AGENT D’IA ANALYTIQUE : LE POUVOIR INTELLIGENT DE FAÇONNER LA NOUVELLE ÉCOLOGIE ÉCONOMIQUE DE DEMAIN

1. Contexte général

1.1 Introduction : le « nouveau partenaire » à l’ère intelligente

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

• En 2017, l'essor des contrats intelligents a donné naissance à un développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidité des DEX ont apporté un boom estival à la DeFi.
• En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, les performances remarquables d'une plateforme de lancement ont conduit à une frénésie autour des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces verticales n’est pas seulement dû à l’innovation technologique, mais aussi au résultat d’une combinaison parfaite de modèles de financement et de cycles de marché haussier. Lorsque les opportunités se présentent au bon moment, elles peuvent faire une grande différence. À l’horizon 2025, il est clair que le domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents de l’IA. Cette tendance a culminé en octobre de l’année dernière, avec le lancement d’un jeton le 11 octobre 2024 et l’atteinte d’une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Puis, le 16 octobre, un certain accord a lancé Luna, qui a fait ses débuts en tant qu’image de diffusion en direct de la fille d’à côté, faisant exploser toute l’industrie.

Alors, qu’est-ce qu’un agent d’IA exactement ?

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 complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement de manière autonome, d'analyser des données et de prendre rapidement des mesures.

En fait, l’agent IA partage de nombreuses similitudes avec les caractéristiques de base de la Reine de Cœur. De la même manière, les agents d’IA du monde réel sont les « gardiens intelligents » de la technologie moderne, aidant les entreprises et les individus à s’attaquer à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. De la voiture autonome au service client intelligent, les agents d’IA ont pénétré tous les domaines de la vie et sont devenus une force clé d’efficacité et d’innovation. Ces agents autonomes, tels des membres d’équipe invisibles, disposent d’une gamme complète de capacités, de la perception de l’environnement à l’exécution des décisions, et pénètrent progressivement dans divers secteurs, favorisant à la fois l’efficacité et l’innovation.

Par exemple, un AI AGENT peut être utilisé pour le trading automatisé, en gérant en temps réel un portefeuille et en exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de réseaux sociaux, tout en optimisant continuellement ses performances au cours des itérations. L'AI AGENT n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques dans 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 d’IA sociale : Engagez-vous avec les utilisateurs, créez une communauté et participez à des campagnes de marketing en tant que leader d’opinion sur les médias sociaux.

4. Agent AI coordonné : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multichaîne.

Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.

! Décodage de l’AGENT IA : le pouvoir intelligent de façonner la nouvelle écologie économique du futur

1.1.1 Histoire de développement

L'évolution des AGENTS IA montre la transformation de l'IA, depuis la recherche fondamentale jusqu'à une application large. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur des méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes IA, tels qu'ELIZA (un chatbot) et Dendral (un système expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux de neurones et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période a été sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes 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 sur l'état de la recherche en IA en cours au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme global concernant la recherche en IA après l'euphorie initiale, entraînant une énorme perte de confiance dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques (, y compris les organismes de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a diminué considérablement, 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 les technologies d'IA. Cette période a connu des avancées significatives en apprentissage automatique, en réseaux de neurones et en traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'IA dans des 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 du marché pour du matériel d'IA dédié, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment élargir l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui constitue un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau 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 progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, les assistants virtuels comme Siri montrant l'utilité de l'IA dans le domaine des applications de consommation. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante 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 centaines de milliards voire des milliers de milliards de paramètres, ont démontré une capacité de génération et de compréhension du langage surpassant les modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de présenter une capacité d'interaction logique et claire à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat ou le service client virtuel, et de s'étendre 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 technologie d'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. 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 interaction dynamique.

Du premier système de règles au grand modèle de langage représenté par GPT-4, l’histoire du développement des agents d’IA est une histoire évolutive qui repousse constamment les limites de la technologie. L’émergence de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce voyage. Avec le développement de la technologie, les agents d’IA deviendront plus intelligents, basés sur des scénarios et diversifiés. Les grands modèles de langage injectent non seulement l’âme de « l’intelligence » dans les agents d’IA, mais leur donnent également la possibilité de collaborer entre les domaines. À l’avenir, des plateformes de projet innovantes continueront d’émerger pour continuer à promouvoir la mise en œuvre et le développement de la technologie des agences d’IA et mener une nouvelle ère d’expérience basée sur l’IA.

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1.2 principe de fonctionnement

La différence entre les AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter avec le temps, prenant des décisions nuancées pour atteindre leurs 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 autonome dans l'économie numérique.

Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation par des algorithmes des comportements intelligents des humains ou d'autres êtres vivants, 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 IA interagit avec le monde extérieur grâce à un module de perception, collectant des informations sur l'environnement. Cette fonction 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 souvent les techniques suivantes :

• Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'image et de vidéo.
• Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'agent AI 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 de raisonnement et de décision

Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. Utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'orchestrateur ou moteur 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 : LAISSEZ LES AGENTS D’IA OPTIMISER EN PERMANENCE LES STRATÉGIES DE PRISE DE DÉCISION PAR ESSAIS ET ERREURS POUR S’ADAPTER AUX ENVIRONNEMENTS CHANGEANTS.

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 des objectifs, et enfin le choix de la meilleure option à exécuter.

1.2.3 Exécuter le module

LE MODULE D’EXÉCUTION EST LE « HANDS AND FEET » DE L’AGENT D’IA, METTANT EN ACTION LES DÉCISIONS DU MODULE D’INFÉRENCE. Cette pièce interagit avec des systèmes ou des périphériques externes pour effectuer les tâches assignées. Il peut s’agir d’opérations physiques, telles que des actions robotiques, ou d’opérations numériques, telles que le traitement des données. Le module d’exécution s’appuie sur :

• Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
• Appel API : interaction avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de bases de données ou l'accès à des services réseau.
• Gestion automatisée des processus : Effectuez des tâches répétitives grâce à la RPA (Robotic Process Automation) dans un environnement d’entreprise.

1.2.4 Module d’apprentissage

Le module d'apprentissage est la principale compétence concurrentielle de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données", les données générées lors des interactions sont renvoyées dans le système pour améliorer 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 : Utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir les tâches avec plus de précision.
• Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles potentiels à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à un nouvel environnement.
• Apprentissage continu : maintenez les performances des agents dans des environnements dynamiques en mettant à jour les modèles avec des données en temps réel.

1.2.5 Retours en temps réel et ajustements

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.

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1.3 État du marché

1.3.1 Statut de l’industrie

L'AGENT AI devient le point focal du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et agent économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT AI montre également des perspectives similaires dans ce cycle.

Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents d’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 (TCAC) de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents d’IA dans diverses industries, ainsi que la demande du marché induite par l’innovation technologique.

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