Agente de IA Decodificado: La fuerza inteligente que está moldeando el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: los "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
En 2017, el auge de los contratos inteligentes impulsó el desarrollo floreciente de las ICO.
En 2020, las piscinas de liquidez de DEX trajeron la ola de verano de DeFi.
En 2021, la aparición de una gran cantidad de series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, surge la tendencia de los memecoins y las 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 modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. De cara a 2025, es evidente que el nuevo sector emergente del ciclo de 2025 será el de agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó el token $GOAT, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, lo que desató toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo está familiarizado con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja deja una impresión duradera. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno, 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 hasta cierto punto, siendo 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, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha integrado 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 todas las industrias y promoviendo una mejora dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE AI puede ser utilizado para el comercio automatizado, basado en datos recopilados de Dexscreener o de la plataforma social X, gestionando en tiempo real la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE AI no es una forma única, sino que se divide en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA Ejecutiva: enfocado en completar tareas específicas, como trading, 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 AI social: como líder de opinión en redes sociales, interactuar con los usuarios, construir una comunidad y participar 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, profundizaremos en los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama industrial y proyectaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia de desarrollo
La trayectoria del desarrollo de los AGENTES DE IA 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 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 en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y para 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, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó básicamente un pesimismo generalizado sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas(, 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 su primer "invierno de IA", aumentando el escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos hicieron que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnología AI. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de AI más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y el despliegue de la AI en diversas industrias como la financiera y la médica también marcaron la expansión de la tecnología AI. 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 específico para AI, el campo de la AI experimentó un segundo "invierno de la AI". Además, cómo escalar los sistemas de AI 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 venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito en la capacidad de la AI para resolver problemas complejos. El renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la AI a finales de la década de 1990, convirtiendo la AI 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 el ámbito de las 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 que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones 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 exhiban una capacidad de interacción clara y ordenada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis empresarial y escritura creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona mayor autonomía a los agentes de IA. 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 plataformas impulsadas por IA como Digimon Engine, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando 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 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, contextuales y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo han inyectado el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les han proporcionado 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 detalladas para alcanzar sus objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente hábiles 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 humanos u otros seres vivos a través de algoritmos, para resolver problemas complejos de forma automática. El flujo de trabajo del 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 función 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 a menudo implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a la AGENTE de IA a entender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar datos de múltiples sensores en una vista unificada.
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Después de percibir el entorno, el AGENTE AI necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de inferencia y decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formulaciones de estrategias basadas en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande y otros como orquestadores o motores de inferencia, entendiendo tareas, generando soluciones y coordinando 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 de patrones complejos y la predicción.
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, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y finalmente, seleccionar y ejecutar el plan óptimo.
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 implicar operaciones físicas ( como acciones de robots ) o operaciones digitales ( como el procesamiento de datos ). El módulo de ejecución depende de:
Sistema de control de robots: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de un brazo robótico.
Llamada a la API: interactuar con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios en la red.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, a través de la automatización de procesos robóticos RPA( se ejecutan tareas repetitivas.
)# 1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia clave del AGENTE AI, 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, se retroalimenta al sistema los datos generados en las interacciones para enriquecer el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más efectiva 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 generalmente se mejoran de las siguientes maneras:
Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, permitiendo que el AGENTE de IA complete tareas con mayor precisión.
Aprendizaje no supervisado: descubre patrones subyacentes a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: Mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico mediante la actualización del modelo con datos en tiempo real.
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.
![Decodificar AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE de IA se está convirtiendo en el foco del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz para los consumidores y actor económico autónomo, trayendo cambios a múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo era incalculable, el AGENTE de IA 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 y la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas están invirtiendo significativamente en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de Microsoft están aumentando cada vez más, 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 en expansión.
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AirdropHunterXM
· hace21h
Vamos, ¿quieres hacer dinero solo con el concepto de IA?
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GasFeeVictim
· hace21h
comprar la caída todo son puntos altos bull run no se atreve a apostar Mercado bajista no se atreve a comprar
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DegenMcsleepless
· hace21h
Otra vez hablando de la inteligencia artificial, ¿no es molesto?
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Web3ExplorerLin
· hace21h
*ajusta la lente teórica* fascinante cómo cada ola se basa en la teoría de juegos cuánticos...
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blocksnark
· hace21h
¿No es demasiado pronto para predecir la IA de 2025?
AI Agent: La fuerza inteligente que está moldeando la encriptación de la nueva economía.
Agente de IA Decodificado: La fuerza inteligente que está moldeando el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: los "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae 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 modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. De cara a 2025, es evidente que el nuevo sector emergente del ciclo de 2025 será el de agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó el token $GOAT, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, lo que desató toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo está familiarizado con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja deja una impresión duradera. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno, 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 hasta cierto punto, siendo 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, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha integrado 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 todas las industrias y promoviendo una mejora dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE AI puede ser utilizado para el comercio automatizado, basado en datos recopilados de Dexscreener o de la plataforma social X, gestionando en tiempo real la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE AI no es una forma única, sino que se divide en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA Ejecutiva: enfocado en completar tareas específicas, como trading, 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 AI social: como líder de opinión en redes sociales, interactuar con los usuarios, construir una comunidad y participar 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, profundizaremos en los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama industrial y proyectaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia de desarrollo
La trayectoria del desarrollo de los AGENTES DE IA 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 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 en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y para 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, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó básicamente un pesimismo generalizado sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas(, 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 su primer "invierno de IA", aumentando el escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos hicieron que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnología AI. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de AI más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y el despliegue de la AI en diversas industrias como la financiera y la médica también marcaron la expansión de la tecnología AI. 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 específico para AI, el campo de la AI experimentó un segundo "invierno de la AI". Además, cómo escalar los sistemas de AI 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 venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito en la capacidad de la AI para resolver problemas complejos. El renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la AI a finales de la década de 1990, convirtiendo la AI 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 el ámbito de las 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 que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones 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 exhiban una capacidad de interacción clara y ordenada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis empresarial y escritura creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona mayor autonomía a los agentes de IA. 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 plataformas impulsadas por IA como Digimon Engine, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando 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 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, contextuales y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo han inyectado el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les han proporcionado 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 detalladas para alcanzar sus objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente hábiles 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 humanos u otros seres vivos a través de algoritmos, para resolver problemas complejos de forma automática. El flujo de trabajo del 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 función 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 a menudo implica las siguientes tecnologías:
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Después de percibir el entorno, el AGENTE AI necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de inferencia y decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formulaciones de estrategias basadas en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande y otros como orquestadores o motores de inferencia, entendiendo tareas, generando soluciones y coordinando 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, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y finalmente, seleccionar y ejecutar el plan óptimo.
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 implicar 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 clave del AGENTE AI, 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, se retroalimenta al sistema los datos generados en las interacciones para enriquecer el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más efectiva 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 generalmente se mejoran 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.
![Decodificar AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE de IA se está convirtiendo en el foco del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz para los consumidores y actor económico autónomo, trayendo cambios a múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo era incalculable, el AGENTE de IA 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 y la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas están invirtiendo significativamente en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de Microsoft están aumentando cada vez más, 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 en expansión.