Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai

1. Bối cảnh tổng quan

1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong kỷ nguyên thông minh

Mỗi chu kỳ tiền điện tử đều mang đến cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới 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 DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi.
• Năm 2021, sự ra đời của nhiều bộ tác phẩm NFT đánh dấu sự xuất hiện của thời đại sưu tập 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 những 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 bò. 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 lý AI. Xu hướng này đạt đỉnh vào tháng 10 năm ngoái, vào ngày 11 tháng 10 năm 2024, một đồng tiền 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, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh phát trực tiếp từ IP của cô gái hàng xóm, gây bùng nổ toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực sự là gì?

Mọi người chắc hẳn không xa lạ gì với bộ phim kinh điển "Resident Evil", trong đó hệ thống AI Red Queen để lại ấn tượng sâu sắc. Red Queen là một hệ thống AI mạnh mẽ, điều khiển 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 đưa ra hành động.

Thực ra, AI Agent và 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 các nhiệm vụ phức tạp thông qua việc tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề khác nhau, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới. Những thực thể thông minh tự trị này, như những thành viên trong nhóm vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thâm nhập vào các ngành, 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 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 nó qua các vòng lặp. AI AGENT không phải là một hình thức duy nhất, mà được chia thành các loại khác nhau dựa trên các nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:

1. Ajent AI thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Tạo hình AI Agent: Sử dụng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent xã hội: Là người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia vào các hoạt động tiếp thị.

4. Đại lý AI điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa 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 rãi của AI Agent, phân tích cách chúng tái cấu trúc bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự tiến hóa 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 biểu tượng, tạo ra những chương trình AI đầu tiên, chẳng hạn như ELIZA(, một chatbot), và Dendral(, một 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 sự khám phá ban đầu về khái niệm học máy. Tuy nhiên, nghiên cứu AI trong giai đoạn này bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi hạn chế về khả năng tính toán của thời đại. 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 các chức năng nhận thức của con người. Ngoài ra, vào năm 1972, nhà toán học James Lighthill đã nộp một báo cáo được công bố vào năm 1973 về tình hình nghiên cứu AI đang diễn ra ở Anh. Báo cáo Lighthill cơ bản bày tỏ sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hứng 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, ngân sách nghiên cứu AI đã giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, và tâm lý nghi ngờ về tiềm năng của AI gia tăng.

Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của 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 đáng kể 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. Việc giới thiệu các phương tiện tự hành lần đầu tiên cũng như việc triển khai AI trong các ngành như tài chính, y tế, đánh dấu sự mở rộng của công nghệ AI. Tuy nhiên, vào cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, với sự sụp đổ của nhu cầu thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Hơn nữa, cách 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 kéo dài. Nhưng trong khi đó, vào năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đây là một sự kiện mang tính cột mốc về khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron và học sâu đã đặt nền tảng cho sự phát triển AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu trong bối cảnh công nghệ và bắt đầu ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày.

Vào đầu thế kỷ này, sự tiến bộ trong khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu, với các trợ lý ảo như Siri cho thấy tính thực dụng 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 việc phát hành 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. Sự thể hiện xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác logic và mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các bối cảnh 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 cung cấp cho đại lý AI sự tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của chính nó, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng được điều khiển bởi AI, 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 đại diện bởi GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một lịch sử tiến hóa không ngừng vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt lớn trong quá trình này. Với sự phát triển công nghệ ngày càng tiến bộ, các đại lý AI sẽ ngày càng thông minh, phù hợp với nhiều tình huống và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ tiêm "soul" 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, thúc đẩy việc triển khai và phát triển công nghệ đại lý AI, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm điều khiển bởi AI.

1.2 Nguyên lý hoạt động

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh tế để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ năng cao và đang phát triển không ngừng trong lĩnh vực tiền điện tử, có khả năng hành 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 thông minh của con người hoặc sinh vật khác thông qua các thuật toán, nhằm tự động hóa 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 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 từ 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 luận và 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 ra 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 để hoạt động như bộ sắp xếp hoặc động cơ suy luận, hiểu nhiệm vụ, tạo ra giải pháp và phối hợp với các mô hình chuyên dụng cho các chức năng cụ thể 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 mẫu và dự đoán 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 ứng với môi trường thay đổi.

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

1.2.3 Thực thi mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định từ mô-đun suy luận vào hành động. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các thao tác vật lý ( như hành động của robot ) hoặc các thao tác số ( như xử lý dữ liệu ). Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:

• Hệ thống điều khiển robot: dùng để thực hiện 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: Trong môi trường doanh nghiệp, thông qua RPA( tự động hóa quy trình robot) thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

1.2.4 Mô-đun học tập

Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", hoàn trả dữ liệu được tạo ra trong tương tác vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng này, thích nghi dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn, cung cấp cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ để nâng cao quy trình ra quyết định và hiệu quả hoạt động.

Các mô-đun học tập thường được cải thiện theo những 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 không có nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý có hiệu suất 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 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 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, nhờ vào tiềm năng to lớn của nó như một giao diện người tiêu dùng và là một tác nhân kinh tế độc lập, mang lại sự chuyển mình cho nhiều ngành. Cũng giống như tiềm năng không thể đo lường của không gian khối L1 trong vòng chu kỳ trước, AI AGENT cũng đã thể hiện triển vọng tương tự trong vòng chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của một tổ chức, 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 sự đổi mới công nghệ mang lại.

Các công ty lớn cũng đã gia tăng đầu tư vào các khung đại diện mã nguồn mở. Hoạt động phát triển của các khung như AutoGen, Phidata và LangGraph của một công ty nào đó ngày càng sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn bên ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng đang