Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh hình thành 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 lại cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới để 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 kỷ nguyên đồ 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 của các 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 tăng trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng các 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 tiền đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp IP của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực chất là gì?
Mọi người chắc hẳn không còn xa lạ 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 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 các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với những nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng 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 khác nhau, trở thành lực lượng chủ chốt trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới. Những tác nhân tự trị này, giống như những thành viên đội ngũ vô hình, sở hữu khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành nghề, thúc đẩy sự nâng cao kép về hiệu suất 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 các nền tảng dữ liệu hoặc mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu 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 các loại khác nhau dựa trên 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, 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 thậm chí là sáng tác âm nhạc.
AI Agent loại xã hội: Là người có ảnh hưởng trên mạng 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 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 lớn của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Lịch sử 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 vào 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, sinh ra 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 ra đời 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 thời 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 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 trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khởi ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật ở Anh (, bao gồm cả các cơ quan tài trợ ). Sau năm 1973, kinh phí nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và cảm giác hoài nghi về tiềm năng của AI gia tăng.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến những tiến bộ lớn 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. Sự ra đời của các phương tiện tự lái lần đầu tiên và việc 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, 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 của các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công 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 các vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hưng 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 cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Đến 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 kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, đưa AI hội thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của các 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 đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống thông qua hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng đến các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).
Khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng 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 các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa liên tục 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 ngày càng tiến bộ, các đại lý AI 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 "linh hồn" của "trí tuệ" vào các đại lý AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực cho chúng. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.
Nguyên lý làm việc 1.2
Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, thực hiện những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển không ngừng 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 "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các 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 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 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 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 nhận biết 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 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 quy tắc được thiết lập trước.
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: Để AI AGENT liên tục tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.
Quá trình suy diễn thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó 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, đưa ra hành động dựa trên quyết định của 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 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 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 đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình robot).
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học tập là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó giúp đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong tương tác được phản hồi vào hệ thống để cải thiện mô hình. Khả năng này, thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải thiện theo các cách sau:
Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để huấn luyện mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ chính xác hơn.
Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích ứng với môi trường mới.
Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, duy trì hiệu suất của đại lý trong môi trường năng 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 các quyết định trong tương lai. Hệ thống vòng khép kín này đảm bảo sự 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 blockchain L1 trong chu kỳ trước không thể đo lường, AI AGENT cũng thể hiện 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 trong các ngành công nghiệp và 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 mã nguồn mở. Hoạt động phát triển các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng trở nên sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng 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.
AI AGENT：Sức mạnh thông minh định hình nền kinh tế mã hóa mới
Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh hình thành 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 lại cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới để thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.
Cần nhấn mạnh rằng sự khởi đầu của các 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 tăng trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng các 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 tiền đã được ra mắt và vào ngày 15 tháng 10 đã đạt giá trị thị trường 150 triệu đô la. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh phát trực tiếp IP của cô gái hàng xóm lần đầu tiên xuất hiện, làm bùng nổ toàn ngành.
Vậy, AI Agent thực chất là gì?
Mọi người chắc hẳn không còn xa lạ 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 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 các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với những nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng 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 khác nhau, trở thành lực lượng chủ chốt trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới. Những tác nhân tự trị này, giống như những thành viên đội ngũ vô hình, sở hữu khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành nghề, thúc đẩy sự nâng cao kép về hiệu suất 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 các nền tảng dữ liệu hoặc mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu 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 các loại khác nhau dựa trên 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, 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 thậm chí là sáng tác âm nhạc.
AI Agent loại xã hội: Là người có ảnh hưởng trên mạng 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 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 lớn của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Lịch sử 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 vào 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, sinh ra 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 ra đời 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 thời 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 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 trạng nghiên cứu AI đang diễn ra tại Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill cơ bản thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn phấn khởi ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật ở Anh (, bao gồm cả các cơ quan tài trợ ). Sau năm 1973, kinh phí nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và cảm giác hoài nghi về tiềm năng của AI gia tăng.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của các hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp toàn cầu bắt đầu áp dụng công nghệ AI. Thời kỳ này chứng kiến những tiến bộ lớn 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. Sự ra đời của các phương tiện tự lái lần đầu tiên và việc 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, 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 của các hệ thống AI và tích hợp chúng thành công 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 các vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hưng 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 cảnh quan công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.
Đến 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 kỷ 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá tiếp theo, đưa AI hội thoại lên một tầm cao mới. Trong quá trình này, sự xuất hiện của các 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 đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống thông qua hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và mạch lạc thông qua sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng đến các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).
Khả năng học tập của mô hình ngôn ngữ lớn mang lại cho các đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng 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 các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa liên tục 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 ngày càng tiến bộ, các đại lý AI 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 "linh hồn" của "trí tuệ" vào các đại lý AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực cho chúng. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI điều khiển.
Nguyên lý làm việc 1.2
Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích nghi theo thời gian, thực hiện những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật cao và đang phát triển không ngừng 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 "trí tuệ" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các 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 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 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 công nghệ sau:
1.2.2 Mô-đun suy diễn và quyết định
Sau khi nhận biết 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 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 diễn thường bao gồm vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, sau đó 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, đưa ra hành động dựa trên quyết định của 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 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 tập là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó giúp đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong tương tác được phản hồi vào hệ thống để cải thiện mô hình. Khả năng này, thích ứng dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn, cung cấp cho doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao việc ra quyết định và hiệu quả hoạt động.
Các mô-đun học thường được cải thiện 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 các quyết định trong tương lai. Hệ thống vòng khép kín này đảm bảo sự 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 blockchain L1 trong chu kỳ trước không thể đo lường, AI AGENT cũng thể hiện 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 trong các ngành công nghiệp và 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 mã nguồn mở. Hoạt động phát triển các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng trở nên sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử,