Decodificando o Agente de IA: A Força Inteligente que Forma a Nova Ecologia Econômica do Futuro

1. Contexto de Fundo

1.1 Introdução: o "novo parceiro" da 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 crescimento vibrante das ICOs.
• Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de verão do DeFi.
• Em 2021, uma grande quantidade de séries de obras NFT surgiu, 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 é apenas resultado da inovação tecnológica, mas também da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de alta do mercado. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo setor emergente do ciclo de 2025 será o agente de IA. Essa tendência atingiu o pico em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou o Luna, estreando com a imagem de uma garota da vizinhança em um livestream, detonando toda a indústria.

Então, o que é um Agente de IA?

Todos estão certamente familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", no qual o sistema de IA Rainha Vermelha deixa uma impressão marcante. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.

Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funcionalidades centrais da Rainha de Copas. Os AI Agents no mundo real desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem a capacidade abrangente de percepção ambiental e execução de decisões, penetrando gradualmente em vários setores e promovendo melhorias duplas em eficiência e inovação.

Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerenciando em tempo real o portfólio e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas 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 criação musical.

3. Agente de IA Social: Como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em campanhas de marketing.

4. Agente de IA de Coordenação: 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 dos Agentes de IA, analisando como eles estão a reconfigurar o panorama da indústria e prevendo as tendências de desenvolvimento futuro.

1.1.1 História do desenvolvimento

A evolução do AGENTE AI mostra a transição da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi introduzido pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante esse período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, gerando os primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de química orgânica). Essa fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA desse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a instituições acadêmicas britânicas (, incluindo financiadoras ), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", com um aumento do ceticismo sobre o potencial da IA.

Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a começar a adotar a tecnologia 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 de veículos autônomos pela primeira vez 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 até o início da década de 1990, com a queda da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar os sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio constante. 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 estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável do panorama tecnológico e começando a impactar a vida cotidiana.

No início deste século, os avanços na capacidade computacional impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a praticidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento de modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que foi visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma certa empresa de IA lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com dezenas de bilhões ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA apresentassem uma capacidade de interação clara e lógica por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandisse para tarefas mais complexas (como análise de negócios e redação criativa).

A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma plataforma impulsionada por IA, o agente de IA pode ajustar sua estratégia de comportamento com base nas entradas dos jogadores, alcançando assim uma interação dinâmica.

Desde os primeiros sistemas de regras até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que rompe continuamente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo nessa trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração intersetorial. 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 AIAGENT e 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 tecnicamente 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"------isto é, simular o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos, para resolver problemas complexos automaticamente. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.

1.2.1 Módulo de Percepção

O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, identificação de objetos ou determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes tecnologias:

• Visão computacional: utilizada 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 de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, realizando raciocínio lógico e formulação de estratégias com base nas informações recolhidas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende 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 aprendizagem automática: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsão.
• Aprendizagem reforçada: 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 envolve várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, calcular várias opções de ação com base nos objetivos; e, por fim, escolher a melhor opção para executar.

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 designadas. Isso pode envolver operações físicas (como ações de robôs) ou operações digitais (como processamento de dados). O módulo de execução depende de:

• Sistema de controle de robôs: usado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
• Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas de banco de dados ou acesso a serviços de rede.
• Gestão de processos automatizados: No ambiente empresarial, a execução de tarefas repetitivas é realizada através de RPA (Automação de Processos Robóticos).

1.2.4 Módulo de Aprendizagem

O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. A melhoria contínua através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados" retorna os dados gerados nas interações ao sistema para aprimorar o modelo. Esta capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece 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 com maior precisão.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
• Aprendizagem contínua: manter o agente a funcionar num ambiente dinâmico, atualizando o modelo com dados em tempo real.

1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real

O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de retroalimentação garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.

1.3 Estado atual do mercado

1.3.1 Estado da indústria

O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo transformações para vários setores, graças ao seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era difícil de avaliar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta rodada.

De acordo com o último relatório de uma empresa de pesquisa de mercado, espera-se que o mercado de Agentes de IA cresça 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 várias indústrias, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.

O investimento de grandes empresas em frameworks de proxy de código aberto também aumentou significativamente. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de um gigante da tecnologia estão cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE DE IA tem um potencial fora do campo das criptomoedas.