Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Bối cảnh tổng quan
1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Năm 2017, sự phát triển của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự bùng nổ của ICO.
Năm 2020, các bể thanh khoản DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu kỷ nguyên của các sản phẩm sưu tầm kỹ thuật số.
Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là kết quả của đổi mới công nghệ, mà còn là sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường con bò. Khi cơ hội gặp thời điểm thích hợp, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn lao. Nhìn về năm 2025, rõ ràng, các lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại diện AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một mã thông báo đã được phát hành và đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la vào ngày 15 tháng 10. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, đã làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc chắn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, điều khiển các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.
Trên thực tế, AI Agent và các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào mọi lĩnh vực, trở thành lực lượng then chốt nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao kép về hiệu quả và đổi mới.
Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện các giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên các nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
Đại lý AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác của hoạt động và giảm thời gian cần thiết.
Tạo ra AI Agent: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế, thậm chí là sáng tác âm nhạc.
AI Agent xã hội: Làm người dẫn dắt ý kiến trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.
AI Agent điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc các bên tham gia, đặc biệt phù hợp với tích hợp đa chuỗi.
Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong thời kỳ này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện đầu tiên của mạng nơ-ron và những khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong thời kỳ này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo được công bố vào năm 1973 về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Vương quốc Anh. Báo cáo của Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện đối với nghiên cứu AI sau thời kỳ hưng phấn ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật (, bao gồm cả các tổ chức tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng nghi ngờ về tiềm năng của AI.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp trên toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Việc giới thiệu các phương tiện tự động lần đầu tiên cũng như sự triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô hệ thống AI và tích hợp thành công chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đánh dấu một sự kiện quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền móng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập niên 2010, các đại lý học củng cố và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, nâng cao AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành series GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các đại lý AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có tổ chức thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).
Khả năng học hỏi của các mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể tối ưu hóa hành vi của chính mình một cách liên tục, thích nghi với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng được điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.
Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của AI đại lý là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, AI đại lý sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp hơn với các tình huống và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ thổi vào "trí tuệ" cho AI đại lý mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng và phát triển công nghệ AI đại lý, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm được thúc đẩy bởi AI.
1.2 Nguyên lý hoạt động
AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được xem như những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hành động độc lập trong nền kinh tế số.
Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc các sinh vật khác thông qua thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin về môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:
Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người.
Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất.
1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định
Sau khi cảm nhận được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy luận logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên dụng cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.
Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:
Công cụ quy tắc: Ra quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập.
Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng cho nhận dạng và dự đoán mẫu phức tạp.
Học tăng cường: Cho phép AI AGENT liên tục tối ưu hóa chiến lược quyết định qua thử nghiệm và sai sót, thích ứng với môi trường thay đổi.
Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.
1.2.3 Thực hiện mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định từ mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các thao tác vật lý (như hành động của robot) hoặc thao tác số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
Hệ thống điều khiển robot: Dùng cho các hoạt động vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
Gọi API: Tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
Quản lý quy trình tự động: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot).
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép các đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", phản hồi dữ liệu được tạo ra trong các tương tác vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ, có khả năng nâng cao quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học tập thường được cải thiện theo các cách sau:
Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp tác nhân thích ứng với môi trường mới.
Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu theo thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động tốt trong môi trường động.
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo khả năng thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển biến cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể đo lường, AI AGENT cũng cho thấy triển vọng tương tự trong chu kỳ này.
Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent vào các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung代理开源. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty đang ngày càng sôi động, cho thấy AI AGENT có thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ProbablyNothing
· 21giờ trước
Lịch sử luôn lặp lại, một vòng chơi đùa với đồ ngốc hợp lý.
Xem bản gốcTrả lời0
HodlBeliever
· 21giờ trước
Dữ liệu hồi phục chu kỳ thị trường cho thấy thời điểm đầu tư tốt nhất
AI AGENT：Sức mạnh thông minh tạo ra hệ sinh thái kinh tế tiền điện tử mới
Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Bối cảnh tổng quan
1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là kết quả của đổi mới công nghệ, mà còn là sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường con bò. Khi cơ hội gặp thời điểm thích hợp, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn lao. Nhìn về năm 2025, rõ ràng, các lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là đại diện AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một mã thông báo đã được phát hành và đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la vào ngày 15 tháng 10. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, đã làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc chắn không còn xa lạ với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, điều khiển các cơ sở và hệ thống an ninh phức tạp, có khả năng tự cảm nhận môi trường, phân tích dữ liệu và nhanh chóng hành động.
Trên thực tế, AI Agent và các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim có nhiều điểm tương đồng. AI Agent trong thế giới thực đóng vai trò tương tự ở một mức độ nào đó, chúng là "người bảo vệ trí tuệ" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào mọi lĩnh vực, trở thành lực lượng then chốt nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những tác nhân thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ cảm nhận môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao kép về hiệu quả và đổi mới.
Ví dụ, một AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ một nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện các giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức đơn lẻ, mà được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên các nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
Đại lý AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác của hoạt động và giảm thời gian cần thiết.
Tạo ra AI Agent: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế, thậm chí là sáng tác âm nhạc.
AI Agent xã hội: Làm người dẫn dắt ý kiến trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.
AI Agent điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc các bên tham gia, đặc biệt phù hợp với tích hợp đa chuỗi.
Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ đi sâu vào nguồn gốc, tình trạng hiện tại và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra, đặt nền tảng cho AI như một lĩnh vực độc lập. Trong thời kỳ này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA (một chatbot) và Dendral (hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự xuất hiện đầu tiên của mạng nơ-ron và những khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong thời kỳ này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc bấy giờ. Các nhà nghiên cứu gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát triển các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo được công bố vào năm 1973 về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Vương quốc Anh. Báo cáo của Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện đối với nghiên cứu AI sau thời kỳ hưng phấn ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật (, bao gồm cả các tổ chức tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng nghi ngờ về tiềm năng của AI.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp trên toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong học máy, mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thúc đẩy sự xuất hiện của các ứng dụng AI phức tạp hơn. Việc giới thiệu các phương tiện tự động lần đầu tiên cũng như sự triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô hệ thống AI và tích hợp thành công chúng vào các ứng dụng thực tế vẫn là một thách thức liên tục. Nhưng đồng thời, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đánh dấu một sự kiện quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền móng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ của khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã chứng minh tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập niên 2010, các đại lý học củng cố và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, nâng cao AI đối thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM) đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, đặc biệt là sự ra mắt của GPT-4, được coi là bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI. Kể từ khi một công ty phát hành series GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các đại lý AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có tổ chức thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các đại lý AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).
Khả năng học hỏi của các mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể tối ưu hóa hành vi của chính mình một cách liên tục, thích nghi với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng được điều khiển bởi AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được sự tương tác động.
Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của AI đại lý là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, AI đại lý sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp hơn với các tình huống và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ thổi vào "trí tuệ" cho AI đại lý mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc áp dụng và phát triển công nghệ AI đại lý, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm được thúc đẩy bởi AI.
1.2 Nguyên lý hoạt động
AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được xem như những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hành động độc lập trong nền kinh tế số.
Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc các sinh vật khác thông qua thuật toán, nhằm tự động hóa việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT tương tác với thế giới bên ngoài thông qua mô-đun cảm nhận, thu thập thông tin về môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để thu thập dữ liệu bên ngoài, bao gồm việc trích xuất các đặc trưng có ý nghĩa, nhận diện đối tượng hoặc xác định các thực thể liên quan trong môi trường. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, điều này thường liên quan đến các công nghệ sau:
1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định
Sau khi cảm nhận được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy luận và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy luận logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin đã thu thập. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như một bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên dụng cho các chức năng cụ thể như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.
Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:
Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.
1.2.3 Thực hiện mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định từ mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các thao tác vật lý (như hành động của robot) hoặc thao tác số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép các đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", phản hồi dữ liệu được tạo ra trong các tương tác vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ, có khả năng nâng cao quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học tập thường được cải thiện theo các cách sau:
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh các quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo khả năng thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, với tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển biến cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể đo lường, AI AGENT cũng cho thấy triển vọng tương tự trong chu kỳ này.
Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) lên tới 44,8%. Sự tăng trưởng nhanh chóng này phản ánh mức độ thâm nhập của AI Agent vào các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung代理开源. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty đang ngày càng sôi động, cho thấy AI AGENT có thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử.