AI Agent: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Người bạn mới" trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang lại cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ ngành.

• Năm 2017, sự xuất hiện của hợp đồng thông minh đã kích thích sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến làn sóng mùa hè của DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự bắt đầu của thời đại đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài trợ và chu kỳ thị trường tăng giá. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng tiền nhất định được phát hành và vào ngày 15 tháng 10 đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã phát hành Luna, với hình ảnh IP của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện trực tiếp, làm bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với những nhiệm vụ phức tạp thông qua việc cảm nhận, phân tích và thực hiện tự động. Từ xe hơi tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành công nghiệp, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới sáng tạo. Những thực thể thông minh tự chủ này, như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao đôi bề về hiệu suất và đổi mới.

Ví dụ, một AGENT AI có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu được thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong quá trình lặp lại. AGENT AI không phải là một hình thức duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Đại lý AI sáng tạo: được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.

4. Ajent AI phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình ngành công nghiệp, và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự chuyển biến của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth vào năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đề xuất, đặt nền móng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, tạo ra những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA(, một chatbot) và Dendral(, một hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự ra đời của mạng nơ-ron và những khám phá sơ bộ về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Hơn nữa, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo được công bố vào năm 1973 về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hứng khởi đầu tiên, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật( tại Anh, bao gồm cả các tổ chức tài trợ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và tâm lý hoài nghi về tiềm năng của AI gia tăng.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến những tiến bộ lớn trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Việc giới thiệu các phương tiện tự động lần đầu tiên và việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường về phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua lần "đông lạnh AI" thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp thành công chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng cùng lúc đó, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, sự kiện này đánh dấu một cột mốc trong khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, giúp AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã thể hiện tính thiết thực của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập niên 2010, các đại lý học củng cố và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá hơn nữa, đưa AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model,LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là một bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành loạt GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ đến hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội so với các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các đại lý AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có tổ chức thông qua sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn ( như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo ).

Khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ Reinforcement Learning(, các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng được điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện là GPT-4, lịch sử phát triển của các tác nhân AI là một câu chuyện tiến hóa liên tục vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong quá trình này. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các tác nhân AI sẽ ngày càng thông minh hơn, phù hợp với bối cảnh hơn và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ mang lại "trí tuệ" cho các tác nhân AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án đổi mới sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng và phát triển công nghệ tác nhân AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm điều khiển bằng AI.

![Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh hình thành hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) Nguyên lý hoạt động 1.2

AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ, chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao, đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để ghi lại dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:

• Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ### NLP (: Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người.
• Fusion cảm biến: Kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

)# 1.2.2 Mô-đun suy diễn và ra quyết định

Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và ra quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy diễn logic và lập chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy diễn, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên dụng cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Ra quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng cho việc nhận diện và dự đoán các mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua thử nghiệm và sai sót, thích ứng với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó là tính toán nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực thi mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định của mô-đun suy diễn vào hành động. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể bao gồm các hoạt động vật lý ### như chuyển động của robot ( hoặc các hoạt động kỹ thuật số ) như xử lý dữ liệu (. Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: dùng cho các hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thông qua RPA) tự động hóa quy trình robot( thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

)# 1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", đưa dữ liệu được tạo ra trong tương tác trở lại hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng này, dần dần thích ứng và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.

Các mô-đun học thường được cải thiện theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn.
• Học không giám sát: phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

![Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(

) 1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế độc lập, mang lại những biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể ước lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) cao tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn đã tăng cường đầu tư vào các khung proxy nguồn mở. Hoạt động phát triển các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng đang mở rộng.