Déchiffrer l'AGENT IA : la force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique du futur

1. Contexte général

1.1 Introduction : le "nouveau partenaire" à l'ère intelligente

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui font progresser 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 liquidités DEX ont apporté la frénésie estivale de DeFi.
• En 2021, de nombreuses séries d'œuvres NFT ont vu le jour, marquant l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à la frénésie des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas seulement dû à l'innovation technologique, mais aussi 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 les nouveaux secteurs émergents du cycle de 2025 seront les agents IA. 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. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois avec l'image en direct d'une fille du voisinage, déclenchant une explosion dans tout le secteur.

Alors, qu'est-ce qu'un agent IA ?

Tout le monde doit connaître le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement mémorable. 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 prendre des mesures rapidement.

En réalité, l'Agent IA et les principales fonctionnalités de la Reine de cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent IA joue, dans une certaine mesure, un rôle similaire ; ce sont les "gardiens de la sagesse" dans le domaine des technologies modernes, 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 IA se sont infiltrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, tels des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités globales allant de la perception de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans chaque secteur pour stimuler à la fois l'efficacité et l'innovation.

Par exemple, un AGENT AI peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérant en temps réel un portefeuille et exécutant des transactions, optimisant continuellement ses performances dans un processus d'itération. L'AGENT AI n'est pas une seule forme, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques dans l'écosystème crypto:

1. Agent IA exécutoire : se concentre sur l'accomplissement de tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l'arbitrage, visant à améliorer la précision des opérations et à réduire le temps nécessaire.

2.Agent IA créatif : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, le design et même la création musicale.

3.Agents IA sociaux : En tant que leaders d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, créer des communautés et participer à des activités marketing.

4. Agent IA de coordination : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, particulièrement adapté à l'intégration multi-chaînes.

Dans ce rapport, nous examinerons en profondeur l'origine, 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 de développement

L'évolution de l'AG AI montre la transformation de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à une application étendue. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été marquée par la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA à cette époque 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 au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général sur la recherche en IA après l'excitation initiale, entraînant une perte de confiance massive des institutions académiques britanniques(, y compris des agences 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 du scepticisme quant au potentiel de l'IA.

Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises mondiales à adopter des technologies d'IA. Cette période a vu des avancées significatives dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, favorisant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes et le déploiement de l'IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion des technologies d'IA. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour du matériel d'IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, comment étendre l'échelle des systèmes d'IA et les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi constant. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a vaincu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, un événement marquant dans la capacité de l'IA à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'IA à la fin des années 1990, rendant l'IA une partie indispensable du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début du XXIe siècle, les progrès des capacités de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, et des assistants virtuels comme Siri ont 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 comme GPT-2 ont réalisé des percées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'émergence des modèles de langage large (Large Language Model, LLM ) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, notamment 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 qui surpassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents IA d'afficher des capacités d'interaction logiques et 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 vers des tâches plus complexes ( telles que l'analyse commerciale et 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 (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent constamment optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur certaines plateformes pilotées par l'IA, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable 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 sans cesse les limites technologiques. L'émergence 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 grands modèles de langage n'ont pas seulement injecté l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur ont également fourni la capacité de collaboration interdomaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents IA, 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 détaillées pour atteindre des objectifs. On peut les considérer comme des participants techniquement compétents et en constante évolution dans le domaine de la cryptographie, capables d'agir de manière autonome dans l'économie numérique.

Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par des algorithmes, afin de 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, collectant des informations sur l'environnement. Cette partie de la fonctionnalité est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, y compris l'extraction de caractéristiques significatives, la reconnaissance d'objets ou la détermination des entités pertinentes dans l'environnement. La tâche principale du module de perception est de transformer les données brutes en informations significatives, ce qui implique généralement les techniques suivantes :

• Vision par ordinateur : utilisée pour traiter et comprendre les données d'images et de vidéos.
• Traitement du langage naturel ( NLP ) : aider l'AGENT AI à comprendre et à générer le langage humain.
• Fusion de capteurs : intégrer les données provenant de plusieurs capteurs en une vue unifiée.

1.2.2 Module d'inférence et de décision

Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT AI doit prendre des décisions en fonction des données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de l'ensemble du système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations recueillies. 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 destinés à des fonctionnalités 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 : comprenant des arbres de décision, des réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prévision.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement les stratégies de décision par essais et erreurs, s'adaptant à un environnement changeant.

Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : tout 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 la "main et le pied" de l'AGENT AI, 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 ( telles que les actions de robots ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :

• Système de contrôle des robots : utilisé pour les opérations physiques, comme le mouvement des bras robots.
• Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, comme les requêtes de base de données ou l'accès aux services Web.
• Gestion des processus automatisés : Dans un environnement d'entreprise, les tâches répétitives sont exécutées par l'automatisation des processus robotisés RPA(.

)# 1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est la principale compétitivité de l'AGENT AI, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "flywheel de données" qui améliore continuellement, 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 puissant outil pour améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Les modules d'apprentissage sont généralement améliorés de la manière suivante:

• Apprentissage supervisé : Utiliser des données étiquetées pour former le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir 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 en temps réel et ajustement

L'AGENT IA optimise ses performances grâce à un cycle de rétroaction constant. Les résultats de chaque action sont enregistrés et utilisés pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.

![Décodeur AI AGENT : La force intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique de demain]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(

) 1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

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

Selon le dernier rapport de Markets and Markets, le marché des agents AI 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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète la pénétration des agents AI 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. Les activités de développement de certains frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph au sein de certaines entreprises deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AI AGENT a un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, TAM aussi.