Decodificando o Agente de IA: A Força Inteligente que Molda a Nova Ecologia Econômica do Futuro
1. Visão Geral do Contexto
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes deu origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda do verão DeFi.
Em 2021, uma grande quantidade de séries de obras NFT surgiram, marcando a chegada da era dos colecionáveis digitais.
Em 2024, a popularidade dos memecoins e das plataformas de lançamento vai crescer.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas sim à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando uma oportunidade encontra o momento certo, pode gerar enormes transformações. Olhando para 2025, é evidente que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, com o lançamento do token $GOAT em 11 de outubro de 2024, alcançando um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, o Virtuals Protocol lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde o sistema de IA Rainha Vermelha é impressionante. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções centrais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna. Através da percepção, análise e execução autônomas, ajudam empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em diversos setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem habilidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE AI pode ser usado para automatizar negociações, com base em dados coletados do Dexscreener ou da plataforma social X, gerenciando portfólios em tempo real e executando negociações, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE AI não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema cripto:
Agente de IA Executivo: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir uma comunidade e participar em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, exploraremos a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do desenvolvimento
A evolução do AGENTE AI mostra a transição da IA de pesquisa básica para aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante esse período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, gerando os primeiros programas de IA, como ELIZA(, um chatbot), e Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Essa fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas do Reino Unido(, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo seu primeiro "inverno da IA", aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a adotarem tecnologias de IA. Esse período viu avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final da década de 1980 e início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, expandir a escala dos sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo lançou as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando-a uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.
Até o início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, e assistentes virtuais como a Siri demonstraram a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência de modelos de linguagem em larga escala (Large Language Model, LLM) se tornou um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que a OpenAI lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas de bilhões ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA apresentassem uma capacidade de interação lógica e bem estruturada através da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em assistentes de bate-papo, atendimento ao cliente virtual e, gradualmente, se expandissem para tarefas mais complexas ( como análise comercial, redação criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em plataformas impulsionadas por IA como o Digimon Engine, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando uma interação verdadeiramente dinâmica.
Da evolução do sistema de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo neste percurso. Com o avanço adicional da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextuais e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não só injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração entre diferentes áreas. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia dos agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.
Princípio de Funcionamento 1.2
A diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, fazendo decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos como participantes altamente técnicos e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência"------ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: perceção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da função é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, reconhecimento de objetos ou determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes técnicas:
Visão computacional: usada para processar e entender dados de imagens e vídeos.
Processamento de Linguagem Natural ( NLP ): ajuda o AGENTE de IA a compreender e gerar linguagem humana.
Fusão de sensores: integrar os dados de múltiplos sensores em uma visão unificada.
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e desenvolver estratégias. Utilizando modelos de linguagem grandes, atuando como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende as tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:
Motor de regras: toma decisões simples com base em regras pré-definidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluem árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsão.
Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através da tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.
O processo de raciocínio geralmente envolve várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base no objetivo; e, por último, a escolha da melhor opção para executar.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (, como ações de robôs ), ou operações digitais (, como processamento de dados ). O módulo de execução depende de:
Sistema de controle de robôs: para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamadas API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bases de dados ou acesso a serviços na web.
Gestão de processos automatizados: No ambiente empresarial, a automação de processos robóticos RPA( executa tarefas repetitivas.
)# 1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" que melhora continuamente, os dados gerados durante as interações são reintegrados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:
Aprendizagem supervisionada: utilização de dados rotulados para treinar o modelo, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com mais precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões ocultos a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a se adaptar a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: manter o desempenho do agente em um ambiente dinâmico através da atualização do modelo com dados em tempo real.
1.2.5 Feedback e Ajuste em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho por meio de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar as decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, com o seu enorme potencial como interface do consumidor e agente económico autónomo, trazendo transformações a múltiplos sectores. Tal como o potencial do espaço de bloco L1 na última ronda de ciclos era difícil de mensurar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta ronda.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA está previsto para crescer de 5,1 bilhões de dólares em 2024 para 47,1 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR( de até 44,8%. Esse rápido crescimento reflete o nível de penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
O investimento de grandes empresas em frameworks de proxy de código aberto também aumentou significativamente. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph da Microsoft estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo das criptomoedas, e o TAM também está se expandindo.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
13 gostos
Recompensa
13
5
Partilhar
Comentar
0/400
AirdropHunterXM
· 7h atrás
Deixa pra lá,炒个AI概念又想收米了
Ver originalResponder0
GasFeeVictim
· 7h atrás
comprar na baixa全是高点 bull run不敢梭 Bear Market不敢抄
Ver originalResponder0
DegenMcsleepless
· 7h atrás
Outra vez a falar de ai, que chato.
Ver originalResponder0
Web3ExplorerLin
· 7h atrás
*ajusta a lente teórica* fascinante como cada onda se baseia na teoria dos jogos quânticos...
AI Agent: A força inteligente que molda a encriptação da nova economia
Decodificando o Agente de IA: A Força Inteligente que Molda a Nova Ecologia Econômica do Futuro
1. Visão Geral do Contexto
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas sim à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando uma oportunidade encontra o momento certo, pode gerar enormes transformações. Olhando para 2025, é evidente que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, com o lançamento do token $GOAT em 11 de outubro de 2024, alcançando um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, o Virtuals Protocol lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde o sistema de IA Rainha Vermelha é impressionante. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções centrais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna. Através da percepção, análise e execução autônomas, ajudam empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em diversos setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem habilidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE AI pode ser usado para automatizar negociações, com base em dados coletados do Dexscreener ou da plataforma social X, gerenciando portfólios em tempo real e executando negociações, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE AI não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema cripto:
Agente de IA Executivo: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir uma comunidade e participar em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, exploraremos a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do desenvolvimento
A evolução do AGENTE AI mostra a transição da IA de pesquisa básica para aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante esse período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, gerando os primeiros programas de IA, como ELIZA(, um chatbot), e Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Essa fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas do Reino Unido(, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo seu primeiro "inverno da IA", aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a adotarem tecnologias de IA. Esse período viu avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final da década de 1980 e início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, expandir a escala dos sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo lançou as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando-a uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.
Até o início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, e assistentes virtuais como a Siri demonstraram a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência de modelos de linguagem em larga escala (Large Language Model, LLM) se tornou um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que a OpenAI lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas de bilhões ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA apresentassem uma capacidade de interação lógica e bem estruturada através da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em assistentes de bate-papo, atendimento ao cliente virtual e, gradualmente, se expandissem para tarefas mais complexas ( como análise comercial, redação criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em plataformas impulsionadas por IA como o Digimon Engine, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando uma interação verdadeiramente dinâmica.
Da evolução do sistema de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo neste percurso. Com o avanço adicional da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextuais e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não só injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração entre diferentes áreas. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia dos agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.
Princípio de Funcionamento 1.2
A diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, fazendo decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos como participantes altamente técnicos e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência"------ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: perceção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da função é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, reconhecimento de objetos ou determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e desenvolver estratégias. Utilizando modelos de linguagem grandes, atuando como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende as tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:
O processo de raciocínio geralmente envolve várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base no objetivo; e, por último, a escolha da melhor opção para executar.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (, como ações de robôs ), ou operações digitais (, como processamento de dados ). O módulo de execução depende de:
)# 1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" que melhora continuamente, os dados gerados durante as interações são reintegrados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:
1.2.5 Feedback e Ajuste em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho por meio de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar as decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, com o seu enorme potencial como interface do consumidor e agente económico autónomo, trazendo transformações a múltiplos sectores. Tal como o potencial do espaço de bloco L1 na última ronda de ciclos era difícil de mensurar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta ronda.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA está previsto para crescer de 5,1 bilhões de dólares em 2024 para 47,1 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR( de até 44,8%. Esse rápido crescimento reflete o nível de penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
O investimento de grandes empresas em frameworks de proxy de código aberto também aumentou significativamente. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph da Microsoft estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo das criptomoedas, e o TAM também está se expandindo.