Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" của kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự phát triển của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự bùng nổ của ICO.
• Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của các lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Khi cơ hội gặp thời điểm phù hợp, nó có thể tạo ra sự biến đổi lớn lao. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng, lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng token đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp từ IP của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Sinh hóa khủng hoảng", trong đó hệ thống AI Nữ hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, điều khiển các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.

Trên thực tế, AI Agent có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim đỏ. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua cảm nhận, phân tích và thực hiện tự động. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau, trở thành lực lượng chính trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống như những thành viên đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành, thúc đẩy sự nâng cao đồng thời về hiệu quả và đổi mới.

Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. Đại lý AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm tăng độ chính xác hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Agent AI sáng tạo: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent kiểu xã hội: Là một người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia vào các hoạt động tiếp thị.

4. AI Agent phối hợp: Điều phối các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp với tích hợp đa chuỗi.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ khám phá sâu về nguồn gốc, hiện trạng và triển vọng ứng dụng rộng lớn của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại cục diện ngành và dự báo xu hướng phát triển tương lai của chúng.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Lịch sử phát triển của AI AGENT đã cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth vào năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp biểu tượng, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện đầu tiên của mạng nơ-ron và khám phá sơ bộ về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản đã bày tỏ sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khích ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật tại Anh (, bao gồm cả các cơ quan tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng nghi ngờ về tiềm năng của AI.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Việc giới thiệu xe tự lái lần đầu tiên và sự triển khai AI trong các ngành công nghiệp như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường về phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đánh dấu một sự kiện quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Đến đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự nổi lên của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Vào những năm 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những đột phá hơn nữa, đẩy AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là một bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng sản phẩm GPT, các mô hình được tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ đến hàng trăm tỷ tham số đã cho thấy khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội so với các mô hình truyền thống. Chúng đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có cấu trúc thông qua sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).

Khả năng học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng do AI điều khiển, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, lịch sử phát triển của AI đại diện là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua các ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, AI đại diện sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp hơn với các tình huống và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ mang lại "trí tuệ" cho AI đại diện mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ AI đại diện, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm được điều khiển bởi AI.

Nguyên lý hoạt động 1.2

AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia kỹ thuật cao và đang phát triển không ngừng trong lĩnh vực tiền điện tử, có thể hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.

Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí thông minh" của nó------tức là mô phỏng hành vi thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua thuật toán để tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, micro và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau đây:

• Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người.
• Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.

1.2.2 Mô-đun suy diễn và ra quyết định

Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy luận logic và lập chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn và các mô hình chuyên dụng khác làm bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Ra quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
• Mô hình máy học: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng để nhận diện và dự đoán các mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: Cho phép AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích nghi với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán ra nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định của mô-đun suy luận thành hành động. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài, hoàn thành các nhiệm vụ đã chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: Sử dụng cho các hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
• Gọi API: tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
• Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình robot).

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để nâng cao mô hình. Khả năng này, dần dần thích ứng và trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để cải thiện quyết định và hiệu quả hoạt động.

Các mô-đun học tập thường được cải tiến theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu có nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: Phát hiện các mô hình tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động hiệu quả trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình trạng thị trường

1.3.1 Tình trạng ngành

AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể định lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ xâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung đại lý mã nguồn mở. Các hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử.