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AGENTE DE IA: UN CAMPO EMERGENTE Y UN MOTOR DE ECOSISTEMA INTELIGENTE PARA EL CICLO DE LAS CRIPTOMONEDAS DE 2025
Análisis del AGENTE AI: La fuerza inteligente que moldea la nueva economía ecológica del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de las criptomonedas trae consigo una infraestructura completamente nueva que impulsa toda la industria.
Es importante destacar que el inicio de estas verticales no solo se debe a la innovación tecnológica, sino también al resultado de una combinación perfecta de modelos de financiación y ciclos de mercado alcista. Cuando las oportunidades llegan en el momento adecuado, pueden marcar una gran diferencia. De cara a 2025, está claro que el área emergente del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, con el lanzamiento de un token el 11 de octubre de 2024 y alcanzando una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Luego, el 16 de octubre, un cierto acuerdo lanzó Luna, que debutó como la imagen de transmisión en vivo IP de la chica de al lado, detonando toda la industria.
Entonces, ¿qué es un agente de IA?
Todos deben estar familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Queen of Hearts es impresionante. La Reina de Corazones es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de detectar el entorno de forma autónoma, analizar datos y actuar rápidamente.
De hecho, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida, ya que son los "guardianes inteligentes" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, penetrando gradualmente en diferentes sectores y promoviendo una mejora dual de eficiencia e innovación.
POR EJEMPLO, UN AGENTE DE IA PUEDE UTILIZARSE PARA AUTOMATIZAR LAS OPERACIONES, GESTIONAR CARTERAS Y EJECUTAR OPERACIONES EN TIEMPO REAL EN FUNCIÓN DE LOS DATOS RECOPILADOS DE PLATAFORMAS DE DATOS O PLATAFORMAS SOCIALES, OPTIMIZANDO CONTINUAMENTE SU PROPIO RENDIMIENTO EN ITERACIONES. LOS AGENTES DE IA NO SON MONOLÍTICOS, SINO QUE SE DIVIDEN EN DIFERENTES CATEGORÍAS EN FUNCIÓN DE LAS NECESIDADES ESPECÍFICAS DEL ECOSISTEMA CRIPTO:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como el comercio, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de aumentar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Social AI Agent: Interactúa con los usuarios, crea una comunidad y participa en campañas de marketing como líder de opinión en las redes sociales.
Agente de IA coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, profundizaremos en el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y exploraremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AGENTE AI muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", sentando las bases para la IA como un campo independiente. Durante este período, la investigación en IA se centró principalmente en métodos simbólicos, dando lugar a los primeros programas de IA, como ELIZA (un chatbot) y Dendral (un sistema experto en el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la introducción inicial de las redes neuronales y la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio seriamente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores enfrentaron enormes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas las agencias de financiación ). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de IA", aumentando el escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas de todo el mundo a adoptar la tecnología de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural, lo que impulsó la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y la implementación de la IA en industrias como la financiera y la médica también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la década de 1990, con el colapso de la demanda del mercado de hardware de IA especializado, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de la IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y integrarlos con éxito en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, lo que fue un hito en la capacidad de la IA para resolver problemas complejos. El renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la IA a finales de la década de 1990, convirtiendo la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico e influyendo en la vida cotidiana.
Con el cambio de siglo, los avances en la potencia informática habían impulsado el auge del aprendizaje profundo, y los asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en las aplicaciones de consumo. En la década de 2010, se lograron nuevos avances en agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2, impulsando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de grandes modelos de lenguaje (LLM) se ha convertido en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde el lanzamiento de la serie GPT por parte de una empresa, los modelos preentrenados a gran escala han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje más allá de los modelos tradicionales a través de decenas o incluso cientos de miles de millones de parámetros. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite a los agentes de IA demostrar capacidades de interacción lógicas y coherentes a través de la generación de lenguaje. Esto permite que los agentes de IA se apliquen a escenarios como asistentes de chat y servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas como análisis comerciales y escritura creativa.
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en ciertas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje de gran escala representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión importante en este proceso. Con el desarrollo tecnológico continuo, los agentes de IA se volverán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran escala no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración entre dominios. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de agentes de IA, liderando una nueva era de experiencias impulsadas por IA.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se pueden considerar como participantes técnicamente avanzados y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de forma automatizada. El flujo de trabajo del AGENTE DE IA suele seguir los siguientes pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE DE IA interactúa con el mundo exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la función es similar a los sentidos humanos, utilizando dispositivos como sensores, cámaras y micrófonos para capturar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, reconocer objetos o determinar entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
1.2.2 Módulo de inferencia y decisión
DESPUÉS DE DETECTAR EL ENTORNO, EL AGENTE DE IA DEBE TOMAR DECISIONES BASADAS EN LOS DATOS. El módulo de Razonamiento y Decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza el razonamiento lógico y el desarrollo de estrategias basadas en la información recopilada. Aproveche los modelos de lenguaje de gran tamaño para que actúen como orquestadores o motores de inferencia para comprender tareas, generar soluciones y orquestar modelos especializados para funciones específicas, como la creación de contenido, el procesamiento visual o los sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles cursos de acción según el objetivo; y finalmente, elegir el plan óptimo para ejecutar.
1.2.3 Ejecutar el módulo
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, llevando a cabo las decisiones del módulo de inferencia. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como la acción de un robot) o operaciones digitales (como el procesamiento de datos). El módulo de ejecución depende de:
1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. La mejora continua a través de un bucle de retroalimentación o "rueda de datos" implica devolver los datos generados en las interacciones al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más efectiva con el tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje a menudo se mejoran de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
EL AGENTE DE IA OPTIMIZA SU RENDIMIENTO A TRAVÉS DE UN BUCLE DE RETROALIMENTACIÓN CONSTANTE. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. ESTE SISTEMA DE CIRCUITO CERRADO GARANTIZA LA ADAPTABILIDAD Y FLEXIBILIDAD DEL AGENTE DE IA.
! Decodificando AI AGENT: El poder inteligente para dar forma al futuro de la nueva ecología económica
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
LOS AGENTES DE IA SE ESTÁN CONVIRTIENDO EN EL CENTRO DEL MERCADO, TRAYENDO CAMBIOS A MÚLTIPLES INDUSTRIAS CON SU GRAN POTENCIAL COMO INTERFACES DE CONSUMO Y ACTORES ECONÓMICOS AUTÓNOMOS. AL IGUAL QUE EL POTENCIAL DEL ESPACIO DE BLOQUES L1 EN EL CICLO ANTERIOR ERA INCONMENSURABLE, AI AGENT HA DEMOSTRADO SER IGUAL DE PROMETEDOR EN ESTE CICLO.
Según el último informe de Markets and Markets, se espera que el mercado de Agentes de IA crezca de 5.1 mil millones de dólares en 2024 a 47.1 mil millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de hasta 44.8%. Este rápido crecimiento refleja la penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de cierta empresa son cada vez más activas, lo que indica que AI AGENT tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas.