Decodificando AGENTE AI: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
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.
En 2017, el auge de los contratos inteligentes dio lugar al florecimiento de las ICO.
En 2020, los pools de liquidez de DEX trajeron la ola de calor del verano DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la tendencia de los memecoins y las 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 la combinación perfecta entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar hacia 2025, está claro que los nuevos sectores emergentes del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando un token fue lanzado el 11 de octubre de 2024 y alcanzó una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, 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 un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, el AI Agent desempeña un papel similar hasta cierto punto; 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 autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles de un equipo, cuentan con capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, permeando gradualmente en diversas industrias y promoviendo un aumento 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 operaciones basándose en datos recopilados de alguna plataforma de datos o plataforma 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 dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA de ejecución: se centra en completar tareas específicas, como el comercio, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: Actúa como un líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: 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, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y anticipando 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, 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 en este período se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo 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 expresó esencialmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidos los financiadores ). 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 que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el 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 diversas 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 lograr su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida diaria.
A principios de este siglo, los avances en 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 nuevos avances, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de los 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 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 desempeño excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y bien estructurada 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 a tareas más complejas, como análisis empresarial y escritura 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 su estrategia de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas 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. Con el desarrollo continuo de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes 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 avanzados y en constante evolución en el campo 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 exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la funcionalidad 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 transformar datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda a AI AGENT 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 toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, y se basa en la información recopilada para realizar razonamientos lógicos y formular estrategias. Utilizando modelos de lenguaje grande, entre otros, como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o los sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar 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; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y por último, seleccionar el plan óptimo para ejecutar.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, que lleva a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede implicar operaciones físicas (como el movimiento de robots) u operaciones digitales (como el procesamiento de datos). El módulo de ejecución depende de:
Sistema de control de robots: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de brazos robóticos.
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, se ejecutan tareas repetitivas mediante RPA (Automatización de Procesos Robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" que mejoran continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para reforzar 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: descubre 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 ajustes 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 bucle cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
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. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo fue difícil de medir, 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 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 cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que AI AGENT tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas.
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GweiTooHigh
· hace22h
Hasta hoy, el dinero perdido es suficiente para comprar un TSL...
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DegenDreamer
· 08-10 00:43
¿Otra vez aprovechando la popularidad? La IA no es más que un if else avanzado.
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GateUser-cff9c776
· 08-10 00:41
Otra ola de Bots soñadores ha llegado.
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digital_archaeologist
· 08-10 00:40
Los tontos ya han visto de todo.
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Blockblind
· 08-10 00:31
Después de jugar con la cadena tanto tiempo, me di cuenta de que en cada ola siempre hay una trampa.
AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía del ecosistema de Activos Cripto
Decodificando AGENTE AI: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
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 sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la combinación perfecta entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar hacia 2025, está claro que los nuevos sectores emergentes del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando un token fue lanzado el 11 de octubre de 2024 y alcanzó una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, 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 un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, el AI Agent desempeña un papel similar hasta cierto punto; 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 autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles de un equipo, cuentan con capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, permeando gradualmente en diversas industrias y promoviendo un aumento 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 operaciones basándose en datos recopilados de alguna plataforma de datos o plataforma 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 dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA de ejecución: se centra en completar tareas específicas, como el comercio, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: Actúa como un líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: 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, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y anticipando 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, 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 en este período se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo 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 expresó esencialmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidos los financiadores ). 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 que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el 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 diversas 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 lograr su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida diaria.
A principios de este siglo, los avances en 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 nuevos avances, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de los 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 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 desempeño excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y bien estructurada 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 a tareas más complejas, como análisis empresarial y escritura 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 su estrategia de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas 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. Con el desarrollo continuo de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes 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 avanzados y en constante evolución en el campo 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 exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la funcionalidad 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 transformar datos en bruto en información significativa, lo que generalmente 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 razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, y se basa en la información recopilada para realizar razonamientos lógicos y formular estrategias. Utilizando modelos de lenguaje grande, entre otros, como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o los sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y por último, seleccionar el plan óptimo para ejecutar.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, que lleva a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede implicar operaciones físicas (como el movimiento de robots) u 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 a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" que mejoran continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan al sistema para reforzar 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 ajustes 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 bucle cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
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. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo fue difícil de medir, 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 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 cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que AI AGENT tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas.