Análisis de AI Agent: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica del futuro
1. Contexto General
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 surgimiento 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, una gran cantidad de series de obras NFT marcaron la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el excelente desempeño de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es importante destacar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que también es el resultado de una combinación perfecta de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a grandes transformaciones. De cara a 2025, es evidente que el nuevo campo 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 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de forma autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
De hecho, el Agente de IA tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los Agentes de IA 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 a través de la percepción, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para aumentar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando transacciones basadas en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
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.
Agente de IA generativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa 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 las 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 industrial y proyectaremos las tendencias de desarrollo futuro.
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 aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las capacidades computacionales de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas las agencias de financiamiento ). 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 de todo el mundo a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y 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 la IA en industrias como la financiera y la médica 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 su exitosa integración 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, 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 la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico e impactando en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 de modelos 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 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 excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicios de 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 a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la tecnología de Aprendizaje por Refuerzo, 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 de gran tamaño representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una evolución que constantemente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión significativo en este proceso. A medida que la tecnología continúa avanzando, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los 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 interdisciplinaria. 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.
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 objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo de las criptomonedas, capaces de actuar independientemente 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 solucionar 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, 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, lo que incluye 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 convertir los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda a que el AGENTE de IA entienda y genere 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 AI necesita tomar decisiones basadas 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 basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande como orquestadores o motores de razonamiento, comprende 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 reforzado: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su 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, el cálculo de múltiples posibles cursos de acción según el objetivo; y finalmente, la selección del 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 el movimiento de robots) o operaciones digitales (como el procesamiento de datos). El módulo de ejecución depende de:
Sistema de control robótico: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de brazos robóticos.
Llamada API: Interactuar con sistemas de software externos, como consultas de bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, se ejecutan tareas repetitivas a través de RPA (automatización de procesos robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, ya 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, se retroalimentan los datos generados en las interacciones 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 generalmente se mejoran de las siguientes maneras:
Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, de modo que el AGENTE de IA pueda completar tareas con mayor precisión.
Aprendizaje no supervisado: descubrir patrones ocultos 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 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.
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
Los AGENTES DE IA están convirtiéndose en el foco del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agentes económicos autónomos, trayendo cambios a múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el ciclo anterior era incalculable, los AGENTES DE IA también han demostrado tener perspectivas similares en este ciclo.
Según el último informe de una empresa de investigación, 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 también 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 AI AGENT tiene un mercado más grande fuera del ámbito de las criptomonedas.
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fren.eth
· 07-26 12:26
Ah, otra vez vienen a hacer promesas...
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SerLiquidated
· 07-26 09:52
Mercado bajista fue consumido por tontos
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DefiEngineerJack
· 07-25 09:14
*suspiro* otro patrón de ciclo predecible. mostrarme la verificación formal primero ser
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ponzi_poet
· 07-25 09:13
Entendido, entendido, el príncipe de la infraestructura siempre es un dios.
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BlockchainTalker
· 07-25 09:09
en realidad, los patrones de ciclo son un poco predecibles, no voy a mentir
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BankruptcyArtist
· 07-25 08:58
Nada puede compararse... ¿cuándo podré estar en el lugar correcto?
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AirdropBuffet
· 07-25 08:47
Ah, los tontos han comenzado a apostar en una nueva historia.
El auge de los agentes de IA: la fuerza inteligente que está moldeando un nuevo ciclo de encriptación
Análisis de AI Agent: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica del futuro
1. Contexto General
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.
Es importante destacar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que también es el resultado de una combinación perfecta de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a grandes transformaciones. De cara a 2025, es evidente que el nuevo campo 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 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de forma autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
De hecho, el Agente de IA tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los Agentes de IA 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 a través de la percepción, el análisis y la ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para aumentar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando transacciones basadas en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
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.
Agente de IA generativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa 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 las 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 industrial y proyectaremos las tendencias de desarrollo futuro.
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 aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las capacidades computacionales de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas las agencias de financiamiento ). 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 de todo el mundo a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y 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 la IA en industrias como la financiera y la médica 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 su exitosa integración 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, 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 la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico e impactando en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 de modelos 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 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 excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicios de 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 a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la tecnología de Aprendizaje por Refuerzo, 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 de gran tamaño representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una evolución que constantemente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión significativo en este proceso. A medida que la tecnología continúa avanzando, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los 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 interdisciplinaria. 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.
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 objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo de las criptomonedas, capaces de actuar independientemente 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 solucionar 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, 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, lo que incluye 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 convertir 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 AI necesita tomar decisiones basadas 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 basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande como orquestadores o motores de razonamiento, comprende 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, el cálculo de múltiples posibles cursos de acción según el objetivo; y finalmente, la selección del 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 el movimiento 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, ya 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, se retroalimentan los datos generados en las interacciones 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 generalmente se mejoran 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.
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
Los AGENTES DE IA están convirtiéndose en el foco del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agentes económicos autónomos, trayendo cambios a múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el ciclo anterior era incalculable, los AGENTES DE IA también han demostrado tener perspectivas similares en este ciclo.
Según el último informe de una empresa de investigación, 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 también 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 AI AGENT tiene un mercado más grande fuera del ámbito de las criptomonedas.