Agente de IA: La fuerza inteligente que da forma al nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes generales
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
En 2017, el auge de los contratos inteligentes dio lugar al florecimiento de las ICO.
En 2020, las piscinas de liquidez de DEX trajeron la ola de calor del verano DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoin y plataformas de lanzamiento.
Es importante enfatizar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre el modelo de financiación y el ciclo de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a grandes transformaciones. Mirando hacia 2025, está claro que los nuevos campos del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el token $GOAT se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. A continuación, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen de transmisión en vivo de una chica vecina, lo que encendió toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una profunda impresión. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
De hecho, el Agente de IA y las funciones principales de la Reina de Corazones tienen muchas similitudes. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar hasta cierto punto; son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas a través de la percepción, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA se han infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros de un equipo invisibles, tienen capacidades integrales que van desde la percepción ambiental hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede utilizarse para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de una plataforma de datos o de redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se enfoca en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar 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.
Agente de IA social: Actuando como líder de opinión en las redes sociales, interactuando con los usuarios, construyendo comunidades y participando en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad 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 miraremos hacia las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de los AGENTES de IA muestra la transición de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo las bases para que la IA se consolidara 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio severamente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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, que se publicó en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en IA por parte de instituciones académicas en el Reino Unido (, incluidas las agencias de financiamiento ). Después de 1973, los fondos para la investigación en IA se redujeron drásticamente, y el campo de la IA experimentó la primera "crisis de IA", con un aumento del escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos llevaron a que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar la tecnología de IA. Este período logró avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y el despliegue de la IA en sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la 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 lograrlos integrar con éxito en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Sin embargo, al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, lo cual 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 a la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que cierta empresa lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso billones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren habilidades de interacción claras y organizadas a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas, como el análisis comercial y la escritura creativa.
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje ofrece 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 una plataforma impulsada por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica real.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje 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 avance continuo de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores que seguirán impulsando la implementación y 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 su capacidad para aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente avanzados y en constante evolución en el campo 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 seres humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de manera automatizada. El flujo de trabajo de un AGENTE DE IA generalmente sigue 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda a los AGENTES de IA a entender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar los datos de múltiples sensores en una vista unificada.
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Después de percibir el entorno, el AGENTE de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y establece estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño, actúa como orquestador o motor de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
Motor de reglas: toma decisiones simples basadas en reglas predefinidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento y la predicción de patrones complejos.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de decisión a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y por último, la elección y ejecución del plan óptimo.
1.2.3 Módulo de ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, llevando a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como movimientos de robots) u operaciones digitales (como procesamiento de datos). El módulo de ejecución depende de:
Sistema de control de robots: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de brazos robóticos.
Llamadas a la API: interacción con sistemas de software externos, como consultas de bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: en el entorno empresarial, se ejecutan tareas repetitivas a través de RPA (automatización de procesos robóticos).
1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central de AI AGENT, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz a lo largo del tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje suelen mejorarse de las siguientes maneras:
Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, de modo que el AGENTE de IA pueda completar tareas con mayor precisión.
Aprendizaje no supervisado: descubrir patrones potenciales a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: actualizar el modelo con datos en tiempo real para mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico.
1.2.5 Retroalimentación y ajuste en tiempo real
El AGENTE de IA optimiza su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación cerrada asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE de IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE AI se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloque L1 fue difícil de medir en el último ciclo, el AGENTE AI también ha mostrado perspectivas similares 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 el 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 han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una determinada empresa están cada vez más activas, lo que indica que AI AGENT tiene un mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.
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BTCRetirementFund
· hace17h
¿Realmente hay personas que todavía creen que la cadena de bloques puede cambiar el mundo?
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GmGnSleeper
· 07-30 01:24
Ay, hemos vuelto a trabajar en inteligencia artificial.
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GasGuzzler
· 07-30 01:19
Hay que decirlo, el bull run no espera a nadie.
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Layer2Arbitrageur
· 07-30 01:16
lmao imagina no hacer backrunning en estos ciclos... ngmi fr
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WagmiOrRekt
· 07-30 01:10
Voy a empezar, esta vez creo que realmente no puedo aguantar.
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CountdownToBroke
· 07-30 01:04
Es realmente interesante, otra vez van a tomar a la gente por tonta.
AI Agent: La fuerza inteligente que está moldeando un nuevo ecosistema de Activos Cripto
Agente de IA: La fuerza inteligente que da forma al nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes generales
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante enfatizar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre el modelo de financiación y el ciclo de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a grandes transformaciones. Mirando hacia 2025, está claro que los nuevos campos del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el token $GOAT se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. A continuación, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen de transmisión en vivo de una chica vecina, lo que encendió toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una profunda impresión. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
De hecho, el Agente de IA y las funciones principales de la Reina de Corazones tienen muchas similitudes. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar hasta cierto punto; son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas a través de la percepción, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA se han infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros de un equipo invisibles, tienen capacidades integrales que van desde la percepción ambiental hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede utilizarse para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de una plataforma de datos o de redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se enfoca en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar 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.
Agente de IA social: Actuando como líder de opinión en las redes sociales, interactuando con los usuarios, construyendo comunidades y participando en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad 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 miraremos hacia las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de los AGENTES de IA muestra la transición de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo las bases para que la IA se consolidara 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio severamente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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, que se publicó en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en IA por parte de instituciones académicas en el Reino Unido (, incluidas las agencias de financiamiento ). Después de 1973, los fondos para la investigación en IA se redujeron drásticamente, y el campo de la IA experimentó la primera "crisis de IA", con un aumento del escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos llevaron a que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar la tecnología de IA. Este período logró avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y el despliegue de la IA en sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la 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 lograrlos integrar con éxito en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Sin embargo, al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, lo cual 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 a la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que cierta empresa lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso billones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren habilidades de interacción claras y organizadas a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas, como el análisis comercial y la escritura creativa.
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje ofrece 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 una plataforma impulsada por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica real.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje 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 avance continuo de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores que seguirán impulsando la implementación y 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 su capacidad para aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente avanzados y en constante evolución en el campo 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 seres humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de manera automatizada. El flujo de trabajo de un AGENTE DE IA generalmente sigue 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Después de percibir el entorno, el AGENTE de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y establece estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño, actúa como orquestador o motor de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y por último, la elección y ejecución del plan óptimo.
1.2.3 Módulo de ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, llevando a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como movimientos de robots) u operaciones digitales (como procesamiento de datos). El módulo de ejecución depende de:
1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central de AI AGENT, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz a lo largo del tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje suelen mejorarse de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajuste en tiempo real
El AGENTE de IA optimiza su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación cerrada asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE de IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE AI se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloque L1 fue difícil de medir en el último ciclo, el AGENTE AI también ha mostrado perspectivas similares 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 el 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 han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una determinada empresa están cada vez más activas, lo que indica que AI AGENT tiene un mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.