Agent IA Décoder: la force intelligente qui façonne l'écologie économique future

Les agents d’IA sont en train de révolutionner l’économie des cryptomonnaies, montrant un grand potentiel de la finance décentralisée à la GameFi. Cet article est tiré d’un article écrit par Klein Labs et compilé par PANews. (Synopsis : Interprétation du guide d’entrepreneuriat Y Combinator : Quelles sont les tendances futures des agents d’IA ? (Supplément d’information : Bankless : Comment la technologie de chiffrement est devenue un supercarburant pour les agents d’IA) 1. Aperçu du contexte 1.1 Introduction : « Nouveaux partenaires » à l’ère de l’intelligence Chaque cycle de cryptomonnaie apporte avec lui une toute nouvelle infrastructure qui stimule l’ensemble de l’industrie. En 2017, l’essor des contrats intelligents a engendré un boom des ICO. En 2020, le pool de flux de DEX a apporté le boom estival de la Finance décentralisée. En 2021, un grand nombre d’œuvres non fongibles Jeton ont été lancées, marquant le début de l’ère des objets de collection numériques. En 2024, les performances exceptionnelles de pump.fun ont conduit au boom des memecoins et des plateformes de lancement. Il convient de souligner que le démarrage de ces verticales n’est pas seulement dû à l’innovation technologique, mais aussi au résultat de la combinaison parfaite de modèles de financement et de cycles de marché haussier. Lorsque l’occasion se présente au bon moment, elle peut conduire à de grands changements. À l’horizon 2025, il est clair que le domaine émergent du cycle de 2025 sera celui des agents d’IA. Cette tendance a culminé en octobre dernier, a été lancée $GOAT Jeton le 11 octobre 2024 et a atteint 150 millions de dollars de capitalisation boursière le 15 octobre. Puis, le 16 octobre, Virtuals Protocol a lancé Luna, qui a fait ses débuts en tant qu’image de diffusion en direct sur IP de la fille d’à côté, ce qui a fait exploser l’industrie. Alors, qu’est-ce qu’un agent d’IA exactement ? Tout le monde doit connaître le film classique « Resident Evil », dans lequel le système d’IA Queen of Hearts est impressionnant. Queen of Hearts est un puissant système d’IA qui contrôle des installations et des systèmes de sécurité complexes, en détectant de manière autonome l’environnement, en analysant les données et en agissant rapidement. En fait, l’agent IA partage de nombreuses similitudes avec les fonctionnalités de base de Queen of Hearts. Les agents d’IA du monde réel jouent un rôle similaire dans une certaine mesure, agissant comme des « gardiens intelligents » de la technologie moderne, aidant les entreprises et les particuliers à faire face à des tâches complexes grâce à une perception, une analyse et une exécution autonomes. Des voitures autonomes au service client intelligent, les agents d’IA ont pénétré dans tous les secteurs et sont devenus une force clé pour l’efficacité et l’innovation. Ces agents autonomes, tels des membres invisibles de l’équipe, disposent d’une gamme complète de capacités allant de la perception de l’environnement à l’exécution de la prise de décision, pénétrant progressivement dans diverses industries, favorisant la double amélioration de l’efficacité et de l’innovation. Par exemple, un AI AGENT peut être utilisé pour automatiser le trading, la gestion des portefeuilles et l’exécution des transactions en temps réel sur la base des données collectées à partir de Dexscreener ou de la plateforme sociale X, en optimisant constamment ses performances dans les itérations. Les AGENTS D’IA ne sont pas monolithiques, mais sont divisés en différentes catégories en fonction des besoins spécifiques de l’écosystème de chiffrement : Agents d’IA exécutables : Concentrez-vous sur des tâches spécifiques, telles que le trading, la gestion de portefeuille ou l’arbitrage, dans le but d’améliorer la précision opérationnelle et de réduire le temps nécessaire. Creative AI Agent : utilisé pour la génération de contenu, y compris le texte, la conception et même la création musicale. Agent d’IA sociale : Agir en tant qu’influenceur sur les médias sociaux pour interagir avec les utilisateurs, créer des communautés et participer à des campagnes de marketing. Agent d’IA coordonné : coordonne les interactions complexes entre les systèmes ou les participants, en particulier pour l’intégration multi-chaînes. Dans ce rapport, nous nous pencherons sur les origines, l’état actuel et les perspectives d’application générales des agents d’IA, analyserons comment ils remodèlent le paysage de l’industrie et nous nous pencherons sur leurs tendances futures. 1.1.1 Histoire L’HISTOIRE DU DÉVELOPPEMENT DES AGENTS D’IA MONTRE L’ÉVOLUTION DE L’IA, DE LA RECHERCHE FONDAMENTALE À L’APPLICATION GÉNÉRALISÉE. Lors de la conférence de Dartmouth en 1956, le terme « IA » a été proposé pour la première fois, jetant ainsi les bases de l’IA en tant que domaine autonome. Au cours de cette période, la recherche en IA s’est principalement concentrée sur les méthodes symboliques, donnant naissance aux premiers programmes d’IA tels que ELIZA (un chatbot) et Dendral (systèmes experts dans le domaine de la chimie organique). Cette phase a également vu la première proposition de réseaux neuronaux et l’exploration initiale des concepts d’apprentissage automatique. Mais la recherche sur l’IA à cette époque a été sévèrement limitée par les limites de la puissance de calcul de l’époque. Les chercheurs ont rencontré de grandes difficultés dans le traitement du langage naturel et le développement d’algorithmes qui imitent les fonctions cognitives humaines. En outre, en 1972, le mathématicien James Lighthill a soumis un rapport sur l’état de la recherche en cours sur l’IA au Royaume-Uni, publié en 1973. Le rapport Lighthill a essentiellement exprimé un pessimisme général à l’égard de la recherche sur l’IA après une première période d’excitation, déclenchant une énorme perte de confiance dans l’IA de ( la part des institutions universitaires britanniques, y compris des agences de financement ). Après 1973, le financement de la recherche sur l’IA a considérablement diminué, et le domaine de l’IA a connu son premier « hiver de l’IA », et le scepticisme quant au potentiel de l’IA a augmenté. Dans les années 80 du 20e siècle, le développement et la commercialisation de systèmes experts ont conduit à l’adoption de la technologie de l’IA par des entreprises du monde entier. Cette période a vu des progrès significatifs dans l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel, entraînant l’émergence d’applications d’IA plus complexes. L’introduction des premiers véhicules autonomes et le déploiement de l’IA dans divers secteurs tels que la finance et la santé marquent également l’élargissement de la gamme de technologies d’IA. Mais à la fin des années 80 et au début des années 90 du 20e siècle, le domaine de l’IA a connu un deuxième « hiver de l’IA » alors que la demande du marché pour du matériel dédié à l’IA s’est effondrée. En outre, la mise à l’échelle des systèmes d’IA et leur intégration réussie dans des applications réelles restent un défi permanent. Mais dans le même temps, en 1997, l’ordinateur Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde d’échecs Gary Kasparov, une étape importante dans la capacité de l’IA à résoudre des problèmes complexes. Le renouveau des réseaux neuronaux et de l’apprentissage profond a jeté les bases du développement de l’IA à la fin des années 1990, faisant de l’IA une partie intégrante du paysage technologique et commençant à avoir un impact sur la vie quotidienne. Au tournant du siècle, les progrès de la puissance de calcul ont alimenté l’essor de l’apprentissage profond, avec des assistants virtuels comme Siri démontrant l’utilité de l’IA pour les applications grand public. Les années 2010 ont vu d’autres percées dans les modèles génératifs tels que les agents d’apprentissage par renforcement et GPT-2, poussant l’IA conversationnelle vers de nouveaux sommets. Dans ce processus, l’émergence du Large Language Model (LLM) est devenue une étape importante dans le développement de l’IA, en particulier la sortie de GPT-4, qui est considérée comme un tournant dans le domaine des agents d’IA. Depuis la publication de la série GPT par OpenAI, les modèles pré-entraînés à grande échelle ont démontré des capacités de génération et de compréhension du langage qui surpassent les modèles traditionnels grâce à des dizaines de milliards, voire 100 milliards d’arguments. Leur excellence dans le traitement du langage naturel permet aux agents d’IA de démontrer des interactions logiques et cohérentes grâce à la génération de langage. Cela permet aux agents d’IA d’être appliqués à des scénarios tels que les assistants de chat, les agents virtuels, et d’étendre progressivement la suite à des tâches plus complexes telles que l’analyse commerciale, l’écriture créative. La capacité d’apprentissage des grands modèles de langage fournit aux agents d’IA ...

Voir l'original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Récompense
  • Commentaire
  • Partager
Commentaire
0/400
Aucun commentaire
Trader les cryptos partout et à tout moment
qrCode
Scan pour télécharger Gate app
Communauté
Français (Afrique)
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)