عامل الذكاء الاصطناعي التحليلي: القوة الذكية لتشكيل البيئة الاقتصادية الجديدة في المستقبل

1. خلفية عامة

1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء

تجلب كل دورة عملة مشفرة معها بنية تحتية جديدة تماما تقود الصناعة بأكملها.

• في عام 2017 ، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار في عمليات الطرح الأولي للعملات الرقمية.
• في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف لـ DeFi.
• في عام 2021، شهدت العديد من سلسلة أعمال NFT ولادة عصر المقتنيات الرقمية.
• في عام 2024 ، أدى الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى ازدهار memecoin ومنصات الإطلاق.

من المهم التأكيد على أن بداية هذه القطاعات لا ترجع فقط إلى الابتكار التكنولوجي ، ولكن أيضا نتيجة لمزيج مثالي من نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تأتي الفرص في الوقت المناسب ، يمكن أن تحدث فرقا كبيرا. بالنظر إلى عام 2025 ، من الواضح أن المجال الناشئ لدورة 2025 سيكون عوامل الذكاء الاصطناعي. بلغ هذا الاتجاه ذروته في أكتوبر من العام الماضي ، مع إطلاق رمز مميز في 11 أكتوبر 2024 ، ووصل إلى قيمة سوقية تبلغ 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. ثم ، في 16 أكتوبر ، أطلقت اتفاقية معينة Luna ، والتي ظهرت لأول مرة كصورة بث مباشر IP للفتاة المجاورة ، مما أدى إلى تفجير الصناعة بأكملها.

إذن ، ما هو بالضبط عامل الذكاء الاصطناعي؟

لا شك أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "مغامرة الموتى الأحياء"، حيث يترك نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" انطباعًا قويًا. "ملكة القلب الأحمر" هو نظام ذكاء اصطناعي قوي يتحكم في المرافق وأنظمة الأمان المعقدة، ويستطيع إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.

في الواقع ، يشترك وكيل الذكاء الاصطناعي في العديد من أوجه التشابه مع الميزات الأساسية لملكة القلوب. بطريقة مماثلة ، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هم "الأوصياء الأذكياء" على التكنولوجيا الحديثة ، مما يساعد الشركات والأفراد على معالجة المهام المعقدة من خلال الإدراك والتحليل والتنفيذ المستقل. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية ، توغل وكلاء الذكاء الاصطناعي في جميع مناحي الحياة وأصبحوا قوة رئيسية للكفاءة والابتكار. يتمتع هؤلاء الوكلاء المستقلون ، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين ، بمجموعة كاملة من القدرات ، من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرار ، ويتغلغلون تدريجيا في مختلف الصناعات ، مما يؤدي إلى الكفاءة والابتكار.

على سبيل المثال ، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول وإدارة المحافظ وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي بناء على البيانات التي تم جمعها من منصات البيانات أو المنصات الاجتماعية ، وتحسين أدائه باستمرار في التكرارات. وكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا متجانسين ، لكنهم مقسمة إلى فئات مختلفة بناء على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:

1. وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.

2. وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لإنشاء المحتوى ، بما في ذلك النص والتصميم وحتى إنشاء الموسيقى.

3. وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: تفاعل مع المستخدمين وقم ببناء المجتمع والمشاركة في الحملات التسويقية كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي.

4. وكيل الذكاء الاصطناعي المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، ويكون مناسبًا بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.

في هذا التقرير، سوف نستكشف بعمق أصول الوكيل الذكي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاته الواسعة، ونحلل كيف تعيد تشكيل المشهد الصناعي، ونتطلع إلى اتجاهات تطويره المستقبلية.

! فك تشفير الذكاء الاصطناعي الوكيل: القوة الذكية لتشكيل البيئة الاقتصادية الجديدة في المستقبل

1.1.1 تاريخ التطوير

يوضح تطور عامل الذكاء الاصطناعي تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع النطاق. في مؤتمر دارتموث في عام 1956 ، تمت صياغة مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة ، مما وضع الأساس ل الذكاء الاصطناعي كمجال منفصل. خلال هذه الفترة ، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على الأساليب الرمزية ، مما أدى إلى ظهور برامج الذكاء الاصطناعي الأولى مثل ELIZA (روبوت محادثة) و Dendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضا الاقتراح الأول للشبكات العصبية والاستكشاف الأولي لمفهوم التعلم الآلي. ومع ذلك ، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي خلال هذه الفترة مقيدة بشدة بسبب قيود قوة الحوسبة في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات التي تحاكي الوظائف المعرفية البشرية. بالإضافة إلى ذلك ، في عام 1972 ، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرا نشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. أعرب تقرير Lighthill بشكل أساسي عن تشاؤم عام بشأن الذكاء الاصطناعي الأبحاث بعد النشوة المبكرة ، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة في الذكاء الاصطناعي ( ) المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ، بما في ذلك وكالات التمويل. بعد عام 1973 ، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي أول "شتاء الذكاء الاصطناعي" ، وزادت الشكوك حول إمكانات الذكاء الاصطناعي.

في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارته إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية، مما دفع إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية لأول مرة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والطب بمثابة علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي أزمة ثانية تُعرف بـ "شتاء الذكاء الاصطناعي"، حيث انهار الطلب في السوق على الأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية يمثل تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، هزم جهاز كمبيوتر Deep Blue من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أدى إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق إلى تأسيس قاعدة لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.

بحلول أوائل هذا القرن، أدت التقدمات في القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل سيري فائدة الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في عشرينيات القرن الحادي والعشرين، حققت الوكالات المعززة والنماذج التوليدية مثل GPT-2 المزيد من الانتصارات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور النماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي، وبخاصة إطلاق GPT-4، الذي اعتُبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع من خلال مئات المليارات وحتى آلاف المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تفوق النماذج التقليدية. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرة تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من أن يُستخدموا في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، ويمتد تدريجياً إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية.

توفر القدرة على التعلم لنماذج اللغة الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي قدرا أكبر من الاستقلالية. من خلال تقنية التعلم المعزز ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال ، في بعض الأنظمة الأساسية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ضبط الاستراتيجيات السلوكية بناء على مدخلات اللاعب لتحقيق تفاعلات ديناميكية حقا.

من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور الوكلاء الذكائين تاريخًا من التطور المستمر الذي يتجاوز الحدود التقنية. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع التطور التكنولوجي المستمر، سيصبح الوكلاء الذكائين أكثر ذكاءً، ومشهدية، وتنوعًا. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "روح" "الحكمة" إلى الوكلاء الذكائين فحسب، بل زودتهم أيضًا بقدرة التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما يدفع بتقنية الوكلاء الذكائين إلى الأرض ويطورها، مما يقود إلى عصر جديد من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

! فك تشفير الذكاء الاصطناعي AGENT: القوة الذكية لتشكيل مستقبل النظام البيئي الاقتصادي الجديد

1.2 مبدأ العمل

يختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنه يمكنها التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.

يكمن جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي في "الذكاء"------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، لحل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادة ما يتبع سير عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.

1.2.1 وحدة الإدراك

يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع المعلومات البيئية. وظيفة هذا الجزء مشابهة لحواس الإنسان، حيث يستخدم أجهزة استشعار وكاميرات وميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، وتحديد الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وغالبًا ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:

• رؤية الكمبيوتر: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي على فهم وتوليد اللغة البشرية.
• اندماج المستشعر: دمج البيانات من أجهزة استشعار متعددة في عرض موحد.

1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار

بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "العقل" في النظام بأكمله، حيث تقوم بالاستدلال المنطقي ووضع الاستراتيجيات بناءً على المعلومات المجمعة. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها كمنسق أو محرك استدلال، يمكن فهم المهام، وتوليد الحلول، وتنسيق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.

عادة ما يستخدم هذا المكون التقنيات التالية:

• محرك القواعد: اتخذ قرارات بسيطة بناء على قواعد محددة مسبقا.
• نماذج التعلم الآلي: بما في ذلك أشجار القرار والشبكات العصبية وما إلى ذلك ، للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ بها.
• التعلم المعزز: يجعل AI AGENT يقوم بتحسين استراتيجيات القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، للتكيف مع البيئة المتغيرة.

تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب عدة خطط عمل محتملة بناءً على الهدف، وأخيراً اختيار الخطة المثلى للتنفيذ.

1.2.3 تنفيذ الوحدة

وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأرجل" لوكيل الذكاء الصناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. هذا الجزء يتفاعل مع أنظمة أو أجهزة خارجية لتنفيذ المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية (مثل تحركات الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:

• نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم للعمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
• استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قواعد البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
• إدارة العمليات الآلية: تنفيذ المهام المتكررة في بيئة الشركات من خلال RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).

1.2.4 وحدة التعلم

تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات" يتم تحسين النموذج باستمرار من خلال إعادة إدخال البيانات التي تم إنشاؤها أثناء التفاعل في النظام. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات لتحسين اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.

تتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطريقة التالية:

• التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعلّمة لتدريب النموذج، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إكمال المهام بدقة أكبر.
• التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشف الأنماط المحتملة في البيانات غير المصنفة لمساعدة الوكلاء على التكيف مع البيئات الجديدة.
• التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج بالبيانات实时، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.

1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل

يعمل عامل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن نظام الحلقة المغلقة هذا القدرة على التكيف والمرونة لعامل الذكاء الاصطناعي.

! فك تشفير الذكاء الاصطناعي AGENT: القوة الذكية لتشكيل البيئة الاقتصادية الجديدة في المستقبل

1.3 حالة السوق

1.3.1 حالة الصناعة

أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي محور اهتمام السوق، حيث يتمتع بإمكانات هائلة كواجهة للمستهلكين وعامل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى 1 في الدورة السابقة، فإن وكيل الذكاء الاصطناعي يبرز نفس الآفاق في هذه الدورة.

وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى اختراق وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب في السوق الذي تسببت فيه الابتكارات التكنولوجية.

لقد زادت استثمارات الشركات الكبيرة في أطر الوكلاء مفتوحة المصدر بشكل كبير. أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph من شركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يدل على أن AI AGENT لديها إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير.