AGENT IA : la force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique de demain
1. Contexte
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie 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 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, l'excellente performance d'une plateforme de lancement a conduit à la tendance des memecoins et des plateformes de lancement.
Il convient de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux ne résulte pas uniquement de l'innovation technologique, mais également d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grandes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents AI. Cette tendance a atteint son apogée 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. Puis, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, avec l'image d'une fille d'à côté en direct pour la première fois, déclenchant une réaction dans 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, est particulièrement impressionnant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir l'environnement, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI partage de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les Agents AI jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents AI se sont immiscés dans tous les 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 environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel des portefeuilles et exécutant des transactions, basé sur les données collectées depuis une plateforme de données ou un réseau social, optimisant continuellement ses performances dans un processus itératif. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto :
Agent IA exécutif : 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.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.
Agent IA de coordination : coordonne des interactions complexes entre systèmes ou participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
Le développement de l'AGENT AI montre l'évolution de l'IA, depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, établissant ainsi la base de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les 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 marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était gravement 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 de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général vis-à-vis de la recherche en IA après la phase d'enthousiasme initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a diminué de manière significative, et le domaine a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes 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 vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 comme 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 d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment évoluer les systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu 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 neuronaux 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 de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, les assistants virtuels tels que Siri démontrant 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 comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante 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 préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de présenter des capacités d'interaction logiques et bien structurées à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (telles que 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 de l'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux 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 continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les modèles de langage ne se contentent pas d'insuffler une "intelligence" à l'agent IA, mais leur fournissent également des capacités de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d'expériences propulsées 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 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 "intellect" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains 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 IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception pour collecter des informations environnementales. Cette partie des fonctions ressemble 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 généralement les technologies suivantes :
Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
Traitement du langage naturel (NLP) : aide l'AGENT AI 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'AI AGENT doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage 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 neuronaux, etc., utilisés pour la reconnaissance de modèles complexes et les prévisions.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser en continu sa stratégie de décision par essai et erreur, en 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 plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix du plan optimal 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 spécifiées. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les mouvements de 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, telles que 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 Web.
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 de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées 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 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 : utiliser des données étiquetées pour entraîner le modèle, permettant à l'AGENT IA 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 : mettre à jour le modèle avec des données en temps réel pour maintenir la performance de l'agent dans un environnement dynamique.
1.2.5 Retour d'information en temps réel et ajustements
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 point central du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires lors de ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une certaine institution de recherche, 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 la profondeur de 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 manière significative dans les cadres de proxy open source. Certain
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AirdropSkeptic
· Il y a 21h
On coupe une vague de pigeons chaque année, n'est-ce pas ?
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RektButSmiling
· Il y a 22h
Eh, encore un piège avec du vieux vin dans une nouvelle bouteille!
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TommyTeacher
· Il y a 22h
2025 sera l'explosion des Bots !
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BagHolderTillRetire
· Il y a 22h
Il est important de gagner de l'argent, il faut d'abord s'occuper d'une affaire.
AI AGENT : La nouvelle puissance intelligente de l'écosystème Blockchain 2025
AGENT IA : la force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique de demain
1. Contexte
1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" de l'ère intelligente
Chaque cycle de cryptomonnaie apporte une nouvelle infrastructure qui propulse le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il convient de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux ne résulte pas uniquement de l'innovation technologique, mais également d'une combinaison parfaite entre les modèles de financement et le cycle haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grandes transformations. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents AI. Cette tendance a atteint son apogée 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. Puis, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, avec l'image d'une fille d'à côté en direct pour la première fois, déclenchant une réaction dans 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, est particulièrement impressionnant. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, capable de percevoir l'environnement, d'analyser des données et de réagir rapidement.
En réalité, l'Agent AI partage de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur. Dans le monde réel, les Agents AI jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents AI se sont immiscés dans tous les 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 environnementale à l'exécution de décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour promouvoir une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.
Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, gérant en temps réel des portefeuilles et exécutant des transactions, basé sur les données collectées depuis une plateforme de données ou un réseau social, optimisant continuellement ses performances dans un processus itératif. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème crypto :
Agent IA exécutif : 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.
Agent AI créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.
3.Agent IA social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.
Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.
1.1.1 Histoire du développement
Le développement de l'AGENT AI montre l'évolution de l'IA, depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, établissant ainsi la base de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les 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 marquée par la première proposition de réseaux neuronaux et l'exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette période était gravement 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 de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général vis-à-vis de la recherche en IA après la phase d'enthousiasme initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ), envers l'IA. Après 1973, le financement de la recherche en IA a diminué de manière significative, et le domaine a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes 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 vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux 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 comme 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 d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment évoluer les systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Cependant, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu 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 neuronaux 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 de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, les assistants virtuels tels que Siri démontrant 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 comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) est devenue une étape importante 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 préentraînés à grande échelle, avec des dizaines de milliards voire des centaines de milliards de paramètres, ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA de présenter des capacités d'interaction logiques et bien structurées à travers la génération de langage. Cela permet aux agents IA d'être appliqués dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement à des tâches plus complexes (telles que 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 de l'apprentissage par renforcement, les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à des environnements dynamiques. Par exemple, sur une plateforme alimentée par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une interaction dynamique.
De l'ancien système de règles aux 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 continu, les agents IA deviendront de plus en plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les modèles de langage ne se contentent pas d'insuffler une "intelligence" à l'agent IA, mais leur fournissent également des capacités de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant le déploiement et le développement de la technologie des agents IA, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère d'expériences propulsées 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 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 "intellect" ------ c'est-à-dire simuler le comportement intelligent des humains 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 IA interagit avec le monde extérieur via un module de perception pour collecter des informations environnementales. Cette partie des fonctions ressemble 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 généralement les technologies suivantes :
1.2.2 Module de raisonnement et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AI AGENT doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant de grands modèles de langage 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 l'évaluation de l'environnement, ensuite le calcul de plusieurs plans d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin le choix du plan optimal 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 spécifiées. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme les mouvements de robots) ou des opérations numériques (comme le traitement de données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la principale compétence de l'AGENT IA, permettant à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" d'amélioration continue, les données générées lors des interactions sont renvoyées 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 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 d'information en temps réel et ajustements
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 point central du marché, apportant des transformations à plusieurs secteurs grâce à son immense potentiel en tant qu'interface consommateur et acteur économique autonome. Tout comme le potentiel de l'espace bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires lors de ce cycle.
Selon le dernier rapport d'une certaine institution de recherche, 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 la profondeur de 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 manière significative dans les cadres de proxy open source. Certain