AI代理: la fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Resumen del contexto
1.1 Introducción: "Nuevos compañeros" 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, una gran cantidad de series de obras NFT marcaron la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la tendencia de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre el modelo de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes 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 cierto token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Inmediatamente después, el 16 de octubre, un cierto protocolo lanzó Luna, haciendo su primera aparición con la imagen de IP de una chica vecina en un directo, lo que provocó una explosión en 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 es realmente impresionante. La Reina Roja es un poderoso 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 en cierta medida, 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, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles 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 promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE AI puede ser utilizado para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando transacciones basadas en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en iteraciones. El AGENTE AI no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: enfocado 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: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir 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, exploraremos en profundidad los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia de desarrollo
La evolución del desarrollo de los AGENTES DE IA muestra la transformación 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", que sentó las bases para la IA como un campo independiente. Durante este período, la investigación en IA se centró principalmente en métodos simbólicos, dando lugar a los primeros programas de IA, como ELIZA(, un chatbot) y Dendral(, un sistema experto en el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA durante este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imitaran las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después de la fase de entusiasmo inicial, lo que llevó a una gran pérdida de confianza en IA entre las instituciones académicas( del Reino Unido, incluidas las agencias de financiamiento). Después de 1973, el financiamiento 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas globales a adoptar tecnologías de IA. Este período vio 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, así como 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 venció 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance de la capacidad de cálculo impulsó 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 del modelo de lenguaje a gran escala (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 decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA demuestren una capacidad de interacción clara y coherente a través de la generación de lenguaje. Esto permite que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis comercial y escritura creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona una 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 una plataforma impulsada por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento en función de las entradas del jugador, 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 avance continuo de la tecnología, los agentes de IA se volverán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan "inteligencia" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de agentes de IA, liderando una nueva era de experiencias impulsadas por IA.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se pueden considerar como participantes hábiles y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de forma automatizada. El flujo de trabajo del AGENTE DE IA 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 captar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, reconocer objetos o determinar entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es convertir los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a AI AGENT 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 AI 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 formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando grandes modelos de lenguaje como orquestadores o motores de razonamiento, comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo normalmente utiliza las siguientes tecnologías:
Motor de reglas: Toma decisiones sencillas basadas en reglas preestablecidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento de patrones complejos y predicciones.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de decisión en base a prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, elegir el plan óptimo para ejecutar.
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 acciones robóticas ) 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 brazos robóticos.
Llamada API: interacción con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios en red.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, la automatización de procesos robóticos RPA( lleva a cabo tareas repetitivas.
)# 1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la ventaja competitiva clave del AGENTE de IA, ya que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. Mediante un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" para la mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más efectiva con el tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje generalmente se mejoran 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: actualizando el modelo con datos en tiempo real, manteniendo 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 un ciclo de retroalimentación constante. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: El poder inteligente que moldea la nueva economía ecológica 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 se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su gran potencial como interfaz de consumidor y actor económico autónomo, transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques L1 fue incalculable en el último ciclo, el AGENTE DE IA también ha mostrado perspectivas similares en este ciclo.
Según el último informe de una empresa de investigación, 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 generada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas también han incrementado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta compañía 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, TAM.
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PanicSeller69
· hace5h
Eh, otra nueva trampa de AI para tomar a la gente por tonta.
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TommyTeacher
· 08-01 06:45
ai lleva el ritmo en primer lugar
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AllTalkLongTrader
· 08-01 06:28
Otra vez están especulando sobre el concepto de AI, Ser engañados.
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BoredWatcher
· 08-01 06:24
Sentémonos durante 25 años, primero preparemos un pequeño banco~
AI Agente: la fuerza inteligente que está moldeando un nuevo ciclo de Activos Cripto
AI代理: la fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Resumen del contexto
1.1 Introducción: "Nuevos compañeros" 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 una combinación perfecta entre el modelo de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes 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 cierto token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Inmediatamente después, el 16 de octubre, un cierto protocolo lanzó Luna, haciendo su primera aparición con la imagen de IP de una chica vecina en un directo, lo que provocó una explosión en 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 es realmente impresionante. La Reina Roja es un poderoso 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 en cierta medida, 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, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles 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 promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE AI puede ser utilizado para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando transacciones basadas en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en iteraciones. El AGENTE AI no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: enfocado 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: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir 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, exploraremos en profundidad los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia de desarrollo
La evolución del desarrollo de los AGENTES DE IA muestra la transformación 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", que sentó las bases para la IA como un campo independiente. Durante este período, la investigación en IA se centró principalmente en métodos simbólicos, dando lugar a los primeros programas de IA, como ELIZA(, un chatbot) y Dendral(, un sistema experto en el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA durante este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imitaran las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después de la fase de entusiasmo inicial, lo que llevó a una gran pérdida de confianza en IA entre las instituciones académicas( del Reino Unido, incluidas las agencias de financiamiento). Después de 1973, el financiamiento 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas globales a adoptar tecnologías de IA. Este período vio 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, así como 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 venció 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance de la capacidad de cálculo impulsó 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 del modelo de lenguaje a gran escala (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 decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA demuestren una capacidad de interacción clara y coherente a través de la generación de lenguaje. Esto permite que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis comercial y escritura creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona una 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 una plataforma impulsada por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento en función de las entradas del jugador, 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 avance continuo de la tecnología, los agentes de IA se volverán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan "inteligencia" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de agentes de IA, liderando una nueva era de experiencias impulsadas por IA.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se pueden considerar como participantes hábiles y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de forma automatizada. El flujo de trabajo del AGENTE DE IA 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 captar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, reconocer objetos o determinar entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es convertir los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente 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 razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando grandes modelos de lenguaje como orquestadores o motores de razonamiento, comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo normalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, elegir el plan óptimo para ejecutar.
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 acciones robóticas ) 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 ventaja competitiva clave del AGENTE de IA, ya que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. Mediante un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" para la mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más efectiva con el tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje 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 un ciclo de retroalimentación constante. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: El poder inteligente que moldea la nueva economía ecológica 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 se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su gran potencial como interfaz de consumidor y actor económico autónomo, transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques L1 fue incalculable en el último ciclo, el AGENTE DE IA también ha mostrado perspectivas similares en este ciclo.
Según el último informe de una empresa de investigación, 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 generada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas también han incrementado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta compañía 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, TAM.