سرویس فناوری - ایجنت هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Agent) به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند به‌طور مستقل اقدام کنند و وظایف مختلف را با استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌ها و یادگیری انجام دهند. ...

به گزارش سرویس فناوری جیرجیرک به نقل از آسمونی - ایجنت هوش مصنوعی (Artificial Intelligence Agent) به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند به‌طور مستقل اقدام کنند و وظایف مختلف را با استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌ها و یادگیری انجام دهند. این ایجنت‌ها قادرند در محیط‌های پیچیده و دینامیک عمل کنند و تصمیم‌گیری‌هایی بر اساس ورودی‌هایی که دریافت می‌کنند، انجام دهند. این سیستم‌ها می‌توانند در انواع مختلفی از کارکردها مانند شبیه‌سازی، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی رفتار و حتی بازی‌ها و ربات‌ها استفاده شوند.

ویژگی‌های ایجنت‌های هوش مصنوعی

درک محیط

ایجنت‌ها باید بتوانند محیط خود را شبیه‌سازی کرده و اطلاعات مورد نیاز را از آن دریافت کنند.

پردازش اطلاعات

ایجنت‌ها باید داده‌ها را پردازش کرده و الگوریتم‌های پیچیده را برای تحلیل اطلاعات و تصمیم‌گیری اجرا کنند.

عمل‌کرد و تعامل

ایجنت‌ها می‌توانند با محیط یا کاربران خود تعامل داشته باشند و بر اساس نتایج، اقداماتی انجام دهند.

این ایجنت‌ها ممکن است به‌صورت ربات‌ها، دستیارهای مجازی، سیستم‌های توصیه‌گر و دیگر کاربردهای هوش مصنوعی ظاهر شوند.

ایجنت هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

ایجنت‌های هوش مصنوعی در حوزه ارزهای دیجیتال از یک معماری سه لایه پیچیده بهره می‌برند که شامل لایه ورودی داده، لایه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و لایه تعامل با بلاکچین است. این ساختار به ایجنت هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به‌صورت خودکار و هوشمند در اکوسیستم کریپتو فعالیت کند.

در لایه ورودی داده، ایجنت هوش مصنوعی به طور مستقیم به نودهای بلاکچین متصل می‌شود یا از طریق APIهایی مانند Web3.js یا ethers.js به داده‌های بلاکچین دسترسی پیدا می‌کند. همچنین با استفاده از اوراکل‌هایی مانند چین لینک، اطلاعات خارج از زنجیره را نیز دریافت می‌کند. این داده‌ها می‌تواند شامل قیمت‌های لحظه‌ای، حجم معاملات، تحلیل‌های احساسی بازار از شبکه‌های اجتماعی و سایر اطلاعات مرتبط باشد.

لایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، قلب تپنده ایجنت هوش مصنوعی است. در این لایه، مدل‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های عصبی LSTM، جنگل‌های تصادفی و یادگیری تقویتی به کار گرفته می‌شوند. این مدل‌ها بر روی داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند و با استفاده از تکنیک‌هایی مانند پس‌انتشار خطا یا یادگیری Q، قادر به تصمیم‌گیری آنی هستند.

در نهایت، لایه تعامل با بلاکچین ایجنت هوش مصنوعی مسئول اجرای تصمیمات است. این لایه از طریق رابط باینری کاربردی (ABI) با قراردادهای هوشمند سازگار با EVM ارتباط برقرار می‌کند. کتابخانه‌های تخصصی برای امضای تراکنش‌ها، تخمین گس و مدیریت nonce به کار گرفته می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که تراکنش‌ها به درستی در بلاکچین اجرا می‌شوند.