تحليل الوكيل الذكي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها إلى الأمام.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف في DeFi.
في عام 2021، ظهرت العديد من مجموعات الأعمال الفنية غير القابلة للاستبدال، مما يمثل بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى قيادة موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بدء هذه المجالات الرأسية لا يرجع فقط إلى الابتكار التكنولوجي، بل هو أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تولد تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024 وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وفي 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل شخصية البث المباشر للفتاة المجاورة، مما أشعل القطاع بأسره.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلوب" يترك انطباعًا عميقًا. "ملكة القلوب" هو نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة الأمان، قادر على استشعار البيئة، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي و"ملكة القلوب الحمراء". في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يمثل "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في التعامل مع المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك قدرات شاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتخترق تدريجيًا جميع الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات أو منصة اجتماعية، لإدارة المحفظة الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، وتحسين أدائه باستمرار خلال التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي القائم على التنفيذ: يركز على إنجاز مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو المراجحة، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، وهو مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكالات مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي يُظهر تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس له كمجال مستقل. في هذه الفترة، كان تركيز أبحاث الذكاء الاصطناعي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت محادثة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضاً الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفاهيم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب حدود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريراً نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبّر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات الممولة ) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وعانت مجال الذكاء الاصطناعي من "شتاء الذكاء الاصطناعي" الأول، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارتها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والرعاية الصحية، كانت بمثابة علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت منطقة الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ونجاح دمجها في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز IBM ديب بلو بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. كانت انتعاشة الشبكات العصبية والتعلم العميق أساسًا لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحالي، أدت تقدم القدرات الحسابية إلى ارتفاع التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمثابة معلم رئيسي في تطور الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع قدرات توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية من خلال مئات المليارات أو حتى آلاف المليارات من المعلمات. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرة تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، ويتوسع تدريجياً إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية.
تمنح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة وكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أكبر. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ضبط استراتيجيات سلوكية بناءً على إدخال اللاعب، مما يحقق التفاعل الديناميكي حقًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر الذي يتجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول مهمة في هذه الرحلة. مع مزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وأكثر سياقية، وأكثر تنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة "روح" "الذكاء" لوكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما سيساهم في دفع تقنيات وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأمام وتطويرها، مما يقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادة ما تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس البشر، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المغزى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وعادة ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وتوليد اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من مستشعرات متعددة في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي ووضع الاستراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة تستخدم في إنشاء المحتوى، أو المعالجة البصرية، أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار، الشبكات العصبية، وغيرها، وتستخدم للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: تمكين وكيل الذكاء الاصطناعي من تحسين استراتيجيات اتخاذ القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، وتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى إجراءات. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم للعمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قاعدة البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال دورة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات، مما يعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعلَّمة لتدريب النموذج، مما يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على إكمال المهام بدقة أكبر.
التعلم غير المراقب: اكتشاف الأنماط الكامنة من البيانات غير المعلّمة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج بالبيانات في الوقت الفعلي، حافظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال دورة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح AI AGENT محور التركيز في السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة L1 في الدورة السابقة، فإن AI AGENT يظهر أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير لشركة أبحاث معينة، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة درجة اختراق وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
تزايدت الاستثمارات الكبيرة من الشركات الكبرى في أطر الوكلاء مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن نشاط تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من شركة معينة يتزايد بشكل متزايد، مما يدل على أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
7
مشاركة
تعليق
0/400
fren.eth
· منذ 18 س
آه، جاء مرة أخرى لرسم الفطائر...
شاهد النسخة الأصليةرد0
SerLiquidated
· منذ 20 س
سوق الدببة被吃干抹净的حمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiEngineerJack
· 07-25 09:14
*sigh* نمط دورة آخر يمكن التنبؤ به. يظهر لي التحقق الرسمي أولاً سير
شاهد النسخة الأصليةرد0
ponzi_poet
· 07-25 09:13
فهمت فهمت أمير البنية التحتية هو دائمًا إله
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainTalker
· 07-25 09:09
في الحقيقة، أنماط الدورة نوعاً ما يمكن التنبؤ بها بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BankruptcyArtist
· 07-25 08:58
لا شيء يمكنه اللحاق... متى يمكنني الوقوف في وجه الرياح؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropBuffet
· 07-25 08:47
آها الحمقى بدأوا مرة أخرى في المراهنة على قصة جديدة
صعود الوكلاء الذكيين: قوة الذكاء التي تشكل دورة جديدة في التشفير
تحليل الوكيل الذكي: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. الخلفية العامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع الصناعة بأكملها إلى الأمام.
من المهم التأكيد على أن بدء هذه المجالات الرأسية لا يرجع فقط إلى الابتكار التكنولوجي، بل هو أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تولد تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز معين في 11 أكتوبر 2024 وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وفي 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل شخصية البث المباشر للفتاة المجاورة، مما أشعل القطاع بأسره.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "م Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلوب" يترك انطباعًا عميقًا. "ملكة القلوب" هو نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة الأمان، قادر على استشعار البيئة، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي و"ملكة القلوب الحمراء". في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يمثل "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في التعامل مع المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك قدرات شاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتخترق تدريجيًا جميع الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات التي تم جمعها من منصة بيانات أو منصة اجتماعية، لإدارة المحفظة الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، وتحسين أدائه باستمرار خلال التكرارات. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي القائم على التنفيذ: يركز على إنجاز مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو المراجحة، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لتوليد المحتوى، بما في ذلك النصوص، والتصميم، وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمع ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، وهو مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكالات الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقها الواسعة، وسنحلل كيف تعيد تشكيل هذه الوكالات مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطور
تاريخ تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي يُظهر تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما أسس له كمجال مستقل. في هذه الفترة، كان تركيز أبحاث الذكاء الاصطناعي على الطرق الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت محادثة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضاً الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفاهيم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب حدود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريراً نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عبّر تقرير لايتهيل بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان كبير في الثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك الجهات الممولة ) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وعانت مجال الذكاء الاصطناعي من "شتاء الذكاء الاصطناعي" الأول، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطوير الأنظمة الخبيرة وتجارتها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في مجالات التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغات الطبيعية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات مثل المالية والرعاية الصحية، كانت بمثابة علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، شهدت منطقة الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ونجاح دمجها في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم جهاز IBM ديب بلو بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث بارز في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. كانت انتعاشة الشبكات العصبية والتعلم العميق أساسًا لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحالي، أدت تقدم القدرات الحسابية إلى ارتفاع التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل سيري عملية الذكاء الاصطناعي في مجال التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمثابة معلم رئيسي في تطور الذكاء الاصطناعي، وخاصةً إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع قدرات توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية من خلال مئات المليارات أو حتى آلاف المليارات من المعلمات. إن أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إظهار قدرة تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، ويتوسع تدريجياً إلى مهام أكثر تعقيدًا مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية.
تمنح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة وكلاء الذكاء الاصطناعي استقلالية أكبر. من خلال تقنية التعلم المعزز، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ضبط استراتيجيات سلوكية بناءً على إدخال اللاعب، مما يحقق التفاعل الديناميكي حقًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور المستمر الذي يتجاوز حدود التكنولوجيا. وظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول مهمة في هذه الرحلة. مع مزيد من التطور التكنولوجي، ستصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وأكثر سياقية، وأكثر تنوعًا. لا توفر نماذج اللغة الكبيرة "روح" "الذكاء" لوكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تمنحهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستظهر منصات مشاريع مبتكرة باستمرار، مما سيساهم في دفع تقنيات وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الأمام وتطويرها، مما يقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادة ما تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
تتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة حواس البشر، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المغزى، والتعرف على الكائنات أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات مغزى، وعادة ما يتضمن ذلك التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي ووضع الاستراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة تستخدم في إنشاء المحتوى، أو المعالجة البصرية، أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب العديد من خيارات العمل المحتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، وتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى إجراءات. تتفاعل هذه الوحدة مع أنظمة أو أجهزة خارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تمكن الوكيل من أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال دورة التغذية الراجعة أو "عجلة البيانات"، يتم تحسين النظام باستمرار من خلال إعادة البيانات الناتجة عن التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للشركات، مما يعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادةً ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال دورة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق تكيف وكيل الذكاء الاصطناعي ومرونته.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح AI AGENT محور التركيز في السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة L1 في الدورة السابقة، فإن AI AGENT يظهر أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير لشركة أبحاث معينة، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار بحلول عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة درجة اختراق وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
تزايدت الاستثمارات الكبيرة من الشركات الكبرى في أطر الوكلاء مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن نشاط تطوير أطر مثل AutoGen وPhidata وLangGraph من شركة معينة يتزايد بشكل متزايد، مما يدل على أن AI AGENT لديه سوق أكبر خارج مجال التشفير.