態ではなく、暗号エコシステム内の特定のニーズに応じて異なるカテゴリに分かれています。
1.実行型AIエージェント:特定のタスク、例えば取引、ポートフォリオ管理、またはアービトラージに焦点を当て、操作の精度を高め、必要な時間を短縮することを目的としています。
2.創造型AIエージェント: コンテンツ生成に使用され、テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含みます。
3.ソーシャル型AIエージェント:ソーシャルメディアでの意見リーダーとして、ユーザーとインタラクションし、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。
4.調整型AIエージェント:システムや参加者間の複雑な相互作用を調整する、特にマルチチェーン統合に適しています。
この報告書では、AIエージェントの起源、現状、そして広範な応用の可能性を深く探求し、彼らがどのように業界の構造を再形成しているかを分析し、その将来の発展動向を展望します。
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー
1.1.1 履歴
AIエージェントの発展の歴史は、AIが基本研究から広範な応用へと進化する様子を示しています。1956年のダートマス会議で、「AI」という言葉が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基盤が築かれました。この時期、AI研究は主に記号的手法に集中し、最初のAIプログラムが誕生しました。例えば、ELIZA(というチャットボット)や、Dendral(という有機化学分野の専門家システム)です。この段階では、神経ネットワークの初めての提案や機械学習概念の初期探求も見られました。しかし、この時期のAI研究は、当時の計算能力の制約に大きく制約されていました。研究者たちは自然言語処理や人間の認知機能を模倣するアルゴリズムの開発において、大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者ジェームズ・ライトヒルは、1973年に発表された英国におけるAI研究の現状に関する報告を提出しました。ライトヒル報告は、AI研究の初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表現しており、英国の学術機関(、特に資金提供機関)に対するAIへの大きな信頼の喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金は大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの可能性に対する疑念が高まりました。
1980年代、専門システムの発展と商業化により、世界中の企業がAI技術を採用し始めました。この時期には、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの出現を促しました。初めての自律走行車の導入や、金融、医療などの各業界におけるAIの展開も、AI技術の拡大を示しています。しかし、1980年代の終わりから1990年代の初めにかけて、専用AIハードウェアに対する市場の需要が崩壊したことで、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、実際のアプリケーションに成功裏に統合する方法は、依然として継続的な課題です。しかし同時に、1997年にIBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのガリー・カスパロフに勝利したことは、AIが複雑な問題を解決する能力において重要な出来事です。神経ネットワークとディープラーニングの復活は、1990年代末のAIの発展の基礎を築き、AIはテクノロジーの風景の中で欠かせない部分となり、日常生活にも影響を与え始めました。
21世紀初頭までに、計算能力の向上が深層学習の台頭を後押しし、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなる突破を遂げ、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大言語モデル(Large Language Model,LLM)の出現はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転機と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前学習モデルは数十億から数千億のパラメータを介して、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しています。自然言語処理における卓越したパフォーマンスにより、AIエージェントは言語生成を通じて論理的かつ明瞭な対話能力を発揮することができました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンに適用され、次第にビジネス分析やクリエイティブライティング(などのより複雑なタスクに拡張していきます。
大規模言語モデルの学習能力は、AIエージェントにより高い自律性を提供します。強化学習)Reinforcement Learning(技術を通じて、AIエージェントは自らの行動を継続的に最適化し、動的環境に適応することができます。例えば、あるAI駆動プラットフォームでは、AIエージェントはプレイヤーの入力に応じて行動戦略を調整し、実際に動的なインタラクションを実現します。
初期のルールシステムからGPT-4を代表とする大規模言語モデルに至るまで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を突破し続ける進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程の中で間違いなく重要な転換点です。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはよりスマートで、シーンに応じた多様性を持つようになります。大規模言語モデルは、AIエージェントに「知恵」の魂を注入するだけでなく、分野を超えた協力の能力を提供します。未来には、革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と現れ、AIエージェント技術の実現と発展を推進し、AI駆動の体験の新時代をリードしていくことでしょう。
! [解読AIエージェント:新しい経済エコシステムの未来を形作るインテリジェントな力])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 仕組み
AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間の経過とともに学習し適応することができ、目標を達成するために詳細な意思決定を行います。これらは暗号分野において技術的に優れ、常に進化する参加者として見なすことができ、デジタル経済で独立して行動することができます。
AIエージェントの核心はその"知能"にあります------すなわち、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知的行動を模倣し、複雑な問題を自動的に解決することです。AIエージェントのワークフローは通常、次のステップに従います: 知覚、推論、行動、学習、調整。
1.2.1 知覚モジュール
AIエージェントは、知覚モジュールを通じて外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを利用して外部データをキャッチします。これには、有意義な特徴の抽出、対象の認識、または環境内の関連するエンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの核心的なタスクは、生データを有意義な情報に変換することであり、これは通常、以下の技術を含みます:
)# 1.2.2 推論と意思決定モジュール
環境を感知した後、AI AGENTはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールはシステム全体の「脳」であり、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略を立てます。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターや推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、ソリューションを生成し、コンテンツ作成、視覚処理、推薦システムなどの特定の機能に使用される専門モデルを調整します。
このモジュールは通常、以下の技術を使用します:
推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。最初は環境の評価、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画を計算し、最後に最適な計画を選択して実行します。
1.2.3 実行モジュール
実行モジュールはAIエージェントの「手と足」であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は外部システムやデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。これには物理的操作###やロボットの動作(、またはデジタル操作)としてのデータ処理(が含まれる可能性があります。実行モジュールは次のものに依存しています:
)# 1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAIエージェントのコア競争力であり、エージェントが時間の経過とともによりスマートになることを可能にします。フィードバックループまたは「データフライwheel」を介して継続的に改善し、インタラクション中に生成されたデータをシステムにフィードバックしてモデルを強化します。この時間の経過とともに徐々に適応し、より効果的になる能力は、企業に意思決定と運営効率を向上させる強力なツールを提供します。
学習モジュールは通常、次の方法で改善されます：
1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整
AIエージェントは、フィードバックループを通じて自らのパフォーマンスを最適化します。行動の結果はすべて記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。このクローズドループシステムは、AIエージェントの適応性と柔軟性を保証します。
! [解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AIエージェントは市場の注目を集めており、その消費者インターフェースおよび自律経済活動者としての巨大な潜在能力により、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおけるL1ブロックスペースの潜在能力が計り知れなかったように、AIエージェントも今回のサイクルで同様の展望を示しています。
Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長する見込みで、年平均成長率###CAGR(は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントがさまざまな業界に浸透していること、そして技術革新によってもたらされる市場需要を反映しています。
大企業によるオープンソースプロキシフレームワークへの投資も著しく増加しています。ある企業のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動がますます活発になっており、これはAI AGENTが暗号分野以外でも大きな市場潜在力を持ち、TAMも拡大していることを示しています。