- Chủ đề
545 Phổ biến
34k Phổ biến
7k Phổ biến
36k Phổ biến
20k Phổ biến
23k Phổ biến
11k Phổ biến
2k Phổ biến
7k Phổ biến
12k Phổ biến
- Ghim
545 Phổ biến
34k Phổ biến
7k Phổ biến
36k Phổ biến
20k Phổ biến
23k Phổ biến
11k Phổ biến
2k Phổ biến
7k Phổ biến
12k Phổ biến
Sự trỗi dậy của AI代理: Hình thành hệ sinh thái thông minh cho nền kinh tế số trong tương lai
Giải mã AI đại lý: Sức mạnh thông minh hình thành hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Bối cảnh tổng quan
1.1 Giới thiệu: "Người bạn mới" trong thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các lĩnh vực chuyên biệt này không chỉ là kết quả của đổi mới công nghệ, mà còn là sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường tăng trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những thay đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng, các lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một loại token được phát hành và vào ngày 15 tháng 10 đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã phát hành Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm, đã gây bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực chất là gì?
Mọi người chắc chắn không xa lạ gì với bộ phim cổ điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự nhận thức môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.
Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với 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 các nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành công nghiệp, trở thành lực lượng chủ chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống 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 cả về hiệu quả và đổi mới.
Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu 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 nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được phân loại thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
Đại lý AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn 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.
Đại lý AI sáng tạo: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác nhạc.
AI Agent xã hội: Là 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.
Đại lý AI phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho việc tích hợp đa chuỗi.
Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, thực trạng và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự báo xu hướng phát triển tương lai của chúng.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT đã cho thấy sự tiến hóa 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 đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong thời kỳ 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 (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện đầu tiên của mạng nơ-ron và sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Nhưng nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán tại thời điểm đó. Các nhà nghiên cứu đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn từ các tổ chức học thuật ( ở Anh, bao gồm cả các tổ chức tài trợ ) đối với AI. Sau năm 1973, kinh phí nghiên cứu AI đã giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, sự nghi ngờ về tiềm năng của AI ngày càng gia tăng.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được 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 hành 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, với việc nhu cầu về phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, cách 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 đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đây là một sự kiện mang tính cột mốc về khả năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến 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 trong khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá hơn nữa, đưa AI hội 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 tác nhân AI. Kể từ khi một công ty AI phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình được huấn luyện trước quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã cho thấy khả năng tạo ra và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua việc tạo ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân 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 các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể tối ưu hóa hành vi của chính mình liên tục, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng do AI điều khiển, 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 cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử 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 hành trình này. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, bối cảnh hơn và đa dạng hơn. Mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ thổi "linh hồn" của "trí tuệ" vào các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác xuyên 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 đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.
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 những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ năng cao và 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 thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua thuật toán để 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 diễn, hành động, học tập, 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 thu thập 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 kỹ thuật sau:
1.2.2 Mô-đun suy diễn và ra quyết định
Khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy luận logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin thu thập được. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với 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:
Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán ra nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là lựa chọn phương án tối ưu để thực hiện.
1.2.3 Thực hiện mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định từ mô-đun suy luận. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó giúp các đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Bằng cách cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được đưa 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 quá trình ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải tiến theo các cách sau:
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua một 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 kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Cũng như tiềm năng không thể đo lường của không gian khối L1 trong chu kỳ trước, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.
Theo báo cáo mới nhất của một công ty nghiên cứu thị trường, 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) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp và nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung proxy mã nguồn mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một gã khổng lồ công nghệ đang ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có sự hiện diện ngoài lĩnh vực tiền điện tử.