Décodage de 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 crypto-monnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a donné naissance à un essor florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont apporté la vague estivale du DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des collections numériques.
En 2024, les performances exceptionnelles d'une plateforme de lancement ont conduit à un engouement pour les memecoins 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 également à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Peu après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de livestreaming de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. 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 AI et la Reine de Cœur ont de nombreuses similitudes fonctionnelles. Dans la réalité, les Agents AI jouent dans une certaine mesure des rôles similaires, étant les "gardiens de la sagesse" du domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception autonome, une analyse et une exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents AI se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, comme des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs, favorisant 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 et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de plateformes sociales, optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent AI Exécutoire : se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, dans le but d'améliorer la précision des opérations et de réduire le temps nécessaire.
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.
Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multichaîne.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi 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 d'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 neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque était sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. 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 généralisé sur la recherche en IA après la période d'excitation initiale, 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 des doutes sur le 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 vu de grands progrès 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 premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel IA spécialisé, 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 persistant. Mais dans le même temps, en 1997, l'ordinateur 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. 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 propulsé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri 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 avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence 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, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de conversation, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers 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 AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents AI peuvent constamment optimiser leurs comportements et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents AI peuvent ajuster leurs stratégies de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur fournissent également la capacité de collaboration inter-domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, et ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. Ils peuvent être considérés 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 simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'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 via un module de perception pour collecter des informations environnementales. Cette partie de la fonction est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut 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'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 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 basées sur les 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. En utilisant de grands modèles linguistiques 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 décision simple 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 et la prédiction complexes.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement sa stratégie de décision par essais et erreurs, s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et les pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle robotisé : 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 en ligne.
Gestion des processus automatisés : dans un environnement d'entreprise, exécuter des tâches répétitives grâce à la RPA (automatisation des processus robotiques).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal avantage concurrentiel de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou un "flywheel de données" qui améliore continuellement le système en intégrant les données générées lors des interactions pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant 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 entraîner le modèle, permettant à l'AGENT IA d'accomplir les tâches de manière plus précise.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant les agents à s'adapter à de nouveaux environnements.
Apprentissage continu : Mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir la performance des agents dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. 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 sur le marché, avec son énorme potentiel en tant qu'interface de consommation et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était inestimable 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) allant jusqu'à 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché résultant de l'innovation technologique.
Les grandes entreprises augmentent également leurs investissements dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement des frameworks AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie.
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AGENT IA : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie du chiffrement
Décodage de 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 crypto-monnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que le démarrage de ces domaines verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais également à la combinaison parfaite des modèles de financement et des cycles de marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son sommet en octobre dernier, avec le lancement d'un certain jeton le 11 octobre 2024, qui a atteint une capitalisation boursière de 150 millions de dollars le 15 octobre. Peu après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de livestreaming de l'IP de la fille d'à côté, déclenchant toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une impression marquante. 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 AI et la Reine de Cœur ont de nombreuses similitudes fonctionnelles. Dans la réalité, les Agents AI jouent dans une certaine mesure des rôles similaires, étant les "gardiens de la sagesse" du domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception autonome, une analyse et une exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents AI se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, comme des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs, favorisant 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 et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir de plateformes de données ou de plateformes sociales, optimisant en continu ses performances au fil des itérations. L'AGENT AI n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
Agent AI Exécutoire : se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, dans le but d'améliorer la précision des opérations et de réduire le temps nécessaire.
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.
Dans ce rapport, nous explorerons en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyserons comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisagerons les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transition de l'IA de la recherche fondamentale à une application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi 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 d'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 neuronaux et d'une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque était sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. 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 généralisé sur la recherche en IA après la période d'excitation initiale, 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 des doutes sur le 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 vu de grands progrès 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 premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans des secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande de matériel IA spécialisé, 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 persistant. Mais dans le même temps, en 1997, l'ordinateur 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. 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 propulsé l'essor de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri 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 avancées supplémentaires, élevant l'IA conversationnelle à de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence 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, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage dépassant celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer des capacités d'interaction logiques et bien structurées grâce à la génération de langage. Cela a permis aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de conversation, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers 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 AI. Grâce à la technologie d'apprentissage par renforcement, les agents AI peuvent constamment optimiser leurs comportements et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents AI peuvent ajuster leurs stratégies de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse constamment les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique supplémentaire, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur fournissent également la capacité de collaboration inter-domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, poussant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, et ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences pilotées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
La différence entre AIAGENT et les robots traditionnels réside dans leur capacité à apprendre et à s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. Ils peuvent être considérés 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 simuler le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par le biais d'algorithmes pour résoudre automatiquement des problèmes complexes. Le flux de travail de l'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 via un module de perception pour collecter des informations environnementales. Cette partie de la fonction est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut 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 :
1.2.2 Module de raisonnement et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les 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. En utilisant de grands modèles linguistiques 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 :
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction de l'objectif, et enfin, le choix du plan optimal à exécuter.
1.2.3 Module d'exécution
Le module d'exécution est les "mains et les pieds" de l'AGENT AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les actions des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est le principal avantage concurrentiel de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou un "flywheel de données" qui améliore continuellement le système en intégrant les données générées lors des interactions pour renforcer le modèle. Cette capacité à s'adapter progressivement et à devenir plus efficace au fil du temps offre aux entreprises un outil puissant pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante :
1.2.5 Retour et ajustement en temps réel
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction continu. 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 sur le marché, avec son énorme potentiel en tant qu'interface de consommation et acteur économique autonome, apportant des transformations à plusieurs secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de bloc L1 était inestimable 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) allant jusqu'à 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché résultant de l'innovation technologique.
Les grandes entreprises augmentent également leurs investissements dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement des frameworks AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT AI a un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie.