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El auge de los Agentes de IA: la fuerza inteligente que está moldeando la nueva economía de Web3
AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que modela la nueva ecología económica del futuro
1. Antecedentes generales
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 campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre el modelo de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que los nuevos campos emergentes en el ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado; 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, debutando con la imagen de una chica del vecindario en una transmisión en vivo, lo que desató 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 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 medidas rápidamente de forma autónoma.
En realidad, el Agente AI tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la vida real, los Agentes AI desempeñan un papel similar en cierta medida; son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas mediante la percepción, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autodirigidos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes AI 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 habilidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una doble mejora en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para automatizar el comercio, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando transacciones, basado en datos recolectados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su desempeño a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se divide en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como trading, gestión de portafolios o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa 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 el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están reconfigurando el panorama de la industria y proyectaremos las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del AGENTE DE IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, el término "IA" fue propuesto por primera vez, sentando las bases para la IA como un campo independiente. En 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 vio 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 seriamente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores encontraron enormes 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 publicado en 1973 sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza por parte de las instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de la IA", aumentando el escepticismo sobre el potencial de la IA.
En la década de 1980, el desarrollo y comercialización de sistemas expertos llevó a las empresas de todo el mundo a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de 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 la IA en sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de los años 80 y principios de los 90, 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, la ampliación de la escala de los sistemas de IA y 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 resurgimiento 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir 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 el ámbito de las 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 se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA exhiban una capacidad de interacción clara y coherente a través de la generación de lenguaje. Esto permite que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, atención 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 proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. 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 real.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los grandes modelos de lenguaje 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. A medida que la tecnología continúa avanzando, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextuales y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración intersectorial. 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 la 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 sus objetivos. Se les puede considerar participantes técnicamente avanzados 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 forma automatizada. El flujo de trabajo de un 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 sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, que incluyen 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 transformar los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
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 inferencia y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formulaciones de estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande 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, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, seleccionar y ejecutar el plan óptimo.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, llevando a cabo las decisiones del módulo de inferencia. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas ( como movimientos robóticos ) 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 ciclos de retroalimentación o "ruedas de datos" para mejorar continuamente, se retroalimenta la información generada en la interacción al sistema para mejorar 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 suelen mejorarse de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación continuo. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 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 gran potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, lo que está transformando múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloque L1 en la última ronda, el AGENTE DE IA también ha mostrado perspectivas similares en esta ronda.
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 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 incrementado significativamente su inversión en marcos de proxies 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 más allá del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.