Декодування AI-агента: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього

1. Фоновий огляд

1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи інтелекту

Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, що сприяє розвитку всієї галузі.

• У 2017 році зростання розумних контрактів сприяло бурхливому розвитку ICO.
• У 2020 році ліквідні пулі DEX спричинили літню хвилю DeFi.
• У 2021 році велика кількість NFT серійних творів вийшла на ринок, що ознаменувало прихід епохи цифрових колекцій.
• У 2024 році видатні досягнення однієї з платформ для запуску стали рушійною силою популярності мемкоїнів та платформ для запуску.

Необхідно підкреслити, що започаткування цих вертикальних галузей зумовлене не лише технологічними інноваціями, але й ідеальним поєднанням фінансових моделей та циклів буму. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Дивлячись у 2025 рік, очевидно, що новою перспективною галуззю циклу 2025 року стане AI-агент. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, який 15 жовтня досягнув капіталізації в 150 мільйонів доларів. Одразу після цього, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, вперше представивши образ сусідської дівчини в прямому ефірі, що викликало бум у всій індустрії.

Отже, що таке AI Agent?

Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Сутінкова зона», в якому вражає AI-система Червона Королева. Червона Королева - це потужна AI-система, що 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 Червоної Королеви. В реальному світі AI Agent певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" в сучасній технологічній сфері, допомагаючи підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автопілотом до інтелектуальних служб підтримки, AI Agent глибоко проникає в різні галузі, стаючи ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, немов невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття навколишнього середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійній підвищенню ефективності та інновацій.

Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певних платформ даних або соціальних платформ, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи власну продуктивність в процесі ітерації. AI AGENT не має єдиної форми, а ділиться на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:

1. Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, має на меті підвищення точності операцій та зменшення часу, що потрібен для цього.

2. Творчий AI-агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творіння.

3. Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіє з користувачами, створює спільноти та бере участь у маркетингових активностях.

4. Координаційний AI агент: Координація складних взаємодій між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох ланцюгів.

У цьому звіті ми детально розглянемо походження, стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють галузевий ландшафт, а також поглянемо на тенденції їхнього майбутнього розвитку.

1.1.1 Історія розвитку

Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. У 1956 році на конференції в Дартмуті вперше було використано термін "AI", що заклало основи для AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI здебільшого зосереджувались на символічних методах, що призвело до створення перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Цей етап також став свідком першого появлення нейронних мереж та початкового вивчення концепції машинного навчання. Проте дослідження AI в цей період були серйозно обмежені тодішніми обмеженнями в обчислювальних можливостях. Дослідники стикалися з великими 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 ранньої фази захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку академічних установ Великої Британії (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, а галузь AI пережила першу "зиму AI", коли зросли сумніви щодо потенціалу AI.

У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати використовувати технології штучного інтелекту. У цей період було досягнуто значного прогресу в області машинного навчання, нейронних мереж та обробки природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Вперше було введено автономні транспортні засоби, а також розгортання ШІ в фінансовому, медичному та інших секторах, що стало ознакою розширення технологій штучного інтелекту. Проте в кінці 1980-х і на початку 1990-х років, з падінням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, галузь пережила другий "штучний зимовий період". Крім того, питання масштабування систем ШІ та їх успішної інтеграції в реальні застосування залишаються постійним викликом. Але тим часом, у 1997 році, комп'ютер IBM Deep Blue переміг світового шахового чемпіона Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні задачі. Відродження нейронних мереж та глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши ШІ невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.

На початку XXI століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність штучного інтелекту в споживчих застосуваннях. У 2010-х роках агенти зміцнюючого навчання і генеруючі моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши 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 сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT певною компанією з ШІ, великомасштабні попередньо навчені моделі з сотнями мільярдів або навіть тисячами мільярдів параметрів продемонстрували можливості генерації та розуміння мови, які перевищують традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічно зрозумілі та структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило агентам ШІ застосовуватися в таких сферах, як чат-помічники, віртуальні служби підтримки клієнтів та поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне письмоворення).

Здатність до навчання великих мовних моделей надає AI-агентам більшу автономність. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з AI-управлінням AI-агенти можуть налаштовувати свою стратегію поведінки відповідно до введення гравця, справді реалізуючи динамічну взаємодію.

Історія розвитку AI-агентів від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, є еволюцією, 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, контекстуальними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише наділили AI-агентів "розумом", але й надали їм можливість для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи постійно з'являтимуться, продовжуючи сприяти реалізації та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери досвіду, що керується AI.

1.2 Принцип роботи

AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони здатні вчитися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно підкованими та постійно розвиваючимися учасниками в галузі криптовалют, які можуть діяти незалежно в цифровій економіці.

Основою AI AGENT є його "інтелект"------тобто, завдяки алгоритмам, імітувати інтелектуальну поведінку людини або інших істот для автоматизації вирішення складних проблем. 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 про навколишнє середовище. Ця частина функціоналу подібна до людських сенсорів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:

• Комп'ютерне зір: для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
• Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
• Злиття датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків в єдину картину.

1.2.2 Модуль висновків та прийняття рішень

Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль міркування та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, який проводить логічне міркування та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі, які виконують роль оркестратора або двигуна міркування, він розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендуючі системи.

Цей модуль зазвичай використовує такі технології:

• Правила двигун: прості рішення на основі попередньо визначених правил.
• Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів і прогнозування.
• Поглиблене навчання: дозволяє AI AGENT постійно вдосконалювати стратегії прийняття рішень шляхом проб і помилок, адаптуючись до змінного середовища.

Процес інференції зазвичай складається з кількох етапів: спочатку проводиться оцінка середовища, потім на основі цілей розраховуються кілька можливих варіантів дій, а в кінці обирається найкращий варіант для виконання.

1.2.3 Виконуючий модуль

Виконавчий модуль є "рукою та ногою" AI AGENT, який втілює рішення модулю міркування в дію. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи вказані завдання. Це може включати фізичні операції (наприклад, дії роботів) або цифрові операції (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:

• Система управління роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованих рук.
• Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих служб.
• Автоматизоване управління процесами: у корпоративному середовищі повторювані завдання виконуються за допомогою RPA (автоматизація роботизованих процесів).

1.2.4 Модуль навчання

Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Завдяки циклу зворотного зв'язку або "даних флайвера" постійно покращується, дані, що генеруються під час взаємодії, повертаються в систему для посилення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати більш ефективною з часом надає підприємствам потужний інструмент для покращення прийняття рішень та операційної ефективності.

Модулі навчання зазвичай покращуються наступними способами:

• Контрольоване навчання: використання маркованих даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
• Безконтрольне навчання: виявлення潜在模式 з ненавчених даних, що допомагає агентам адаптуватися до нових умов.
• Постійне навчання: оновлюйте модель за допомогою даних в реальному часі, щоб підтримувати продуктивність агента в динамічному середовищі.

1.2.5 Реальний зворотній зв'язок та коригування

AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через зворотний зв'язок. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і гнучкість AI AGENT.

1.3 Стан ринку

1.3.1 Стан галузі

AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму великому потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, що приносить зміни в декількох галузях. Так само, як потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі було важко оцінити, AI AGENT також демонструє подібні перспективи в цьому циклі.

Згідно з останнім звітом однієї з компаній з дослідження ринку, очікується, що ринок AI Agent зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, з середньорічним темпом зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає ступінь проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, що виникає внаслідок технологічних інновацій.

Вклад великих компаній у відкриті проксі-фреймворки також значно зріс. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph від одного з технологічних гігантів, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має