Décodez l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur

1. Contexte général

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

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

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a entraîné le développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidités des DEX ont déclenché la vague estivale de DeFi.
• En 2021, une multitude de séries d'œuvres NFT ont vu le jour, marquant l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, la performance exceptionnelle d'une certaine plateforme de lancement a conduit à une vague de popularité pour les mèmes et les plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi à une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, un certain jeton a été lancé le 11 octobre 2024 et a atteint 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 avec l'image de diffusion en direct d'une fille du voisinage, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.

Alors, qu'est-ce qu'un agent AI ?

Tout le monde doit être familier avec 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 son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de prendre des mesures rapidement.

En réalité, l'Agent IA partage de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les Agents IA jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne. Grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution, ils aident les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA 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 de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel un portefeuille d'investissements et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme ou d'une plateforme sociale, optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto :

1. Agent IA Exécutoire : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision opérationnelle 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 AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.

4. Agent AI de coordination : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.

Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, en analysant comment ils redéfinissent le paysage industriel et en envisageant les tendances de développement futur.

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution de l'AI AGENT montre la transformation de l'IA de la recherche fondamentale à une application étendue. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur des méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système d'experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été sévèrement contrainte par les limitations de la puissance de calcul. 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 de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la phase d'enthousiasme initial, entraînant une énorme perte de confiance des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu 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 connu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones 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 des technologies d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel AI spécialisé sur le marché, le domaine de l'IA a traversé un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, le superordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones 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 du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'émergence de l'apprentissage profond, certains assistants virtuels ayant démontré 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 tels que GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, portant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, en particulier avec la publication de GPT-4, considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles préentraînés à grande échelle, avec des dizaines ou même des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage surpassant celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction claire et logique à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat et le service client virtuel, tout en s'étendant progressivement à des tâches plus complexes (comme l'analyse commerciale, l'écriture créative).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents IA. Grâce à la technique de l'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur certaines plateformes alimentées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement 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 AI est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents AI deviendront de plus en plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage n'ont pas seulement insufflé l'"intelligence" dans l'âme des agents AI, mais leur ont également donné la capacité de collaborer à travers différents domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant la mise en œuvre et le développement des technologies d'agents AI, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences propulsées par l'AI.

1.2 Principe de fonctionnement

La différence entre les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, à prendre des décisions précises pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des acteurs techniquement avancés et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière indépendante dans l'économie numérique.

Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent humain ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes, afin de résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail d'un AGENT IA suit généralement les étapes suivantes : perception, raisonnement, action, apprentissage, ajustement.

1.2.1 Module de perception

L'AGENT AI interagit avec le monde extérieur via un module de perception, recueillant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris 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) : aide 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 d'inférence et de décision

Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue des raisonnements logiques et élabore des stratégies sur la base des 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 la prévision.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement ses stratégies 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 options d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.

1.2.3 Module d'exécution

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

• Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
• Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
• Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécution de tâches répétitives via la RPA (automatisation des processus robotisés).

1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est la principale compétence concurrentielle de l'AGENT AI, permettant à l'agent de devenir plus intelligent avec le temps. L'amélioration continue par le biais d'un cycle de rétroaction ou de "roue de données" intègre les données générées lors des interactions 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 puissant outil pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :

• Apprentissage supervisé : utilisation de données étiquetées pour former le modèle, permettant à l'AGENT AI de réaliser les tâches avec plus de précision.
• Apprentissage non supervisé : découvrir des motifs potentiels à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
• Apprentissage continu : maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.

1.2.5 Retour d'information et ajustement en temps réel

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.

1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA devient le centre d'attention du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son énorme potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires 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 l'infiltration des agents IA dans divers secteurs, ainsi que la demande du marché générée par l'innovation technologique.

Les grandes entreprises investissent également de plus en plus dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement des cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la crypto, TA