AGENT IA : La puissance intelligente qui façonne la nouvelle économie écologique du futur

1. Contexte général

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

Chaque cycle de cryptomonnaie apporte de nouvelles infrastructures qui propulsent le développement de l'ensemble du secteur.

• En 2017, l'émergence des contrats intelligents a entraîné un développement florissant des ICO.
• En 2020, les pools de liquidité DEX ont entraîné la vague estivale DeFi.
• En 2021, l'émergence d'une multitude de séries d'œuvres 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 une frénésie autour des memecoins et des plateformes de lancement.

Il est important de souligner que le démarrage de ces secteurs verticaux n'est pas uniquement dû à l'innovation technologique, mais aussi au résultat d'une combinaison parfaite entre les modes de financement et le cycle du marché haussier. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer de grands changements. En regardant vers 2025, il est clair que le nouveau secteur émergent du cycle de 2025 sera celui des agents AI. Cette tendance a atteint son sommet 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, faisant ses débuts avec l'image en direct d'une voisine, déclenchant ainsi une explosion dans toute l'industrie.

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

Tout le monde connaît certainement 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 de réagir rapidement.

En réalité, l'Agent AI et les fonctionnalités clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, les Agents AI jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant en tant que "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, en aidant les entreprises et les individus à faire face à des tâches complexes grâce à la perception autonome, à l'analyse et à l'exécution. Des voitures autonomes aux services clients intelligents, les Agents AI se sont intégrés dans divers secteurs, devenant une force clé pour améliorer l'efficacité et favoriser l'innovation. Ces agents intelligents autonomes, semblables à des membres d'équipe invisibles, possèdent des capacités complètes allant de la perception environnementale à l'exécution des décisions, s'immisçant progressivement dans chaque secteur et favorisant une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, basé sur les données collectées à partir de plateformes de données ou de plateformes sociales, gérer en temps réel un portefeuille et exécuter des transactions, optimisant continuellement ses performances au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une forme unique, mais se divise en différentes catégories selon les besoins spécifiques de l'écosystème cryptographique:

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.Agent AI social : en tant que leader d'opinion sur les réseaux sociaux, interagir avec les utilisateurs, construire une communauté et participer à des activités de marketing.

4. Agent IA de coordination : coordonne des interactions complexes entre les systèmes ou 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 IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.

1.1.1 Histoire du développement

L'évolution de l'AI AGENT montre la transformation de l'IA, depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme "IA" a été proposé pour la première fois, posant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA était principalement axée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels qu'ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'expert dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également été témoin de la première proposition de réseaux de neurones et d'explorations préliminaires du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA durant cette période était sévèrement limitée par les capacités de calcul de l'époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes 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 en cours au Royaume-Uni. Le rapport de Lighthill exprimait essentiellement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la période d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des agences 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 des doutes sur le 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 majeures 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 premiers véhicules autonomes 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 du matériel AI spécialisé, le domaine de l'AI a connu un second "hiver de l'AI". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes AI et de les intégrer avec succès dans des applications concrètes demeure 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, 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 posé 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 favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, 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 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 IA. Depuis qu'une certaine entreprise a lancé la série GPT, les modèles pré-entraînés à grande échelle, avec des dizaines ou même des centaines de milliards de paramètres, ont montré des capacités de génération et de compréhension du langage qui dépassent celles des modèles traditionnels. Leur performance exceptionnelle en traitement du langage naturel a permis aux agents IA de démontrer une capacité d'interaction logique et structurée par le biais de la génération de langage. Cela a permis 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, l'écriture créative ).

La capacité d'apprentissage des grands modèles de langage offre une plus grande autonomie aux agents d'IA. Grâce à la technologie de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), les agents d'IA peuvent continuellement optimiser leur comportement et s'adapter à un environnement dynamique. Par exemple, sur une certaine plateforme alimentée par l'IA, les agents d'IA peuvent ajuster leur stratégie comportementale en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.

De la règle système précoce aux modèles de langage de grande taille représentés par GPT-4, l'histoire du développement des agents IA est une histoire d'évolution qui repousse sans cesse les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique continu, les agents IA deviendront plus intelligents, contextualisés et diversifiés. Les modèles de langage de grande taille non seulement insufflent "l'intelligence" dans les agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration inter-domaines. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront à émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement des technologies des agents IA, et 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 est qu'ils peuvent apprendre et s'adapter au fil du temps, prenant des décisions minutieuses pour atteindre leurs objectifs. On peut les considérer comme des participants 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 la simulation du comportement intelligent des humains ou d'autres êtres vivants par des algorithmes 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 partie de la fonction est similaire aux sens humains, utilisant des capteurs, des caméras, des microphones et d'autres dispositifs pour capturer des données externes, ce qui inclut 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 souvent les technologies 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 IA doit prendre des décisions basées sur les données. Le module de raisonnement et de décision est le "cerveau" de tout le système, il effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies en se basant sur les informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestrateurs ou moteurs de raisonnement, il comprend les tâches, génère des solutions et coordonne des modèles spécialisés 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 : inclut des arbres de décision, des réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et la prédiction.
• Apprentissage renforcé : permettre à l'AGENT IA d'optimiser en continu les stratégies de décision par essai et erreur, s'adaptant à un environnement en évolution.

Le processus de raisonnement comprend généralement plusieurs étapes : d'abord, une évaluation de l'environnement, ensuite, le calcul de plusieurs options d'action possibles en fonction des objectifs, et enfin, le choix de la meilleure option à exécuter.

1.2.3 Module d'exécution

Le module d'exécution est les "mains et pieds" de l'AGENT IA, 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 ( 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 de robot : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras de robot.
• Appel API : interaction 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, exécution de tâches répétitives par l'automatisation des processus robotiques RPA(.

)# 1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est le principal atout de l'AGENT AI, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. Grâce à un cycle de rétroaction ou "roue de données" pour une 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 entraîner le modèle, afin que l'AGENT IA puisse accomplir des tâches de manière plus précise.
• 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 : 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 d'information 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.

![Décoder l'AGENT AI : la puissance intelligente qui façonne le nouvel écosystème économique futur]###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 de nombreux secteurs. Tout comme le potentiel de l'espace de 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 ###CAGR( atteignant 44,8 %. Cette croissance rapide reflète l'infiltration des agents AI dans divers secteurs et la demande du marché générée par les innovations technologiques.

Les grandes entreprises investissent également de manière significative dans les cadres de proxy open source. Les activités de développement de cadres tels qu'AutoGen, Phidata et LangGraph d'une certaine entreprise deviennent de plus en plus actives, ce qui indique que l'AGENT IA possède un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également en