AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. خلفية عامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها نحو التطور.
في عام 2017، أدت ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير الـ ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف لمشاريع التمويل اللامركزي (DeFi).
في عام 2021 ، ظهرت العديد من مجموعات NFT التي تمثل بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق إلى قيادة موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نموذج التمويل ودورة السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء 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. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لفتاة الجوار، مما أشعل كافة الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "مخاطر حيوية"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، ويستطيع استشعار البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، فهو "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، حيث يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، مما يجعلهم قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة على الإدراك من البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتقوم بالتغلغل تدريجيًا في جميع القطاعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار في آن واحد.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات المجمعة من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ المالية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحداً، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، التصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويؤسس مجتمعات، ويشارك في أنشطة التسويق.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنتناول بعمق أصول وكلاء الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتهم الواسعة، وسنحلل كيف يعيدون تشكيل مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورهم المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
تظهر مسيرة تطور وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. في هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا اقتراح الشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. لكن البحث في الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كان مقيدًا بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات لمحاكاة الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نشر في عام 1973 حول حالة البحث في الذكاء الاصطناعي الجاري في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل تفاؤلًا كبيرًا بشأن البحث في الذكاء الاصطناعي بعد فترة من الإثارة الأولية، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة، بما في ذلك الجهات المانحة) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، تم تقليص تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الأول، مع زيادة الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور الأنظمة الخبيرة والتجارة بها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية، كان بمثابة علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت منطقة الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية يمثل تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، تغلب الكمبيوتر ديب بلو من IBM على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ في التأثير على الحياة اليومية.
مع بداية هذا القرن، أدت التقدمات في القدرات الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل Siri جدوى الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكالات التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model,LLM) نقطة تحول مهمة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصةً مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكالات الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد مكنتهم أدائهم المتميز في معالجة اللغة الطبيعية من إظهار قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا يمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من استخدامها في السيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية ).
تتيح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي ضبط استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعب، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا فعليًا.
من النظام القاعدي المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور الذي يتجاوز حدود التكنولوجيا باستمرار. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع مزيد من تقدم التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ومشهدية، وتنوعًا. نماذج اللغة الكبيرة لا تضيف فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، ولكنها توفر لهم أيضًا القدرة على التعاون عبر مجالات متعددة. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع المبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق والتطور، ويقود عصرًا جديدًا من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارات تقنية عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي هي "الذكاء"------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، من أجل حل المشاكل المعقدة بشكل تلقائي. عادة ما تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، الفعل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتم تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. هذه الوظيفة مشابهة للحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وهذا غالبًا ما يتضمن التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور ومقاطع الفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية(NLP): يساعد وكيل الذكاء الاصطناعي في فهم وتوليد اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. يعدّ نموذج الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث يقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، يفهم المهام، وينتج حلولًا، وينسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل الأشجار القرار، الشبكات العصبية، إلخ، تُستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: يجعل وكيل الذكاء الاصطناعي يحسن استراتيجيات اتخاذ القرار من خلال التجربة والخطأ، ويتكيف مع البيئات المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، وثانيًا، حساب عدة خيارات ممكنة للعمل بناءً على الهدف، وأخيرًا، اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليدين والقدمين" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى إجراءات. يتفاعل هذا الجزء مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية، وينفذ المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم بالروبوت: يستخدم في العمليات الفيزيائية، مثل حركة ذراع الروبوت.
استدعاء API: التفاعل مع أنظمة البرمجيات الخارجية، مثل استعلامات قواعد البيانات أو الوصول إلى خدمات الشبكة.
إدارة العمليات الآلية: في بيئة الشركات، من خلال RPA(، يتم تنفيذ المهام المتكررة بواسطة أتمتة العمليات الروبوتية ).
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح للوكيل أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دورة البيانات"، يتم تحسين النموذج بشكل مستمر من خلال إعادة بيانات التفاعل إلى النظام. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للمؤسسات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطرق التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات الموسومة لتدريب النموذج، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إتمام المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط الكامنة من البيانات غير المعلّمة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث البيانات في الوقت الفعلي للنموذج، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود الفعل والتعديلات في الوقت الحقيقي
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه الذاتي من خلال دورة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتيجة 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 وكيل الذكاء الاصطناعي محور اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولات في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق الوكلاء الذكيين من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى اختراق الوكلاء الذكيين في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار الوكيل مفتوح المصدر بشكل ملحوظ. أنشطة تطوير إطارات مثل AutoGen وPhidata وLangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، كما أن TAM في توسع.
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 6
أعجبني
6
5
مشاركة
تعليق
0/400
GasGrillMaster
· منذ 13 س
الوكيل هو حاجة ملحة!
شاهد النسخة الأصليةرد0
CounterIndicator
· منذ 13 س
غرق Ironclad في عام 2025 لا تصدق ذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApeShotFirst
· منذ 13 س
牛市总有新故事 但还是觉得AI agent才是真未来 ape直觉很准啊
رد0
LiquidityWizard
· منذ 13 س
هل هذا هو الطريق القديم لـ defi الذي تم دمجه مع الذكاء الاصطناعي مرة أخرى؟
وكيل الذكاء الاصطناعي يقود النظام البيئي للاقتصاد الجديد، ومن المتوقع أن يتجاوز حجم السوق 47 مليار دولار.
AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل النظام الاقتصادي الجديد في المستقبل
1. خلفية عامة
1.1 المقدمة: "الشريك الجديد" في عصر الذكاء
كل دورة من دورات العملات المشفرة تجلب بنية تحتية جديدة تدفع صناعة بأكملها نحو التطور.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية لم تكن فقط نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نموذج التمويل ودورة السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص بالوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكلاء 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. بعد ذلك، في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، الذي ظهر لأول مرة بشكل صورة البث المباشر لفتاة الجوار، مما أشعل كافة الصناعة.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "مخاطر حيوية"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، ويستطيع استشعار البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي، إلى حد ما، دورًا مشابهًا، فهو "حارس الذكاء" في مجال التكنولوجيا الحديثة، حيث يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مختلف الصناعات، مما يجعلهم قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية المستقلة، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة على الإدراك من البيئة إلى تنفيذ القرارات، وتقوم بالتغلغل تدريجيًا في جميع القطاعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار في آن واحد.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول، بناءً على البيانات المجمعة من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ المالية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلاً واحداً، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام محددة، مثل التداول، إدارة المحافظ أو التحكيم، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص، التصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، ويؤسس مجتمعات، ويشارك في أنشطة التسويق.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنتناول بعمق أصول وكلاء الذكاء الاصطناعي، والحالة الراهنة، وآفاق تطبيقاتهم الواسعة، وسنحلل كيف يعيدون تشكيل مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورهم المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
تظهر مسيرة تطور وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى الاستخدام الواسع للذكاء الاصطناعي. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم اقتراح مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. في هذه الفترة، كان البحث في الذكاء الاصطناعي يركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت محادثة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا اقتراح الشبكات العصبية واستكشاف مفهوم التعلم الآلي بشكل أولي. لكن البحث في الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كان مقيدًا بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات لمحاكاة الوظائف الإدراكية البشرية. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نشر في عام 1973 حول حالة البحث في الذكاء الاصطناعي الجاري في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل تفاؤلًا كبيرًا بشأن البحث في الذكاء الاصطناعي بعد فترة من الإثارة الأولية، مما أدى إلى فقدان كبير للثقة من قبل المؤسسات الأكاديمية( في المملكة المتحدة، بما في ذلك الجهات المانحة) في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، تم تقليص تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وشهد مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الأول، مع زيادة الشكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور الأنظمة الخبيرة والتجارة بها إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كما أن إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية، كان بمثابة علامة على توسع تقنيات الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، مع انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي، شهدت منطقة الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية يمثل تحديًا مستمرًا. ومع ذلك، في عام 1997، تغلب الكمبيوتر ديب بلو من IBM على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد إحياء الشبكات العصبية والتعلم العميق الأساس لتطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينيات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ في التأثير على الحياة اليومية.
مع بداية هذا القرن، أدت التقدمات في القدرات الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث أظهرت المساعدات الافتراضية مثل Siri جدوى الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المستهلك. في العقد 2010، حققت وكالات التعلم المعزز ونماذج التوليد مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي الحواري إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نموذج اللغة الكبير (Large Language Model,LLM) نقطة تحول مهمة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصةً مع إصدار GPT-4، الذي يُعتبر نقطة تحول في مجال وكالات الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت إحدى الشركات سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد مكنتهم أدائهم المتميز في معالجة اللغة الطبيعية من إظهار قدرات تفاعلية واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا يمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من استخدامها في السيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجيًا نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري والكتابة الإبداعية ).
تتيح قدرة التعلم لنماذج اللغة الكبيرة لوكلاء الذكاء الاصطناعي مزيدًا من الاستقلالية. من خلال تقنيات التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئات الديناميكية. على سبيل المثال، في منصة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي ضبط استراتيجيات سلوكه بناءً على مدخلات اللاعب، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا فعليًا.
من النظام القاعدي المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها GPT-4، تعتبر تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي تاريخًا من التطور الذي يتجاوز حدود التكنولوجيا باستمرار. إن ظهور GPT-4 هو بلا شك نقطة تحول كبيرة في هذه المسيرة. مع مزيد من تقدم التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، ومشهدية، وتنوعًا. نماذج اللغة الكبيرة لا تضيف فقط "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي، ولكنها توفر لهم أيضًا القدرة على التعاون عبر مجالات متعددة. في المستقبل، ستظهر منصات المشاريع المبتكرة باستمرار، مما يدفع بتكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى التطبيق والتطور، ويقود عصرًا جديدًا من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها تستطيع التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارات تقنية عالية ومتطورة باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي هي "الذكاء"------ أي من خلال الخوارزميات لمحاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى، من أجل حل المشاكل المعقدة بشكل تلقائي. عادة ما تتبع سير العمل لوكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، الفعل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتم تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، وجمع معلومات البيئة. هذه الوظيفة مشابهة للحواس البشرية، حيث تستخدم أجهزة الاستشعار والكاميرات والميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات ذات المعنى، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وهذا غالبًا ما يتضمن التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج AI AGENT إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. يعدّ نموذج الاستدلال واتخاذ القرار "دماغ" النظام بأكمله، حيث يقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، يفهم المهام، وينتج حلولًا، وينسق النماذج المتخصصة المستخدمة في إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، وثانيًا، حساب عدة خيارات ممكنة للعمل بناءً على الهدف، وأخيرًا، اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "اليدين والقدمين" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى إجراءات. يتفاعل هذا الجزء مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية، وينفذ المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعد وحدة التعلم هي القوة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تتيح للوكيل أن يصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. من خلال حلقة التغذية الراجعة أو "دورة البيانات"، يتم تحسين النموذج بشكل مستمر من خلال إعادة بيانات التفاعل إلى النظام. توفر هذه القدرة على التكيف التدريجي مع مرور الوقت وزيادة الفعالية أداة قوية للمؤسسات لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
تتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطرق التالية:
1.2.5 ردود الفعل والتعديلات في الوقت الحقيقي
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه الذاتي من خلال دورة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتيجة 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 وكيل الذكاء الاصطناعي محور اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولات في العديد من الصناعات. كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتلة من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي أيضًا آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق الوكلاء الذكيين من 5.1 مليار دولار في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مدى اختراق الوكلاء الذكيين في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار الوكيل مفتوح المصدر بشكل ملحوظ. أنشطة تطوير إطارات مثل AutoGen وPhidata وLangGraph لشركة معينة أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، كما أن TAM في توسع.