Вступ

Штучний інтелект (AI) вступив у нову еру, з початкових одноразових моделей, поступово розвиваючись до агентів, що мають автономні рішення та здатність до співпраці — AI Agent. Ця зміна відбувається не лише завдяки прогресу в алгоритмах та обчислювальних потужностях, але і завдяки можливостям технології блокчейн у децентралізації, прозорості та незмінності. AI Agent приносить далекосяжні наслідки не лише для традиційних галузей, але й демонструє потужний потенціал у фінансовій, Web3 екосистемі, автоматизованих послугах та ігрових сферах.

AI Agent, як центральний елемент майбутньої інтелектуальної економічної системи, його здатність до самостійного управління та міждисциплінарної співпраці переосмислить бізнес-моделі та соціальні структури. З розвитком технологій очікується, що AI Agent до 2025 року зазнає експоненційного зростання, ставши основною силою, що сприяє революції інтелекту. У цьому звіті буде детально проаналізовано технічну основу AI Agent, сценарії застосування, виклики та тенденції майбутнього розвитку, щоб надати всебічний погляд для професіоналів, інвесторів та дослідників у відповідних сферах.

Один, що таке AI Agent?

1.1 Визначення

AI Agent є інтелектуальним суб'єктом, що має автономність, сприйнятливість до середовища та цілеспрямованість. Він здатний приймати рішення на основі зовнішнього середовища і внутрішніх цілей, виконуючи завдання для досягнення цих цілей. У порівнянні з традиційними системами штучного інтелекту AI Agent має вищий рівень самостійності та здатності до прийняття рішень, здатний самостійно мислити та адаптуватися в складних умовах. Його основні характеристики включають:

Автономність: AI Agent може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі цілей та обставин без втручання людини.

Сенсори навколишнього середовища: збору зовнішніх даних, AI Agent може в реальному часі коригувати свою поведінку, щоб реагувати на різні зміни.

Цілеспрямованість: дії AI Agent зосереджені на досягненні запланованих цілей, що дозволяє оптимізувати шляхи прийняття рішень для ефективного виконання завдань.

1.2 Класифікація

Одиночний агент: такі агенти виконують відносно прості та незалежні завдання, зазвичай не взаємодіючи з іншими агентами. Наприклад, системи управління в автоматизованих автомобілях або помічники в розумних домашніх пристроях.

Система багатьох агентів (MAS): кілька агентів співпрацюють для виконання складних завдань, зазвичай у розподілених системах. Кілька агентів обробляють більш складні завдання, обмінюючись інформацією та координуючи співпрацю, наприклад, в автоматизованому управлінні ланцюгами постачання.

Автономний агент: такі агенти, окрім традиційних характеристик інтелектуальних агентів, мають економічну автономію, здатні виконувати угоди в мережі, перекази токенів та інші фінансові операції, маючи важливе місце в блокчейні.

Графік: з початку року ринкова капіталізація AIxCrypto різко зросла.

Два, ключові технології та архітектура

2.1 Ключові технології

Реалізація AI Agent залежить від комбінації кількох передових технологій, що включають такі:

Машинне навчання та глибоке навчання: ці технології дозволяють AI Agent витягувати знання з великої кількості даних і постійно оптимізувати моделі прийняття рішень. Завдяки підкріплювальному навчанню AI Agent самостійно вдосконалюється в процесі багаторазового прийняття рішень, підвищуючи якість рішень.

Підкріплювальне навчання: підкріплювальне навчання дозволяє AI Agent коригувати стратегії через механізми винагород та покарань, досягаючи цілей завдань. Наприклад, AlphaZero від DeepMind освоїв майстерність гри в го через підкріплювальне навчання.

Обробка природної мови (NLP): на базі великих мовних моделей, таких як GPT, AI Agent здатний розуміти та генерувати природну мову, що дозволяє ефективно взаємодіяти з користувачами. Наприклад, ChatGPT використовує технологію NLP, щоб допомогти користувачам надавати консультаційні послуги або виконувати завдання.

Блокчейн та смарт-контракти: блокчейн забезпечує децентралізовану інфраструктуру, яка гарантує прозорість та безпеку AI Agent під час виконання завдань. Смарт-контракти надають AI Agent автоматизоване середовище для виконання угод, що дозволяє проводити фінансові операції без втручання третьої сторони.

Розподілені обчислення: з поширенням системи багатьох агентів розподілені обчислення стали необхідною технологічною підтримкою, такі технології, як Swarm Framework, можуть пришвидшити співпрацю між кількома агентами та обмін даними, підвищуючи ефективність виконання завдань.

Граф знань: граф знань надає AI Agent контекстуальні знання та можливості міркування, дозволяючи йому поєднувати кілька джерел знань у складних процесах прийняття рішень, щоб робити більш точні оцінки.

2.2 Архітектурний дизайн

Архітектурний дизайн AI Agent зазвичай включає такі ключові модулі:

Модуль сприйняття: відповідає за збір інформації з зовнішнього середовища, включаючи введення даних та зворотний зв’язок з датчиків. Наприклад, у фінансовій сфері модуль сприйняття може в реальному часі збирати ринкові дані, щоб підтримати інвестиційні рішення.

Модуль прийняття рішень: на основі цілей та даних про середовище генерує план дій та визначає пріоритети. Модуль прийняття рішень автоматично вибирає найкращий шлях дій через алгоритми та аналіз моделей.

Модуль виконання: відповідає за реалізацію стратегій, що генеруються модулем прийняття рішень, у практичних діях. Модуль виконання часто потребує взаємодії з зовнішніми системами (такими як блокчейн, торгові платформи тощо).

Модуль навчання: AI Agent постійно оптимізує свою стратегію прийняття рішень через механізми зворотного зв'язку під час виконання завдань. Завдяки вивченню історичних даних AI Agent може підвищити свою ефективність та точність виконання.

Три, сценарії використання

3.1 Фінанси

Застосування AI Agent у фінансовій сфері поступово стає нормою, особливо в кількох напрямках:

Інтелектуальні інвестиції: AI Agent може аналізувати ринкові дані з усього світу, в реальному часі коригуючи інвестиційні портфелі для максимізації прибутку. Наприклад, платформи з управління інвестиціями можуть використовувати AI Agent для виконання розподілу активів на основі великого аналізу даних.

Автоматизована торгівля: завдяки алгоритмам високочастотної торгівлі AI Agent може в короткі терміни ловити можливості для отримання прибутку від коливань ринку. Завдяки з'єднанню з технологією блокчейн процес торгівлі стає децентралізованим і автоматизованим.

Децентралізовані фінанси (DeFi): в сфері DeFi AI Agent може виступати в ролі постачальника ліквідності, оптимізуючи розподіл активів у ліквідних пулах, щоб підвищити дохідність для користувачів.

3.2 Web3 екосистема

Ринок NFT: AI Agent може самостійно управляти процесами карбування, торгівлі та аукціонування цифрових активів. Завдяки поєднанню смарт-контрактів та технології блокчейн агент може забезпечити прозорість та безпеку кожної угоди.

Управління DAO: в децентралізованих автономних організаціях (DAO) AI Agent може надавати рекомендації з прийняття рішень та виконувати управлінські процедури, такі як голосування та розподіл активів. Завдяки технології блокчейн, кожна операція, виконана агентом, може бути простежена та перевірена, що забезпечує прозорість та справедливість DAO.

3.3 Автоматизовані послуги

Підтримка клієнтів: AI Agent, такі як ChatGPT, можуть надавати цілодобову підтримку клієнтів, автоматично обробляти запити та скарги клієнтів, зменшуючи людське втручання та підвищуючи якість обслуговування.

Логістика та управління ланцюгами постачання: AI Agent відіграє важливу роль в автоматизованій логістиці, оптимізуючи транспортні маршрути, управління запасами тощо, що забезпечує ефективну роботу ланцюга постачання.

3.4 Ігри та віртуальні світи

У ігровій індустрії AI Agent виконує все більш важливу роль:

AI NPC: в метасвіті та екосистемі GameFi AI, керовані неігрові персонажі (NPC), надають динамічний досвід взаємодії, гравці можуть спілкуватися з агентами у віртуальному світі більш природно та глибоко.

Графік: з початку року фінансування проектів, пов'язаних з AI, перевищило інші напрямки.

Чотири, бізнес-моделі

З розвитком технології AI Agent бізнес-моделі поступово розширюються в напрямку різноманітності та децентралізації. Бізнес-потенціал AI Agent не лише виявляється в застосуванні в традиційних галузях, але також демонструє безпрецедентні можливості в Web3 та децентралізованих економіках. Ось основні бізнес-моделі, що можуть сприяти реальному застосуванню AI Agent та його технологій, створюючи цінність для інноваційних економічних активностей.

4.1 Токеноміка

Tokenomics (токенна економіка) є економічною моделлю, що функціонує в контексті блокчейну та цифрових токенів. AI Agent у децентралізованих застосунках часто покладається на токени як засіб обміну для участі в економічній діяльності. Автономні агенти можуть виконувати різні функції на платформі через випуск або використання токенів, створюючи комерційну цінність. Ключові компоненти їхньої бізнес-моделі такі:

Механізм токенних винагород: багато AI Agent стимулюють користувачів брати участь у різних активностях платформи, випускаючи токени. Наприклад, на децентралізованих фінансових (DeFi) платформах AI Agent виступає в ролі постачальника ліквідності, отримуючи токенні винагороди за надання ліквідності платформі, виконання торгових стратегій тощо. Токенні винагороди зазвичай тісно пов'язані з ростом екосистеми платформи та залученням користувачів.

4.2 Економіка даних

Дані є однією з найцінніших ресурсів сучасної економіки, особливо під впливом технологій, таких як штучний інтелект та блокчейн, економічна цінність даних ще більше зростає. AI Agent може збирати та обробляти різноманітні дані завдяки своїй ефективній обчислювальній та інформаційній обробці, формуючи основу економіки даних. Конкретно, роль AI Agent в економіці даних є такою:

4.3 Інфраструктурні послуги

З розвитком технології AI Agent все більше підприємств починають підходити до надання технологічних та обчислювальних базових послуг для AI Agent. Такі моделі послуг включають, але не обмежуються, обчислювальними потужностями, ресурсами зберігання, API-інтерфейсами тощо. Бізнес-моделі постачальників інфраструктурних послуг в основному проявляються в таких напрямках:

4.4 Смарт-контракти та децентралізовані ринки

AI Agent автоматично виконує торгівлю та бізнес-операції через смарт-контракти, зменшуючи людське втручання та підвищуючи ефективність. У децентралізованих ринках смарт-контракти можуть забезпечити AI Agent більш надійне середовище для виконання:

Децентралізовані торгові платформи: AI Agent може безпосередньо торгувати на децентралізованих ринках без третьої сторони. Смарт-контракти забезпечують прозорість та справедливість угод, а процес торгівлі може бути повністю автоматизований. Наприклад, на ринку NFT AI Agent може самостійно обробляти створення, торгівлю та аукціони цифрових активів, забезпечуючи автономність та децентралізацію ринкових активностей.

Децентралізоване управління: децентралізовані автономні організації (DAO) можуть автоматично виконувати управлінські завдання за допомогою AI Agent, зменшуючи залежність від людського втручання в процесі прийняття рішень. Поєднання смарт-контрактів та AI Agent може допомогти DAO підвищити ефективність прийняття рішень та залучення громади, сприяючи саморозвитку платформи та безперервним інноваціям.

П’ять, виклики, з якими стикається

5.1 Технічні виклики

Вузькі місця продуктивності: з ростом кількості AI Agent, підвищення обчислювальної ефективності системи, особливо під час співпраці кількох агентів, стане серйозним викликом, адже потреба в обчислювальних потужностях різко зросте.

Приватність даних: у децентралізованому середовищі балансування між захистом приватності даних та прозорістю є важливим викликом для AI Agent. Особливо в фінансовій та медичній сферах захист особистих даних має вирішальне значення.

5.2 Регулювання та право

Юридична відповідальність: автономність AI Agent робить його поведінку непередбачуваною, що створює виклики для визначення юридичної відповідальності. Наразі немає чіткої юридичної бази для визначення відповідальності AI Agent під час виконання завдань.

Економічна автономія та регулювання: AI Agent має економічну автономію, що може призвести до проблем з регулюванням, особливо в міжнародних платежах та торгівлі цифровими валютами.

5.3 Спільнота та екосистема

Освіта користувачів та рівень прийняття: хоча AI Agent демонструє потенціал у кількох сферах, освіта користувачів залишається величезним викликом. Багато потенційних користувачів не розуміють, як працюють агенти, що безпосередньо впливає на їхнє застосування на основних ринках.

Конкуренція та співпраця: з появою кількох проектів та платформ AI Agent, досягнення балансу між співпрацею та конкуренцією в відкритій екосистемі стане ключовим для майбутнього розвитку.

Шість, дослідження випадків

Під впливом поєднання штучного інтелекту та технологій блокчейн AI Agent вже досяг значного прогресу в багатьох сферах та застосунках. Аналіз конкретних випадків допомагає краще зрозуміти, як ця технологія застосовується на практиці та як вона сприяє змінам в індустрії. Ось кілька репрезентативних випадків, які демонструють потужні можливості AI Agent, а також показують, як технологія взаємодіє з різними сферами, що має далекосяжні наслідки для всієї екосистеми.

6.1 TruthGPT Agent

TruthGPT є повністю автономним AI Agent, основаним на технології блокчейн, спеціально призначеним для виконання автоматизованих інвестицій та арбітражних стратегій у сфері децентралізованих фінансів (DeFi). Його основна перевага полягає в повній децентралізації, відсутності людського втручання, здатності самостійно визначати ринкові тенденції та виконувати угоди в мережі. Запуск цього проекту позначає новий етап застосування AI Agent у сфері DeFi.

Ключові функції та застосування

Автоматизоване арбітраж: TruthGPT Agent може використовувати свої алгоритми для виявлення арбітражних можливостей на ринку, будь то цінові різниці між біржами чи різниці в доходах на основі різних протоколів DeFi, швидко приймаючи рішення та виконуючи угоди. Швидка реакція TruthGPT Agent дозволяє максимізувати його доходи в екосистемі DeFi та зменшити емоційні коливання, пов'язані з людським прийняттям рішень.

Інтелектуальне управління ризиками: щоб уникнути надмірних ризиків, TruthGPT також інтегрує функції інтелектуального управління ризиками. AI Agent відстежує коливання ринку в реальному часі, аналізує історичні дані, коригує інвестиційні стратегії тощо, щоб забезпечити безпеку капіталу та стабільність доходів. Децентралізоване виконання: шляхом інтеграції блокчейну та смарт-контрактів, TruthGPT Agent може без людського втручання виконувати операції в смарт-контрактах. Ця модель децентралізованого виконання забезпечує прозорість, безпеку та незмінність угод, а також усуває витрати та ризики, пов'язані зі сторонами-посередниками.

Токенна економіка: TruthGPT використовує механізм токенних винагород, де користувачі можуть отримувати послуги代理, тримаючи рідний токен платформи, або отримувати токенні винагороди, надаючи ліквідність та беручи участь в управлінні.

6.2 Swarm Framework

Swarm Framework є відкритою платформою для розподілених обчислень, що має на меті ефективну обробку складних завдань через співпрацю кількох AI Agent. Це не лише платформа для створення AI-систем, але й екосистема, що зосереджується на співпраці багатьох агентів (Multi-Agent Systems, MAS). Запуск цього фреймворка позначає подальше розширення AI Agent у сфері співпраці та розподілених обчислень.

Ключові функції та застосування

Співпраця багатьох агентів: Swarm Framework може об'єднувати кілька AI Agent в колектив, спільно виконуючи складні завдання через розподілені обчислення. Ці завдання можуть охоплювати обробку даних, обмін інформацією, спільне прийняття рішень та інші сфери, що значно підвищує ефективність та точність виконання завдань.

Розподіл завдань та оптимізація: Swarm Framework дозволяє користувачам призначати різні завдання різним AI Agent, ці завдання розподіляються відповідно до їхніх специфічних здібностей та переваг.

Стійкість до помилок та адаптивність: Swarm Framework має велику стійкість до помилок, якщо будь-який AI Agent у системі виходить з ладу або не може виконати завдання, інші агенти автоматично беруть на себе цю задачу, забезпечуючи безперервність роботи системи.

Інтеграція блокчейн: Swarm Framework, поєднуючи з технологією блокчейн, забезпечує AI Agent незмінні записи та децентралізоване середовище виконання.

Застосування Swarm Framework показує переваги AI Agent у багатогранних системах, особливо в співпраці, стійкості до помилок, адаптивності тощо. Це не тільки прискорює ефективну співпрацю між агентами, але й відкриває нові напрями для розподілених обчислень.

Графік: зміни даних з GitHub з моменту запуску основних проектів

6.3 AI NPC в GameFi

Застосування AI Agent в ігровій індустрії стає все більш поширеним, особливо в інтеграції GameFi (ігрові фінанси) та віртуальних світів, де AI NPC (неігрові персонажі) стають важливим елементом покращення ігрового досвіду. Платформи GameFi не лише надають гравцям ігровий досвід, але й інтегрують технології блокчейн, наділяючи віртуальні світи можливостями економічної діяльності, а AI NPC надають інтелектуальну та автоматизовану підтримку для цих віртуальних економічних активностей.

Динамічна взаємодія та інтелектуальна поведінка: традиційні ігрові NPC головним чином взаємодіють з гравцями через заздалегідь визначені сценарії, тоді як AI NPC мають можливість самостійного навчання та прийняття рішень. Вони можуть реагувати на дії гравців, зміни середовища, вимоги завдань та інші динамічні фактори.

Віртуальна економіка та торгівля: на платформах GameFi AI NPC можуть брати участь у створенні віртуальної економіки, наприклад, через автоматизовану торгівлю, управління активами та розподіл ресурсів, надаючи гравцям миттєву взаємодію з ринком.

Метасвіт та соціальна взаємодія: з появою концепції метасвіту AI NPC поступово входять у віртуальні соціальні сцени. Наприклад, у віртуальному світі AI NPC можуть стати віртуальними соціальними партнерами гравців, надаючи розважальні, освітні або кооперативні послуги. Децентралізоване управління іграми: на платформах GameFi AI NPC можуть брати участь у управлінні та прийнятті рішень через децентралізовані автономні організації (DAO). Ці AI Agent можуть автоматично коригувати правила ігор, винагороди за завдання та розподіл ресурсів на основі відгуків гравців та їхньої участі, сприяючи здоровому розвитку ігрової спільноти.

Сім, майбутній розвиток: майбутній розвиток

Поєднання AI Agent та криптоактивів очікується на ключовому етапі прориву в наступні кілька років. Завдяки постійному технологічному прогресу та змінам на ринку AI Agent сприятиме інноваціям у сфері криптоактивів на кількох рівнях, включаючи крос-ланцюгову співпрацю, обмін ресурсами та ефективні обчислювальні методи. У майбутньому поєднання AI Agent та криптоактивів зосередиться більше на інтелектуальності, автоматизації та безпеці, створюючи більш ефективну та гнучку екосистему.

7.1 Технічні напрямки

7.1.1 Крос-ланцюгова співпраця

Гетерогенність технології блокчейн означає, що між різними блокчейнами існують технологічні бар'єри, і ресурси та інформація важко циркулюють між кількома блокчейн-платформами. Крос-ланцюгова співпраця AI Agent стане ключовим технологічним напрямком у його майбутньому розвитку. Завдяки технології крос-ланцюгового мосту AI Agent зможе подолати обмеження різних блокчейнів, використовуючи переваги різних ланцюгів, підвищуючи свою застосовність у декількох мережах криптоактивів.

Управління та оптимізація активів: AI Agent може інтелектуально розподіляти активи на різних ланцюгах, переміщуючи їх між ланцюгами для максимізації прибутку або зменшення транзакційних витрат.

Крос-ланцюгова обробка даних: різні блокчейн-платформи зазвичай мають різні механізми консенсусу, структури даних та моделі транзакцій, AI Agent виступатиме в ролі посередника для сприяння обробці та взаємодії крос-ланцюгових даних.

Взаємодія DeFi: на даний момент різні платформи та протоколи в екосистемі DeFi в основному ізольовані. Крос-ланцюгова здатність AI Agent може дозволити автоматизоване управління активами та виконання рішень між кількома протоколами DeFi, покращуючи взаємодію та досвід користувачів.

7.1.2 Більш ефективні обчислення Swarm

З ростом блокчейн-мереж та ускладненням завдань традиційні обчислювальні методи не можуть впоратися зі зростаючими вимогами. Обчислення Swarm, як метод розподілених обчислень, можуть обробляти великі обсяги даних та виконувати складні завдання, координуючи співпрацю кількох AI Agent. У сфері криптоактивів обчислення Swarm відіграватиме величезну роль, особливо в аналізі даних, виконанні смарт-контрактів та прийнятті торгових рішень.

Перевага обчислень Swarm полягає в тому, що він може прискорити процеси обчислень, підвищити ефективність та знизити витрати за рахунок співпраці між кількома агентами (AI Agent).

Виконання та оптимізація смарт-контрактів: обчислення Swarm можуть розподілити виконання завдань у смарт-контрактах, спільно виконуючи верифікацію, обчислення та виконання угод.

Розподілене оцінювання ризиків: AI Agent може на основі розподілених обчислень прогнозувати ринкові тенденції та оцінювати ризики. Кілька агентів можуть спільно обробляти великі обсяги ринкових даних, знижуючи ризик окремих прогнозних моделей та підвищуючи загальну точність і надійність.

Децентралізований аналіз даних: AI Agent зможе ефективно отримувати та аналізувати дані з кількох децентралізованих джерел за допомогою розподілених обчислювальних методів, надаючи швидкі та точні ринкові інсайти, що допоможуть користувачам приймати більш розумні інвестиційні рішення.

7.2 Нові сфери

7.2.1 Agent x IoT (поєднання IoT та криптоактивів)

Поєднання технологій IoT та криптоактивів, особливо в застосуванні смарт-контрактів та блокчейнів, відкриє нові можливості для інноваційних застосувань AI Agent. AI Agent може сприяти застосуванню криптоактивів в екосистемі IoT через безперешкодне з'єднання з пристроями IoT.

Смарт-контракти та автоматизовані платежі: AI Agent може співпрацювати з пристроями IoT для реалізації автоматичних платежів на основі даних IoT та виконання смарт-контрактів.

Децентралізовані системи торгівлі та розрахунків: на ринку криптоактивів пристрої IoT можуть стати входом для торгівлі, AI Agent відповідатиме за автоматичне виконання торгівлі та розрахунків на основі даних пристроїв, підвищуючи практичність та гнучкість децентралізованих торгових платформ.

Токенізація IoT-обладнання: пристрої IoT самі стануть частиною криптоактивів, AI Agent може допомогти перетворити права на використання або дані цих пристроїв в цифрові активи, сприяючи цифровізації та ліквідності активів IoT.

7.2.2 Agent x Соціальні мережі (поєднання соціальних мереж та криптоактивів)

Соціальні мережі стали невід'ємною частиною повсякденного життя, і в цій сфері поєднання AI Agent та криптоактивів відкриє нові можливості для розвитку. Завдяки тісному поєднанню криптоактивів та соціальних мереж AI Agent зможе надати користувачам більш персоналізовані, безпечні та інтелектуальні послуги.

Захист приватності та управління даними: AI Agent може допомогти користувачам управляти особистими даними на платформах соціальних мереж, забезпечуючи захист приватності та відповідність використання даних.

Децентралізований ринок на основі соціальних мереж: AI Agent може аналізувати контент та поведінку користувачів на соціальних платформах, щоб виявити потенційні можливості інвестування в криптоактиви.

Соціальна токенізація та механізм винагород: AI Agent може автоматично генерувати криптовалюту або соціальні токени на основі взаємодії користувача в соціальних мережах, створення контенту та інших дій.

Децентралізоване управління ідентичністю: AI Agent зможе допомогти користувачам управляти своїми цифровими ідентичностями, забезпечуючи безпечну та приватну ідентифікацію на соціальних платформах.

Вісім, висновки та рекомендації

Майбутній розвиток AI Agent сповнений потенціалу. Від більш інтелектуального самостійного прийняття рішень до глибокої інтеграції з різними галузями, а також міждисциплінарної інтелектуальної співпраці, AI Agent безсумнівно стане ключовою силою, що сприяє змінам у всіх сферах суспільства. З постійними технологічними проривами, етичними та управлінськими стандартами, широке застосування AI Agent принесе людству безпрецедентні можливості для інновацій. Проте, знайти баланс між технологічним прогресом і етикою, нормативно-правовими аспектами стане найважливішим викликом у майбутньому.

AI Agent представляє собою інтеграцію штучного інтелекту та децентралізованих технологій, є важливою складовою Web3 екосистеми. Незважаючи на численні виклики, потенційний революційний вплив цієї технології не можна ігнорувати. У майбутньому, з подальшими технологічними проривами, вдосконаленням регуляторних рамок і просуванням навчання користувачів, AI Agent очікує швидкого зростання.

Рекомендуємо розробникам, підприємствам та інвесторам у відповідних сферах уважно стежити за розвитком технологій AI Agent, активно брати участь у цій революції інтелекту та сприяти їх широкому застосуванню та інноваціям у різних галузях.