Décoder l'AGENT AI : La force intelligente qui façonne la nouvelle écologie économique 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 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 déclenché la vague estivale de DeFi.
• En 2021, une multitude de séries d'œuvres NFT a marqué l'avènement de l'ère des objets de collection numériques.
• En 2024, l'excellente performance d'une certaine plateforme de lancement a conduit à la tendance 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 est également le résultat d'une combinaison parfaite entre les modes de financement et le cycle haussier du marché. Lorsque l'opportunité rencontre le bon moment, cela peut engendrer d'énormes changements. En regardant vers 2025, il est clair que les nouveaux domaines émergents du cycle de 2025 seront les agents AI. Cette tendance a atteint son apogée en octobre dernier, avec le lancement d'un certain token 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 livestreaming d'une fille voisine, déclenchant une réaction dans toute l'industrie.

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

Tout le monde doit être familier avec le film classique "Resident Evil", dont le système d'IA, la Reine Rouge, est particulièrement impressionnant. 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.

En réalité, l'Agent AI et les fonctions clés de la Reine de Cœur présentent de nombreuses similitudes. Dans le monde réel, l'Agent AI joue dans une certaine mesure un rôle similaire, étant les "gardiens de la sagesse" dans le domaine de la technologie moderne, 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 ont pénétré 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 environnementale à l'exécution des décisions, s'infiltrant progressivement dans divers secteurs pour stimuler une double amélioration de l'efficacité et de l'innovation.

Par exemple, un AGENT IA peut être utilisé pour le trading automatisé, en se basant sur des données collectées à partir d'une plateforme de données ou d'une plateforme sociale, gérer en temps réel un portefeuille et exécuter des transactions, tout en optimisant continuellement sa performance au fil des itérations. L'AGENT IA n'est pas une seule forme, mais se divise en différentes catégories en fonction des 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 opérationnelle 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, établir une communauté et participer aux activités de marketing.

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

Dans ce rapport, nous allons explorer en profondeur les origines, l'état actuel et les vastes perspectives d'application des agents d'IA, analyser comment ils redéfinissent le paysage industriel et envisager les tendances de développement futures.

1.1.1 Histoire de développement

L'évolution de l'AGENT IA montre l'évolution de l'IA depuis la recherche fondamentale jusqu'à son application généralisée. Le terme "IA" a été proposé pour la première fois lors de la conférence de Dartmouth en 1956, établissant les bases de l'IA en tant que domaine indépendant. À cette époque, la recherche en IA se concentrait principalement sur des méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d'IA, tels que ELIZA(, un chatbot), et Dendral(, un système d'experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux de neurones et une exploration préliminaire du concept d'apprentissage automatique. Cependant, la recherche en IA de cette époque a été gravement limitée par les capacités de calcul disponibles. Les chercheurs ont rencontré d'énormes difficultés dans le développement d'algorithmes de traitement du langage naturel et d'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 de Lighthill exprimait fondamentalement un pessimisme général concernant la recherche en IA après la phase d'excitation initiale, entraînant une énorme perte de confiance de la part des institutions académiques britanniques(, y compris des organismes de financement). Après 1973, le financement de la recherche en IA a diminué de manière significative, et le domaine de l'IA a connu le premier "hiver de l'IA", avec une augmentation des doutes sur son potentiel.

Dans les années 1980, le développement et la commercialisation des systèmes experts ont conduit les entreprises du monde entier à adopter des technologies d'IA. Cette période a connu des avancées majeures dans l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel, propulsant l'émergence d'applications d'IA plus complexes. L'introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l'IA 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 IA spécialisé, le domaine de l'IA a connu un deuxième "hiver de l'IA". De plus, la manière d'élargir l'échelle des systèmes d'IA et de les intégrer avec succès dans des applications pratiques reste un défi persistant. 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'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, faisant de l'IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à influencer la vie quotidienne.

Au début de ce siècle, les progrès de la puissance de calcul ont favorisé l'émergence de l'apprentissage profond, des assistants virtuels comme Siri ont montré l'utilité de l'IA dans les applications grand public. Dans les années 2010, les agents d'apprentissage par renforcement et des modèles génératifs tels que GPT-2 ont réalisé des avancées supplémentaires, propulsant l'IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l'apparition des modèles de langage à grande échelle (Large Language Model, LLM) est devenue un jalon important dans le développement de l'IA, surtout 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 démontré des capacités de génération et de compréhension linguistique dépassant celles des modèles traditionnels. Leurs performances exceptionnelles en traitement du langage naturel ont permis aux agents IA de montrer une capacité d'interaction claire et structurée à travers la génération de langage. Cela a permis aux agents IA de s'appliquer 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 d'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, les agents IA peuvent ajuster leur stratégie de comportement en fonction des entrées des joueurs, réalisant ainsi une véritable interaction dynamique.

L'histoire du développement des agents IA, depuis les systèmes de règles précoces jusqu'aux grands modèles de langage représentés par GPT-4, est une histoire d'évolution qui repousse continuellement les frontières technologiques. L'apparition de GPT-4 est sans aucun doute un tournant majeur dans ce parcours. Avec le développement technologique ultérieur, les agents IA deviendront plus intelligents, scénarisés et diversifiés. Les grands modèles de langage non seulement insufflent l'"intelligence" dans l'âme des agents IA, mais leur offrent également la capacité de collaboration interdisciplinaire. À l'avenir, des plateformes de projets innovants continueront d'émerger, propulsant la mise en œuvre et le développement des technologies d'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, en prenant des décisions détaillées pour atteindre des 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 des comportements intelligents 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 par le biais d'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 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 IA 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 l'ensemble du système, qui effectue un raisonnement logique et élabore des stratégies sur la base des informations collectées. En utilisant des modèles de langage de grande taille comme orchestreurs 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 : incluent les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc., utilisés pour la reconnaissance de motifs complexes et les prévisions.
• Apprentissage par renforcement : permettre à l'AGENT IA d'optimiser continuellement 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 l'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 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 des dispositifs externes pour accomplir des tâches spécifiques. Cela peut impliquer des opérations physiques ( telles que des actions robotiques ) ou des opérations numériques ( telles que le traitement de données ). Le module d'exécution dépend de :

• Système de contrôle robotique : utilisé pour des opérations physiques, comme le mouvement des bras robotiques.
• 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, les tâches répétitives sont exécutées par l'automatisation des processus robotiques RPA(.

)# 1.2.4 Module d'apprentissage

Le module d'apprentissage est la principale compétence concurrentielle de l'AGENT IA, il permet à l'agent de devenir plus intelligent au fil du temps. L'amélioration continue par le biais d'un cycle de rétroaction ou d'un "roue de données" permet de réinjecter les données générées lors des interactions 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 plus précisément.
• Apprentissage non supervisé : découvrir des modèles 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 continu. Le résultat de chaque action est enregistré et utilisé pour ajuster les décisions futures. Ce système en boucle fermée garantit l'adaptabilité et la flexibilité de l'AGENT IA.

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) 1.3 État du marché

1.3.1 État de l'industrie

L'AGENT IA 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 de blocs L1 était difficile à estimer lors du dernier cycle, l'AGENT IA montre également des perspectives similaires dans ce cycle.

Selon le dernier rapport d'une certaine institution, 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 de 44,8 %. Cette croissance rapide reflète le niveau de pénétration des agents IA dans divers secteurs et la demande du marché résultant des innovations technologiques.

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 l'AGENT IA a un potentiel de marché plus important en dehors du domaine de la cryptographie, et le TAM est également