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AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que moldea la nueva ecología económica
Decodificando AI AGENT: la fuerza inteligente que modela la nueva economía del futuro
1. Contexto general
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante enfatizar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede 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 culminante en octubre del año pasado, cuando un token fue lanzado el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, detonando toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente 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 profunda. 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 acciones rápidamente de manera autónoma.
En realidad, 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. A través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución, ayudan a empresas y personas a enfrentar tareas complejas. 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 todos los sectores 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 un portafolio y ejecutando operaciones, basado en los datos recolectados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando constantemente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo necesario.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: Actuando como un líder de opinión en las redes sociales, interactuando con los usuarios, construyendo comunidades y participando en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración multichain.
En este informe, exploraremos en profundidad los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes AI, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y reflexionaremos sobre las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AI AGENT muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo 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 este período se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad computacional de la época. 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 publicado en 1973 sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que llevó a la pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas agencias de financiamiento ). 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 los sentimientos de 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 aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y la implementación de IA en sectores como finanzas y 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 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 integral del paisaje tecnológico e influyendo en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó el surgimiento 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 refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de modelos de lenguaje grande (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 una empresa lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones o incluso 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 permite que los agentes de IA exhiban habilidades de interacción lógicas y bien estructuradas 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 a tareas más complejas (como análisis comercial, escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje ofrece a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, los agentes de IA pueden optimizar constantemente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en una plataforma impulsada por IA, 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 modelos de lenguaje grandes representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que constantemente 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 más inteligentes, contextualizados y diversificados. Los modelos de lenguaje grandes no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán plataformas de proyectos innovadores que seguirán impulsando la implementación y 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 es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones precisas para alcanzar objetivos. Se pueden considerar como participantes técnicamente avanzados y en constante desarrollo 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 mediante algoritmos el comportamiento inteligente de los humanos u otros seres vivos para resolver problemas complejos de manera 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 dispositivos como sensores, cámaras y micrófonos 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 convertir los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes tecnologías:
1.2.2 Módulo de inferencia y toma de decisiones
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 inferencias lógicas y formulación de estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande y otros que actúan como orquestadores o motores de inferencia, comprende las 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; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción basado en el objetivo; y finalmente, la selección y ejecución del plan óptimo.
1.2.3 Módulo de ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, y lleva 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 que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. A través de un bucle de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente con el tiempo y volverse más eficaz proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje suelen mejorarse de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajuste en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación constantes. El resultado de cada acción se registra y se utiliza para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación 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 foco del mercado, trayendo cambios a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como en el último ciclo el potencial del espacio de bloques L1 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, así como la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
El compromiso de las grandes empresas con los marcos de proxy de código abierto también ha aumentado significativamente. La actividad de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de algunas grandes empresas de tecnología está cada vez más activa, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial fuera del campo de las criptomonedas.