введение
Искусственный интеллект (ИИ) вступил в новый этап, постепенно развиваясь от первоначальной однозадачной модели до интеллектуального агента с возможностями автономного принятия решений и совместной работы — AI Agent. За этим изменением стоит не только развитие алгоритмов и вычислительной мощности, но и расширение возможностей технологии блокчейн с точки зрения децентрализации, прозрачности и защиты от несанкционированного доступа. AI Agent не только оказывает глубокое влияние на традиционные отрасли, но также демонстрирует большой потенциал в области финансов, экосистемы Web3, автоматизированных услуг и игр.
Будучи основой будущей интеллектуальной экономической системы, возможности автономного управления и междоменного сотрудничества AI Agent изменят определение бизнес-моделей и социальных структур. Поскольку технологии продолжают развиваться, ожидается, что в 2025 году AI Agent переживет взрывной рост и станет основной силой, движущей интеллектуальной революции. В этом отчете будет представлен подробный анализ технической основы, сценариев применения, проблем и будущих тенденций развития AI Agent с целью предоставить комплексную перспективу практикам, инвесторам и исследователям в смежных областях.
Один, что такое AI-агент?
1.1 Определение
AI-агент — это интеллектуальная сущность с автономностью, восприятием окружающей среды и целеустремленностью. Он может принимать решения на основе внешней среды и внутренних целей и достигать этих целей, выполняя задачи. По сравнению с традиционными системами искусственного интеллекта AI-агенты обладают большей самоинициативой и способностью к автономному принятию решений, могут самостоятельно мыслить и динамически адаптироваться в сложной среде. Их ключевые характеристики включают:
Автономия: AI-агенты могут принимать решения и выполнять задачи независимо, основываясь на целях и контексте без вмешательства человека.
Восприятие окружающей среды: AI-агенты могут в реальном времени корректировать свое поведение, собирая данные извне, чтобы справляться с различными изменениями.
Ориентированность на цели: Действия AI-агента сосредоточены на достижении заранее определенных целей, что позволяет оптимизировать путь принятия решений для эффективного выполнения задач.
1.2 Классификация
Единичный агент: Этот агент выполняет относительно простые и независимые задачи, обычно не взаимодействуя с другими агентами. Например, система управления в автономных транспортных средствах или помощник в устройствах умного дома.
Многосистемные агентные системы (MAS): несколько агентов совместно работают для выполнения сложных задач, обычно в распределенных системах. Множество интеллектуальных агентов обмениваются информацией и координируют сотрудничество для решения более сложных задач, таких как автоматизированное управление цепочкой поставок.
Автономные агенты: Эти агенты, помимо традиционных характеристик, обладают экономической автономией, могут осуществлять транзакции в цепочке, переводы токенов и другие финансовые операции, играя важную роль в блокчейне.
Рисунок: С начала этого года рыночная капитализация AIxCrypto значительно увеличилась
Два, ключевые технологии и архитектуры
2.1 Ключевые технологии
Реализация AI-агентов зависит от комбинации нескольких передовых технологий, включая следующие:
Машинное обучение и глубокое обучение: Эти технологии позволяют AI-агентам извлекать знания из больших объемов данных и постоянно оптимизировать модели принятия решений. Через обучение с подкреплением AI-агенты могут самосовершенствоваться в процессе многократного принятия решений, что повышает качество принимаемых решений.
Обучение с подкреплением: Обучение с подкреплением позволяет AI-агентам корректировать стратегии в процессе взаимодействия с окружающей средой через механизмы вознаграждения и наказания, тем самым достигая целей задач. Например, AlphaZero от DeepMind преуспел в игре в го благодаря обучению с подкреплением.
Обработка естественного языка (NLP): На основе крупных языковых моделей, таких как GPT, AI-агенты могут понимать и генерировать естественный язык, что позволяет эффективно взаимодействовать с пользователями. Например, ChatGPT использует технологии NLP для оказания консультационных услуг или выполнения задач.
Блокчейн и смарт-контракты: Блокчейн предоставляет децентрализованную инфраструктуру, обеспечивая прозрачность и безопасность действий AI-агентов при выполнении задач. Смарт-контракты предоставляют AI-агентам автоматизированную среду для выполнения соглашений, позволяя им проводить финансовые транзакции без вмешательства третьих лиц.
Распределенные вычисления: С увеличением распространения многосистемных агентных систем распределенные вычисления становятся необходимой поддерживающей технологией, такие технологии, как Swarm Framework, могут ускорить сотрудничество и обмен данными между несколькими агентами, повышая эффективность выполнения задач.
Граф знаний: Граф знаний предоставляет AI-агентам базовые знания и способности к выводу, позволяя им комбинировать несколько источников знаний в сложных процессах принятия решений и делать более точные суждения.
2.2 Дизайн архитектуры
Дизайн архитектуры AI-агентов обычно включает следующие ключевые модули:
Модуль восприятия: отвечает за сбор информации внешней среды, включая ввод данных и обратную связь от датчиков. Например, в финансовой сфере модуль восприятия может в реальном времени собирать рыночные данные, поддерживая принятие инвестиционных решений.
Модуль принятия решений: Генерирует план действий и определяет приоритеты на основе целей и данных окружающей среды. Модуль принятия решений автоматически выбирает лучший путь действий с помощью алгоритмов и анализа моделей.
Исполнительный модуль: Отвечает за реализацию стратегий, выработанных модулем принятия решений, и осуществляет фактические операции. Исполнительный модуль часто требует взаимодействия с внешними системами (такими как блокчейн, торговые платформы и т.д.).
Модуль обучения: AI-агенты оптимизируют свои стратегии принятия решений через механизмы обратной связи в процессе выполнения задач. Изучая исторические данные, AI-агенты могут повысить свою эффективность и точность выполнения.
Три, сценарии применения
3.1 Финансовый
Применение AI-агентов в финансовой отрасли постепенно становится нормой, особенно в следующих областях:
Интеллектуальные инвестиции: AI-агенты могут анализировать рыночные данные по всему миру, в реальном времени корректируя инвестиционные портфели для максимизации дохода от инвестиций. Например, инвестиционные платформы могут развернуть AI-агентов для выполнения распределения активов на основе анализа больших данных.
Автоматизированная торговля: AI-агенты могут использовать алгоритмы высокочастотной торговли, чтобы в кратчайшие сроки захватывать возможности для получения прибыли от колебаний рынка. Благодаря сочетанию с технологиями блокчейна процесс торговли становится децентрализованным и автоматизированным.
Децентрализованные финансы (DeFi): В области DeFi AI-агенты могут выступать в роли поставщиков ликвидности, оптимизируя распределение активов в ликвидных пулах, что увеличивает доходность для пользователей.
3.2 Экосистема Web3
Рынок NFT: AI-агенты могут самостоятельно управлять процессами создания, торговли и аукционов цифровых активов. Сочетая смарт-контракты и технологии блокчейн, агенты могут гарантировать прозрачность и безопасность каждой сделки.
Управление DAO: В децентрализованных автономных организациях (DAO) AI-агенты могут предоставлять рекомендации по принятию решений и выполнять управленческие операции, такие как голосование и распределение активов. Благодаря технологиям блокчейн каждая операция, выполненная агентом, может быть отслежена и проверена, что обеспечивает прозрачность и справедливость DAO.
3.3 Автоматизированные услуги
Поддержка клиентов: AI-агенты, такие как ChatGPT, могут предоставлять круглосуточную поддержку клиентов, автоматически обрабатывая запросы и жалобы пользователей, снижая необходимость в человеческом вмешательстве и улучшая клиентский опыт.
Логистика и цепочки поставок: AI-агенты играют важную роль в автоматизированной логистике, они могут оптимизировать маршрут доставки, управление запасами и так далее, обеспечивая эффективную работу цепочки поставок.
3.4 Игры и виртуальные миры
В игровой индустрии AI-агенты играют все более важную роль:
AI NPC: В метавселенной и экосистеме GameFi AI-управляемые неигровые персонажи (NPC) предоставляют динамичный интерактивный опыт, позволяя игрокам взаимодействовать с агентами виртуального мира более естественным и глубоким образом.
Рисунок: С начала этого года инвестиции в проекты, связанные с AI, превысили другие сегменты
Четыре, бизнес-модели
С развитием технологий AI-агентов бизнес-модели постепенно расширяются в направлении разнообразия и децентрализации. Бизнес-потенциал AI-агентов проявляется не только в традиционных отраслях, но и в Web3 и децентрализованных экономиках, демонстрируя беспрецедентные возможности. Вот основные бизнес-модели, которые могут способствовать практическому применению AI-агентов и их связанных технологий, создавая ценность для инновационных экономических действий.
4.1 Токеномика
Tokenomics (токеномика) — это экономическая модель, работающая на основе блокчейна и цифровой токеномики. AI-агенты часто полагаются на токены как на средства обмена в децентрализованных приложениях, участвуя в экономической деятельности. Автономные агенты могут выполнять множество функций и создавать коммерческую ценность путем выпуска или использования токенов. Ключевые компоненты их бизнес-моделей включают:
Механизм вознаграждения токенами: Многие AI-агенты стимулируют пользователей участвовать в различных действиях на платформе, выпускают токены. Например, на платформах децентрализованных финансов (DeFi) AI-агенты выступают в роли поставщиков ликвидности, получая вознаграждения в токенах за предоставление ликвидности и выполнение торговых стратегий. Вознаграждения в токенах обычно тесно связаны с ростом экосистемы платформы и вовлеченностью пользователей.
4.2 Экономика данных
Данные являются одним из самых ценных ресурсов современной экономики, особенно под воздействием технологий, таких как искусственный интеллект и блокчейн, что еще больше увеличивает экономическую ценность данных. AI-агенты могут собирать и обрабатывать различные данные с помощью высокоэффективных вычислений и обработки информации, создавая основу для экономики данных.
4.3 Инфраструктурные услуги
С развитием технологий AI-агентов все больше компаний начинают искать возможности предоставления технических и вычислительных инфраструктурных услуг для AI-агентов. Такие услуги могут включать, но не ограничиваться, вычислительными мощностями, ресурсами хранения, API-интерфейсами и другими аспектами.
4.4 Смарт-контракты и децентрализованные рынки
AI-агенты автоматически выполняют сделки и коммерческие действия через смарт-контракты, что снижает необходимость в человеческом вмешательстве и повышает эффективность. На децентрализованных рынках смарт-контракты обеспечивают более надежную среду выполнения для AI-агентов.
Децентрализованные рыночные платформы: AI-агенты могут напрямую торговать на децентрализованных рынках без третьих лиц. Смарт-контракты обеспечивают прозрачность и справедливость сделок, а процесс торговли может быть полностью автоматизирован. Например, на рынке NFT AI-агенты могут самостоятельно управлять созданием, торговлей и аукционами цифровых активов, обеспечивая автономные и децентрализованные рыночные действия.
Децентрализованная автономия: Децентрализованные автономные организации (DAO) могут автоматически выполнять управленческие задачи с помощью AI-агентов, снижая зависимость от человеческого вмешательства в процессе принятия решений. Сочетание смарт-контрактов и AI-агентов может помочь DAO повысить эффективность принятия решений и вовлеченность сообщества, способствуя самоуправлению платформы и постоянным инновациям.
Пять, стоящие перед вызовами
5.1 Технологические вызовы
Узкие места в производительности: С увеличением количества AI-агентов, как повысить вычислительную эффективность системы, особенно когда несколько агентов работают совместно, потребность в вычислительной мощности резко возрастает, что становится узким местом в текущем развитии технологий.
Конфиденциальность данных: В децентрализованной среде как сбалансировать защиту конфиденциальности данных и прозрачность является важной задачей для AI-агентов. Особенно в финансовой и медицинской сфере защита личных данных имеет первостепенное значение.
5.2 Регулирование и право
Юридическая ответственность: Автономные способности AI-агента делают его поведение непредсказуемым, что создает проблемы с определением юридической ответственности. В настоящее время нет четкой правовой основы для определения ответственности AI-агента при выполнении задач.
Экономическая автономия и регулирование: AI-агенты обладают экономической автономией, что может привести к проблемам регулирования, особенно в таких областях, как трансакции через границу и торговля цифровыми валютами.
5.3 Сообщество и экосистема
Образование пользователей и уровень принятия: Хотя AI-агенты демонстрируют потенциал в различных областях, образование пользователей остается огромным вызовом. Многие потенциальные пользователи не понимают принципов работы агентов, что напрямую влияет на их применение на массовом рынке.
Конкуренция и сотрудничество: С появлением множества проектов и платформ AI-агентов, ключевым моментом будущего развития станет баланс между сотрудничеством и конкуренцией в открытой экосистеме.
Шесть, исследование случаев
В сочетании технологий искусственного интеллекта и блокчейна AI-агенты уже достигли значительного прогресса в различных областях и сценариях применения. Анализ конкретных примеров позволяет лучше понять, как эта технология применяется на практике и как она способствует трансформациям в отраслях. Вот несколько представительных случаев, которые не только демонстрируют мощные способности AI-агентов, но и показывают, как технологии могут сочетаться с различными областями, чтобы оказать глубокое влияние на всю экосистему.
6.1 Агент TruthGPT
TruthGPT — это полностью автономный AI-агент на основе технологий блокчейн, предназначенный для выполнения автоматизированных инвестиционных и арбитражных стратегий в области децентрализованных финансов (DeFi). Его ключевое преимущество заключается в полной децентрализации и отсутствии человеческого вмешательства, что позволяет ему самостоятельно оценивать рыночные тенденции и выполнять транзакции в цепочке. Запуск этого проекта знаменует собой переход AI-агентов в области DeFi в совершенно новую стадию.
Ключевые функции и применения
Автоматизированный арбитраж: Агент TruthGPT может использовать свои алгоритмы для выявления возможностей арбитража на рынке, будь то ценовые различия между биржами или различия в доходности на основе различных протоколов DeFi, он может быстро принимать решения и проводить сделки. Быстрая реакция агента TruthGPT может максимизировать его доходы в экосистеме DeFi, одновременно снижая эмоциональные колебания, связанные с человеческим принятием решений.
Управление рисками: Чтобы избежать чрезмерных рисков, TruthGPT также включает функции интеллектуального контроля рисков. AI-агенты будут обеспечивать безопасность средств и стабильность доходов, проводя мониторинг рыночных колебаний в реальном времени, анализируя исторические данные и корректируя инвестиционные стратегии. Децентрализованное выполнение: Интегрировав блокчейн и смарт-контракты, агент TruthGPT сможет выполнять операции, определенные в смарт-контракте, без вмешательства человека. Эта децентрализованная модель выполнения обеспечивает прозрачность, безопасность и неизменность сделок, а также исключает затраты и риски, связанные с посредниками.
Механизм стимулирования токенов: TruthGPT использует механизм стимулирования токенами, пользователи могут получать услуги агентов, владея родными токенами платформы, или получать вознаграждения в токенах за предоставление ликвидности и участие в управлении.
6.2 Swarm Framework
Swarm Framework — это открытая распределенная вычислительная платформа, предназначенная для эффективной обработки сложных задач через совместную работу нескольких AI-агентов. Это не просто платформа для построения AI-систем, но и экосистема, сосредоточенная на сотрудничестве многосистемных (Multi-Agent Systems, MAS). Запуск этой платформы знаменует собой дальнейшее расширение применения AI-агентов в области сотрудничества и распределенных вычислений.
Ключевые функции и применения
Сотрудничество нескольких агентов: Swarm Framework может объединять несколько AI-агентов в коллектив, совместно выполняя сложные задачи через распределенные вычисления. Эти задачи могут охватывать такие области, как обработка данных, обмен информацией и совместное принятие решений, значительно повышая эффективность и точность выполнения задач.
Распределение и оптимизация задач: Swarm Framework позволяет пользователям распределять разные задачи для различных AI-агентов, эти задачи распределяются в зависимости от их специфических возможностей и сильных сторон.
Устойчивость к ошибкам и адаптивные способности: Swarm Framework обладает высокой устойчивостью к ошибкам; если любой AI-агент в системе выходит из строя или не может выполнить задачу, другие агенты автоматически берут на себя его задачи, обеспечивая непрерывность работы системы.
Интеграция блокчейна: Swarm Framework предоставляет AI-агентам неизменяемые записи и децентрализованную среду выполнения через сочетание с технологиями блокчейна.
Применение Swarm Framework демонстрирует преимущества AI-агентов в многосистемных агентных системах, особенно в таких областях, как сотрудничество, устойчивость к ошибкам и адаптивность. Это не только способствует эффективному сотрудничеству между агентами, но и открывает новое направление для распределенных вычислений.
Рисунок: Изменение данных по звездам GitHub для мейнстрима с момента его запуска
6.3 AI NPC в GameFi
Применение AI-агентов в игровой индустрии становится все более распространенным, особенно в слиянии GameFi (игровые финансы) и виртуальных миров; AI NPC (неигровые персонажи) стали важной частью улучшения игрового опыта. Платформы GameFi предлагают игрокам не только игровой опыт, но и интегрируют технологии блокчейн, предоставляя виртуальным мирам возможность экономической активности, в то время как AI NPC предоставляют интеллектуальную и автоматизированную поддержку для этих виртуальных экономических действий.
Динамическое взаимодействие и интеллектуальное поведение: Традиционные игровые NPC в основном взаимодействуют с игроками через предустановленные сценарии, в то время как AI NPC обладают способностью к самообучению и принятию решений. Они могут реагировать на действия игроков, изменения в окружающей среде, требования задач и другие динамические факторы.
Виртуальная экономика и торговля: На платформах GameFi AI NPC могут участвовать в создании виртуальной экономики, например, через автоматизированную торговлю, управление активами и распределение ресурсов, предоставляя игрокам возможность взаимодействия с рынком в реальном времени.
Метавселенная и социальное взаимодействие: С ростом концепции метавселенной AI NPC также постепенно проникают в виртуальные социальные сцены. Например, в виртуальном реальном мире AI NPC могут стать виртуальными социальными партнерами игроков, предоставляя развлекательные, образовательные или кооперативные услуги. Децентрализованное управление играми: на платформах GameFi AI NPC могут участвовать в управлении и принятии решений игр через децентрализованные автономные организации (DAO). Эти AI-агенты могут автоматически настраивать игровые правила, вознаграждения за задания и распределение ресурсов на основе обратной связи и вовлеченности игроков, способствуя здоровому развитию игровых сообществ.
Семь, будущее развитие
Слияние AI-агентов и криптоактивов ожидает ключевой прорыв в ближайшие несколько лет. С постоянным развитием технологий и изменением рыночного спроса AI-агенты будут способствовать инновациям в области криптоактивов на нескольких уровнях, включая кросс-чейн сотрудничество, совместное использование ресурсов и эффективные методы вычислений. В будущем сочетание AI-агентов и криптоактивов будет больше сосредоточено на интеллектуальности, автоматизации и безопасности, что приведет к более эффективной и гибкой экосистеме.
7.1 Технические направления
7.1.1 Кросс-чейн сотрудничество
Гетерогенность технологий блокчейна означает, что между различными блокчейнами существуют технологические барьеры, и ресурсы и информация трудно проходят через несколько платформ блокчейна. Кросс-чейн сотрудничество AI-агентов станет ключевым направлением их будущего развития. С помощью технологий кросс-чейн мостов AI-агенты смогут преодолевать ограничения различных блокчейнов, используя преимущества разных цепей, увеличивая свои применения в сетях криптоактивов.
Управление активами и оптимизация: AI-агенты могут интеллектуально перераспределять активы на различных цепях, перемещая их между цепями для максимизации доходов или снижения торговых издержек.
Кросс-чейн сотрудничество данных: Различные платформы блокчейна обычно имеют разные механизмы консенсуса, структуры данных и модели транзакций, AI-агенты будут выступать в качестве посредников, способствуя обработке и взаимодействию кросс-чейн данных.
DeFi интероперабельность: В настоящее время различные платформы и протоколы в экосистеме DeFi в основном находятся в изоляции. Кросс-чейн возможности AI-агентов могут позволить им автоматически управлять активами и выполнять решения между несколькими протоколами DeFi, оптимизируя интероперабельность и пользовательский опыт DeFi-сервисов.
7.1.2 Более эффективные вычисления Swarm
С ростом сети блокчейнов и увеличением сложности задач традиционные вычислительные методы становятся недостаточными для удовлетворения все более сложных требований. Вычисления Swarm, как метод распределенных вычислений, могут обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные задачи, координируя сотрудничество нескольких AI-агентов. В области криптоактивов вычисления Swarm будут иметь огромный потенциал, особенно в таких областях, как анализ данных, выполнение смарт-контрактов и принятие торговых решений.
Преимущества вычислений Swarm заключаются в том, что они могут ускорять процесс вычислений, повышая эффективность и снижая затраты за счет сотрудничества между несколькими агентами (AI-агентами).
Выполнение и оптимизация смарт-контрактов: Вычисления Swarm могут разгружать выполнение задач в смарт-контрактах, совместно выполняя проверку условий контракта, вычисления и выполнение сделок несколькими агентами.
Распределенная оценка рисков: AI-агенты могут предсказывать рыночные тенденции и оценивать риски на основе распределенных вычислений. Несколько агентов могут совместно обрабатывать большие объемы рыночных данных, снижая риски единственной модели прогнозирования и повышая общую точность и надежность.
Децентрализованный анализ данных: AI-агенты смогут эффективно получать и анализировать данные между несколькими децентрализованными источниками данных с помощью распределенных вычислений, предоставляя быстрые и точные рыночные инсайты, тем самым помогая пользователям принимать более разумные инвестиционные решения.
7.2 Новые области
7.2.1 Agent x IoT (слияние Интернета вещей и криптоактивов)
Сочетание технологий Интернета вещей (IoT) и криптоактивов, особенно в применении смарт-контрактов и блокчейна, откроет для AI-агентов больше инновационных областей применения. AI-агенты смогут продвигать использование криптоактивов в экосистеме Интернета вещей через бесшовное соединение с IoT-устройствами.
Смарт-контракты и автоматические платежи: AI-агенты могут работать совместно с IoT-устройствами, обеспечивая автоматические платежи и выполнение смарт-контрактов на основе данных Интернета вещей.
Децентрализованные торговые и расчетные системы: На рынке криптоактивов устройства IoT могут стать входом для торгов, в то время как AI-агенты отвечают за автоматическое выполнение сделок и расчетов на основе данных устройств, увеличивая практичность и гибкость децентрализованных торговых платформ.
Активация IoT-устройств: Устройства IoT станут частью криптоактивов, AI-агенты смогут помочь преобразовать права на использование этих устройств или данные в цифровые активы, способствуя цифровизации и ликвидности активов IoT.
7.2.2 Agent x Социальные сети (слияние социальных сетей и криптоактивов)
Социальные сети стали неотъемлемой частью повседневной жизни, и в этой области сочетание AI-агентов и криптоактивов также откроет новые возможности для развития. Сливая криптоактивы и социальные сети, AI-агенты смогут предоставить пользователям более персонализированные, безопасные и интеллектуальные услуги.
Защита конфиденциальности и управление данными: AI-агенты могут помогать пользователям управлять личными данными на платформах социальных сетей, обеспечивая защиту конфиденциальности и соблюдение норм использования данных.
Децентрализованный рынок на основе социальных сетей: AI-агенты смогут идентифицировать потенциальные инвестиционные возможности в криптоактивах, анализируя контент и поведение пользователей на социальных платформах.
Социальная токенизация и механизмы вознаграждения: AI-агенты могут автоматически генерировать криптовалюту или социальные токены на основе взаимодействия пользователей на платформах социальных сетей, создания контента и других действий.
Управление децентрализованными идентификациями: AI-агенты смогут помогать пользователям управлять своей цифровой идентификацией, обеспечивая безопасность и защиту конфиденциальности информации об идентификации пользователей на социальных платформах через систему децентрализованной проверки идентичности.
Восемь, заключение и рекомендации
Будущее развитие AI-агентов полно потенциала. От более интеллектуального автономного принятия решений до глубокой интеграции с несколькими отраслями, а также межотраслевого интеллектуального сотрудничества AI-агенты безусловно станут ключевой силой, способствующей изменениям на всех уровнях общества. С постоянными технологическими прорывами и постепенным улучшением этических и управленческих норм широкое применение AI-агентов создаст беспрецедентные инновационные возможности для человеческого общества. Однако, как найти баланс между технологическим прогрессом и этикой, регулированием — это будет ключевой вызов для будущего развития.
AI-агенты представляют собой слияние искусственного интеллекта и децентрализованных технологий, являясь важной частью экосистемы Web3. Несмотря на множество вызовов, которые стоят перед этой технологией, ее потенциальное революционное воздействие нельзя игнорировать. В будущем, с прорывами технологий, улучшением регулирующих рамок и продвигом образовательных инициатив для пользователей, ожидается, что AI-агенты будут стремительно расти.
Рекомендуем разработчикам, компаниям и инвесторам в смежных областях внимательно следить за развитием технологий AI-агентов, активно участвовать в этой интеллектуальной революции, способствуя широкому применению и инновациям в различных отраслях.