Descodificação do AGENT AI: a força inteligente que molda a nova ecologia da economia do futuro
1. Contexto geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoeda traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes deu origem ao florescimento do ICO.
Em 2020, as pools de liquidez da DEX trouxeram a onda do verão DeFi.
Em 2021, a chegada de uma grande quantidade de séries de obras NFT marcou o início da era dos colecionáveis digitais.
Em 2024, o excelente desempenho de uma plataforma de lançamento liderou a onda de memecoins e plataformas de lançamento.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da perfeita combinação de modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu o pico em outubro do ano passado, quando um token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um protocolo lançou o Luna, apresentando a imagem da garota vizinha em uma transmissão ao vivo pela primeira vez, desencadeando uma explosão em todo o setor.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha deixa uma impressão duradoura. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham de certa forma papéis semelhantes, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos a atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Estes agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, permeando gradualmente todos os setores e promovendo um aumento dual em eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerenciando carteiras em tempo real e executando negociações com base nos dados coletados de plataformas de dados ou sociais, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma única forma, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: como um líder de opinião nas redes sociais, interagindo com os usuários, construindo comunidades e participando em campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas blockchains.
Neste relatório, iremos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a redefinir o panorama da indústria e perspetivando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do desenvolvimento
O desenvolvimento do AGENTE DE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo a base para a IA como um campo independente. Durante este período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a proposta inicial de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA deste período foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível na época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e para imitar funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório, publicado em 1973, sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando à perda de confiança significativa por parte das instituições acadêmicas britânicas (, incluindo agências de financiamento ). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas em todo o mundo a começarem a adotar tecnologias de IA. Este período viu avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final da década de 1980 até o início da década de 1990, com o colapso da demanda por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável do panorama tecnológico e começando a impactar a vida cotidiana.
No início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novos patamares. Nesse processo, o surgimento de modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com dezenas ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA exibissem habilidades de interação lógicas e bem estruturadas por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, e a expansão gradual para tarefas mais complexas (como análise de negócios e redação criativa).
A capacidade de aprendizado de grandes modelos de linguagem proporciona maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma plataforma impulsionada por IA, o agente de IA pode ajustar sua estratégia de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da antiga sistema de regras aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A aparición do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo nesse percurso. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetam a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionam a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia dos agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.
1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles são capazes de aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar seus objetivos. Podem ser vistos como participantes tecnologicamente avançados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência" ------ ou seja, a simulação do comportamento inteligente humano ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através do módulo de percepção, coletando informações ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, a identificação de objetos ou a determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa central do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes técnicas:
Visão computacional: usada para processar e entender dados de imagem e vídeo.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): ajuda o AGENT de IA a entender e gerar linguagem humana.
Fusão de sensores: integrar dados de múltiplos sensores em uma visão unificada.
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e formular estratégias. Utilizando modelos de linguagem de grande escala, atuando como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:
Motor de regras: tomada de decisões simples com base em regras predefinidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
Aprendizagem por reforço: permitir que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através da tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.
O processo de raciocínio geralmente envolve várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; e, por fim, a escolha da opção mais otimizada para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (como movimentos de robôs) ou operações digitais (como processamento de dados). O módulo de execução depende de:
Sistema de Controle de Robôs: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bases de dados ou acesso a serviços de rede.
Gestão de processos automatizados: No ambiente empresarial, realizar tarefas repetitivas através de RPA (Automação de Processos Robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados", os dados gerados nas interações são realimentados no sistema para melhorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são frequentemente melhorados da seguinte forma:
Aprendizagem supervisionada: utilização de dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA execute tarefas de forma mais precisa.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a se adaptar a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: mantenha o agente a atuar em ambientes dinâmicos através da atualização do modelo com dados em tempo real.
1.2.5 Feedback e ajustes em tempo real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback constante. O resultado de cada ação é registrado e utilizado para ajustar decisões futuras. Este sistema de loop fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Situação da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também demonstrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deve crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de até 44,8%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas também aumentaram significativamente seus investimentos em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo da criptomoeda.
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AGENTE DE IA: A força inteligente que molda a nova economia de encriptação
Descodificação do AGENT AI: a força inteligente que molda a nova ecologia da economia do futuro
1. Contexto geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoeda traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da perfeita combinação de modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu o pico em outubro do ano passado, quando um token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um protocolo lançou o Luna, apresentando a imagem da garota vizinha em uma transmissão ao vivo pela primeira vez, desencadeando uma explosão em todo o setor.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha deixa uma impressão duradoura. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham de certa forma papéis semelhantes, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos a atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Estes agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, permeando gradualmente todos os setores e promovendo um aumento dual em eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerenciando carteiras em tempo real e executando negociações com base nos dados coletados de plataformas de dados ou sociais, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma única forma, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: como um líder de opinião nas redes sociais, interagindo com os usuários, construindo comunidades e participando em campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas blockchains.
Neste relatório, iremos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a redefinir o panorama da indústria e perspetivando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do desenvolvimento
O desenvolvimento do AGENTE DE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo a base para a IA como um campo independente. Durante este período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a proposta inicial de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA deste período foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível na época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e para imitar funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório, publicado em 1973, sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando à perda de confiança significativa por parte das instituições acadêmicas britânicas (, incluindo agências de financiamento ). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas em todo o mundo a começarem a adotar tecnologias de IA. Este período viu avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final da década de 1980 até o início da década de 1990, com o colapso da demanda por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável do panorama tecnológico e começando a impactar a vida cotidiana.
No início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novos patamares. Nesse processo, o surgimento de modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com dezenas ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA exibissem habilidades de interação lógicas e bem estruturadas por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, e a expansão gradual para tarefas mais complexas (como análise de negócios e redação criativa).
A capacidade de aprendizado de grandes modelos de linguagem proporciona maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma plataforma impulsionada por IA, o agente de IA pode ajustar sua estratégia de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da antiga sistema de regras aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A aparición do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo nesse percurso. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetam a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionam a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia dos agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.
1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles são capazes de aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar seus objetivos. Podem ser vistos como participantes tecnologicamente avançados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência" ------ ou seja, a simulação do comportamento inteligente humano ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através do módulo de percepção, coletando informações ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, a identificação de objetos ou a determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa central do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e formular estratégias. Utilizando modelos de linguagem de grande escala, atuando como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:
O processo de raciocínio geralmente envolve várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; e, por fim, a escolha da opção mais otimizada para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (como movimentos de robôs) ou operações digitais (como processamento de dados). O módulo de execução depende de:
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados", os dados gerados nas interações são realimentados no sistema para melhorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são frequentemente melhorados da seguinte forma:
1.2.5 Feedback e ajustes em tempo real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback constante. O resultado de cada ação é registrado e utilizado para ajustar decisões futuras. Este sistema de loop fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Situação da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também demonstrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deve crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de até 44,8%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas também aumentaram significativamente seus investimentos em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo da criptomoeda.