فك شيفرة AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل نظام الاقتصاد 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 إلى الأمام.
في عام 2017، أدى ظهور العقود الذكية إلى ازدهار تطوير ICO.
في عام 2020، جلبت أحواض السيولة في DEX موجة الصيف في DeFi.
في عام 2021 ، شهدت العديد من أعمال سلسلة NFT ظهورها مما يدل على بداية عصر المقتنيات الرقمية.
في عام 2024، قادت الأداء المتميز لمنصة الإطلاق موجة من memecoin ومنصات الإطلاق.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست مجرد نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل هي أيضًا نتيجة للتكامل المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وقد وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وفي اليوم التالي، 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول ما Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة فتاة الجوار IP، مما أشعل شرارة الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادر على استشعار البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين وظائف AI Agent وملكة القلوب. يلعب AI Agent في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث أنه "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد على مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبحت AI Agent متجذرة في مختلف الصناعات، وأصبحت قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هؤلاء الوكلاء الذكيون المستقلون، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، يمتلكون قدرة شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، ويتسللون تدريجيًا إلى مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي للتداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه بشكل مستمر من خلال التكرار. لا يمثل وكيل الذكاء الاصطناعي شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام معينة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي المبدع: يُستخدم في إنشاء 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 المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير ، سنستكشف بعمق أصول وواقع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي ، ونحلل كيف يمكن أن تعيد تشكيل المشهد الصناعي ، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التنمية
عرض تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). كما شهدت هذه المرحلة الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفاهيم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد وظائف الإدراك البشري. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات James Lighthill تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. أعرب تقرير Lighthill بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان الثقة الكبيرة من المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك وكالات التمويل ). بعد عام 1973، تم تقليص تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك بشأن إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور وتجارة نظم الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تطورات كبيرة في التعلم الآلي، والشبكات العصبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كان إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامة على توسيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، ومع انهيار الطلب في السوق على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة، شهدت مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، فإن كيفية توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية لا تزال تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم الكمبيوتر ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث معلم في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشاكل 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.
في بداية هذا القرن، دفعت التقدمات في القدرة الحسابية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل سيري العملية التطبيقية للذكاء الاصطناعي في مجالات الاستهلاك. خلال العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج الجيل مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة مهمة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت نماذج ما قبل التدريب على نطاق واسع من خلال مئات المليارات أو حتى آلاف المليارات من المعلمات قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. إن أدائها الاستثنائي في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، وتوسيع نطاقهم تدريجيًا إلى مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري، الكتابة الإبداعية).
تقدم قدرة التعلم لنموذج اللغة الكبير استقلالية أعلى لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على إدخالات اللاعب، لتحقيق تفاعل ديناميكي حقيقي.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة الممثلة بـ GPT-4، تعتبر تاريخ تطور الوكلاء الذكائيين تاريخًا من التقدم المستمر في تجاوز حدود التكنولوجيا. وبلا شك، فإن ظهور GPT-4 هو نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، سيصبح الوكلاء الذكائيون أكثر ذكاءً، وأكثر تخصصًا، وأكثر تنوعًا. لم تزود نماذج اللغة الكبيرة الوكلاء الذكائيين بـ "روح" "الذكاء" فحسب، بل منحتهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية الوكلاء الذكائيين نحو الواقع والتطور، مما يقودنا إلى عصر جديد من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، من أجل حل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادةً ما يتبع سير العمل لوكيل 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، ويجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس 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، وعادة ما تتضمن التقنيات التالية:
الرؤية الحاسوبية: تُستخدم لمعالجة وفهم بيانات الصور والفيديو.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تساعد وكيل الذكاء الاصطناعي في فهم وإنتاج اللغة البشرية.
دمج المستشعرات: دمج بيانات من عدة مستشعرات في عرض موحد.
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "العقل" في النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من النماذج كمنسق أو محرك استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة لوظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
محرك القواعد: اتخاذ قرارات بسيطة بناءً على القواعد المحددة مسبقًا.
نماذج التعلم الآلي: تشمل أشجار القرار والشبكات العصبية وغيرها، تستخدم في التعرف على الأنماط المعقدة والتنبؤ.
التعلم المعزز: جعل وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار بشكل مستمر من خلال التجربة والخطأ، والتكيف مع البيئة المتغيرة.
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا، اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
نظام التحكم في الروبوتات: يستخدم في العمليات الفيزيائية، 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 الشركات، يتم تنفيذ المهام المتكررة من خلال RPA (أتمتة العمليات الروبوتية).
1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر 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 "عجلة البيانات"، يتم تحسين الأداء بشكل مستمر من خلال إدخال البيانات التي تم إنشاؤها خلال التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف التدريجي والفعالية المتزايدة مع مرور الوقت توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادة ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
التعلم تحت الإشراف: استخدام البيانات المعلَّمة لتدريب النموذج، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من إنجاز المهام بدقة أكبر.
التعلم غير الخاضع للإشراف: اكتشاف الأنماط المحتملة من البيانات غير المعلّمة، لمساعدة الوكلاء على التكيف مع بيئات جديدة.
التعلم المستمر: من خلال تحديث النموذج ببيانات حقيقية، الحفاظ على أداء الوكيل في بيئة ديناميكية.
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مركز اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلك وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة كتلة L1 في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في 2024 إلى 47.1 مليار دولار في 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. يعكس هذا النمو السريع مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار الوكلاء مفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن نشاط تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph من شركة معينة أصبح أكثر حيوية، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير.
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
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DegenDreamer
· منذ 10 س
مرة أخرى تستغل الشهرة، أليس الذكاء الاصطناعي مجرد if else متقدم؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-cff9c776
· منذ 10 س
又一波 بوتات 梦想家上线了
شاهد النسخة الأصليةرد0
digital_archaeologist
· منذ 10 س
لقد رأى الحمقى كل شيء
شاهد النسخة الأصليةرد0
Blockblind
· منذ 10 س
لقد لعبت بالسلسلة لفترة طويلة، واكتشفت أن كل موجة لها فخ خاص بها.
AI AGENT: القوة الذكية لتشكيل الاقتصاد الجديد لبيئة الأصول الرقمية
فك شيفرة AI AGENT: القوة الذكية التي تشكل نظام الاقتصاد 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 إلى الأمام.
من الضروري التأكيد على أن بداية هذه المجالات الرأسية ليست مجرد نتيجة للابتكار التكنولوجي، بل هي أيضًا نتيجة للتكامل المثالي بين نماذج التمويل ودورات السوق الصاعدة. عندما تلتقي الفرص مع الوقت المناسب، يمكن أن تؤدي إلى تغييرات هائلة. عند النظر إلى عام 2025، من الواضح أن المجالات الناشئة في دورة 2025 ستكون وكالات الذكاء الاصطناعي. وقد وصلت هذه الاتجاهات إلى ذروتها في أكتوبر من العام الماضي، حيث تم إطلاق رمز في 11 أكتوبر 2024، وبلغت قيمته السوقية 150 مليون دولار في 15 أكتوبر. وفي اليوم التالي، 16 أكتوبر، أطلق بروتوكول ما Luna، الذي ظهر لأول مرة بصورة فتاة الجوار IP، مما أشعل شرارة الصناعة بأكملها.
إذن، ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي بالضبط؟
الجميع على دراية بالفيلم الكلاسيكي "Resident Evil"، حيث أن نظام الذكاء الاصطناعي "ملكة القلب الأحمر" يترك انطباعًا عميقًا. ملكة القلب الأحمر هي نظام ذكاء اصطناعي قوي، يتحكم في مرافق معقدة وأنظمة أمان، قادر على استشعار البيئة بشكل مستقل، وتحليل البيانات، واتخاذ الإجراءات بسرعة.
في الواقع، هناك العديد من أوجه التشابه بين وظائف AI Agent وملكة القلوب. يلعب AI Agent في العالم الحقيقي دورًا مشابهًا إلى حد ما، حيث أنه "حارس الحكمة" في مجال التكنولوجيا الحديثة، من خلال الإدراك الذاتي، والتحليل، والتنفيذ، يساعد الشركات والأفراد على مواجهة المهام المعقدة. من السيارات ذاتية القيادة إلى خدمة العملاء الذكية، أصبحت AI Agent متجذرة في مختلف الصناعات، وأصبحت قوة رئيسية في تعزيز الكفاءة والابتكار. هؤلاء الوكلاء الذكيون المستقلون، مثل أعضاء الفريق غير المرئيين، يمتلكون قدرة شاملة من إدراك البيئة إلى تنفيذ القرارات، ويتسللون تدريجيًا إلى مختلف الصناعات، مما يعزز الكفاءة والابتكار بشكل مزدوج.
على سبيل المثال، يمكن استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي للتداول الآلي، استنادًا إلى البيانات المجمعة من منصة بيانات أو منصة تواصل اجتماعي، لإدارة المحافظ الاستثمارية وتنفيذ الصفقات في الوقت الفعلي، مع تحسين أدائه بشكل مستمر من خلال التكرار. لا يمثل وكيل الذكاء الاصطناعي شكلًا واحدًا، بل يتم تقسيمه إلى فئات مختلفة وفقًا للاحتياجات المحددة في النظام البيئي للعملات المشفرة:
وكيل الذكاء الاصطناعي التنفيذي: يركز على إتمام مهام معينة، مثل التداول، إدارة المحفظة أو التحكيم، ويهدف إلى زيادة دقة العمليات وتقليل الوقت المطلوب.
وكيل الذكاء الاصطناعي المبدع: يُستخدم في إنشاء 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 المنسق: تنسيق التفاعلات المعقدة بين الأنظمة أو المشاركين، مناسب بشكل خاص للتكامل عبر سلاسل متعددة.
في هذا التقرير ، سنستكشف بعمق أصول وواقع وآفاق تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي ، ونحلل كيف يمكن أن تعيد تشكيل المشهد الصناعي ، ونتطلع إلى اتجاهات تطورها المستقبلية.
1.1.1 تاريخ التنمية
عرض تطور AI AGENT تطور الذكاء الاصطناعي من البحث الأساسي إلى التطبيق الواسع. في مؤتمر دارتموث عام 1956، تم تقديم مصطلح "AI" لأول مرة، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي كمجال مستقل. في هذه الفترة، ركزت أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على الأساليب الرمزية، مما أدى إلى ظهور أولى برامج الذكاء الاصطناعي مثل ELIZA (روبوت الدردشة) وDendral (نظام خبير في مجال الكيمياء العضوية). كما شهدت هذه المرحلة الاقتراح الأول للشبكات العصبية واستكشاف مفاهيم التعلم الآلي. لكن أبحاث الذكاء الاصطناعي في تلك الفترة كانت مقيدة بشدة بسبب قيود القدرة الحاسوبية في ذلك الوقت. واجه الباحثون صعوبات كبيرة في تطوير الخوارزميات لمعالجة اللغة الطبيعية وتقليد وظائف الإدراك البشري. بالإضافة إلى ذلك، في عام 1972، قدم عالم الرياضيات James Lighthill تقريرًا نُشر في عام 1973 حول حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي الجارية في المملكة المتحدة. أعرب تقرير Lighthill بشكل أساسي عن تشاؤم شامل بشأن أبحاث الذكاء الاصطناعي بعد فترة الحماس المبكرة، مما أدى إلى فقدان الثقة الكبيرة من المؤسسات الأكاديمية في المملكة المتحدة ( بما في ذلك وكالات التمويل ). بعد عام 1973، تم تقليص تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، ومرت مجال الذكاء الاصطناعي بأول "شتاء للذكاء الاصطناعي"، مما زاد من مشاعر الشك بشأن إمكانيات الذكاء الاصطناعي.
في الثمانينيات من القرن العشرين، أدى تطور وتجارة نظم الخبراء إلى بدء الشركات العالمية في اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. شهدت هذه الفترة تطورات كبيرة في التعلم الآلي، والشبكات العصبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، مما دفع ظهور تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا. كان إدخال المركبات الذاتية القيادة ونشر الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المالية والرعاية الصحية أيضًا علامة على توسيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ولكن في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، ومع انهيار الطلب في السوق على أجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة، شهدت مجال الذكاء الاصطناعي "شتاء الذكاء الاصطناعي" الثاني. بالإضافة إلى ذلك، فإن كيفية توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي ودمجها بنجاح في التطبيقات العملية لا تزال تحديًا مستمرًا. ولكن في الوقت نفسه، في عام 1997، هزم الكمبيوتر ديب بلو من IBM بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف، وهو حدث معلم في قدرة الذكاء الاصطناعي على حل المشاكل 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.
في بداية هذا القرن، دفعت التقدمات في القدرة الحسابية إلى ظهور التعلم العميق، حيث عرضت المساعدات الافتراضية مثل سيري العملية التطبيقية للذكاء الاصطناعي في مجالات الاستهلاك. خلال العقد 2010، حققت وكلاء التعلم المعزز ونماذج الجيل مثل GPT-2 مزيدًا من الاختراقات، مما دفع الذكاء الاصطناعي القائم على الحوار إلى آفاق جديدة. خلال هذه العملية، أصبح ظهور نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model، LLM) علامة فارقة مهمة في تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع إصدار GPT-4، الذي يعتبر نقطة تحول في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي. منذ أن أصدرت شركة معينة سلسلة GPT، أظهرت نماذج ما قبل التدريب على نطاق واسع من خلال مئات المليارات أو حتى آلاف المليارات من المعلمات قدرة على توليد وفهم اللغة تتجاوز النماذج التقليدية. إن أدائها الاستثنائي في معالجة اللغة الطبيعية يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من تقديم تفاعلات واضحة ومنظمة من خلال توليد اللغة. مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتطبيق في سيناريوهات مثل مساعدات الدردشة وخدمة العملاء الافتراضية، وتوسيع نطاقهم تدريجيًا إلى مهام أكثر تعقيدًا (مثل التحليل التجاري، الكتابة الإبداعية).
تقدم قدرة التعلم لنموذج اللغة الكبير استقلالية أعلى لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين سلوكهم باستمرار، والتكيف مع البيئة الديناميكية. على سبيل المثال، في إحدى المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تعديل استراتيجيات سلوكه بناءً على إدخالات اللاعب، لتحقيق تفاعل ديناميكي حقيقي.
من نظام القواعد المبكر إلى نماذج اللغة الكبيرة الممثلة بـ GPT-4، تعتبر تاريخ تطور الوكلاء الذكائيين تاريخًا من التقدم المستمر في تجاوز حدود التكنولوجيا. وبلا شك، فإن ظهور GPT-4 هو نقطة تحول كبيرة في هذه الرحلة. مع المزيد من التطور التكنولوجي، سيصبح الوكلاء الذكائيون أكثر ذكاءً، وأكثر تخصصًا، وأكثر تنوعًا. لم تزود نماذج اللغة الكبيرة الوكلاء الذكائيين بـ "روح" "الذكاء" فحسب، بل منحتهم أيضًا القدرة على التعاون عبر المجالات. في المستقبل، ستستمر منصات المشاريع المبتكرة في الظهور، مما يدفع بتقنية الوكلاء الذكائيين نحو الواقع والتطور، مما يقودنا إلى عصر جديد من التجارب المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
1.2 آلية العمل
تختلف AIAGENT عن الروبوتات التقليدية في أنها قادرة على التعلم والتكيف مع مرور الوقت، واتخاذ قرارات دقيقة لتحقيق الأهداف. يمكن اعتبارها مشاركين بارعين ومتطورين باستمرار في مجال التشفير، قادرين على العمل بشكل مستقل في الاقتصاد الرقمي.
الجوهر الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي هو "الذكاء" ------ أي محاكاة سلوك الذكاء البشري أو سلوك الكائنات الحية الأخرى من خلال الخوارزميات، من أجل حل المشكلات المعقدة بشكل آلي. عادةً ما يتبع سير العمل لوكيل 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، ويجمع معلومات البيئة. تشبه هذه الوظيفة الحواس 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، وعادة ما تتضمن التقنيات التالية:
1.2.2 وحدة الاستدلال واتخاذ القرار
بعد إدراك البيئة، يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ قرارات بناءً على البيانات. تعتبر وحدة الاستدلال واتخاذ القرار "العقل" في النظام بأكمله، حيث تقوم بإجراء استدلال منطقي ووضع استراتيجيات بناءً على المعلومات التي تم جمعها. من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من النماذج كمنسق أو محرك استدلال، تفهم المهام، وتولد الحلول، وتنسق نماذج متخصصة لوظائف معينة مثل إنشاء المحتوى، ومعالجة الصور، أو أنظمة التوصية.
عادةً ما تستخدم هذه الوحدة التقنيات التالية:
تتضمن عملية الاستدلال عادةً عدة خطوات: أولاً، تقييم البيئة، ثم حساب عدة خيارات عمل محتملة بناءً على الهدف، وأخيرًا، اختيار الخيار الأمثل للتنفيذ.
1.2.3 تنفيذ الوحدة
وحدة التنفيذ هي "الأيدي والأرجل" لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بتحويل قرارات وحدة الاستدلال إلى أفعال. تتفاعل هذه الوحدة مع الأنظمة أو الأجهزة الخارجية لإكمال المهام المحددة. قد يتضمن ذلك عمليات مادية (مثل حركة الروبوتات) أو عمليات رقمية (مثل معالجة البيانات). تعتمد وحدة التنفيذ على:
1.2.4 وحدة التعلم
تعتبر 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 "عجلة البيانات"، يتم تحسين الأداء بشكل مستمر من خلال إدخال البيانات التي تم إنشاؤها خلال التفاعلات إلى النظام لتعزيز النموذج. هذه القدرة على التكيف التدريجي والفعالية المتزايدة مع مرور الوقت توفر للأعمال أداة قوية لتعزيز اتخاذ القرارات وكفاءة العمليات.
عادة ما يتم تحسين وحدات التعلم بالطريقة التالية:
1.2.5 التغذية الراجعة الفورية والتعديل
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي على تحسين أدائه من خلال حلقة تغذية راجعة مستمرة. يتم تسجيل نتائج كل إجراء واستخدامها لتعديل القرارات المستقبلية. يضمن هذا النظام المغلق قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التكيف والمرونة.
1.3 حالة السوق
1.3.1 حالة الصناعة
أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مركز اهتمام السوق، بفضل إمكانياته الكبيرة كواجهة للمستهلك وفاعل اقتصادي مستقل، مما يجلب التحولات للعديد من الصناعات. تمامًا كما كان من الصعب تقدير إمكانيات مساحة كتلة L1 في الدورة السابقة، يظهر وكيل الذكاء الاصطناعي نفس الآفاق في هذه الدورة.
وفقًا لأحدث تقرير من Markets and Markets، من المتوقع أن ينمو سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي من 5.1 مليار دولار في 2024 إلى 47.1 مليار دولار في 2030، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يصل إلى 44.8%. يعكس هذا النمو السريع مدى انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، فضلاً عن الطلب السوقي الناتج عن الابتكار التكنولوجي.
لقد زادت استثمارات الشركات الكبرى في إطار الوكلاء مفتوح المصدر بشكل ملحوظ. إن نشاط تطوير أطر مثل AutoGen و Phidata و LangGraph من شركة معينة أصبح أكثر حيوية، مما يدل على أن AI AGENT لديه إمكانيات سوقية أكبر خارج مجال التشفير.