Agente de IA Decodificado: La Fuerza Inteligente que Moldea la Nueva Ecología Económica del Futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo 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 oleada del verano DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
El inicio de estos campos verticales no es solo el resultado de la innovación tecnológica, sino también de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de 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 token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen de una chica vecina en un livestream, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la clásica película "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión duradera. 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 cierto modo, siendo los "guardianes inteligentes" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. 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 de equipo invisibles, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en cada sector y promoviendo un doble impulso de eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones, basado en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social. 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 ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como el trading, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de aumentar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como un 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, estado actual y amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y proyectaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de los AGENTES de IA muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta la amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio seriamente limitada por las restricciones de capacidad computacional de entonces. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluyendo 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 la comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas de todo el mundo a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, lo que impulsó la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y la implementación de 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 integrarlos con éxito 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 en la capacidad de cálculo impulsó el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de los modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una 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 demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban una capacidad de interacción lógica y bien estructurada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas (como análisis comercial y escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en ciertas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una verdadera interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que continuamente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión importante en este proceso. Con el desarrollo adicional de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" a los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, impulsando el aterrizaje y desarrollo de la tecnología de agentes de IA, y liderando una nueva era impulsada por la experiencia de IA.
Principio de funcionamiento 1.2
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de los seres humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando dispositivos como sensores, cámaras y micrófonos para captar 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 convertir datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): ayuda al 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 de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formulaciones de estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje amplios y otros 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 generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
Motor de reglas: toma decisiones simples basadas en reglas predefinidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluidos árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento y la predicción de patrones complejos.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de decisión a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción en función del 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 el movimiento 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 brazos robóticos.
Llamadas API: Interactuar con sistemas de software externos, como consultas de bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: en el entorno empresarial, se ejecutan tareas repetitivas a través de RPA (automatización de procesos robóticos).
1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. La mejora continua a través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" incorpora los datos generados en las interacciones de vuelta al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz 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: entrenamiento de modelos utilizando datos etiquetados para que el AGENTE de IA pueda completar tareas de manera más precisa.
Aprendizaje no supervisado: descubrir patrones subyacentes a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: actualizar el modelo con datos en tiempo real para mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico.
1.2.5 Retroalimentación y 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 las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. 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 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 también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del campo de las criptomonedas, el TAM también se está expandiendo, la importancia que los inversores le dan sigue creciendo, y están más dispuestos a otorgar múltiplos de prima por ello.
Desde la perspectiva del despliegue de cadenas de bloques públicas, cierta cadena de bloques pública es el principal campo de batalla, y también hay como cierta.
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DefiSecurityGuard
· hace9h
*audita el código nerviosamente* mmm otro ciclo, otro vector de ataque esperando a suceder... ¿alguien ha revisado estos agentes de IA en busca de exploits de MEV ya? ngl bastante sospechoso
El auge del Agente de IA: remodelando la nueva economía ecológica de Web3
Agente de IA Decodificado: La Fuerza Inteligente que Moldea la Nueva Ecología Económica del Futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
El inicio de estos campos verticales no es solo el resultado de la innovación tecnológica, sino también de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de 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 token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen de una chica vecina en un livestream, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la clásica película "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión duradera. 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 cierto modo, siendo los "guardianes inteligentes" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. 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 de equipo invisibles, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en cada sector y promoviendo un doble impulso de eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones, basado en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social. 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 ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como el trading, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de aumentar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como un 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, estado actual y amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y proyectaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de los AGENTES de IA muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta la amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio seriamente limitada por las restricciones de capacidad computacional de entonces. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluyendo 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 la comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas de todo el mundo a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, lo que impulsó la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y la implementación de 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 integrarlos con éxito 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 en la capacidad de cálculo impulsó el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de los modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una 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 demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban una capacidad de interacción lógica y bien estructurada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas (como análisis comercial y escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en ciertas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una verdadera interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que continuamente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión importante en este proceso. Con el desarrollo adicional de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" a los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, impulsando el aterrizaje y desarrollo de la tecnología de agentes de IA, y liderando una nueva era impulsada por la experiencia de IA.
Principio de funcionamiento 1.2
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de los seres humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando dispositivos como sensores, cámaras y micrófonos para captar 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 convertir 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 de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formulaciones de estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje amplios y otros 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 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 en función del 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 el movimiento 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 a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. La mejora continua a través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" incorpora los datos generados en las interacciones de vuelta al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz 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 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 las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. 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 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 también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del campo de las criptomonedas, el TAM también se está expandiendo, la importancia que los inversores le dan sigue creciendo, y están más dispuestos a otorgar múltiplos de prima por ello.
Desde la perspectiva del despliegue de cadenas de bloques públicas, cierta cadena de bloques pública es el principal campo de batalla, y también hay como cierta.