- Tema
48k Popularidad
9k Popularidad
583 Popularidad
2k Popularidad
3k Popularidad
30k Popularidad
16k Popularidad
22k Popularidad
12k Popularidad
2k Popularidad
- Anclado
48k Popularidad
9k Popularidad
583 Popularidad
2k Popularidad
3k Popularidad
30k Popularidad
16k Popularidad
22k Popularidad
12k Popularidad
2k Popularidad
IA como agente: el motor inteligente que da forma a la nueva economía ecológica de WEB3
Decodificación del AGENTE AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica del futuro
1. Antecedentes
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 necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede generar grandes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo campo emergente del ciclo de 2025 será el agente de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando un token fue lanzado el 11 de octubre de 2024 y alcanzó una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Luego, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de forma autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
De hecho, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a abordar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde coches autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha 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, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y fomentando una doble mejora de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real un portafolio e ejecutando operaciones, basado en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o de redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento en iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra 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 creativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: 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 reconfigurando el panorama industrial y echaremos un vistazo a las tendencias de desarrollo futuras.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AI AGENT muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta la aplicación amplia. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo las bases para que la IA se convirtiera en 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 primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación de IA en este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional 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 publicado en 1973 sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas(, incluyendo 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 su potencial.
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 tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el 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 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 lograr su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, 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 panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 los modelos de lenguaje grandes (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 el lanzamiento de la serie GPT por una cierta compañía, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han mostrado 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 una capacidad de interacción clara y organizada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas ( como análisis comercial, redacción creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), 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.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño 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 significativo en este proceso. Con el desarrollo continuo de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán constantemente 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 matizadas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar participantes altamente capacitados 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 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, el reconocimiento 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 Toma de Decisiones
Después de percibir el entorno, el AGENTE AI necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" del sistema, que realiza razonamientos lógicos y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el 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; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y por último, seleccionar el plan óptimo para ejecutar.
1.2.3 Módulo de ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE AI, 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 acciones de robots ) 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 que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en la interacción se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más efectivo con el tiempo proporciona a las empresas una poderosa herramienta 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 ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación constante. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación cerrada asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![AGENTE DE DECODIFICACIÓN AI: La fuerza inteligente que está moldeando el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA está convirtiéndose en el centro de atención del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, trayendo cambios a múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques L1 fue difícil de estimar en el último ciclo, el AGENTE DE IA también ha mostrado perspectivas similares en este ciclo.
Según el último informe de una institución, 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( del 44.8%. Este rápido crecimiento refleja el grado de 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 proxies de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está