Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї індустрії.
У 2017 році виникнення смарт-контрактів призвело до бурхливого розвитку ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX принесли літню спеку DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT серійних творів з'явилася на світ, що ознаменувало настання епохи цифрових колекцій.
У 2024 році відмінні результати певної платформи запуску стали лідерами хвилі memecoin та платформ запуску.
Потрібно підкреслити, що ці вертикальні галузі не лише виникають завдяки технологічним інноваціям, а є результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів бикового ринку. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новою галуззю циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, і 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, першою з'явившись у вигляді IP трансляції сусідської дівчини, викликавши бум у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знають класичний фільм «Смертельна битва», де вражає система ШІ Червона Королева. Червона Королева — це потужна система ШІ, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями Червоного Серця Королеви. У реальному світі AI Agent в певній мірі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями завдяки самостійній перцепції, аналізу та виконанню. Від безпілотних автомобілів до розумного обслуговування клієнтів, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості – від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певних платформ даних або соціальних мереж, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність у процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI-агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творення.
Соціальний AI Агенти: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіють з користувачами, створюють спільноту та беруть участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції між ланцюгами.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан і широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють ландшафт галузі, і озирнемося на їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA (чатує робот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей час було серйозно обмежене доступними обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному виражав повний песимізм щодо досліджень AI після початкового захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку академічних установ Великобританії (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, а область AI пережила першу "зиму AI", зростаючи скептицизм щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати використовувати технології ШІ. В цей період було досягнуто значних успіхів у машинному навчанні, нейронних мережах та обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Введення автономних транспортних засобів та впровадження ШІ в таких сферах, як фінанси та охорона здоров'я, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х та на початку 1990-х років, з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця галузь зазнала другого "залізного віку ШІ". Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишається постійним викликом. Проте, в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основи для розвитку ШІ наприкінці 1990-х, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих додатках. У 2010-х роках агенти навчання з підкріпленням та такі генеративні моделі, як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який був визнаний поворотним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, моделі великого попереднього навчання, що мають десятки і навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мов, що перевищує традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам демонструвати логічні та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило ШІ-агентам використовуватися в сценаріях, таких як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки, і поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність великих мовних моделей до навчання забезпечує вищу автономію для AI-агентів. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з підтримкою AI, AI-агент може коригувати свою стратегію поведінки відповідно до вводу гравця, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, що постійно розширює технологічні межі. Виникнення GPT-4 безумовно є значним поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть більш інтелектуальними, сценічними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише наділяють AI-агентів "розумом", але й надають їм можливості для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери, що керується досвідом AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймати тонкі рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно досконалих, що постійно розвиваються учасників у криптосфері, які здатні діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот через алгоритми. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дії, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функції подібна до людських відчуттів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає в себе витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення релевантних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття — перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає в себе такі технології:
Комп'ютерне бачення: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
Злиття датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків в єдиний вигляд.
1.2.2 Модуль виводу та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль логіки та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегії на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких конкретних функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендаторські системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: прості рішення на основі заздалегідь визначених правил.
Моделі машинного навчання: включаючи дерева рішень, нейронні мережі тощо, для складного розпізнавання шаблонів і прогнозування.
Поглиблене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень у процесі проб і помилок, адаптуючись до змінюваного середовища.
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій в залежності від цілей, і нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який реалізує рішення модулю розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі виконання повторюваних завдань за допомогою RPA (автоматизація роботизованих процесів).
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є ключовою конкурентною перевагою AI AGENT, оскільки він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані у колесі" дозволяє вводити дані, що генеруються під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення ефективності ухвалення рішень та операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Супервізоване навчання: використання розмічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Безконтрольне навчання: виявлення潜在них模式 з неназваних даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: підтримуйте модель оновленою в режимі реального часу, щоб агент добре працював у динамічному середовищі.
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність завдяки безперервному циклу зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан індустрії
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, так і AI AGENT демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річноюCompound Growth Rate (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, викликаний технологічними інноваціями.
Великі компанії також значно збільшили свої інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph, компанії, є все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал за межами криптосфери.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GweiTooHigh
· 20год тому
До сьогодні втрачених грошей вистачило б на покупку автомобіля TSL...
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenDreamer
· 08-10 00:43
Знову намагаєтеся привернути увагу, AI - це ж просто складний if else.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-cff9c776
· 08-10 00:41
Ще одна хвиля Боти мрійників вийшла на зв'язок
Переглянути оригіналвідповісти на0
digital_archaeologist
· 08-10 00:40
Старі невдахи вже все бачили
Переглянути оригіналвідповісти на0
Blockblind
· 08-10 00:31
Грав стільки часу в ланцюг, а зрозумів, що кожна хвиля має пастку.
AI AGENT: Розумна сила, що формує нову економіку екосистеми криптоактивів.
Декодування AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "Новий партнер" епохи розумних технологій
Кожен цикл криптовалюти приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї індустрії.
Потрібно підкреслити, що ці вертикальні галузі не лише виникають завдяки технологічним інноваціям, а є результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів бикового ринку. Коли можливості зустрічаються з відповідним часом, це може призвести до величезних змін. Заглядаючи в 2025 рік, очевидно, що новою галуззю циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, і 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Невдовзі, 16 жовтня, певний протокол запустив Luna, першою з'явившись у вигляді IP трансляції сусідської дівчини, викликавши бум у всій галузі.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знають класичний фільм «Смертельна битва», де вражає система ШІ Червона Королева. Червона Королева — це потужна система ШІ, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільного з основними функціями Червоного Серця Королеви. У реальному світі AI Agent в певній мірі виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасних технологій, які допомагають підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями завдяки самостійній перцепції, аналізу та виконанню. Від безпілотних автомобілів до розумного обслуговування клієнтів, AI Agent глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелекти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості – від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі та сприяючи подвійному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з певних платформ даних або соціальних мереж, для управління портфелем в реальному часі та виконання угод, постійно оптимізуючи свою продуктивність у процесі ітерацій. AI AGENT не має єдиної форми, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI-агент: зосереджується на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій та зменшення необхідного часу.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музичне творення.
Соціальний AI Агенти: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіють з користувачами, створюють спільноту та беруть участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції між ланцюгами.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан і широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони перетворюють ландшафт галузі, і озирнемося на їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основи AI як незалежної галузі. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до створення перших програм AI, таких як ELIZA (чатує робот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першого запропонування нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей час було серйозно обмежене доступними обчислювальними можливостями. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт про стан досліджень AI у Великобританії, який був опублікований у 1973 році. Звіт Лайтхілла в основному виражав повний песимізм щодо досліджень AI після початкового захоплення, що призвело до великої втрати довіри до AI з боку академічних установ Великобританії (, включаючи фінансові установи ). Після 1973 року фінансування досліджень AI різко зменшилося, а область AI пережила першу "зиму AI", зростаючи скептицизм щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати використовувати технології ШІ. В цей період було досягнуто значних успіхів у машинному навчанні, нейронних мережах та обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Введення автономних транспортних засобів та впровадження ШІ в таких сферах, як фінанси та охорона здоров'я, також стало ознакою розширення технологій ШІ. Але наприкінці 1980-х та на початку 1990-х років, з крахом попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення для ШІ, ця галузь зазнала другого "залізного віку ШІ". Крім того, як масштабувати системи ШІ та успішно інтегрувати їх у реальні застосування, залишається постійним викликом. Проте, в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією у здатності ШІ вирішувати складні проблеми. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основи для розвитку ШІ наприкінці 1990-х, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ у споживчих додатках. У 2010-х роках агенти навчання з підкріпленням та такі генеративні моделі, як GPT-2, досягли подальших проривів, піднявши діалоговий ШІ на новий рівень. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який був визнаний поворотним моментом у сфері ШІ-агентів. Відтоді, як певна компанія випустила серію GPT, моделі великого попереднього навчання, що мають десятки і навіть сотні мільярдів параметрів, продемонстрували здатність до генерації та розуміння мов, що перевищує традиційні моделі. Їхні видатні результати в обробці природної мови дозволили ШІ-агентам демонструвати логічні та чітко структуровані можливості взаємодії через генерацію мови. Це дозволило ШІ-агентам використовуватися в сценаріях, таких як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки, і поступово розширюватися на більш складні завдання (такі як бізнес-аналіз, креативне написання).
Здатність великих мовних моделей до навчання забезпечує вищу автономію для AI-агентів. Завдяки технології підкріплювального навчання (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть постійно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі з підтримкою AI, AI-агент може коригувати свою стратегію поведінки відповідно до вводу гравця, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є еволюцією, що постійно розширює технологічні межі. Виникнення GPT-4 безумовно є значним поворотним моментом у цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть більш інтелектуальними, сценічними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише наділяють AI-агентів "розумом", але й надають їм можливості для міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової ери, що керується досвідом AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймати тонкі рішення для досягнення цілей. Їх можна розглядати як технічно досконалих, що постійно розвиваються учасників у криптосфері, які здатні діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту" ------ тобто в автоматизації вирішення складних проблем шляхом моделювання інтелектуальної поведінки людини або інших живих істот через алгоритми. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дії, навчання, корекція.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з зовнішнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функції подібна до людських відчуттів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає в себе витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення релевантних сутностей у середовищі. Основне завдання модуля сприйняття — перетворити сирі дані на значущу інформацію, що зазвичай включає в себе такі технології:
1.2.2 Модуль виводу та прийняття рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль логіки та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та розробку стратегії на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі як оркестратори або двигуни міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких конкретних функцій, як створення контенту, обробка зображень або рекомендаторські системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес інференції зазвичай містить кілька етапів: спочатку оцінка середовища, потім розрахунок кількох можливих варіантів дій в залежності від цілей, і нарешті, вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який реалізує рішення модулю розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання визначених завдань. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є ключовою конкурентною перевагою AI AGENT, оскільки він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані у колесі" дозволяє вводити дані, що генеруються під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність поступово адаптуватися і ставати ефективнішою з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення ефективності ухвалення рішень та операцій.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Реальний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність завдяки безперервному циклу зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються і використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан індустрії
AI AGENT стає центром уваги на ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та автономного економічного агента, він приносить зміни в кількох галузях. Як і потенціал L1 блок-простору в попередньому циклі, так і AI AGENT демонструє таку ж перспективу в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річноюCompound Growth Rate (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різні галузі та попит на ринку, викликаний технологічними інноваціями.
Великі компанії також значно збільшили свої інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph, компанії, є все більш активною, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринковий потенціал за межами криптосфери.