Agente de IA Decodificado: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica del futuro
1. Contexto general
1.1 Introducción: los "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
En 2017, el surgimiento de los contratos inteligentes impulsó el florecimiento del 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 rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede generar enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo sector emergente del ciclo de 2025 será el de 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, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en un formato de transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un agente de IA?
Todos están sin duda familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión memorable. 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 medidas rápidamente.
En realidad, el AI Agent y las funciones centrales de la Reina de Corazones tienen muchas similitudes. En la vida real, los AI Agents 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 autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen una capacidad integral que va 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 la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, basado en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en 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 ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como operaciones, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo necesario.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir comunidades y participar 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, profundizaremos en el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están reformando el panorama industrial y miraremos hacia las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de AGENTES de IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo las bases para que la IA se convirtiera en 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 presenció la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA durante este período estuvo severamente limitada por las capacidades computacionales de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imiten las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe publicado en 1973 sobre el estado de la investigación en IA que se estaba realizando en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, el financiamiento para la investigación en IA se redujo 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 globales 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 por primera vez de vehículos autónomos 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 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, 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 e impactando en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó 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 a gran escala (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos preentrenados a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso billones de parámetros, han mostrado habilidades de generación y comprensión del lenguaje que superan las de los modelos tradicionales. Su excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban una capacidad de interacción clara y ordenada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas ( como análisis comercial, redacción creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en algunas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento en función de las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño 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 significativo en este proceso. A medida que la tecnología avanza, los agentes de IA serán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" a los agentes de IA, sino que también les brindan la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de los 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 lograr sus objetivos. Pueden considerarse como participantes hábiles y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE AI radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de humanos u otros seres vivos a través de algoritmos, para resolver problemas complejos de forma automatizada. El flujo de trabajo del AGENTE AI suele seguir los siguientes pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE AI interactúa con el mundo exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información ambiental. Esta parte de la funcionalidad 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, 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 generalmente implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a los AGENTES de IA a comprender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar 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, 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 predefinidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento de patrones complejos y la predicción.
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 según el objetivo; y finalmente, la elección del plan óptimo para su ejecución.
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 el movimiento de robots ) o 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 en línea.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, a través de la automatización de procesos robóticos RPA( se ejecutan tareas repetitivas.
)# 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 ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" para mejorar continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el 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: descubre patrones subyacentes a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: Mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico mediante la actualización del modelo con datos en tiempo real.
1.2.5 Retroalimentación y ajuste en tiempo real
El AGENTE de IA optimiza su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE de IA.
![Decodificando AI AGENT: la fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el foco 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 fue difícil de medir en el último ciclo, 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 y la demanda del mercado generada 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 cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 me gusta
Recompensa
11
3
Compartir
Comentar
0/400
MemeCurator
· 07-05 01:53
En 2025 le tocará a la IA, la próxima ola de AIT.
Ver originalesResponder0
DeFiGrayling
· 07-05 01:45
Otra vez un artículo sobre predecir el futuro protagonista, ya estoy cansado.
Ver originalesResponder0
CryptoSurvivor
· 07-05 01:40
Atrapar un cuchillo que cae tanto tiempo por fin veo la luz del amanecer.
AI Agent: La fuerza inteligente que da forma a un nuevo ecosistema encriptación.
Agente de IA Decodificado: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva ecología económica del futuro
1. Contexto general
1.1 Introducción: los "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede generar enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo sector emergente del ciclo de 2025 será el de 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, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en un formato de transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un agente de IA?
Todos están sin duda familiarizados con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión memorable. 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 medidas rápidamente.
En realidad, el AI Agent y las funciones centrales de la Reina de Corazones tienen muchas similitudes. En la vida real, los AI Agents 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 autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen una capacidad integral que va 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 la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, basado en datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en 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 ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como operaciones, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo necesario.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir comunidades y participar 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, profundizaremos en el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están reformando el panorama industrial y miraremos hacia las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de AGENTES de IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", estableciendo las bases para que la IA se convirtiera en 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 presenció la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA durante este período estuvo severamente limitada por las capacidades computacionales de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imiten las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe publicado en 1973 sobre el estado de la investigación en IA que se estaba realizando en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, el financiamiento para la investigación en IA se redujo 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 globales 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 por primera vez de vehículos autónomos 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 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, 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 e impactando en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó 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 a gran escala (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos preentrenados a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso billones de parámetros, han mostrado habilidades de generación y comprensión del lenguaje que superan las de los modelos tradicionales. Su excepcional rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban una capacidad de interacción clara y ordenada a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas ( como análisis comercial, redacción creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en algunas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento en función de las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño 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 significativo en este proceso. A medida que la tecnología avanza, los agentes de IA serán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" a los agentes de IA, sino que también les brindan la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de los 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 lograr sus objetivos. Pueden considerarse como participantes hábiles y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE AI radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de humanos u otros seres vivos a través de algoritmos, para resolver problemas complejos de forma automatizada. El flujo de trabajo del AGENTE AI suele seguir los siguientes pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE AI interactúa con el mundo exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información ambiental. Esta parte de la funcionalidad 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, 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 generalmente implica las siguientes tecnologías:
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, 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 según el objetivo; y finalmente, la elección del plan óptimo para su ejecución.
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 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 ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" para mejorar continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el 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 ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE de IA.
![Decodificando AI AGENT: la fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el foco 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 fue difícil de medir en el último ciclo, 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 y la demanda del mercado generada 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 cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está