AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que modela la nueva economía ecológica del futuro

1. Resumen del contexto

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 ola de verano de DeFi.
• En 2021, la aparición de una gran cantidad de series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
• En 2024, el destacado desempeño de una plataforma de lanzamiento lideró la tendencia de memecoins y plataformas de lanzamiento.

Es importante enfatizar que el inicio de estos sectores 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 grandes transformaciones. Al mirar hacia 2025, es evidente que el nuevo sector emergente del ciclo de 2025 será el de los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó un token, que 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, presentándose por primera vez con la imagen en vivo de una chica de la vecindad, lo que desencadenó una explosión en toda la industria.

Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?

Todo el mundo seguramente está familiarizado 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 de forma autónoma, analizar datos y actuar rápidamente.

De hecho, el Agente de IA tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, el Agente de IA desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes inteligentes" del ámbito tecnológico moderno, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el Agente de IA 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 ambiental hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.

Por ejemplo, un AGENTE de IA se puede utilizar para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, optimizando constantemente su rendimiento en iteraciones, basado en los datos recopilados de plataformas de datos o redes sociales. El AGENTE de IA no es una única forma, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:

1. Agente de IA ejecutiva: enfocado en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.

2.Agent de IA creativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.

3. Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir comunidades y participar en actividades de marketing.

4. 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, 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 futuro.

1.1.1 Historia del desarrollo

La evolución del AGENTE DE IA demuestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", sentando 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de 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 de cálculo de la época. Los investigadores encontraron enormes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imitaran 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, que se publicó en 1973. El informe de Lighthill expresaba esencialmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después de la fase de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza por parte de las instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias financiadoras). 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 llevaron a las empresas globales a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural, impulsando la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos por primera vez y el despliegue de la 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 1990, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de la IA" debido al colapso de la demanda del mercado de hardware de IA especializado. 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, lo que fue 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 panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.

A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 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 modelos de lenguaje a gran escala (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 e incluso billones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA demuestren una capacidad de interacción clara y coherente 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 hacia tareas más complejas ( como análisis de negocios, redacción 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 sus estrategias 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 continuamente las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión importante en este proceso. Con el desarrollo tecnológico adicional, los agentes de IA serán cada vez 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 entre campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores que seguirán impulsando la implementación y el 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 radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente hábiles y en constante evolución 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 el comportamiento inteligente de los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos 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, recolectando 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, 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 involucra las siguientes técnicas:

• Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
• Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda al AGENTE de IA a entender y generar el lenguaje humano.
• Fusión de sensores: integrar los 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 decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de razonamiento, entiende 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: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento de patrones complejos y la predicción.
• Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente la 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; segundo, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, elegir 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 acciones físicas ( como el movimiento de robots ) o acciones digitales ( como el procesamiento de datos ). El módulo de ejecución depende de:

• Sistema de control robótico: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de un brazo robótico.
• Llamadas a la API: interacción con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios de red.
• Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, la automatización de procesos robóticos RPA( realiza tareas repetitivas.

)# 1.2.4 Módulo de Aprendizaje

El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, lo que permite a los agentes volverse más inteligentes a lo largo del tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" para mejorar continuamente, los datos generados en la interacción se retroalimentan al sistema para fortalecer 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: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, permitiendo que el AGENTE de IA complete tareas con mayor precisión.
• 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 ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.

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) 1.3 Estado 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 enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, transformando múltiples industrias. Así como el potencial del espacio de bloque L1 fue difícil de estimar en el ciclo anterior, 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.

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 una empresa están cada vez más activas, lo que indica que el AGENTE de IA tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está