Декодирование AI AGENT: интеллектуальная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Общая информация
1.1 Введение: "Новые партнеры" в эпоху интеллекта
Каждый цикл криптовалюты приносит новую инфраструктуру, способствующую развитию всей отрасли.
В 2017 году рост смарт-контрактов способствовал бурному развитию ICO.
В 2020 году пул ликвидности DEX стал причиной летнего бума DeFi.
В 2021 году появление множества NFT-серийных работ ознаменовало приход эпохи цифровых коллекционных предметов.
В 2024 году выдающаяся работа одной из стартовых платформ возглавила волну мемкойнов и стартовых платформ.
Необходимо подчеркнуть, что начало этих вертикальных областей обусловлено не только технологическими инновациями, но и идеальным сочетанием моделей финансирования и циклов бычьего рынка. Когда возможности встречаются с подходящим моментом, это может привести к большим изменениям. Смотрим на 2025 год, становится очевидно, что новые области цикла 2025 года будут связаны с AI-агентами. Эта тенденция достигла своего пика в октябре прошлого года, 11 октября 2024 года был запущен токен, который 15 октября достиг капитализации в 150 миллионов долларов. Вслед за этим, 16 октября, некий протокол запустил Luna, впервые появившись в образе IP стриминга соседской девушки, что вызвало фурор во всей отрасли.
Так что же такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом "Обитель зла", в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева - это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле, у AI Agent и коренных функций Красной Королевы много общего. AI Agent в реальной жизни в определенной степени выполняет аналогичную роль; они являются "умными защитниками" в области современных технологий, помогая предприятиям и отдельным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуальных клиентов, AI Agent проникли во все сферы, став ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, подобно невидимым членам команды, обладают всесторонними способностями – от восприятия окружения до исполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному повышению эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может быть использован для автоматизации торговли, управляя инвестиционным портфелем и выполняя сделки на основе данных, собранных с платформы данных или социальной платформы, постоянно оптимизируя свои показатели в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
Исполнительный AI агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Креативный AI-агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже создание музыки.
Социальный AI агент: как лидер мнений в социальных сетях, взаимодействует с пользователями, создает сообщество и участвует в маркетинговых мероприятиях.
Координационный AI-агент: координирует сложные взаимодействия между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы подробно рассмотрим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они изменяют ландшафт отрасли, и рассмотрим их будущие тенденции развития.
1.1.1 История развития
История развития AI AGENT демонстрирует эволюцию AI от базовых исследований до широкого применения. На конференции в Дартмуте в 1956 году термин "AI" был впервые предложен, что заложило основу для AI как независимой области. В этот период исследования AI в основном сосредоточились на символических методах, что привело к созданию первых AI-программ, таких как ELIZA (чат-бот) и Dendral (экспертная система в области органической химии). Этот этап также стал свидетелем первого появления нейронных сетей и начального изучения концепции машинного обучения. Однако исследования AI в этот период были серьезно ограничены вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с огромными трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации когнитивных функций человека. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил доклад о состоянии исследований AI в Великобритании, опубликованный в 1973 году. Доклад Лайтхилла в основном выражал полную пессимистичную позицию по отношению к исследованиям AI после первоначального периода энтузиазма, что вызвало огромную утрату доверия к AI со стороны британских академических институтов (, включая фонды ). После 1973 года финансирование исследований AI значительно сократилось, и область AI пережила первый "AI-мерзлотный период", увеличившееся сомнение в потенциале AI.
В 1980-е годы развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что компании по всему миру начали внедрять технологии ИИ. Этот период ознаменовался значительными достижениями в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Введение автономных транспортных средств и внедрение ИИ в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, также стало знаковым событием в расширении технологий ИИ. Однако в конце 1980-х – начале 1990-х годов, с крахом спроса на специализированное аппаратное обеспечение для ИИ, область ИИ пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, проблема масштабирования ИИ-систем и их успешной интеграции в реальные приложения продолжает оставаться актуальной задачей. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue одержал победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым, что стало вехой в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х годов, сделав его неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав влиять на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал подъему глубокого обучения, виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали практическое применение ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, возведя диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который считается поворотным моментом в области ИИ-агентов. С момента выхода серии GPT от одной компании большие предварительно обученные модели, обладая сотнями миллиардов, а то и тысячами миллиардов параметров, продемонстрировали способности генерации и понимания языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в обработке естественного языка позволили ИИ-агентам продемонстрировать логически ясные и структурированные взаимодействия через генерацию языка. Это позволило ИИ-агентам применяться в таких сценариях, как чат-помощники, виртуальные клиенты и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи (такие как бизнес-анализ, креативное письмо).
Способности обучения больших языковых моделей предоставляют ИИ-агентам большую автономию. С помощью технологий обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) ИИ-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение и адаптироваться к динамичной среде. Например, на одной из платформ с ИИ-управлением ИИ-агенты могут корректировать свои стратегии поведения в зависимости от ввода игрока, что действительно позволяет осуществлять динамическое взаимодействие.
От ранних систем правил до языковых моделей, представленных GPT-4, история развития ИИ-агентов является историей эволюции, постоянно преодолевающей технологические границы. Появление GPT-4, безусловно, является значительным поворотным моментом в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий ИИ-агенты станут более интеллектуальными, контекстуальными и разнообразными. Большие языковые модели не только наделили ИИ-агентов "умом", но и предоставили им возможность для междисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут продолжать появляться, продолжая продвигать реализацию и развитие технологий ИИ-агентов, ведя к новой эпохе, управляемой ИИ.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они могут со временем учиться и адаптироваться, принимая детализированные решения для достижения целей. Их можно рассматривать как технически продвинутых и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, которые могут действовать самостоятельно в цифровой экономике.
Ядро AI AGENT заключается в его "интеллекте" ------ то есть в способности алгоритмов моделировать интеллектуальное поведение человека или других существ для автоматизации решения сложных задач. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, вывод, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешней средой через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционала аналогична человеческим сенсорам, использующим датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение связанных сущностей в среде. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
Компьютерное зрение: используется для обработки и понимания изображений и видео данных.
Обработка естественного языка (NLP): помогает ИИ АГЕНТУ понимать и генерировать человеческий язык.
Слияние датчиков: интеграция данных из нескольких датчиков в единое представление.
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который осуществляет логическое рассуждение и разработку стратегий на основе собранной информации. Используя большие языковые модели и другие механизмы в качестве оркестраторов или выводящих движков, он понимает задачи, генерирует решения и координирует специализированные модели для таких функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Правила движка: простые решения на основе предустановленных правил.
Модели машинного обучения: включая деревья решений, нейронные сети и т.д., используемые для сложного распознавания паттернов и прогнозирования.
Укрепляющее обучение: позволяет ИИ АГЕНТУ постоянно оптимизировать стратегии принятия решений в процессе проб и ошибок, адаптируясь к изменяющейся среде.
Процесс вывода обычно включает несколько шагов: сначала оценка окружающей среды, затем расчет нескольких возможных вариантов действий в зависимости от цели, и, наконец, выбор оптимального варианта для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, который приводит в действие решения, принятые в модуле вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать физические операции (например, действия робота) или цифровые операции (например, обработку данных). Исполнительный модуль зависит от:
Система управления роботами: используется для физических операций, таких как движение роботизированных рук.
Вызов API: взаимодействие с внешними программными системами, такими как запросы к базе данных или доступ к сетевым сервисам.
Автоматизированное управление процессами: в корпоративной среде выполнение повторяющихся задач с помощью RPA (роботизированная автоматизация процессов).
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, позволяя агенту со временем становиться более умным. Постоянное улучшение через обратную связь или "данные-флайвера" включает в себя возврат данных, генерируемых во время взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной со временем предоставляет компаниям мощный инструмент для повышения качества принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующими способами:
Обучение с учителем: использование размеченных данных для обучения модели, чтобы AI AGENT мог более точно выполнять задачи.
Обучение без учителя: обнаружение潜在ных паттернов из неразмеченных данных, что помогает агенту адаптироваться к новой среде.
Постоянное обучение: обновляя модели с помощью данных в реальном времени, поддерживать производительность агента в динамичной среде.
1.2.5 Реальная обратная связь и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия фиксируются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Состояние рынка
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу в качестве потребительского интерфейса и автономного экономического агента, принося изменения в несколько отраслей. Как трудно было оценить потенциал L1 блок-пространства в предыдущем цикле, так и AI AGENT демонстрирует аналогичные перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету Markets and Markets, рынок AI Agent ожидается, что вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов к 2030 году, с годовым среднегодовым темпом роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает уровень проникновения AI Agent в различных отраслях, а также рыночный спрос, вызванный технологическими инновациями.
Крупные компании также значительно увеличили свои вложения в открытые фреймворки для代理. Разработка фреймворков таких компаний, как AutoGen, Phidata и LangGraph, становится все более активной, что свидетельствует о том, что AI AGENT имеет больший рыночный потенциал за пределами криптосферы.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GweiTooHigh
· 7ч назад
До сегодня потерянных денег хватило бы на покупку TSL...
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenDreamer
· 08-10 00:43
Снова на хайпе, да? AI - это просто сложный if else.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-cff9c776
· 08-10 00:41
Еще одна волна Боты мечтателей вышла на линию
Посмотреть ОригиналОтветить0
digital_archaeologist
· 08-10 00:40
Старые неудачники уже всё видели
Посмотреть ОригиналОтветить0
Blockblind
· 08-10 00:31
Играл в цепочку так долго, только сейчас понял, что на каждой волне есть ловушка.
AI AGENT：Умная сила, формирующая новую экономику экосистемы криптоактивов
Декодирование AI AGENT: интеллектуальная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего
1. Общая информация
1.1 Введение: "Новые партнеры" в эпоху интеллекта
Каждый цикл криптовалюты приносит новую инфраструктуру, способствующую развитию всей отрасли.
Необходимо подчеркнуть, что начало этих вертикальных областей обусловлено не только технологическими инновациями, но и идеальным сочетанием моделей финансирования и циклов бычьего рынка. Когда возможности встречаются с подходящим моментом, это может привести к большим изменениям. Смотрим на 2025 год, становится очевидно, что новые области цикла 2025 года будут связаны с AI-агентами. Эта тенденция достигла своего пика в октябре прошлого года, 11 октября 2024 года был запущен токен, который 15 октября достиг капитализации в 150 миллионов долларов. Вслед за этим, 16 октября, некий протокол запустил Luna, впервые появившись в образе IP стриминга соседской девушки, что вызвало фурор во всей отрасли.
Так что же такое AI Agent?
Все знакомы с классическим фильмом "Обитель зла", в котором впечатляет AI-система Красная Королева. Красная Королева - это мощная AI-система, контролирующая сложные объекты и системы безопасности, способная самостоятельно воспринимать окружающую среду, анализировать данные и быстро принимать меры.
На самом деле, у AI Agent и коренных функций Красной Королевы много общего. AI Agent в реальной жизни в определенной степени выполняет аналогичную роль; они являются "умными защитниками" в области современных технологий, помогая предприятиям и отдельным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От автономных автомобилей до интеллектуальных клиентов, AI Agent проникли во все сферы, став ключевой силой для повышения эффективности и инноваций. Эти автономные интеллектуальные агенты, подобно невидимым членам команды, обладают всесторонними способностями – от восприятия окружения до исполнения решений, постепенно проникая в различные отрасли и способствуя двойному повышению эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может быть использован для автоматизации торговли, управляя инвестиционным портфелем и выполняя сделки на основе данных, собранных с платформы данных или социальной платформы, постоянно оптимизируя свои показатели в процессе итерации. AI AGENT не имеет единой формы, а делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
Исполнительный AI агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж, с целью повышения точности операций и сокращения необходимого времени.
Креативный AI-агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже создание музыки.
Социальный AI агент: как лидер мнений в социальных сетях, взаимодействует с пользователями, создает сообщество и участвует в маркетинговых мероприятиях.
Координационный AI-агент: координирует сложные взаимодействия между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции.
В этом отчете мы подробно рассмотрим происхождение, текущее состояние и широкие перспективы применения AI Agent, проанализируем, как они изменяют ландшафт отрасли, и рассмотрим их будущие тенденции развития.
1.1.1 История развития
История развития AI AGENT демонстрирует эволюцию AI от базовых исследований до широкого применения. На конференции в Дартмуте в 1956 году термин "AI" был впервые предложен, что заложило основу для AI как независимой области. В этот период исследования AI в основном сосредоточились на символических методах, что привело к созданию первых AI-программ, таких как ELIZA (чат-бот) и Dendral (экспертная система в области органической химии). Этот этап также стал свидетелем первого появления нейронных сетей и начального изучения концепции машинного обучения. Однако исследования AI в этот период были серьезно ограничены вычислительными возможностями того времени. Исследователи столкнулись с огромными трудностями в разработке алгоритмов для обработки естественного языка и имитации когнитивных функций человека. Кроме того, в 1972 году математик Джеймс Лайтхилл представил доклад о состоянии исследований AI в Великобритании, опубликованный в 1973 году. Доклад Лайтхилла в основном выражал полную пессимистичную позицию по отношению к исследованиям AI после первоначального периода энтузиазма, что вызвало огромную утрату доверия к AI со стороны британских академических институтов (, включая фонды ). После 1973 года финансирование исследований AI значительно сократилось, и область AI пережила первый "AI-мерзлотный период", увеличившееся сомнение в потенциале AI.
В 1980-е годы развитие и коммерциализация экспертных систем привели к тому, что компании по всему миру начали внедрять технологии ИИ. Этот период ознаменовался значительными достижениями в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, что способствовало появлению более сложных приложений ИИ. Введение автономных транспортных средств и внедрение ИИ в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, также стало знаковым событием в расширении технологий ИИ. Однако в конце 1980-х – начале 1990-х годов, с крахом спроса на специализированное аппаратное обеспечение для ИИ, область ИИ пережила вторую "зиму ИИ". Кроме того, проблема масштабирования ИИ-систем и их успешной интеграции в реальные приложения продолжает оставаться актуальной задачей. Тем не менее, в 1997 году компьютер IBM Deep Blue одержал победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым, что стало вехой в способности ИИ решать сложные задачи. Возрождение нейронных сетей и глубокого обучения заложило основу для развития ИИ в конце 1990-х годов, сделав его неотъемлемой частью технологического ландшафта и начав влиять на повседневную жизнь.
К началу этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал подъему глубокого обучения, виртуальные помощники, такие как Siri, продемонстрировали практическое применение ИИ в потребительских приложениях. В 2010-х годах агенты с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли дальнейших прорывов, возведя диалоговый ИИ на новую высоту. В этом процессе появление больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) стало важной вехой в развитии ИИ, особенно выпуск GPT-4, который считается поворотным моментом в области ИИ-агентов. С момента выхода серии GPT от одной компании большие предварительно обученные модели, обладая сотнями миллиардов, а то и тысячами миллиардов параметров, продемонстрировали способности генерации и понимания языка, превосходящие традиционные модели. Их выдающиеся результаты в обработке естественного языка позволили ИИ-агентам продемонстрировать логически ясные и структурированные взаимодействия через генерацию языка. Это позволило ИИ-агентам применяться в таких сценариях, как чат-помощники, виртуальные клиенты и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи (такие как бизнес-анализ, креативное письмо).
Способности обучения больших языковых моделей предоставляют ИИ-агентам большую автономию. С помощью технологий обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) ИИ-агенты могут постоянно оптимизировать свое поведение и адаптироваться к динамичной среде. Например, на одной из платформ с ИИ-управлением ИИ-агенты могут корректировать свои стратегии поведения в зависимости от ввода игрока, что действительно позволяет осуществлять динамическое взаимодействие.
От ранних систем правил до языковых моделей, представленных GPT-4, история развития ИИ-агентов является историей эволюции, постоянно преодолевающей технологические границы. Появление GPT-4, безусловно, является значительным поворотным моментом в этом процессе. С дальнейшим развитием технологий ИИ-агенты станут более интеллектуальными, контекстуальными и разнообразными. Большие языковые модели не только наделили ИИ-агентов "умом", но и предоставили им возможность для междисциплинарного сотрудничества. В будущем инновационные проектные платформы будут продолжать появляться, продолжая продвигать реализацию и развитие технологий ИИ-агентов, ведя к новой эпохе, управляемой ИИ.
1.2 Принцип работы
AIAGENT отличается от традиционных роботов тем, что они могут со временем учиться и адаптироваться, принимая детализированные решения для достижения целей. Их можно рассматривать как технически продвинутых и постоянно развивающихся участников в области криптовалют, которые могут действовать самостоятельно в цифровой экономике.
Ядро AI AGENT заключается в его "интеллекте" ------ то есть в способности алгоритмов моделировать интеллектуальное поведение человека или других существ для автоматизации решения сложных задач. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, вывод, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешней средой через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функционала аналогична человеческим сенсорам, использующим датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных, включая извлечение значимых характеристик, распознавание объектов или определение связанных сущностей в среде. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, который осуществляет логическое рассуждение и разработку стратегий на основе собранной информации. Используя большие языковые модели и другие механизмы в качестве оркестраторов или выводящих движков, он понимает задачи, генерирует решения и координирует специализированные модели для таких функций, как создание контента, визуальная обработка или рекомендательные системы.
Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Процесс вывода обычно включает несколько шагов: сначала оценка окружающей среды, затем расчет нескольких возможных вариантов действий в зависимости от цели, и, наконец, выбор оптимального варианта для выполнения.
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, который приводит в действие решения, принятые в модуле вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Это может включать физические операции (например, действия робота) или цифровые операции (например, обработку данных). Исполнительный модуль зависит от:
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, позволяя агенту со временем становиться более умным. Постоянное улучшение через обратную связь или "данные-флайвера" включает в себя возврат данных, генерируемых во время взаимодействия, в систему для улучшения модели. Эта способность постепенно адаптироваться и становиться более эффективной со временем предоставляет компаниям мощный инструмент для повышения качества принятия решений и операционной эффективности.
Модули обучения обычно улучшаются следующими способами:
1.2.5 Реальная обратная связь и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свою производительность через непрерывный цикл обратной связи. Результаты каждого действия фиксируются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Состояние рынка
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, благодаря своему огромному потенциалу в качестве потребительского интерфейса и автономного экономического агента, принося изменения в несколько отраслей. Как трудно было оценить потенциал L1 блок-пространства в предыдущем цикле, так и AI AGENT демонстрирует аналогичные перспективы в этом цикле.
Согласно последнему отчету Markets and Markets, рынок AI Agent ожидается, что вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов к 2030 году, с годовым среднегодовым темпом роста (CAGR) до 44,8%. Этот быстрый рост отражает уровень проникновения AI Agent в различных отраслях, а также рыночный спрос, вызванный технологическими инновациями.
Крупные компании также значительно увеличили свои вложения в открытые фреймворки для代理. Разработка фреймворков таких компаний, как AutoGen, Phidata и LangGraph, становится все более активной, что свидетельствует о том, что AI AGENT имеет больший рыночный потенциал за пределами криптосферы.