Agente de IA: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro

1. Contexto Geral

1.1 Introdução: O "novo parceiro" na era inteligente

Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.

• Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes deu origem ao florescimento das ICOs.
• Em 2020, as pools de liquidez da DEX trouxeram a onda do verão DeFi.
• Em 2021, uma grande quantidade de séries de obras NFT surgiram, marcando a chegada da era dos colecionáveis digitais.
• Em 2024, o desempenho excepcional 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 é também o resultado da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Esta tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e atingiu um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou a Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma transmissão ao vivo com o IP de uma garota da vizinhança, incendiando toda a indústria.

Então, afinal, o que é um Agente de IA?

Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde o sistema de IA Rainha Vermelha deixa uma impressão duradoura. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente de forma autônoma, analisar dados e agir rapidamente.

Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funcionalidades centrais da Rainha de Copas. Na realidade, o AI Agent desempenha, até certo ponto, um papel semelhante, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents já estão presentes em diversos setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como se fossem membros invisíveis da equipe, possuem a capacidade abrangente de perceber o ambiente e executar decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo a melhoria dual da eficiência e da inovação.

Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser usado para negociação automatizada, com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou plataforma social, gerenciando portfólios em tempo real e executando negociações, 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:

1. Agente de IA Executiva: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão das operações e reduzir o tempo necessário.

2. Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.

3. Agente de IA social: como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em atividades de marketing.

4. Agente de IA Coordenador: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.

Neste relatório, iremos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação do AI Agent, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.

1.1.1 História do desenvolvimento

O desenvolvimento da AGENTE AI demonstra 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 as bases para a IA como um campo independente. Neste período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, dando origem aos primeiros programas de IA, como ELIZA(, um chatbot), e Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e em 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 as instituições acadêmicas( do Reino Unido, incluindo as agências de fomento), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA diminuiu drasticamente, 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 globais a adotarem 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 e início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado 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 lançou as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.

No início deste século, o avanço da capacidade de computação impulsionou a ascensão 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 fizeram avanços adicionais, levando a IA conversacional a novos patamares. Nesse processo, a emergência de grandes modelos de linguagem (Large Language Model,LLM) se tornou 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 centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permite que agentes de IA demonstrem uma capacidade de interação clara e organizada através da geração de linguagem. Isso possibilita que os agentes de IA sejam aplicados em cenários como assistentes de chat, atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandam para tarefas mais complexas ( como análise comercial, redação criativa ).

A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem oferece maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação verdadeiramente dinâmica.

Da evolução dos sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma história de evolução que quebra constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo neste percurso. Com o avanço adicional da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.

Princípio de funcionamento 1.2

A diferença entre o AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos como participantes tecnologicamente sofisticados 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, simular comportamentos inteligentes humanos 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, aprendizado, ajuste.

1.2.1 Módulo de Sensação

O AGENTE DE IA interage com o exterior através de um módulo de percepção, recolhendo informações ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, incluindo a extração de características significativas, reconhecimento de objetos ou determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa principal do módulo de percepção é converter 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 AGENTE de IA a entender e gerar a 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 AI precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, realizando raciocínios lógicos e desenvolvendo estratégias com base nas informações coletadas. Usando grandes modelos de linguagem, entre outros, como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende as 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 aprendizado de máquina: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., usados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
• Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através de tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.

O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base no objetivo; e, finalmente, 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 prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas específicas. 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: para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
• Chamada de API: interação com sistemas de software externos, como consultas a bancos de dados ou acesso a serviços de rede.
• Gestão de processos automatizados: No ambiente empresarial, a automação de processos robóticos RPA( executa tarefas repetitivas.

)# 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" para melhorias contínuas, os dados gerados nas interações são reintegrados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Os módulos de aprendizado são geralmente melhorados da seguinte forma:

• Aprendizagem supervisionada: utilização de dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas de forma mais precisa.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
• Aprendizado contínuo: Atualize o modelo com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.

1.2.5 Feedback e ajuste em tempo real

O AGENTE de IA otimiza continuamente seu desempenho através de ciclos de feedback. Os resultados de cada ação são registrados e usados para ajustar decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE de IA.

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) 1.3 Estado atual do mercado

1.3.1 Estado da Indústria

O AGENTE DE IA está a tornar-se o centro das atenções no mercado, trazendo mudanças para vários setores com seu enorme potencial como interface de consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última fase foi inestimável, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta fase.

De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 bilhões de dólares em 2024 para 47,1 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR( de até 44,8%. Este rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em vários setores, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.

As grandes empresas estão a aumentar significativamente o investimento em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AI AGENT tem um maior potencial de mercado fora do setor das criptomoedas, e o TAM também está a expandir.