AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل النظام البيئي للاقتصاد 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 نحو التطور.
في عام 2017، أدت ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة صيفية من DeFi.
في عام 2021، ظهرت مجموعة كبيرة من الأعمال الفنية غير القابلة للاستبدال (NFT) مما يدل على بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، أدت الأداء الممتاز لمنصة الإطلاق إلى قيادة موجة memecoin ومنصات الإطلاق.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات العمودية لم تكن مجرد نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع التوقيت المناسب، يمكن أن تولد 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. وبعدها في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، والذي ظهر لأول مرة بشكل صورة فتاة الجارة عبر البث المباشر، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو بالضبط وكيل الذكاء الاصطناعي؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. "ملكة القلب الأحمر" هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، يوجد العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعتبر "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة. من السيارات الذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، لقد اخترق وكيل الذكاء الاصطناعي العديد من الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، تشبه أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجياً إلى مختلف الصناعات، مما يدفع إلى تعزيز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التجارة الآلية، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، وتحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إكمال مهام معينة مثل التجارة وإدارة المحافظ أو الاستفادة، ويهدف إلى تحسين دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
2.وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمعات ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكفاءة وتطبيقات واسعة النطاق لوكالات الذكاء الاصطناعي، ونعرض كيف تعيد تشكيل مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
أظهر تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي كيف انتقل الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى تطبيقه الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع أساسًا للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. خلال هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت دردشة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف المفاهيم الأولية للتعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بالقدرات الحسابية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات لمحاكاة وظائف الإدراك البشري. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل بشكل أساسي تفاؤلًا واسع النطاق حول أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكر، مما أدى إلى فقدان الثقة الكبير من المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة(، بما في ذلك الجهات المانحة)، في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
شهدت الثمانينات من القرن العشرين تطوراً تجارياً لأنظمة الخبراء مما دفع الشركات العالمية إلى تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما ساهم في ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والطب علامة على توسع تقنية الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" بسبب انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في عام 1997، انتصرت حاسوب ديب بلو لشركة معينة على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد انتعاش الشبكات العصبية والتعلم العميق تأسيس تطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، أدى تقدم القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت بعض المساعدات الافتراضية جدوى الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز وبعض النماذج التوليدية مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار نموذج معين، الذي اعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات وحتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد مكنتها أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية من تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا سمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة، وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تعزز قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم من استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في بعض المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها نماذج معينة، تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التقدم المستمر لتجاوز الحدود التقنية. وظهور نموذج معين هو بلا شك نقطة تحول مهمة في هذه الرحلة. مع المزيد من تطور التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وأكثر تنوعًا، وأكثر تخصيصًا. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتهم أيضًا بقدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التنفيذ والتطور، مما يقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في قدرتها على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على التصرف بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي تكمن في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع عملية عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، حيث يجمع معلومات البيئة. هذه الوظيفة تشبه حواس الإنسان، حيث يستخدم أجهزة استشعار وكاميرات وميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات المهمة، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما تتضمن التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تُستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية ( NLP ): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي على فهم وإنتاج 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. وحدة الاستدلال واتخاذ القرارات هي "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغات الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق مع نماذج متخصصة لأداء وظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الرؤية، 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 والشبكات العصبية، وتستخدم للتعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار باستمرار من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً ، تقييم البيئة ، ثم حساب عدة خيارات للعمل بناءً على الأهداف ، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تضع قرارات وحدة الاستدلال موضع التنفيذ. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم للت操作 الفيزية، 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 الأعمال، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال أتمتة العمليات الروبوتية RPA(.
)# 1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر وحدة التعلم هي القدرة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تجعل الوكيل أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. يتم تحسينه باستمرار من خلال حلقة التغذية المرتدة أو "عجلة البيانات"، حيث يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات في النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية تعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
يتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعلّمة لتدريب النموذج، مما يساعد AI AGENT على إتمام المهام بدقة أكبر.
التعلم غير المراقب: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلَّمة، مما يساعد الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: تحديث النموذج من خلال البيانات الحية، للحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 ردود الفعل والتعديل الفوري
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق التكيف والمرونة لوكيل الذكاء الاصطناعي.
![ديكود AI AGENT: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد الجديد في المستقبل]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مركز اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولات في العديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من إحدى شركات أبحاث السوق، من المتوقع أن ينمو سوق الوكلاء الذكيين من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب ###CAGR( يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مستوى اختراق الوكلاء الذكيين في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب المتزايد في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph في إحدى الشركات أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، وأن TAM يتوسع أيضًا.
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 8
أعجبني
8
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MEVHunterZhang
· منذ 9 س
ai ماذا يفهم؟ عاجلاً أم آجلاً ستعاقبه الولايات المتحدة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZKProofster
· منذ 9 س
تقنيًا... مجرد دورة ضجيج أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleWatcher
· منذ 9 س
مرة أخرى، تبدأ عرض كبير لخداع الناس لتحقيق الربح.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenWhisperer
· منذ 9 س
إنه الذكاء الاصطناعي الذي لا يزال حيًا حتى النهاية.
AI Agent: القوة الذكية التي تشكل الاقتصاد الجديد للتشفير
AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل النظام البيئي للاقتصاد 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 نحو التطور.
من المهم التأكيد على أن بداية هذه المجالات العمودية لم تكن مجرد نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل كانت أيضًا نتيجة الجمع المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع التوقيت المناسب، يمكن أن تولد 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. وبعدها في 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول معين Luna، والذي ظهر لأول مرة بشكل صورة فتاة الجارة عبر البث المباشر، مما أثار ضجة في جميع أنحاء الصناعة.
إذن، ما هو بالضبط وكيل الذكاء الاصطناعي؟
من المؤكد أن الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا قويًا. "ملكة القلب الأحمر" هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، تتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادرة على إدراك البيئة وتحليل البيانات واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، يوجد العديد من أوجه التشابه بين الوظائف الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي وملكة القلوب الحمراء. في العالم الحقيقي، يلعب وكيل الذكاء الاصطناعي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث يعتبر "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي والتحليل والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد في مواجهة المهام المعقدة. من السيارات الذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، لقد اخترق وكيل الذكاء الاصطناعي العديد من الصناعات، وأصبح قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هذه الكيانات الذكية الذاتية، تشبه أعضاء الفريق غير المرئيين، تمتلك القدرة الشاملة من الإدراك البيئي إلى تنفيذ القرارات، وتتسلل تدريجياً إلى مختلف الصناعات، مما يدفع إلى تعزيز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في التجارة الآلية، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات معينة أو منصة اجتماعية، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، وتحسين أدائه باستمرار من خلال التكرار. وكيل الذكاء الاصطناعي ليس شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة بناءً على الاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
2.وكيل الذكاء الاصطناعي الإبداعي: يُستخدم لإنشاء المحتوى، بما في ذلك النصوص والتصميم وحتى تأليف الموسيقى.
وكيل الذكاء الاصطناعي الاجتماعي: كقائد رأي على وسائل التواصل الاجتماعي، يتفاعل مع المستخدمين، يبني المجتمعات ويشارك في الأنشطة التسويقية.
وكيل الذكاء الاصطناعي التناسقي: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل متعدد السلاسل.
في هذا التقرير، سنستكشف بعمق أصول وكفاءة وتطبيقات واسعة النطاق لوكالات الذكاء الاصطناعي، ونعرض كيف تعيد تشكيل مشهد الصناعة، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التطوير
أظهر تاريخ تطور وكيل الذكاء الاصطناعي كيف انتقل الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى تطبيقه الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "الذكاء الاصطناعي" لأول مرة، مما وضع أساسًا للذكاء الاصطناعي كحقل مستقل. خلال هذه الفترة، كانت أبحاث الذكاء الاصطناعي تركز بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي، مثل ELIZA(، وهو روبوت دردشة) وDendral(، وهو نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). شهدت هذه المرحلة أيضًا أول اقتراح للشبكات العصبية واستكشاف المفاهيم الأولية للتعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بالقدرات الحسابية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في معالجة اللغة الطبيعية وتطوير الخوارزميات لمحاكاة وظائف الإدراك البشري. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات جيمس لايتهيل تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. عكس تقرير لايتهيل بشكل أساسي تفاؤلًا واسع النطاق حول أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكر، مما أدى إلى فقدان الثقة الكبير من المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة(، بما في ذلك الجهات المانحة)، في الذكاء الاصطناعي. بعد عام 1973، انخفض تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك في إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
شهدت الثمانينات من القرن العشرين تطوراً تجارياً لأنظمة الخبراء مما دفع الشركات العالمية إلى تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. حققت هذه الفترة تقدمًا كبيرًا في التعلم الآلي والشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية، مما ساهم في ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كانت إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والطب علامة على توسع تقنية الذكاء الاصطناعي. لكن في أواخر الثمانينات وأوائل التسعينات، شهدت مجالات الذكاء الاصطناعي "الشتاء الثاني للذكاء الاصطناعي" بسبب انهيار الطلب في السوق على الأجهزة المخصصة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية تحديًا مستمرًا. لكن في عام 1997، انتصرت حاسوب ديب بلو لشركة معينة على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف، مما كان حدثًا بارزًا في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة. أعاد انتعاش الشبكات العصبية والتعلم العميق تأسيس تطور الذكاء الاصطناعي في أواخر التسعينات، مما جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من المشهد التكنولوجي وبدأ يؤثر على الحياة اليومية.
مع بداية القرن الحادي والعشرين، أدى تقدم القدرة الحاسوبية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت بعض المساعدات الافتراضية جدوى الذكاء الاصطناعي في مجالات التطبيقات الاستهلاكية. في العقد 2010، حقق وكلاء التعلم المعزز وبعض النماذج التوليدية مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار نموذج معين، الذي اعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت النماذج المدربة مسبقًا على نطاق واسع، والتي تحتوي على عشرات المليارات وحتى مئات المليارات من المعلمات، قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. لقد مكنتها أدائها المتميز في معالجة اللغة الطبيعية من تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. وهذا سمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة، وخدمة العملاء الافتراضية، والتوسع تدريجياً نحو مهام أكثر تعقيدًا ( مثل التحليل التجاري، والكتابة الإبداعية ).
تعزز قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التعلم من استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في بعض المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكهم بناءً على مدخلات اللاعبين، مما يحقق تفاعلًا ديناميكيًا حقيقيًا.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة التي تمثلها نماذج معينة، تاريخ تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي هو تاريخ من التقدم المستمر لتجاوز الحدود التقنية. وظهور نموذج معين هو بلا شك نقطة تحول مهمة في هذه الرحلة. مع المزيد من تطور التكنولوجيا، سيصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، وأكثر تنوعًا، وأكثر تخصيصًا. لم تضف نماذج اللغة الكبيرة "روح" الذكاء إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي فحسب، بل زودتهم أيضًا بقدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو التنفيذ والتطور، مما يقود إلى عصر جديد مدفوع بتجارب الذكاء الاصطناعي.
1.2 مبدأ العمل
تتمثل الاختلافات بين AIAGENT والروبوتات التقليدية في قدرتها على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين ذوي مهارة عالية ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على التصرف بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
النواة الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي تكمن في "الذكاء" ------ أي محاكاة السلوك الذكي للبشر أو الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، لحل المشكلات المعقدة بشكل تلقائي. عادةً ما تتبع عملية عمل وكيل الذكاء الاصطناعي الخطوات التالية: الإدراك، الاستدلال، العمل، التعلم، التعديل.
1.2.1 وحدة الإدراك
يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع العالم الخارجي من خلال وحدة الإدراك، حيث يجمع معلومات البيئة. هذه الوظيفة تشبه حواس الإنسان، حيث يستخدم أجهزة استشعار وكاميرات وميكروفونات لالتقاط البيانات الخارجية، بما في ذلك استخراج الميزات المهمة، والتعرف على الكائنات، أو تحديد الكيانات ذات الصلة في البيئة. المهمة الأساسية لوحدة الإدراك هي تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات معنى، وغالبًا ما تتضمن التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. وحدة الاستدلال واتخاذ القرارات هي "دماغ" النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء الاستدلال المنطقي وتطوير الاستراتيجيات استنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها. باستخدام نماذج اللغات الكبيرة كمنسقين أو محركات استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق مع نماذج متخصصة لأداء وظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الرؤية، أو أنظمة التوصية.
تستخدم هذه الوحدة عادةً التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً ، تقييم البيئة ، ثم حساب عدة خيارات للعمل بناءً على الأهداف ، وأخيرًا اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأقدام" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تضع قرارات وحدة الاستدلال موضع التنفيذ. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يشمل ذلك عمليات مادية ( مثل حركة الروبوت ) أو عمليات رقمية ( مثل معالجة البيانات ). تعتمد وحدة التنفيذ على:
)# 1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر وحدة التعلم هي القدرة التنافسية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تجعل الوكيل أكثر ذكاءً مع مرور الوقت. يتم تحسينه باستمرار من خلال حلقة التغذية المرتدة أو "عجلة البيانات"، حيث يتم إدخال البيانات الناتجة عن التفاعلات في النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف تدريجياً مع مرور الوقت وزيادة الفعالية توفر للأعمال أداة قوية تعزز من اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
يتم تحسين وحدات التعلم عادةً بالطريقة التالية:
1.2.5 ردود الفعل والتعديل الفوري
تحسن وكيل الذكاء الاصطناعي أدائه من خلال حلقة التغذية الراجعة المستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لضبط القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق التكيف والمرونة لوكيل الذكاء الاصطناعي.
![ديكود AI AGENT: تشكيل القوة الذكية للاقتصاد الجديد في المستقبل]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مركز اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلكين وفاعل اقتصادي مستقل، مما يحدث تحولات في العديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة الكتل من المستوى الأول في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي آفاقًا مماثلة في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من إحدى شركات أبحاث السوق، من المتوقع أن ينمو سوق الوكلاء الذكيين من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024 إلى 47.1 مليار دولار أمريكي في عام 2030، بمعدل نمو سنوي مركب ###CAGR( يصل إلى 44.8%. تعكس هذه الزيادة السريعة مستوى اختراق الوكلاء الذكيين في مختلف الصناعات، بالإضافة إلى الطلب المتزايد في السوق الناتج عن الابتكارات التكنولوجية.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في أطر الوكالة مفتوحة المصدر بشكل ملحوظ. إن أنشطة تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph في إحدى الشركات أصبحت أكثر نشاطًا، مما يشير إلى أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير، وأن TAM يتوسع أيضًا.