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AI代理：la fuerza inteligente que moldea un nuevo ecosistema de encriptación.
Agente de IA: La fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Resumen del contexto
1.1 Introducción: los "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante destacar que el inicio en estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a cambios enormes. Mirando hacia 2025, es evidente que los nuevos campos emergentes de este ciclo serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando se lanzó un token el 11 de octubre de 2024, alcanzando una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, apareciendo por primera vez con la imagen en vivo del IP de una chica vecina, desatando toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", donde 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 principales de la Reina de Corazones. En la realidad, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida, ya que son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas e individuos a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han 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 ambiental hasta la ejecución de decisiones, penetrando gradualmente en diferentes sectores y promoviendo un aumento dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la negociación automática, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones, basado en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su desempeño en iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema cripto:
Agente de IA Ejecutiva: Se enfoca en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de aumentar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: 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 comunidades y participar en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración entre múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, 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 futuras.
1.1.1 Historia del 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", estableciendo las bases para que la IA se convirtiera en un campo independiente. Durante este período, la investigación en IA se centró principalmente en métodos simbólicos, dando lugar a los primeros programas de IA, como ELIZA(, un chatbot), y Dendral(, un sistema experto en el campo de la química orgánica). Esta fase también fue testigo de la propuesta inicial de las redes neuronales y de la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA durante este período estuvo severamente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, que fue publicado en 1973. 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 una gran pérdida de confianza en IA por parte de instituciones académicas(, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, los fondos para la investigación en IA se redujeron drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de IA", aumentando el escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos hicieron que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio 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 el despliegue de IA en diversas industrias 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 cómo integrarlos con éxito en aplicaciones prácticas seguía 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 la IA en una parte integral del panorama 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 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 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 fue visto como un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una empresa lanzó la serie GPT, los modelos preentrenados 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 destacado rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA demuestren habilidades de interacción claras y coherentes a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a 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 según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
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 rompe constantemente 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 diversos. Los modelos de lenguaje grandes no solo inyectan el alma de "inteligencia" a los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán promoviendo la implementación y el desarrollo de la tecnología de agentes de IA, liderando una nueva era de experiencias impulsadas por IA.
Principio de funcionamiento 1.2
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 ver como participantes altamente técnicos y en constante desarrollo en el campo de las criptomonedas, capaces de actuar de forma 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 estos pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE de IA interactúa con el exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, el reconocimiento 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 técnicas:
1.2.2 Módulo de inferencia y toma de decisiones
Después de percibir el entorno, el AGENTE AI necesita tomar decisiones basándose 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 basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grandes como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, seleccionar el plan óptimo para su ejecución.
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 movimientos 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 ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más efectivo con el tiempo 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 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 asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE de IA.
![Agente de Decodificación AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva ecología económica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su gran potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, lo que está transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloques de L1 en el ciclo anterior era difícil de cuantificar, 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 y la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de cierta empresa 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, y el TAM también está en expansión.