Decodificación de AI AGENT: la fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica 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, las pools de liquidez de DEX dieron lugar al verano caliente de DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas colecciones 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 ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es importante destacar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a cambios significativos. Mirando hacia 2025, está claro 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 un token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen de una chica vecina en un livestream, provocando un estallido en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo debe estar familiarizado 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 decisiones rápidamente de manera autónoma.
De hecho, el Agente de IA y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones centrales. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar en cierta medida, ya que son los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas mediante la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. 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 de un equipo invisibles, poseen habilidades completas que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en todos los sectores y promoviendo un doble impulso en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de una plataforma de datos o de redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se divide en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como transacciones, gestión de carteras 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: Actuando como líder de opinión en las redes sociales, interactuando con los usuarios, construyendo comunidades y participando en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: 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 remodelando el panorama de la industria y proyectaremos sus 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", 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio gravemente limitada por las capacidades computacionales de entonces. 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 en gran medida un pesimismo generalizado sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que llevó a la pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas del Reino Unido (, incluida la agencia de financiación ). Después de 1973, el financiamiento para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó su 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 globales 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 sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, con el colapso de la demanda del mercado de hardware específico para IA, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y lograr integrarlos con éxito 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 renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la IA a finales de la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el 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 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 decenas de miles de millones o incluso cientos de miles de millones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara a través de la generación de lenguaje. Esto permite 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 de negocios, 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, 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 la entrada del jugador, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje grandes representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente 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 modelos de lenguaje grandes no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" en los agentes de IA, sino que también les brindan 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.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar como participantes altamente técnicos 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 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para captar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, el reconocimiento de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es convertir los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda al AGENTE de IA a entender y generar lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar datos de múltiples sensores en una vista unificada.
1.2.2 Módulo de inferencia y toma de decisiones
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 formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de inferencia, entiende 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:
Motor de reglas: toma decisiones simples basadas en reglas preestablecidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento de patrones y predicciones complejas.
Aprendizaje por refuerzo: 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 planes de acción en función del objetivo; y por último, la selección y ejecución del 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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como acciones robóticas) 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 web.
Gestión de procesos automatizados: en el 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. La mejora continua a través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" retroalimenta 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 suelen mejorarse 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 subyacentes a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: actualizar el modelo con datos en tiempo real para mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico.
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación continuo. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación 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, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como era difícil medir el potencial del espacio de bloque L1 en el ciclo anterior, el AGENTE DE IA también muestra 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 el grado de 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 incrementado 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 mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.
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OnchainUndercover
· hace20h
Así que el círculo ha estado acumulando especulación.
El auge del AGENTE DE IA: el núcleo inteligente de la nueva economía ecológica de Web3
Decodificación de AI AGENT: la fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica 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 destacar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a cambios significativos. Mirando hacia 2025, está claro 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 un token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen de una chica vecina en un livestream, provocando un estallido en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo debe estar familiarizado 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 decisiones rápidamente de manera autónoma.
De hecho, el Agente de IA y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones centrales. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar en cierta medida, ya que son los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas mediante la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. 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 de un equipo invisibles, poseen habilidades completas que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en todos los sectores y promoviendo un doble impulso en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de una plataforma de datos o de redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se divide en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como transacciones, gestión de carteras 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: Actuando como líder de opinión en las redes sociales, interactuando con los usuarios, construyendo comunidades y participando en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: 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 remodelando el panorama de la industria y proyectaremos sus 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", 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio gravemente limitada por las capacidades computacionales de entonces. 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 en gran medida un pesimismo generalizado sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que llevó a la pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas del Reino Unido (, incluida la agencia de financiación ). Después de 1973, el financiamiento para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó su 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 globales 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 sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, con el colapso de la demanda del mercado de hardware específico para IA, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y lograr integrarlos con éxito 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 renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la IA a finales de la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el 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 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 decenas de miles de millones o incluso cientos de miles de millones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara a través de la generación de lenguaje. Esto permite 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 de negocios, 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, 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 la entrada del jugador, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje grandes representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente 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 modelos de lenguaje grandes no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" en los agentes de IA, sino que también les brindan 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.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. Se les puede considerar como participantes altamente técnicos 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 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para captar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, el reconocimiento de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es convertir los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
1.2.2 Módulo de inferencia y toma de decisiones
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 formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de inferencia, entiende 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, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y por último, la selección y ejecución del 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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como acciones robóticas) 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. La mejora continua a través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" retroalimenta 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 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 retroalimentación 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, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como era difícil medir el potencial del espacio de bloque L1 en el ciclo anterior, el AGENTE DE IA también muestra 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 el grado de 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 incrementado 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 mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.