Декодування AI AGENT: розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний огляд
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
У 2017 році виникнення смарт-контрактів спричинило бурхливий розвиток ICO.
У 2020 році ліквідні пули DEX принесли літній бум DeFi.
У 2021 році велика кількість NFT-серійних робіт стала ознакою приходу епохи цифрових колекцій.
У 2024 році видатні результати певної платформи запуску стали лідером хвилі memecoin та платформ запуску.
Слід підкреслити, що старт цих вертикальних секторів є не лише наслідком технологічних інновацій, а й результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів бика. Коли можливість стикається з вдалим моментом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись у 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла свого піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, вперше з'явившись в образі IP дівчини-сусідки, що викликало сплеск у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Resident Evil», в якому вражаючою є AI-система Червона Королева. Червона Королева - це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних функцій з Королевою червоних сердець. У реальному світі AI Agent певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасної технології, допомагаючи підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз і виконання. Від автомобілів з автоматичним управлінням до розумних сервісів обслуговування клієнтів, AI Agent вже глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвоєному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для реального управління портфелем та виконання угод, безперервно оптимізуючи власну продуктивність в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб в криптоекосистемі:
Виконавчий AI Агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Творчий AI-агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складної взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультизв'язків.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, і прогнозуватимемо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основу для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першої пропозиції нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період були серйозно обмежені можливостями обчислювальної техніки того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт, опублікований у 1973 році, про стан досліджень AI у Великобританії. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду збудження, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включно з фінансовими установами ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно зменшилося, і сфера AI пережила першу "зиму AI", зростаючи скептицизм щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати впроваджувати технології ШІ. Цей період ознаменувався значними досягненнями в машинному навчанні, нейронних мережах та обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Введення автономних транспортних засобів та впровадження ШІ у фінансовій, медичній та інших галузях також стали знаковими моментами розширення технології ШІ. Але наприкінці 1980-х на початку 1990-х років, з падінням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення ШІ, ця сфера пережила друге "зимове похолодання ШІ". Крім того, розширення масштабів систем ШІ та їх успішна інтеграція в реальні застосування залишаються постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue здолав чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні задачі. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ на кінець 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес в обчислювальній потужності сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні асистенти, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти з підкріплювальним навчанням і генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, підвищуючи діалоговий ШІ до нових висот. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT від певної компанії, великомасштабні попередньо навчені моделі, що містять сотні мільярдів або навіть тисячі мільярдів параметрів, продемонстрували здатність генерувати та розуміти мову, що перевершує традиційні моделі. Їхні виняткові результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічні та структуровані взаємодії через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ бути застосованими в сценаріях чат-асистентів, віртуальних служб підтримки клієнтів та поступово розширюватися до більш складних завдань (таких як бізнес-аналіз, креативне письмо).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищу автономність. Завдяки технології навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть безперервно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, що використовує AI, AI-агент може коригувати стратегію поведінки відповідно до введення гравця, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технологічних меж. Поява GPT-4 безумовно є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, сценічними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають "розум" AI-агентам, але й забезпечують їх здатністю до міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової епохи досвіду, керованого AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони здатні вчитися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими та постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалют, які можуть діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто у зміні поведінки людини або інших істот за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай включає такі етапи: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей в середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
Комп'ютерне бачення: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих.
Обробка природної мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову.
Злиття датчиків: об'єднання даних з кількох датчиків в єдине уявлення.
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT повинен ухвалити рішення на основі даних. Модуль міркування та ухвалення рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та формулювання стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі, які виконують роль оркестратора або движка міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, візуальна обробка або рекомендаторні системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигун: прості рішення на основі попередньо встановлених правил.
Моделі машинного навчання: включають дерева рішень, нейронні мережі тощо, використовуються для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування.
Поглиблене навчання: дозволяє AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень у процесі проб і помилок, пристосовуючись до змінного середовища.
Процес прийняття рішень зазвичай складається з кількох етапів: спочатку оцінка середовища, потім обчислення кількох можливих варіантів дій відповідно до цілі, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті в модулі розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи призначені завдання. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
Система керування роботами: для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки.
Виклик API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів.
Автоматизація управління процесами: у корпоративному середовищі за допомогою RPA (автоматизація процесів за допомогою роботів) виконуються повторювані завдання.
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту ставати розумнішим з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані маховика" впроваджує дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати більш ефективною з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень і операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
Навчання з наглядом: використання мічених даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання.
Несупервізоване навчання: виявлення潜在模式 в неанотованих даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища.
Постійне навчання: оновлюючи модель за допомогою даних у реальному часі, підтримуйте ефективність агента в динамічному середовищі.
1.2.5 Відгук у реальному часі та коригування
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнута система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає фокусом ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та самостійного економічного агента, вносячи зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє такі ж перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, що становить середньорічний темп зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, спричинений технологічними інноваціями.
Великі компанії також значно збільшили інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph від певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринок поза криптою.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ProbablyNothing
· 16год тому
Історія завжди повторюється. Ще один раунд обману для дурнів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlBeliever
· 17год тому
Дані аналізу циклів ринку показують найкращий час для інвестицій
AI AGENT: Розумна сила, що формує нову економічну екосистему криптоактивів.
Декодування AI AGENT: розумна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний огляд
1.1 Вступ: "Нові партнери" епохи розумних технологій
Кожен криптовалютний цикл приносить нову інфраструктуру, яка сприяє розвитку всієї галузі.
Слід підкреслити, що старт цих вертикальних секторів є не лише наслідком технологічних інновацій, а й результатом ідеального поєднання фінансових моделей та циклів бика. Коли можливість стикається з вдалим моментом, це може спричинити величезні зміни. Дивлячись у 2025 рік, очевидно, що новими сферами циклу 2025 року стануть AI-агенти. Ця тенденція досягла свого піку в жовтні минулого року, 11 жовтня 2024 року був запущений певний токен, а 15 жовтня його ринкова капіталізація досягла 150 мільйонів доларів. Наступного дня, 16 жовтня, певний протокол представив Luna, вперше з'явившись в образі IP дівчини-сусідки, що викликало сплеск у всій індустрії.
Отже, що таке AI Agent?
Усі, напевно, знайомі з класичним фільмом «Resident Evil», в якому вражаючою є AI-система Червона Королева. Червона Королева - це потужна AI-система, яка контролює складні об'єкти та системи безпеки, здатна самостійно сприймати навколишнє середовище, аналізувати дані та швидко вживати заходів.
Насправді, AI Agent має багато спільних функцій з Королевою червоних сердець. У реальному світі AI Agent певною мірою виконує подібну роль, вони є "розумними охоронцями" сучасної технології, допомагаючи підприємствам і особам справлятися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз і виконання. Від автомобілів з автоматичним управлінням до розумних сервісів обслуговування клієнтів, AI Agent вже глибоко проникли в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій. Ці автономні інтелектуальні агенти, як невидимі члени команди, мають всебічні можливості від сприйняття середовища до виконання рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвоєному підвищенню ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може використовуватися для автоматизації торгівлі, базуючись на даних, зібраних з певної платформи даних або соціальної платформи, для реального управління портфелем та виконання угод, безперервно оптимізуючи власну продуктивність в процесі ітерацій. AI AGENT не є єдиною формою, а поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб в криптоекосистемі:
Виконавчий AI Агент: зосереджений на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж, з метою підвищення точності операцій і зменшення необхідного часу.
Творчий AI-агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн та навіть музику.
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях.
Координаційний AI агент: координація складної взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції мультизв'язків.
У цьому звіті ми детально розглянемо походження, сучасний стан та широкі перспективи застосування AI Agent, проаналізуємо, як вони змінюють ландшафт галузі, і прогнозуватимемо їхні майбутні тенденції розвитку.
1.1.1 Історія розвитку
Розвиток AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування. На конференції в Дартмуті в 1956 році термін "AI" був вперше запропонований, заклавши основу для AI як незалежної області. У цей період дослідження AI в основному зосереджувалися на символічних методах, що призвело до появи перших AI програм, таких як ELIZA (чат-бот) та Dendral (експертна система в галузі органічної хімії). Ця стадія також стала свідком першої пропозиції нейронних мереж та початкового дослідження концепції машинного навчання. Але дослідження AI в цей період були серйозно обмежені можливостями обчислювальної техніки того часу. Дослідники стикалися з величезними труднощами у розробці алгоритмів для обробки природної мови та імітації когнітивних функцій людини. Крім того, в 1972 році математик Джеймс Лайтхілл подав звіт, опублікований у 1973 році, про стан досліджень AI у Великобританії. Звіт Лайтхілла в основному висловлював повний песимізм щодо досліджень AI після початкового періоду збудження, що призвело до величезної втрати довіри до AI з боку британських академічних установ (, включно з фінансовими установами ). Після 1973 року фінансування досліджень AI значно зменшилося, і сфера AI пережила першу "зиму AI", зростаючи скептицизм щодо потенціалу AI.
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили глобальні компанії почати впроваджувати технології ШІ. Цей період ознаменувався значними досягненнями в машинному навчанні, нейронних мережах та обробці природної мови, що сприяло появі більш складних застосувань ШІ. Введення автономних транспортних засобів та впровадження ШІ у фінансовій, медичній та інших галузях також стали знаковими моментами розширення технології ШІ. Але наприкінці 1980-х на початку 1990-х років, з падінням попиту на спеціалізоване апаратне забезпечення ШІ, ця сфера пережила друге "зимове похолодання ШІ". Крім того, розширення масштабів систем ШІ та їх успішна інтеграція в реальні застосування залишаються постійним викликом. Але в той же час, у 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue здолав чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало знаковою подією в здатності ШІ вирішувати складні задачі. Відродження нейронних мереж і глибокого навчання заклало основу для розвитку ШІ на кінець 1990-х років, зробивши його невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя.
На початку цього століття прогрес в обчислювальній потужності сприяв виникненню глибокого навчання, а віртуальні асистенти, такі як Siri, продемонстрували практичність ШІ в споживчих додатках. У 2010-х роках агенти з підкріплювальним навчанням і генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли подальших проривів, підвищуючи діалоговий ШІ до нових висот. У цьому процесі поява великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) стала важливим етапом у розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається переломним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT від певної компанії, великомасштабні попередньо навчені моделі, що містять сотні мільярдів або навіть тисячі мільярдів параметрів, продемонстрували здатність генерувати та розуміти мову, що перевершує традиційні моделі. Їхні виняткові результати в обробці природної мови дозволили агентам ШІ демонструвати логічні та структуровані взаємодії через генерування мови. Це дозволило агентам ШІ бути застосованими в сценаріях чат-асистентів, віртуальних служб підтримки клієнтів та поступово розширюватися до більш складних завдань (таких як бізнес-аналіз, креативне письмо).
Здатність до навчання великих мовних моделей надає AI-агентам вищу автономність. Завдяки технології навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) AI-агенти можуть безперервно оптимізувати свою поведінку, адаптуючись до динамічного середовища. Наприклад, на певній платформі, що використовує AI, AI-агент може коригувати стратегію поведінки відповідно до введення гравця, справді реалізуючи динамічну взаємодію.
Від ранніх систем правил до великих мовних моделей, представлених GPT-4, історія розвитку AI-агентів є історією постійного подолання технологічних меж. Поява GPT-4 безумовно є важливою віхою в цьому процесі. З подальшим розвитком технологій AI-агенти стануть ще більш інтелектуальними, сценічними та різноманітними. Великі мовні моделі не лише надають "розум" AI-агентам, але й забезпечують їх здатністю до міждисциплінарної співпраці. У майбутньому інноваційні проектні платформи продовжать з'являтися, сприяючи впровадженню та розвитку технології AI-агентів, ведучи до нової епохи досвіду, керованого AI.
1.2 Принцип роботи
AIAGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони здатні вчитися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Їх можна вважати технічно досконалими та постійно розвиваючимися учасниками у сфері криптовалют, які можуть діяти самостійно в цифровій економіці.
Ядро AI AGENT полягає в його "інтелекту"------тобто у зміні поведінки людини або інших істот за допомогою алгоритмів для автоматизації вирішення складних проблем. Робочий процес AI AGENT зазвичай включає такі етапи: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім середовищем через модуль сприйняття, збираючи інформацію про навколишнє середовище. Ця частина функцій подібна до людських органів чуття, використовуючи сенсори, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних, що включає витягування значущих ознак, розпізнавання об'єктів або визначення відповідних сутностей в середовищі. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища AI AGENT повинен ухвалити рішення на основі даних. Модуль міркування та ухвалення рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне міркування та формулювання стратегій на основі зібраної інформації. Використовуючи великі мовні моделі, які виконують роль оркестратора або движка міркування, розуміє завдання, генерує рішення та координує спеціалізовані моделі для таких функцій, як створення контенту, візуальна обробка або рекомендаторні системи.
Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Процес прийняття рішень зазвичай складається з кількох етапів: спочатку оцінка середовища, потім обчислення кількох можливих варіантів дій відповідно до цілі, і нарешті вибір оптимального варіанту для виконання.
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками та ногами" AI AGENT, який реалізує рішення, прийняті в модулі розумування. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями, виконуючи призначені завдання. Це може включати фізичні дії (наприклад, дії роботів) або цифрові дії (наприклад, обробка даних). Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту ставати розумнішим з часом. Постійне вдосконалення через зворотний зв'язок або "дані маховика" впроваджує дані, згенеровані під час взаємодії, назад у систему для покращення моделі. Ця здатність адаптуватися і ставати більш ефективною з часом надає підприємствам потужний інструмент для підвищення якості прийняття рішень і операційної ефективності.
Модулі навчання зазвичай вдосконалюються наступними способами:
1.2.5 Відгук у реальному часі та коригування
AI AGENT оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії записуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнута система забезпечує адаптивність та гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає фокусом ринку, завдяки своєму величезному потенціалу як споживчого інтерфейсу та самостійного економічного агента, вносячи зміни в кілька галузей. Як і потенціал L1 блокпростору в попередньому циклі, AI AGENT також демонструє такі ж перспективи в цьому циклі.
Згідно з останнім звітом Markets and Markets, ринок AI Agent, ймовірно, зросте з 5,1 мільярда доларів у 2024 році до 47,1 мільярда доларів у 2030 році, що становить середньорічний темп зростання (CAGR) до 44,8%. Це швидке зростання відображає проникнення AI Agent у різних галузях та попит на ринку, спричинений технологічними інноваціями.
Великі компанії також значно збільшили інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Розробка таких фреймворків, як AutoGen, Phidata та LangGraph від певної компанії, стає дедалі активнішою, що свідчить про те, що AI AGENT має більший ринок поза криптою.