Báo cáo nghiên cứu OKX: Phân tích hơn 10 dự án giúp bạn hiểu rõ hơn về bối cảnh của tác nhân AI (Phần 1)

Nguồn: OKX Ventures

Lĩnh vực AI đang trải qua quá trình phát triển từ suy đoán sang ứng dụng thực tế.

Các token AI Meme ban đầu đã tận dụng sự bùng nổ của AI để phát triển mạnh mẽ và hiện nay, nhiều công cụ giao dịch AI chức năng hơn, nghiên cứu đầu tư thông minh và trình thực thi AI trên chuỗi đang nổi lên. Từ các chiến lược bắn tỉa trên chuỗi do AI điều khiển đến các tác nhân AI tự động thực hiện các tác vụ trên chuỗi và các giải pháp tối ưu hóa doanh thu DeFi do AI tạo ra, ảnh hưởng của đường hướng AI đang mở rộng nhanh chóng.

Nhưng hầu hết mọi người đều có thể thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của giá trị thị trường của token AI, nhưng không thể tìm ra hệ tọa độ để giải mã logic giá trị của nó. Những hướng đi AI nào có sức sống lâu dài? DeFAI có phải là ứng dụng tốt nhất của AI không? Đánh giá dự án AI có những khía cạnh nào? ......Báo cáo nghiên cứu mới nhất của OKX Ventures phân tích sâu sắc bối cảnh phát triển của lộ trình AI. Từ góc độ phân tích khái niệm, quá trình tiến hóa, lộ trình ứng dụng và các trường hợp dự án, chúng tôi hy vọng có thể cung cấp một số nguồn cảm hứng và suy nghĩ để mọi người hiểu được giá trị của AI.

Báo cáo này có nội dung khá phong phú. Để bạn dễ đọc, chúng tôi đã chia báo cáo thành hai phần (Phần 1) và (Phần 2). Đây là "Phần 1".

1. Giới thiệu vềAI Agent 

AI Agent là một thực thể thông minh có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động tương ứng. Không giống như các hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thống, các tác nhân AI có thể suy nghĩ độc lập và sử dụng các công cụ để dần dần đạt được các mục tiêu cụ thể, giúp chúng có tính tự chủ và linh hoạt hơn khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp.

Tóm lại, tác nhân AI là tác nhân được điều khiển bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo và quy trình làm việc của nó bao gồm: mô-đun nhận thức (thu thập thông tin đầu vào), mô hình ngôn ngữ lớn (hiểu biết, lý luận và lập kế hoạch), gọi công cụ (thực hiện nhiệm vụ) và phản hồi và tối ưu hóa (xác minh và điều chỉnh).  

OpenAI định nghĩa các tác nhân AI là các hệ thống có mô hình ngôn ngữ lớn làm cốt lõi, có khả năng tự động hiểu biết, nhận thức, lập kế hoạch, ghi nhớ và sử dụng công cụ, đồng thời có thể tự động thực hiện các tác vụ phức tạp. Không giống như trí tuệ nhân tạo truyền thống, các tác nhân AI có thể hoàn thành dần các mục tiêu đã đề ra thông qua tư duy độc lập và sử dụng công cụ. Định nghĩa về AI Agent có thể được tóm tắt thành các yếu tố chính sau: Nhận thức: AI Agent nhận thức môi trường xung quanh thông qua các cảm biến, camera hoặc các thiết bị đầu vào khác để thu thập thông tin cần thiết; Lý luận: Nó có thể phân tích thông tin nhận được và thực hiện lý luận phức tạp để đưa ra quyết định hợp lý; Ra quyết định: Dựa trên kết quả phân tích, AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động và chọn đường dẫn thực hiện tốt nhất; Hành động: Cuối cùng, AI Agent sẽ thực hiện kế hoạch đã xây dựng và tương tác với các hệ thống khác bằng cách gọi các công cụ hoặc giao diện bên ngoài để đạt được các mục tiêu đã định trước.

Nguyên lý hoạt động và quy trình của AI Agent thường bao gồm các bước sau:Đầu tiên là nhập thông tin, tiếp nhận thông tin từ môi trường, chẳng hạn như hướng dẫn của người dùng, dữ liệu cảm biến, v.v.; sau đó là xử lý dữ liệu, sử dụng các thuật toán và mô hình tích hợp để xử lý dữ liệu đầu vào, kết hợp với hệ thống bộ nhớ của nó (bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn) để hiểu trạng thái hiện tại; sau đó là lập kế hoạch, dựa trên kết quả xử lý, AI Agent chia các tác vụ lớn thành các tác vụ nhỏ dễ quản lý và lập kế hoạch thực hiện cụ thể. Trong giai đoạn thực hiện, AI Agent triển khai kế hoạch của mình và giám sát quá trình thực hiện bằng cách gọi các API hoặc công cụ bên ngoài để đảm bảo nhiệm vụ được hoàn thành như mong đợi; cuối cùng là phản hồi và học hỏi, sau khi nhiệm vụ hoàn thành, AI Agent sẽ phản ánh và học hỏi từ kết quả để cải thiện chất lượng các quyết định trong tương lai.  

2. Quá trình tiến hóa 

Con đường tiến hóa của mã thông báo AI cho thấy quá trình chuyển đổi từ hiện tượng "MEME" ban đầu sang tích hợp công nghệ sâu. Ban đầu, nhiều token dựa vào sự cường điệu ngắn hạn và trào lưu trên mạng xã hội để thu hút sự chú ý của người dùng, giống như các meme trên Internet. Tuy nhiên, khi thị trường tiếp tục phát triển, các token AI đang dần phát triển theo hướng có chức năng thực tế và tiên tiến hơn, dần thoát khỏi mô hình cường điệu thuần túy và chuyển đổi thành các công cụ tài chính blockchain thực sự và nền tảng phân tích dữ liệu. Chúng tôi sẽ khám phá sâu hơn về cách các mã thông báo này phát triển từ dạng khái niệm thành sản phẩm công nghệ có giá trị ứng dụng thực tế.

Giai đoạn 1: AI Meme (Thời kỳ hỗn loạn)

Hầu hết các token AI ban đầu đều tồn tại dưới dạng "MEME". Các token như $GOAT, $ACT và $FARTCOIN không có ứng dụng hoặc chức năng thực tế, và giá trị của chúng chủ yếu dựa vào sự cường điệu về khái niệm và tâm lý thị trường. Ở giai đoạn này, mục đích của token vẫn chưa rõ ràng, thị trường và người dùng biết rất ít về tiềm năng của nó và mức độ phổ biến của token phụ thuộc nhiều hơn vào sự lan truyền trên mạng xã hội và sự cường điệu ngắn hạn, mang tính chất bí ẩn và khó nắm bắt.

Giai đoạn 2: Xã hội hóa (giai đoạn thăm dò)

Khi thị trường dần chú ý đến token AI, các token này bắt đầu phát huy ảnh hưởng của mình trong lĩnh vực xã hội. Ví dụ, các token như $LUNA và $BULLY thu hút sự tham gia của người dùng thông qua các tính năng xã hội nâng cao. Ở giai đoạn này, token không còn là công cụ tạo sự cường điệu nữa mà bắt đầu tích hợp các tương tác xã hội và cộng đồng để thúc đẩy tăng trưởng thị trường. Token này đã dần mở rộng từ chức năng "trò chuyện" đơn giản thành chức năng khám phá được tích hợp chặt chẽ với nhu cầu xã hội của người dùng, hình thành nên một thuộc tính xã hội đa dạng hơn.

Giai đoạn 3: Trường dọc (Giai đoạn đào sâu chức năng)

Các mã thông báo AI bắt đầu thoát khỏi các mô hình xã hội và cường điệu đơn giản và khám phá sâu các kịch bản ứng dụng trong các trường dọc. Các token như $AIXBT và $ZEREBRO đang dần trao quyền cho các token thông qua tích hợp với blockchain, DeFi hoặc các công cụ sáng tạo, khiến chúng không còn chỉ là công cụ đầu cơ mà là tài sản kỹ thuật số có chức năng và mục đích rõ ràng. Giai đoạn này đánh dấu sự phát triển của token AI theo hướng hiệu quả và chuyên nghiệp hơn, dần hình thành vị thế độc quyền trên thị trường.

Giai đoạn3.5: Cơ sở hạ tầng (Giai đoạn cải tiến công nghệ)

Khi ứng dụng token dần được mở rộng, AI Token bắt đầu tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật vững chắc hơn. Việc bổ sung các token như $AI16Z và $EMP đã thúc đẩy hơn nữa việc tối ưu hóa chức năng của token. Token không chỉ tập trung vào các ưu đãi kinh tế và chức năng thực tế mà còn bắt đầu chú ý đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng như công nghệ chuỗi chéo, ứng dụng phi tập trung và tích hợp phần cứng, dần đặt nền tảng kỹ thuật cho sự phát triển bền vững trong tương lai.

Giai đoạn 4: Phân tích dữ liệu (Giai đoạn trưởng thành)

Bước vào giai đoạn trưởng thành, các token AI đã dần ổn định trên thị trường và bắt đầu tích hợp các chức năng nghiên cứu và phân tích đầu tư tiền điện tử phức tạp hơn, thúc đẩy cải thiện hệ sinh thái token và cấu trúc quản trị. Các mã thông báo như $TRISIG và $COOKIE không còn là những công cụ đơn giản nữa, chúng đã trở thành một phần của hệ thống kinh tế và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tiên tiến như phân tích dữ liệu, quản trị cộng đồng và quyết định đầu tư. Ở thời điểm này, chức năng của token AI đã dần được cải thiện và hiện chúng có thể cung cấp phân tích chuyên sâu và hỗ trợ ra quyết định cho thị trường, trở thành một tài sản quan trọng trên thị trường tiền điện tử.

Giai đoạn 4.5: Ứng dụng tài chính (Giai đoạn tích hợp sinh thái)

Với sự phát triển hơn nữa của lĩnh vực DeFi, việc tích hợp token AI vào các ứng dụng tài chính ngày càng trở nên sâu rộng hơn, làm nảy sinh khái niệm mới nổi "DeFAI". Thông qua trí tuệ nhân tạo, các hoạt động phức tạp của DeFi trở nên đơn giản hơn và người dùng thông thường có thể dễ dàng tham gia vào các hoạt động tài chính trên chuỗi. Các token tiêu biểu như $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT, v.v. đã dần hình thành chuỗi hoàn chỉnh từ các chức năng cơ bản đến các dịch vụ tài chính phức tạp trên thị trường, tối ưu hóa các tương tác trên chuỗi, hạ thấp ngưỡng tham gia và mang lại nhiều cơ hội và tiện lợi hơn cho người dùng.

III. KhungAI Agent

(I) So sánh dữ liệuWeb3vàWeb2 

Trong khi AI Agent của Web2 được đưa vào thuật toán đề xuất, thì nền tảng thử nghiệm của Web3 cũng đang nuôi dưỡng nhiều cải tiến hơn cho AI Agent. Nhưng dữ liệu cho thấy các dự án Web3 và Web2 có sự khác biệt rõ ràng về phân bổ người đóng góp, số lượng mã gửi và GitHub Stars. Bằng cách so sánh dữ liệu của các dự án Web3 và Web2, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về tình trạng hiện tại của hai dự án này về mặt đổi mới công nghệ, hoạt động cộng đồng và sự chấp nhận của thị trường. Đặc biệt trên nền tảng GitHub, hoạt động và mức độ phổ biến của các dự án này cung cấp cho chúng ta những chỉ số quan trọng, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về xu hướng phát triển công nghệ trong tương lai và những thay đổi sinh thái cộng đồng.

Về mặt sự tham gia của nhà phát triển, số lượng người đóng góp cho các dự án Web2 cao hơn đáng kể so với các dự án Web3. Cụ thể, có 575 người đóng góp cho dự án Web3, trong khi có tới 9.940 người đóng góp cho dự án Web2, phản ánh sự trưởng thành của hệ sinh thái Web2 và cơ sở nhà phát triển rộng lớn hơn của nó. Ba dự án đứng đầu về số lượng người đóng góp là: Starkchain với 3.102 người đóng góp, Informers-agents với 3.009 người đóng góp và Llamaindex với 1.391 người đóng góp.

Về mặt phân phối mã gửi. Số lượng dự án Web2 nộp cũng cao hơn đáng kể so với dự án Web3. Tổng số bài nộp cho các dự án Web3 là 9.238, trong khi số bài nộp cho các dự án Web2 lên tới 40.151, cho thấy các dự án Web2 được phát triển tích cực hơn và có tần suất cập nhật ổn định hơn. Ba dự án đứng đầu về số lượng mã được nộp là: ElipsOS dẫn đầu với 5.905 mã được nộp; tiếp theo là Dust, với 5.602 mã được nộp; LangChain đứng thứ ba với 5.506 mã được nộp.

Phân phối GitHub Stars. Các dự án Web2 phổ biến hơn nhiều so với các dự án Web3 trên GitHub. Các dự án Web2 đã tích lũy được 526.747 Sao, trong khi các dự án Web3 đã tích lũy được 15.676 Sao. Khoảng cách này phản ánh sự công nhận rộng rãi các dự án Web2 trong cộng đồng nhà phát triển và ảnh hưởng tích lũy lâu dài của họ trên thị trường. Ba dự án đứng đầu về số lượng Sao là: JS Agents chắc chắn là dự án phổ biến nhất, với 137.534 Sao; tiếp theo là LangChain, đứng thứ hai với 98.184 Sao; và MetaGPT đứng thứ ba với 46.676 Sao.

Nhìn chung, các dự án Web2 rõ ràng đang dẫn đầu về số lượng người đóng góp và tần suất gửi mã, chứng tỏ hệ sinh thái của họ đã trưởng thành và ổn định. Cơ sở nhà phát triển lớn mạnh và sự đổi mới công nghệ liên tục cho phép các dự án Web2 duy trì khả năng cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường. Ngược lại, mặc dù các dự án Web3 có ít người đóng góp hơn, một số dự án lại có hiệu suất vượt trội về tần suất gửi mã, cho thấy họ có nhóm phát triển cốt lõi ổn định và có thể tiếp tục thúc đẩy phát triển dự án. Mặc dù hệ sinh thái Web3 vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng tiềm năng của nó không thể bị đánh giá thấp. Cộng đồng nhà phát triển và cơ sở người dùng dần hình thành đã đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.

Về mức độ phổ biến của dự án, việc phân phối GitHub Stars cho thấy vị trí quan trọng của JavaScript và Python trong quá trình phát triển các khuôn khổ tác nhân AI. JS Agents và LangChain là những dự án phổ biến nhất, cho thấy xu hướng kết hợp AI và tiền điện tử đang nhận được sự quan tâm rộng rãi. Mặc dù số lượng Ngôi sao của các dự án Web3 thấp hơn nhiều so với các dự án Web2, một số dự án Web3 như MetaGPT vẫn hoạt động cực kỳ tốt và được các nhà phát triển công nhận. Nhìn chung, mặc dù dự án Web3 đang trong giai đoạn bắt kịp, nhưng với sự trưởng thành hơn nữa của công nghệ và sự mở rộng của hệ sinh thái, vị thế của dự án này trên thị trường tương lai dự kiến ​​sẽ được cải thiện ổn định.

(II) Blockchain chính thống AI Agent Framework 

Nguồn dữ liệu: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks

(III) Những thách thức mà các khuôn khổ AI Agent blockchain hiện tại phải đối mặt 

“Cuộc tấn công giảm chiều” của các đối thủ cạnh tranh lớn. Những gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, Google và Microsoft đang nhanh chóng tung ra các tác nhân đa công cụ chính thức. Với lợi thế tài chính và công nghệ mạnh mẽ, họ có thể chiếm lĩnh thị trường và loại bỏ các khuôn khổ khởi nghiệp bất cứ lúc nào. Bằng cách tích hợp sâu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ đám mây và hệ sinh thái công cụ, các công ty lớn này có thể cung cấp các giải pháp toàn diện và hiệu quả, khiến các khuôn khổ vừa và nhỏ phải đối mặt với áp lực cạnh tranh lớn hơn và không gian hoạt động của họ bị thu hẹp đáng kể.

Tính ổn định và khả năng bảo trì không đủ. Hiện nay, tất cả các tác nhân AI thường gặp phải tỷ lệ lỗi cao và vấn đề "ảo giác", đặc biệt là khi gọi các mô hình trong nhiều vòng, điều này có thể dễ dàng dẫn đến vòng lặp vô hạn hoặc lỗi tương thích. Khi tác nhân được yêu cầu thực hiện nhiều tác vụ phụ, những lỗi này có xu hướng được khuếch đại theo từng lớp, dẫn đến hệ thống mất ổn định. Đối với các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu độ tin cậy cao, các khuôn khổ này hiện không thể cung cấp đủ độ ổn định và đảm bảo ở cấp độ sản xuất, hạn chế việc sử dụng rộng rãi trong môi trường kinh doanh thực tế.

Hiệu suất và chi phí vẫn cao. Các quy trình dựa trên tác nhân thường yêu cầu một số lượng lớn các lệnh gọi lý luận (chẳng hạn như tự kiểm tra vòng lặp, chức năng công cụ, v.v.). Nếu lớp cơ sở dựa vào các mô hình lớn như GPT-4, nó không chỉ phải đối mặt với chi phí gọi cao mà còn thường không thể đáp ứng nhu cầu phản hồi nhanh. Mặc dù một số khuôn khổ cố gắng kết hợp các mô hình nguồn mở để suy luận cục bộ nhằm giảm chi phí, nhưng cách tiếp cận này vẫn dựa vào sức mạnh tính toán mạnh và chất lượng kết quả suy luận khó ổn định, đòi hỏi các nhóm chuyên nghiệp phải liên tục tối ưu hóa để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống.  

Hệ sinh thái phát triển và tính linh hoạt chưa đủ. Hiện nay, các khuôn khổ tác nhân AI này thiếu các tiêu chuẩn thống nhất về ngôn ngữ phát triển và khả năng mở rộng, khiến các nhà phát triển gặp phải một số nhầm lẫn và hạn chế khi đưa ra lựa chọn. Ví dụ, Eliza sử dụng TypeScript, dễ sử dụng nhưng khả năng mở rộng kém trong các tình huống cực kỳ phức tạp; Rig sử dụng Rust, có hiệu suất tuyệt vời nhưng ngưỡng học cao; ZerePy (ZEREBRO) dựa trên Python và phù hợp với các ứng dụng tạo ra sản phẩm sáng tạo, nhưng chức năng của nó tương đối hạn chế. Các khuôn khổ khác như AIXBT và Griffain tập trung nhiều hơn vào blockchain cụ thể hoặc các ứng dụng dọc và việc xác minh thị trường sẽ mất thời gian. Các nhà phát triển thường phải đánh đổi giữa tính dễ sử dụng, hiệu suất và khả năng thích ứng với nhiều nền tảng giữa các khuôn khổ này, điều này ảnh hưởng đến tính linh hoạt và tiềm năng phát triển của chúng trong nhiều ứng dụng hơn.  

Rủi ro về bảo mật và tuân thủ. Hệ thống đa tác nhân dễ gặp phải các rủi ro bảo mật như các cuộc gọi trái phép, rò rỉ quyền riêng tư hoặc khai thác khi truy cập API bên ngoài, thực hiện các giao dịch quan trọng hoặc đưa ra quyết định tự động. Nhiều khuôn khổ không hoàn hảo về mặt chính sách bảo mật và hồ sơ kiểm toán. Đặc biệt trong các tình huống ứng dụng doanh nghiệp hoặc tài chính, những vấn đề này cực kỳ nổi bật và khó đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể phải đối mặt với những rủi ro pháp lý lớn và thách thức về bảo mật dữ liệu khi thực sự được triển khai.  

Trước những vấn đề nêu trên, nhiều học viên tin rằng khuôn khổ AI Agent hiện tại có thể bị thu hẹp hơn nữa dưới áp lực của "bước đột phá công nghệ tiếp theo" hoặc "giải pháp tích hợp của nhà sản xuất lớn". Tuy nhiên, cũng có quan điểm cho rằng các khuôn khổ khởi nghiệp vẫn có thể đóng vai trò độc đáo trong các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như các kịch bản trên chuỗi, tạo ý tưởng hoặc kết nối plug-in cộng đồng. Miễn là họ có thể tạo ra bước đột phá về độ tin cậy, kiểm soát chi phí và xây dựng hệ sinh thái, các khuôn khổ này vẫn có thể tìm ra con đường phát triển khả thi bên ngoài hệ sinh thái của các nhà sản xuất lớn. Nhìn chung, làm thế nào để giải quyết hai vấn đề chính là "chi phí cao và dễ xảy ra lỗi" và "đạt được tính linh hoạt trong nhiều tình huống" sẽ là những thách thức chính mà tất cả các khuôn khổ AI Agent phải đối mặt.

3. Hướng phát triển của AI Agent 

Phổ biến AI đa phương thức
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, AI đa phương thức đang dần trở thành động lực chính trong nhiều ngành công nghiệp. AI đa phương thức có thể xử lý nhiều dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, mang lại tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt trong lĩnh vực y tế, bằng cách tích hợp hồ sơ bệnh án, dữ liệu hình ảnh và thông tin bộ gen, AI đa phương thức có thể hỗ trợ triển khai y học cá nhân hóa và giúp bác sĩ điều chỉnh kế hoạch điều trị cho bệnh nhân chính xác hơn. Trong ngành bán lẻ và sản xuất, với sự trợ giúp của công nghệ này, AI có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả và nâng cao trải nghiệm của khách hàng, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Với sự cải thiện của dữ liệu và sức mạnh tính toán, AI đa phương thức dự kiến ​​sẽ đóng vai trò chuyển đổi trong nhiều ngành công nghiệp hơn, thúc đẩy sự lặp lại nhanh chóng của công nghệ và mở rộng các ứng dụng của nó.

Trí thông minh hiện thân và trí thông minh tự chủ
Trí thông minh hiện thân (AI hiện thân) đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và thích ứng với môi trường bằng cách nhận thức và tương tác với thế giới vật lý. Công nghệ này sẽ thay đổi đáng kể hướng phát triển của robot và đặt nền tảng cho sự phổ biến của chúng trong lĩnh vực lái xe tự động, thành phố thông minh và các ứng dụng khác. Năm 2025 được coi là "năm đầu tiên của trí thông minh hiện thân" và công nghệ này dự kiến ​​sẽ được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách cung cấp cho robot khả năng nhận thức, hiểu biết và đưa ra quyết định tự chủ, trí thông minh tích hợp sẽ thúc đẩy sự tích hợp sâu sắc giữa thế giới vật lý và thế giới kỹ thuật số, qua đó cải thiện năng suất và thúc đẩy sự phát triển thông minh của mọi ngành công nghiệp. Cho dù là trợ lý cá nhân, xe tự lái hay nhà máy thông minh, trí thông minh tích hợp sẽ thay đổi cách con người tương tác với máy móc.

Sự trỗi dậy của AI đặc vụ
AI đặc vụ là hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập. Các tác nhân AI này đang chuyển đổi từ các công cụ phản hồi truy vấn đơn giản ban đầu sang các hệ thống ra quyết định tự động tiên tiến hơn và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tối ưu hóa quy trình kinh doanh, dịch vụ khách hàng và tự động hóa công nghiệp. Ví dụ, các tác nhân AI có thể tự động xử lý các yêu cầu tư vấn của khách hàng, cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa và thậm chí đưa ra các quyết định tối ưu. Trong tự động hóa công nghiệp, các tác nhân AI có thể theo dõi trạng thái hoạt động của thiết bị, dự đoán lỗi và thực hiện điều chỉnh hoặc sửa chữa trước khi sự cố xảy ra. Khi các tác nhân AI dần hoàn thiện, ứng dụng của chúng trong nhiều ngành công nghiệp sẽ trở nên sâu rộng hơn, trở thành công cụ quan trọng để cải thiện hiệu quả và giảm chi phí.

Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học
Sự ra đời của AI đang đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu phức tạp. AI4S (AI for Science) đã trở thành xu hướng nghiên cứu mới. Bằng cách sử dụng các mô hình lớn để tiến hành phân tích dữ liệu chuyên sâu, AI đang giúp các nhà nghiên cứu vượt qua những hạn chế của nghiên cứu truyền thống. Việc ứng dụng AI đang thúc đẩy những đột phá trong khoa học cơ bản ở các lĩnh vực như y sinh, khoa học vật liệu và nghiên cứu năng lượng. Một ví dụ đáng chú ý là AlphaFold, giải quyết được vấn đề đã làm đau đầu các nhà khoa học từ lâu bằng cách dự đoán cấu trúc protein và thúc đẩy đáng kể tiến trình nghiên cứu y sinh. Trong tương lai, AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy tiến bộ nghiên cứu khoa học, khám phá vật liệu và thuốc mới, v.v.

AIAn toàn và đạo đức
Với sự phổ biến của công nghệ AI, các vấn đề về an toàn và đạo đức AI đang dần trở thành tâm điểm chú ý của toàn cầu. Tính minh bạch trong quá trình ra quyết định, tính công bằng và các rủi ro tiềm ẩn về an toàn của hệ thống AI đã gây ra nhiều cuộc thảo luận. Để đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ AI, các doanh nghiệp và chính phủ đang tăng cường nỗ lực thiết lập khuôn khổ quản trị vững chắc để quản lý hiệu quả các rủi ro đồng thời thúc đẩy đổi mới công nghệ. Đặc biệt trong các lĩnh vực như ra quyết định tự động, quyền riêng tư dữ liệu và hệ thống tự động, cách cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và trách nhiệm xã hội đã trở thành chìa khóa để đảm bảo tác động tích cực của công nghệ AI. Đây không chỉ là thách thức đối với sự phát triển công nghệ mà còn là vấn đề quan trọng ở cấp độ đạo đức và pháp lý, sẽ ảnh hưởng đến vai trò và vị thế của AI trong xã hội tương lai.

Trong phần tiếp theo của báo cáo, chúng tôi sẽ giới thiệu chi tiết các ứng dụng và dự án của AI Agent và cung cấp một khuôn khổ đánh giá. Vui lòng theo dõi.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm 

Nội dung này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành và không được hiểu là (i) lời khuyên hoặc khuyến nghị đầu tư, (ii) lời đề nghị hoặc chào mời mua, bán hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số hoặc (iii) lời khuyên về tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế. Chúng tôi không đảm bảo tính chính xác, đầy đủ hoặc hữu ích của những thông tin đó. Tài sản kỹ thuật số (bao gồm cả stablecoin và NFT) chịu sự biến động của thị trường, có rủi ro cao và có thể mất giá trị hoặc thậm chí trở nên vô giá trị. Bạn nên cân nhắc cẩn thận xem việc giao dịch hay nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp với mình hay không dựa trên tình hình tài chính và khả năng chịu rủi ro của bạn. Vui lòng tham khảo chuyên gia pháp lý/thuế/đầu tư về tình hình cụ thể của bạn. Không phải tất cả sản phẩm đều có sẵn ở mọi khu vực. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản dịch vụ và Tuyên bố miễn trừ rủi ro của OKX. Ví di động OKX Web3 và các dịch vụ phái sinh của nó phải tuân theo các điều khoản dịch vụ riêng. Xin hãy chịu trách nhiệm hiểu và tuân thủ luật pháp và quy định hiện hành của địa phương.