AI Agent: Умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Обзор фона
1.1 Введение: "новые партнеры" в умную эпоху
Каждый цикл криптовалют приносит новые инфраструктуры, способствующие развитию всей отрасли.
В 2017 году возникновение смарт-контрактов способствовало бурному развитию ICO.
В 2020 году пулы ликвидности DEX привели к летнему буму DeFi.
В 2021 году появление множества NFT-серийных произведений ознаменовало приход эпохи цифровых коллекционных предметов.
В 2024 году выдающиеся результаты одной из платформ для запуска возглавили волну мемкоинов и платформ для запуска.
Необходимо подчеркнуть, что старт этих вертикальных областей не является результатом только технологических инноваций, но и является результатом идеального сочетания моделей финансирования и бычьих рыночных циклов. Когда возможность встречается с подходящим моментом, это может привести к огромным изменениям. Смотрим в 2025 год, очевидно, что новыми областями в цикле 2025 года будут AI-агенты. Эта тенденция достигла пика в октябре прошлого года, 11 октября 2024 года был запущен токен $GOAT, который 15 октября достиг рыночной капитализации в 150 миллионов долларов. Следом за этим, 16 октября, некий проект представил Luna, впервые появившись в образе IP стрима соседской девушки, что вызвало бурю в отрасли.
Итак, что такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом "Обитель зла", в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева - это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле, у AI Agent есть много схожих функций с Королевой Червей. AI Agent в реальной жизни в какой-то степени выполняет аналогичную роль, они являются "умными хранителями" в области современных технологий, помогая предприятиям и отдельным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрены в различные отрасли, становясь ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, подобно невидимым членам команды, обладают всесторонними возможностями от восприятия окружающей среды до выполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному повышению эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматизации торговли, основываясь на данных, собранных с определенной платформы данных или социальной платформы, для управления портфелем в реальном времени и выполнения сделок, постоянно оптимизируя свое представление в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от конкретных потребностей в криптоэкосистеме:
Исполнительный AI Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Креативный ИИ-агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество.
Социальный AI-агент: выступает в роли лидера мнения в социальных сетях, взаимодействует с пользователями, создает сообщество и участвует в маркетинговых активностях.
Координирующий AI агент: координирует сложные взаимодействия между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы подробно рассмотрим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они изменяют отраслевой ландшафт, и рассмотрим их будущие тенденции развития.
1.1.1 История развития
История развития ИИ-агентов демонстрирует эволюцию ИИ от базовых исследований до широкого применения. На конференции Дартмут в 1956 году впервые было предложено слово "ИИ", что заложило основу для ИИ как независимой области. В этот период исследования ИИ в основном сосредоточились на символических методах, что привело к созданию первых программ ИИ, таких как ELIZA (чат-бот) и Dendral (экспертная система в области органической химии). Этот этап также стал свидетелем первого предложения нейронных сетей и первоначальных исследований концепции машинного обучения. Однако исследования ИИ в этот период сильно ограничивались вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с большими трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации человеческих когнитивных функций. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил отчет о состоянии исследований ИИ в Великобритании, который был опубликован в 1973 году. Отчет Лайтхилла в основном выразил всесторонний пессимизм по поводу исследований ИИ после раннего периода восторга, что вызвало огромную утрату доверия к ИИ со стороны британских академических учреждений (, включая финансирующие организации ). После 1973 года финансирование исследований ИИ значительно сократилось, и область ИИ пережила первую "зиму ИИ", что увеличило скептицизм в отношении потенциала ИИ.
В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что глобальные компании начали использовать технологии ИИ. В этот период были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Введение первых автономных транспортных средств и развертывание ИИ в таких областях, как финансы и медицина, также ознаменовали расширение технологий ИИ. Однако в конце 1980-х и начале 1990-х годов, с крахом рыночного спроса на специализированное оборудование ИИ, эта область пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, вопрос о том, как масштабировать системы ИИ и успешно интегрировать их в реальные приложения, по-прежнему остается актуальной проблемой. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue победил мирового чемпиона по шахматам Гарри Каспарова, что стало знаковым событием в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х, сделав его неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав оказывать влияние на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал возникновению глубокого обучения, а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали практическое применение ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, подняв диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который стал поворотным моментом в области ИИ-агентов. С момента выпуска серии GPT одной компанией, модели с крупномасштабным предварительным обучением, обладающие сотнями миллиардов или даже триллионами параметров, продемонстрировали способности генерации и понимания языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в области обработки естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую и логичную способность взаимодействия через генерацию языка. Это позволило ИИ-агентам быть применимыми в таких сценариях, как чат-помощники, виртуальные службы поддержки и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи (такие как бизнес-анализ, креативное письмо).
Способность к обучению больших языковых моделей предоставляет ИИ-агентам большую автономию. С помощью технологий обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) ИИ-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение, адаптируясь к динамичной среде. Например, на одной из платформ с ИИ, ИИ-агенты могут настраивать стратегию поведения в зависимости от ввода игрока, действительно достигая динамического взаимодействия.
От ранних систем правил до больших языковых моделей, представленных GPT-4, история развития ИИ-агентов – это история постоянного преодоления технологических границ. Появление GPT-4, безусловно, является важным поворотным моментом в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий ИИ-агенты станут более интеллектуальными, адаптированными к конкретным сценариям и разнообразными. Большие языковые модели не только вводят в ИИ-агентов "интеллектуальную" душу, но и предоставляют им возможность кросс-дисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут постоянно появляться, продолжая продвигать технологии ИИ-агентов и их развитие, ведя к новой эре, управляемой ИИ.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они способны обучаться и адаптироваться со временем, принимая тонкие решения для достижения целей. Их можно рассматривать как высококвалифицированных и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, которые могут действовать независимо в цифровой экономике.
Суть AI AGENT заключается в его "умности" ------ то есть в том, что он использует алгоритмы для моделирования интеллектуального поведения человека или других живых существ с целью автоматизации решения сложных задач. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционирует аналогично человеческим органам чувств, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение релевантных сущностей в окружении. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
Компьютерное зрение: используется для обработки и понимания изображений и видеоданных.
Обработка естественного языка (NLP): помогает AI AGENT понимать и генерировать человеческий язык.
Слияние датчиков: объединение данных от нескольких датчиков в единую картину.
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который проводит логическое рассуждение и разрабатывает стратегии на основе собранной информации. Используя большие языковые модели и другие инструменты в качестве оркестраторов или выводящих движков, он понимает задачи, генерирует решения и координирует специализированные модели для таких конкретных функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Правила движка: простые решения на основе заранее установленных правил.
Модели машинного обучения: включая деревья решений, нейронные сети и т.д., используемые для сложного распознавания шаблонов и прогнозирования.
Обучение с подкреплением: позволяет ИИ-АГЕНТУ постоянно оптимизировать стратегию принятия решений в процессе проб и ошибок, адаптируясь к изменяющейся среде.
Процесс вывода обычно включает несколько этапов: сначала проводится оценка окружающей среды, затем рассчитываются несколько возможных вариантов действий в зависимости от цели, и, наконец, выбирается оптимальный вариант для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, воплощая в жизнь решения, принятые модулем вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать в себя физические операции (например, действия роботов) или цифровые операции (например, обработка данных). Исполнительный модуль зависит от:
Система управления роботами: для физических операций, таких как движение роботизированной руки.
Вызов API: взаимодействие с внешними программными системами, такими как запросы к базе данных или доступ к сетевым сервисам.
Автоматизация управления процессами: в корпоративной среде выполнение повторяющихся задач с помощью RPA (роботизированная автоматизация процессов).
1.2.4 Учебный модуль
Модуль обучения является основной конкурентоспособностью AI AGENT, который позволяет агентам становиться более умными со временем. Постоянное улучшение через циклы обратной связи или "данные маховика" включает обратную связь данных, созданных во время взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной с течением времени предоставляет компаниям мощный инструмент для улучшения принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующими способами:
Обучение с учителем: использование аннотированных данных для обучения модели, чтобы AI AGENT мог более точно выполнять задачи.
Обучение без учителя: обнаружение потенциальных паттернов из неразмеченных данных, помогающее агенту адаптироваться к новой среде.
Непрерывное обучение: обновление модели в режиме реального времени, чтобы поддерживать производительность агента в динамической среде.
1.2.5 Оперативная обратная связь и корректировка
AI AGENT оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия записываются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Текущая ситуация на рынке
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу как потребительского интерфейса и автономного экономического агента, принося изменения в различные отрасли. Как и в предыдущем цикле, когда потенциал L1 блок-пространства был трудно оценить, AI AGENT также демонстрирует такие же перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету Markets and Markets, рынок AI-агентов, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, при уровне годового роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает степень проникновения AI-агентов в различных отраслях и рыночный спрос, вызванный технологическими инновациями.
Инвестиции крупных компаний в открытые прокси-рамки также значительно возросли. Разработка таких рамок, как AutoGen, Phidata и LangGraph от одной компании, становится все более активной, что указывает на то, что AI AGENT имеет больший рынок за пределами криптосферы.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
5
Поделиться
комментарий
0/400
GmGnSleeper
· 19ч назад
Эх, мы снова начали заниматься искусственным интеллектом.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGuzzler
· 19ч назад
Есть мнение, что бычий рынок не будет ждать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Layer2Arbitrageur
· 19ч назад
лmao представь, что не бэкранить эти циклы... ngmi fr
Посмотреть ОригиналОтветить0
WagmiOrRekt
· 19ч назад
Начинаем, боюсь, я правда не смогу это выдержать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CountdownToBroke
· 19ч назад
Действительно интересно, снова будут играть для лохов.
AI Агент: Умная сила, формирующая новую экосистему криптоактивов
AI Agent: Умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Обзор фона
1.1 Введение: "новые партнеры" в умную эпоху
Каждый цикл криптовалют приносит новые инфраструктуры, способствующие развитию всей отрасли.
Необходимо подчеркнуть, что старт этих вертикальных областей не является результатом только технологических инноваций, но и является результатом идеального сочетания моделей финансирования и бычьих рыночных циклов. Когда возможность встречается с подходящим моментом, это может привести к огромным изменениям. Смотрим в 2025 год, очевидно, что новыми областями в цикле 2025 года будут AI-агенты. Эта тенденция достигла пика в октябре прошлого года, 11 октября 2024 года был запущен токен $GOAT, который 15 октября достиг рыночной капитализации в 150 миллионов долларов. Следом за этим, 16 октября, некий проект представил Luna, впервые появившись в образе IP стрима соседской девушки, что вызвало бурю в отрасли.
Итак, что такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом "Обитель зла", в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева - это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле, у AI Agent есть много схожих функций с Королевой Червей. AI Agent в реальной жизни в какой-то степени выполняет аналогичную роль, они являются "умными хранителями" в области современных технологий, помогая предприятиям и отдельным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрены в различные отрасли, становясь ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, подобно невидимым членам команды, обладают всесторонними возможностями от восприятия окружающей среды до выполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному повышению эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматизации торговли, основываясь на данных, собранных с определенной платформы данных или социальной платформы, для управления портфелем в реальном времени и выполнения сделок, постоянно оптимизируя свое представление в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от конкретных потребностей в криптоэкосистеме:
Исполнительный AI Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Креативный ИИ-агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество.
Социальный AI-агент: выступает в роли лидера мнения в социальных сетях, взаимодействует с пользователями, создает сообщество и участвует в маркетинговых активностях.
Координирующий AI агент: координирует сложные взаимодействия между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы подробно рассмотрим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они изменяют отраслевой ландшафт, и рассмотрим их будущие тенденции развития.
1.1.1 История развития
История развития ИИ-агентов демонстрирует эволюцию ИИ от базовых исследований до широкого применения. На конференции Дартмут в 1956 году впервые было предложено слово "ИИ", что заложило основу для ИИ как независимой области. В этот период исследования ИИ в основном сосредоточились на символических методах, что привело к созданию первых программ ИИ, таких как ELIZA (чат-бот) и Dendral (экспертная система в области органической химии). Этот этап также стал свидетелем первого предложения нейронных сетей и первоначальных исследований концепции машинного обучения. Однако исследования ИИ в этот период сильно ограничивались вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с большими трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации человеческих когнитивных функций. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил отчет о состоянии исследований ИИ в Великобритании, который был опубликован в 1973 году. Отчет Лайтхилла в основном выразил всесторонний пессимизм по поводу исследований ИИ после раннего периода восторга, что вызвало огромную утрату доверия к ИИ со стороны британских академических учреждений (, включая финансирующие организации ). После 1973 года финансирование исследований ИИ значительно сократилось, и область ИИ пережила первую "зиму ИИ", что увеличило скептицизм в отношении потенциала ИИ.
В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что глобальные компании начали использовать технологии ИИ. В этот период были достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Введение первых автономных транспортных средств и развертывание ИИ в таких областях, как финансы и медицина, также ознаменовали расширение технологий ИИ. Однако в конце 1980-х и начале 1990-х годов, с крахом рыночного спроса на специализированное оборудование ИИ, эта область пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, вопрос о том, как масштабировать системы ИИ и успешно интегрировать их в реальные приложения, по-прежнему остается актуальной проблемой. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue победил мирового чемпиона по шахматам Гарри Каспарова, что стало знаковым событием в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х, сделав его неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав оказывать влияние на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал возникновению глубокого обучения, а виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали практическое применение ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, подняв диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который стал поворотным моментом в области ИИ-агентов. С момента выпуска серии GPT одной компанией, модели с крупномасштабным предварительным обучением, обладающие сотнями миллиардов или даже триллионами параметров, продемонстрировали способности генерации и понимания языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в области обработки естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую и логичную способность взаимодействия через генерацию языка. Это позволило ИИ-агентам быть применимыми в таких сценариях, как чат-помощники, виртуальные службы поддержки и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи (такие как бизнес-анализ, креативное письмо).
Способность к обучению больших языковых моделей предоставляет ИИ-агентам большую автономию. С помощью технологий обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) ИИ-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение, адаптируясь к динамичной среде. Например, на одной из платформ с ИИ, ИИ-агенты могут настраивать стратегию поведения в зависимости от ввода игрока, действительно достигая динамического взаимодействия.
От ранних систем правил до больших языковых моделей, представленных GPT-4, история развития ИИ-агентов – это история постоянного преодоления технологических границ. Появление GPT-4, безусловно, является важным поворотным моментом в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий ИИ-агенты станут более интеллектуальными, адаптированными к конкретным сценариям и разнообразными. Большие языковые модели не только вводят в ИИ-агентов "интеллектуальную" душу, но и предоставляют им возможность кросс-дисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут постоянно появляться, продолжая продвигать технологии ИИ-агентов и их развитие, ведя к новой эре, управляемой ИИ.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они способны обучаться и адаптироваться со временем, принимая тонкие решения для достижения целей. Их можно рассматривать как высококвалифицированных и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, которые могут действовать независимо в цифровой экономике.
Суть AI AGENT заключается в его "умности" ------ то есть в том, что он использует алгоритмы для моделирования интеллектуального поведения человека или других живых существ с целью автоматизации решения сложных задач. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционирует аналогично человеческим органам чувств, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение релевантных сущностей в окружении. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который проводит логическое рассуждение и разрабатывает стратегии на основе собранной информации. Используя большие языковые модели и другие инструменты в качестве оркестраторов или выводящих движков, он понимает задачи, генерирует решения и координирует специализированные модели для таких конкретных функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Процесс вывода обычно включает несколько этапов: сначала проводится оценка окружающей среды, затем рассчитываются несколько возможных вариантов действий в зависимости от цели, и, наконец, выбирается оптимальный вариант для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, воплощая в жизнь решения, принятые модулем вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать в себя физические операции (например, действия роботов) или цифровые операции (например, обработка данных). Исполнительный модуль зависит от:
1.2.4 Учебный модуль
Модуль обучения является основной конкурентоспособностью AI AGENT, который позволяет агентам становиться более умными со временем. Постоянное улучшение через циклы обратной связи или "данные маховика" включает обратную связь данных, созданных во время взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной с течением времени предоставляет компаниям мощный инструмент для улучшения принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующими способами:
1.2.5 Оперативная обратная связь и корректировка
AI AGENT оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия записываются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Текущая ситуация на рынке
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу как потребительского интерфейса и автономного экономического агента, принося изменения в различные отрасли. Как и в предыдущем цикле, когда потенциал L1 блок-пространства был трудно оценить, AI AGENT также демонстрирует такие же перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету Markets and Markets, рынок AI-агентов, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, при уровне годового роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает степень проникновения AI-агентов в различных отраслях и рыночный спрос, вызванный технологическими инновациями.
Инвестиции крупных компаний в открытые прокси-рамки также значительно возросли. Разработка таких рамок, как AutoGen, Phidata и LangGraph от одной компании, становится все более активной, что указывает на то, что AI AGENT имеет больший рынок за пределами криптосферы.