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 thời đại thông minh

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

• Năm 2017, sự nổi lên 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 khởi đầu của kỷ nguyên đồ sưu tầm kỹ thuật số.
• Năm 2024, hiệu suất xuất sắc của một nền tảng phóng đã dẫn đầu làn sóng memecoin và nền tảng phóng.

Cần nhấn mạnh rằng, sự khởi đầu trong các 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 trợ và chu kỳ thị trường tăng trưởng. Khi cơ hội gặp đúng thời điểm, nó có thể tạo ra những biến đổi lớn. Nhìn về năm 2025, rõ ràng rằng các lĩnh vực mới nổi trong chu kỳ 2025 sẽ là AI đại lý. Xu hướng này đã 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, đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Ngay sau đó, vào ngày 16 tháng 10, một giao thức đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh livestream của cô gái hàng xóm, tạo ra cú sốc cho toàn ngành.

Vậy, AI Agent thực chất là gì?

Mọi người chắc hẳn 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 các chức năng cốt lõi của Nữ hoàng trái tim đỏ. AI Agent trong thế giới thực ở một mức độ nào đó đóng vai trò tương tự, 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 cảm nhận, phân tích và thực hiện. Từ ô tô tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào mọi lĩnh vực, trở thành lực lượng chính trong việc nâng cao hiệu suất và đổi mới. Những thực thể thông minh tự chủ này, giống như những thành viên trong đội ngũ vô hình, có khả năng toàn diện từ nhận thức môi trường đến thực hiện quyết định, dần dần thẩm thấu vào các ngành công nghiệp khác nhau, thúc đẩy sự nâng cao kép về hiệu suất và đổi mới.

Ví dụ, một AGENT AI 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. AGENT AI không phải là một hình thức đơn lẻ, 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, như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc kinh doanh chênh lệch giá, nhằm nâng cao độ chính xác trong hoạt động và giảm thời gian cần thiết.

2. Đại lý AI sáng tạo: dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác âm nhạc.

3. AI Agent loại xã hội: Làm người dẫn dắt ý kiến 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: Phối hợp 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 khám phá sâu về nguồn gốc, hiện trạng và triển vọng ứng dụng rộng rãi của AI Agent, phân tích cách chúng tái định hình bối cảnh ngành và dự đoán xu hướng phát triển trong tương lai.

1.1.1 Lịch sử phát triển

Lịch sử 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 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 ký hiệu, dẫn đến sự ra đời của những chương trình AI đầu tiên, như ELIZA( một chatbot) và Dendral( hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực hóa học hữu cơ). Giai đoạn này cũng chứng kiến sự ra đời 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 hạn chế tại thời điểm đó. 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 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 thể hiện sự bi quan toàn diện về nghiên cứu AI sau giai đoạn hưng phấn ban đầu, dẫn đến sự mất niềm tin lớn vào AI từ các tổ chức học thuật( ở Anh, bao gồm cả các tổ chức tài trợ). Sau năm 1973, ngân sách nghiên cứu AI giảm mạnh, lĩnh vực AI trải qua "mùa đông AI" đầu tiên, với sự gia tăng hoài nghi về tiềm năng của AI.

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 những chiếc xe 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, từ cuối những năm 1980 đến đầu những năm 1990, khi nhu cầu của thị trường đối với phần cứng AI chuyên dụng sụp đổ, lĩnh vực AI đã trải qua "mùa đông AI" lần thứ hai. Ngoài ra, cách mở rộng quy mô 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 mốc quan trọng trong khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của AI. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và học sâu đã tạo nền tảng cho sự phát triển của AI vào cuối những năm 1990, khiến AI trở thành một phần không thể thiếu 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 chứng minh tính thực tiễn của AI trong lĩnh vực ứng dụng tiêu dùng. Trong thập kỷ 2010, các tác nhân học củng cố và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những đột phá tiếp theo, 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 bước ngoặt trong lĩnh vực tác nhân AI. Kể từ khi một công ty phát hành dòng GPT, các mô hình được tiền huấn luyện quy mô lớn với hàng trăm tỷ thậm chí hàng nghìn tỷ tham số đã thể hiện khả năng sinh và hiểu ngôn ngữ vượt trội hơn 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 rõ ràng, mạch lạc thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các cảnh 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 tập của mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp cho các đại lý AI tính tự chủ cao hơn. Thông qua công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning), các đại lý AI có thể liên tục tối ưu hóa hành vi của mình, thích ứng với môi trường động. Ví dụ, trong một nền tảng do AI điều khiển, 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 tiêu biểu như GPT-4, lịch sử phát triển của các đại lý AI là một câu chuyện tiến hóa liên tục vượt qua ranh giới công nghệ. Sự xuất hiện của GPT-4 chắc chắn là một bước ngoặt quan trọng trong hành trình này. Với sự phát triển công nghệ tiếp theo, các đại lý AI sẽ trở nên thông minh hơn, có tính cảnh quan và đa dạng hơn. Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ truyền vào "trí tuệ" cho 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 đổi mới sẽ tiếp tục xuất hiện, thúc đẩy công nghệ đại lý AI đi vào ứng dụng và phát triển, dẫn dắt một kỷ nguyên mới của trải nghiệm do AI thúc đẩy.

Nguyên lý hoạt động 1.2

Sự khác biệt giữa AIAGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra các quyết định tỉ mỉ để đạt được mục tiêu. Chúng có thể được coi là những người tham gia có kỹ thuật 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 thông minh" của nó------tức là mô phỏng hành vi trí tuệ của con người hoặc sinh vật khác thông qua các 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: nhận thức, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.

1.2.1 Mô-đun cảm nhận

AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần 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 bên ngoài, điều này bao gồm việc trích xuất các đặc trưng 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, điều này 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 quyết định

Sau khi cảm nhận 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 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.

Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:

• Công cụ quy tắc: Ra 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 dạng mẫu và dự đoán phức tạp.
• Học tăng cường: Làm cho AI AGENT tối ưu hóa chiến lược quyết định thông qua thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi.

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

1.2.3 Thực hiện mô-đun

Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, đưa ra quyết định từ mô-đun suy diễn vào hành động. Phần này tương tác với hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành nhiệm vụ được chỉ định. Điều này có thể liên quan đến các hoạt động vật lý ( như hành động của robot ) hoặc các hoạt động kỹ thuật 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: 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. Bằng cách cải tiến liên tục thông qua vòng phản hồi hoặc "bánh đà dữ liệu", dữ liệu được tạo ra trong tương tác được phản hồi vào hệ thống để tăng cường mô hình. Khả năng này, vốn thích nghi dần theo thời gian và trở nên hiệu quả hơn, mang lại cho các doanh nghiệp một công cụ mạnh mẽ giúp nâng cao quyết định và hiệu quả vận hành.

Các mô-đun học thường được cải tiến theo những cách sau:

• Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để đào tạo mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
• Học không giám sát: phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích ứng với môi trường mới.
• Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng 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 chu trình phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo khả năng thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.

1.3 Tình hình 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 biến đổi cho nhiều ngành. Giống như tiềm năng của không gian khối L1 trong chu kỳ trước khó có thể ước lượng, AI AGENT cũng thể hiện triển vọng tương tự trong chu kỳ này.

Theo báo cáo mới nhất của Markets and Markets, 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 đang đầu tư đáng kể 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 sôi nổi, điều này cho thấy AI AGENT có tiềm năng thị trường lớn hơn ngoài lĩnh vực tiền điện tử, TAM cũng đang mở rộng.