Décoder l'AGENT IA : la puissance 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 crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui stimulent le développement de l'ensemble de l'industrie.
En 2017, l'émergence des contrats intelligents a entraîné le développement florissant des ICO.
En 2020, les pools de liquidité des DEX ont suscité la vague estivale de DeFi.
En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
En 2024, la performance exceptionnelle d'une plateforme de lancement a conduit à un engouement pour les memecoins et les plateformes de lancement.
Il est important de souligner que ces débuts dans des domaines verticaux ne sont pas uniquement dus à l'innovation technologique, mais sont également le résultat d'une parfaite combinaison de modèles de financement et de cycles de marché haussier. Lorsque les opportunités rencontrent le bon moment, cela peut engendrer d'énormes réformes. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent 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. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA?
Tout le monde connaît sans doute le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une forte impression. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de l'intelligence" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers 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 de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans diverses industries 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 un portefeuille et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
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 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.
Agent AI social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
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 allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de leur développement futur.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à son application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA s'est principalement concentrée 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 de neurones et les premières explorations 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général quant à la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son 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 du monde entier à adopter la technologie AI. 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 AI plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'AI dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver AI". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes AI et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a constitué un événement marquant dans la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, faisant de l'AI une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant l'utilité de l'IA dans les applications de consommation. 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 de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important 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 d'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 démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui dépassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents d'IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents d'IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme 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 (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, l'agent IA peut ajuster sa stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De la règle système initiale aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents AI est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents AI deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement injectent "l'intelligence" dans l'âme des agents AI, mais leur fournissent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovantes continueront d'émerger, poursuivant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents AI, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences alimentées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
AIAGENT se distingue des robots traditionnels par sa 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 autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler, par le biais d'algorithmes, le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants pour 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, collectant des informations sur l'environnement. Cette fonction 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 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 : Intégration des 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 IA doit prendre des décisions basées sur les 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 collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'orchestrateur ou moteur de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés utilisés 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 décision simple basée sur des règles prédéfinies.
Modèles d'apprentissage automatique : y compris les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexe et la prédiction.
Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser en continu sa stratégie de décision par essais et erreurs, en s'adaptant à un environnement changeant.
Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une 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 AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
Système de contrôle de robot : utilisé pour des opérations physiques, telles que le mouvement des bras de robot.
Appel API : interagir avec des systèmes logiciels externes, tels que des requêtes de base de données ou l'accès à des services réseau.
Gestion des processus automatisés : Dans un environnement d'entreprise, exécuter des tâches répétitives via RPA (Automatisation des Processus Robotisés).
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la principale compétence des AGENTS IA, permettant aux agents de devenir plus intelligents 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 former le modèle afin que l'AGENT AI puisse accomplir les tâches avec plus de précision.
Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles sous-jacents à partir de données non étiquetées, aidant l'agent à s'adapter à de nouveaux environnements.
Apprentissage continu : maintenir la performance des agents dans un environnement dynamique en mettant à jour le modèle avec des données en temps réel.
1.2.5 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à des boucles de rétroaction continues. 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 focal 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 de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, 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 pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie.
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DegenDreamer
· Il y a 19h
Encore en train de surfer sur la vague, l'IA n'est-elle pas un if else avancé ?
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GateUser-cff9c776
· Il y a 19h
Encore une vague de Bots rêveurs est en ligne
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digital_archaeologist
· Il y a 19h
Les vieux pigeons ont tout vu.
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Blockblind
· Il y a 19h
Après avoir joué avec la chaîne si longtemps, je viens de réaliser qu'il y a en fait un piège à chaque vague.
AI AGENT : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie de l'écosystème des Cryptoactifs.
Décoder l'AGENT IA : la puissance 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 crypto-monnaie apporte de nouvelles infrastructures qui stimulent le développement de l'ensemble de l'industrie.
Il est important de souligner que ces débuts dans des domaines verticaux ne sont pas uniquement dus à l'innovation technologique, mais sont également le résultat d'une parfaite combinaison de modèles de financement et de cycles de marché haussier. Lorsque les opportunités rencontrent le bon moment, cela peut engendrer d'énormes réformes. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau domaine émergent du cycle de 2025 sera l'agent 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. Juste après, le 16 octobre, un certain protocole a lancé Luna, apparaissant pour la première fois sous l'image de diffusion en direct d'une fille d'à côté, déclenchant une explosion dans toute l'industrie.
Alors, qu'est-ce qu'un agent IA?
Tout le monde connaît sans doute le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, laisse une forte impression. La Reine Rouge est un puissant système d'IA qui contrôle des installations complexes et des systèmes de sécurité, capable de percevoir son environnement, d'analyser des données et d'agir rapidement de manière autonome.
En réalité, l'Agent IA et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents IA jouent dans une certaine mesure un rôle similaire, agissant comme des "gardiens de l'intelligence" dans le domaine technologique moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents IA se sont intégrés dans divers 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 de l'environnement à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans diverses industries 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 un portefeuille et exécutant des transactions sur la base des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais est divisé en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique :
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 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.
Agent AI social : En tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, établir une communauté et participer à des activités de marketing.
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 allons explorer en profondeur l'origine, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents AI, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de leur développement futur.
1.1.1 Histoire de développement
L'évolution de l'AGENT AI montre la transformation de l'IA, de la recherche fondamentale à son application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, posant ainsi les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. Pendant cette période, la recherche en IA s'est principalement concentrée 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 de neurones et les premières explorations 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 des recherches en IA en cours au Royaume-Uni. Le rapport Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général quant à la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance dans l'IA de la part des institutions académiques britanniques (, y compris des organismes de financement ). Après 1973, le financement de la recherche en IA a considérablement diminué, et le domaine de l'IA a connu son 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 du monde entier à adopter la technologie AI. 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 AI plus complexes. L'introduction des véhicules autonomes pour la première fois et le déploiement de l'AI dans divers secteurs tels que la finance et la santé ont également marqué l'expansion de la technologie AI. Cependant, à la fin des années 1980 et au début des années 1990, avec l'effondrement de la demande du marché pour le matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un deuxième "hiver AI". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes AI et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi continu. Mais en même temps, en 1997, l'ordinateur Deep Blue d'IBM a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, ce qui a constitué un événement marquant dans la capacité de l'AI à résoudre des problèmes complexes. La renaissance des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond a jeté les bases du développement de l'AI à la fin des années 1990, faisant de l'AI une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.
Au début du XXIe siècle, les avancées en matière de puissance de calcul ont propulsé l'essor de l'apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri montrant l'utilité de l'IA dans les applications de consommation. 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 de grande taille (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important 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 d'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 démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui dépassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel permet aux agents d'IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents d'IA d'être utilisés dans des scénarios tels que les assistants de chat, le service client virtuel, et de s'étendre progressivement vers des tâches plus complexes (comme 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 (Reinforcement Learning), les agents IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, l'agent IA peut ajuster sa stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.
De la règle système initiale aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents AI est une histoire d'évolution qui repousse constamment les limites technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents AI deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement injectent "l'intelligence" dans l'âme des agents AI, mais leur fournissent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovantes continueront d'émerger, poursuivant la mise en œuvre et le développement de la technologie des agents AI, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'expériences alimentées par l'IA.
1.2 Principe de fonctionnement
AIAGENT se distingue des robots traditionnels par sa 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 autonome dans l'économie numérique.
Le cœur de l'AGENT IA réside dans son "intelligence" ------ c'est-à-dire simuler, par le biais d'algorithmes, le comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants pour 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, collectant des informations sur l'environnement. Cette fonction 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 technologies suivantes :
1.2.2 Module d'inférence et de décision
Après avoir perçu l'environnement, l'AGENT IA doit prendre des décisions basées sur les 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 collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille pour agir en tant qu'orchestrateur ou moteur de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés utilisés 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, une 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 AI, mettant en œuvre les décisions du module de raisonnement. Cette partie interagit avec des systèmes ou dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques (comme le mouvement des robots) ou des opérations numériques (comme le traitement des données). Le module d'exécution dépend de :
1.2.4 Module d'apprentissage
Le module d'apprentissage est la principale compétence des AGENTS IA, permettant aux agents de devenir plus intelligents 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 Retours en temps réel et ajustements
L'AGENT IA optimise ses performances grâce à des boucles de rétroaction continues. 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 focal 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 de bloc L1 était difficile à évaluer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.
Selon le dernier rapport de Markets and Markets, 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 pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché générée par l'innovation technologique.
Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les frameworks de proxy open source. Les activités de développement de frameworks tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que les AGENTS IA ont un plus grand potentiel de marché en dehors du domaine de la cryptographie.