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: "Người bạn mới" của thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử sẽ mang lại cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Năm 2017, sự trỗi dậy của hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ sưu tập NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại hàng hóa kỹ thuật số.
Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn dắt cơn sốt memecoin và nền tảng phóng.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Khi cơ hội gặp gỡ thời điểm phù hợp, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn lao. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng token được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp IP của cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc hẳn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ Hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ Hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát 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 có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim đỏ. 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 việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề, trở thành động lực chính để nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức 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 tự động hóa giao dịch, 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 giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức duy nhất, mà được phân thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn 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.
Đại lý AI sáng tạo: Được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác nhạc.
AI Agent dạng xã hội: Là người dẫn dắt ý kiến trên phương tiện truyền thông xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.
Đại lý AI phối hợp: Phối hợp các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho 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 lớn của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại bối cảnh ngành và nhìn về xu hướng phát triển tương lai của chúng.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự tiến hóa 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 giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của các 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 sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc đó. 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. Thêm vào đó, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình hình nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện đối với nghiên cứu AI sau thời kỳ phấn khởi ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật ở Anh (, bao gồm các cơ quan tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, gia tăng cảm giác nghi ngờ về tiềm năng của AI.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp trên toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến 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 lái lần đầu tiên và sự triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, với sự sụp đổ của nhu cầu trên thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô hệ thống AI và tích hợp thành công nó vào các ứng dụng thực tế vẫn còn là một thách thức kéo dài. 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 hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh 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 nổi lên của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã trình diễn tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những đột phá tiếp theo, đẩy 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 một bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành loạt GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng trăm tỷ thậm chí hàng nghìn tỷ tham số đã thể hiện khả năng tạo ra và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn hẳn các mô hình truyền thống. Sự thể hiện xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác logic rõ ràng, mạch lạc thông qua việc tạo ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI 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 tập của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp tính tự chủ cao hơn cho các đại lý AI. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của chính nó, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng điều khiển bởi AI, đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự thực hiện tương tác động.
Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt lớn trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ ngày càng tiến bộ, các đại lý AI sẽ ngày càng thông minh, bối cảnh hóa và đa dạng hóa hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm vào "trí tuệ" cho các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác xuyên 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 đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm điều khiển bởi AI.
Nguyên lý hoạt động 1.2
Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh tế để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.
Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "thông minh" của nó ------ tức là mô phỏng hành vi thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua thuật toán để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như 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 đặc điểm 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 kỹ thuật sau:
Thị giác máy tính: dùng 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 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 thu thập được. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để đóng vai trò là bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt 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: 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 việc nhận diện và dự đoán các mẫu phức tạp.
Học tăng cường: cho phép AI AGENT tối ưu hóa chính sách quyết định liên tục qua thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.
Quá trình suy diễn thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.
1.2.3 Thực thi mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động kỹ thuật số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
Hệ thống điều khiển robot: được sử dụng cho các thao tác vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
Gọi API: Tương tác với các 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 hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình robot).
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu" giúp dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao quy trình ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải tiến 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 gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động tốt trong môi trường động.
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua chu trình phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính 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, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể định lượng, AI AGENT cũng thể hiện cùng một triển vọng trong chu kỳ này.
Theo báo cáo mới nhất của một tổ chức nghiên cứu, 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 xâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Đầu tư của các công ty lớn vào các khung đại lý mã nguồn mở cũng tăng đáng kể. Một
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.
10 thích
Phần thưởng
10
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropSkeptic
· 07-30 20:35
Mỗi năm đều chơi đùa với mọi người một đợt phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
RektButSmiling
· 07-30 20:34
Ai, lại bẫy chai mới đựng rượu cũ!
Xem bản gốcTrả lời0
TommyTeacher
· 07-30 20:27
Năm 2025 sẽ là sự bùng nổ của Bots!
Xem bản gốcTrả lời0
BagHolderTillRetire
· 07-30 20:20
Kiếm tiền là quan trọng, cái gì cũng phải làm trước một khoản.
AI AGENT：Động lực mới thông minh của hệ sinh thái Blockchain 2025
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: "Người bạn mới" của thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử sẽ mang lại cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu của những lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Khi cơ hội gặp gỡ thời điểm phù hợp, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn lao. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 2025 sẽ là đại lý AI. Xu hướng này đã đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng token được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp IP của cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực sự là gì?
Mọi người chắc hẳn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Nữ Hoàng Đỏ để lại ấn tượng sâu sắc. Nữ Hoàng Đỏ là một hệ thống AI mạnh mẽ, kiểm soát 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 có nhiều điểm tương đồng với chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim đỏ. 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 việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề, trở thành động lực chính để nâng cao hiệu quả và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức 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 tự động hóa giao dịch, 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 giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của nó trong quá trình lặp lại. AI AGENT không phải là một hình thức duy nhất, mà được phân thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn 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.
Đại lý AI sáng tạo: Được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế và thậm chí sáng tác nhạc.
AI Agent dạng xã hội: Là người dẫn dắt ý kiến trên phương tiện truyền thông xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia các hoạt động tiếp thị.
Đại lý AI phối hợp: Phối hợp các tương tác phức tạp giữa các hệ thống hoặc người tham gia, đặc biệt phù hợp cho 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 lớn của AI Agent, phân tích cách chúng định hình lại bối cảnh ngành và nhìn về xu hướng phát triển tương lai của chúng.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự tiến hóa 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 giai đoạn này, nghiên cứu AI chủ yếu tập trung vào các phương pháp ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của các 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 sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị hạn chế nghiêm trọng bởi khả năng tính toán lúc đó. 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. Thêm vào đó, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình hình nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện đối với nghiên cứu AI sau thời kỳ phấn khởi ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật ở Anh (, bao gồm các cơ quan tài trợ ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, gia tăng cảm giác nghi ngờ về tiềm năng của AI.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp trên toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến 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 lái lần đầu tiên và sự triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế cũng đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, với sự sụp đổ của nhu cầu trên thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Hơn nữa, cách mở rộng quy mô hệ thống AI và tích hợp thành công nó vào các ứng dụng thực tế vẫn còn là một thách thức kéo dài. 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 hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh 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 nổi lên của học sâu, các trợ lý ảo như Siri đã trình diễn tính ứng dụng của AI trong lĩnh vực tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những đột phá tiếp theo, đẩy 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 một bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành loạt GPT, các mô hình tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng trăm tỷ thậm chí hàng nghìn tỷ tham số đã thể hiện khả năng tạo ra và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn hẳn các mô hình truyền thống. Sự thể hiện xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác logic rõ ràng, mạch lạc thông qua việc tạo ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI 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 tập của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp tính tự chủ cao hơn cho các đại lý AI. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của chính nó, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng điều khiển bởi AI, đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự thực hiện tương tác động.
Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt lớn trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ ngày càng tiến bộ, các đại lý AI sẽ ngày càng thông minh, bối cảnh hóa và đa dạng hóa hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm vào "trí tuệ" cho các đại lý AI mà còn cung cấp cho chúng khả năng hợp tác xuyên 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 đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm điều khiển bởi AI.
Nguyên lý hoạt động 1.2
Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh tế để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hoạt động độc lập trong nền kinh tế số.
Cốt lõi của AI AGENT nằm ở "thông minh" của nó ------ tức là mô phỏng hành vi thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua thuật toán để tự động giải quyết các vấn đề phức tạp. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như 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 đặc điểm 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 kỹ thuật sau:
1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định
Sau khi cảm nhận 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 thu thập được. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để đóng vai trò là bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên biệt 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 diễn thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán nhiều phương án hành động khả thi dựa trên mục tiêu, cuối cùng là chọn phương án tối ưu để thực hiện.
1.2.3 Thực thi mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, thực hiện các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý (như hành động của robot) hoặc các hoạt động kỹ thuật 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, cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu" giúp dữ liệu được tạo ra trong các tương tác được phản hồi vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn này cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao quy trình ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải tiến theo các cách sau:
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh theo thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua chu trình phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính 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, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể định lượng, AI AGENT cũng thể hiện cùng một triển vọng trong chu kỳ này.
Theo báo cáo mới nhất của một tổ chức nghiên cứu, 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 xâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.
Đầu tư của các công ty lớn vào các khung đại lý mã nguồn mở cũng tăng đáng kể. Một