Phân tích AI đại lý: 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" trong thời đại thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng mới thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành.

• Năm 2017, sự phát triển 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 hàng loạt tác phẩm NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại sưu tập kỹ thuật số.
• Năm 2024, sự 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 những lĩnh vực dọc này không chỉ đơn thuần là do đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của việc kết hợp hoàn hảo giữa mô hình huy động vốn và chu kỳ thị trường tăng giá. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng, lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ năm 2025 sẽ là đại diện 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 vốn hóa thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, với hình ảnh livestream của cô gái hàng xóm lần đầu xuất hiện, đã gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc chắn 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 thông minh" trong lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các 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 mọi ngành nghề, trở thành lực lượng then chốt trong việc 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, sở hữu khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào từng ngành, 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 chính nó trong quá trình lặp đi lặp lại. AI AGENT không chỉ có một hình thức duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. 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.

2. Tác nhân AI sáng tạo: được sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế, thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. Đại lý AI 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.

4. Đại lý AI phối hợp: Điều phối 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, hiện trạng 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 biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, thuật ngữ "AI" được đưa ra lần đầu tiên, 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 những chương trình AI đầu tiên, chẳng hạn 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 lần đầu của mạng nơ-ron và những 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 của thời kỳ đó. Các nhà nghiên cứu gặp phải 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. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo về tình trạng nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh, được công bố vào năm 1973. Báo cáo Lighthill chủ yếu bày tỏ sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hào hứng ban đầu, gây ra sự mất niềm tin lớn đối với 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, sự nghi ngờ 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 đã đạt được những tiến bộ quan trọng 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 mắt 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, với nhu cầu đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" thứ hai. Hơn nữa, việc mở rộng quy mô của các hệ thống AI và tích hợp thành công chúng 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 hồi 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 thiết yếu 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 cho thấy 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 hơn nữa, đưa 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 dòng sản phẩm GPT, các mô hình được huấn luyện trước quy mô lớn với hàng chục tỷ thậm chí hàng trăm tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn so với các mô hình truyền thống. 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 với logic rõ ràng và mạch lạc qua việc 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 sang các nhiệm vụ phức tạp hơn (như phân tích kinh doanh, viết sáng tạo).

Khả năng học hỏi của các mô hình ngôn ngữ lớn đã mang lại cho các đại lý AI một mức độ tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ Học Tăng Cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể tối ưu hóa hành vi của chính mình liên tục, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng điều khiển bằng AI, các đại lý AI có thể điều chỉnh chiến lược hành vi dựa trên đầu vào của người chơi, thực sự đạt được tương tác động.

Từ hệ thống quy tắc ban đầu đến các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, lịch sử phát triển của AI đại diện là một câu chuyện tiến hóa không ngừng vượt qua các ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt lớn trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, các đại diện AI sẽ trở nên thông minh hơn, phù hợp hơn với nhiều bối cảnh và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ thổi "linh hồn" thông minh vào các đại diện AI mà còn cung cấp khả năng hợp tác liên lĩnh vực. Trong tương lai, các nền tảng dự án sáng tạo sẽ liên tục xuất hiện, tiếp tục thúc đẩy công nghệ đại diện AI và phát triển, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm được điều khiển bởi AI.

Nguyên lý hoạt động 1.2

AIAGENT khác với robot truyền thống ở chỗ chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ năng 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 "trí tuệ" của nó ------ tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua 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 phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để ghi lại 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, 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 ra quyết định

Sau khi cảm nhận được 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 như một bộ điều phối hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp các mô hình chuyên biệt cho các chức năng như tạo nội dung, xử lý hình ảnh hoặc hệ thống gợi ý.

Module 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 nhận diện và dự đoán mẫu phức tạp.
• Học tăng cường: Cho phép AI AGENT liên tục tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích nghi với môi trường thay đổi.

Quá trình suy luận thường bao gồm một vài bước: đầu tiên là đánh giá môi trường, tiếp theo là tính toán ra nhiều phương án hành động có thể dựa trên mục tiêu, cuối cùng là lựa chọn phương án tối ưu để thực hiện.

1.2.3 Thực thi mô-đun

Mô-đun thực thi là "bàn tay và đôi chân" của AI AGENT, biến quyết định của mô-đun suy luận thành hành động. 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 thao tác vật lý (như hành động của robot) hoặc thao tác số (như xử lý dữ liệu). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: Dùng cho các thao tác 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 hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot).

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cốt lõi của AI AGENT, cho phép các đại lý ngày càng thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua chu trình phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", bằng cách đưa dữ liệu được tạo ra trong các tương tác trở lại hệ thống để nâng cao mô hình. Khả năng thích ứng dần 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 thiện theo các cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn để đào tạo 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 tác nhân thích ứng với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình thông qua dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.

1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực

AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp 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 khép kín này đảm bảo khả năng tự 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 là một tác nhân kinh tế tự chủ, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Cũng như tiềm năng không thể đo lường của không gian khối L1 trong vòng chu kỳ trước, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong vòng này.

Theo báo cáo mới nhất của một công ty 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 thâm nhập của AI Agent trong các ngành công nghiệp khác nhau, cũng như nhu cầu thị trường do đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các khung đại lý mã nguồn mở. Các hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó đang ngày càng trở nên sôi động, cho thấy AI AGENT có thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử.