Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro
1. Contexto Geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoeda traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
Em 2017, a ascensão dos contratos inteligentes deu origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda quente do verão DeFi.
Em 2021, o surgimento de uma grande quantidade de obras em série de NFT marcou a chegada da era dos colecionáveis digitais.
Em 2024, o desempenho excepcional de uma plataforma de lançamento liderou a onda de memecoins e plataformas de lançamento.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não é apenas resultado de inovações tecnológicas, mas também da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar enormes mudanças. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um certo protocolo lançou a Luna, com a imagem de uma garota da vizinhança em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é exatamente 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 e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, os Agentes de IA têm muitas semelhanças com as funcionalidades centrais da Rainha de Copas. No mundo real, os Agentes de IA desempenham um papel semelhante até certo ponto; eles são os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas por meio de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os Agentes de IA estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e promover a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes que vão da percepção ambiental à execução de decisões, permeando gradualmente todos os setores e promovendo um duplo aumento de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerindo em tempo real um portfólio e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou plataforma social, otimizando continuamente o seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em realizar tarefas específicas, como negociação, gestão de carteiras ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa de atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, iremos explorar em profundidade a origem, o estado atual e as amplas perspetivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a reconfigurar o panorama da indústria e projetando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento da AGENTE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi apresentado 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, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um robô de chat) 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 pelas restrições de capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e na imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill submeteu um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento 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, resultando em uma enorme perda de confiança por parte das 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 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. Este 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 autónomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 e início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA enfrentou um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar 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 estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando-a uma parte indispensável do panorama tecnológico e começando a influenciar a vida cotidiana.
No início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA em 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, o surgimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que agentes de IA exibissem habilidades de interação lógica e coerente através da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em assistentes de chat, atendimento ao cliente virtual e, gradualmente, expandiu para tarefas mais complexas, como análise de negócios e redação criativa.
A capacidade de aprendizagem de grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através de técnicas de Aprendizagem por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente o seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, numa determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes podem ajustar as suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da sistemática de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução de contínuos avanços nos limites tecnológicos. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas pela IA.
1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre o AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para atingir seus 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 o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos, para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, 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 ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, que incluem a extração de características significativas, a identificação de objetos ou a determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa central do módulo de percepção é transformar dados brutos em informação significativa, o que geralmente envolve as seguintes técnicas:
Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagem e vídeo.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): ajuda o AGENTE de IA a entender 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, que realiza raciocínio lógico e formulação de estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando grandes modelos de linguagem como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende 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: tomada de decisões simples com base em regras predefinidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., usados para reconhecimento de padrões e previsões complexas.
Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através de tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, calcular várias opções de ação com base nos objetivos; por último, escolher a opção ótima para execução.
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 específicas. 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 robótico: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bancos de dados ou acesso a serviços de rede.
Gestão de processos automatizados: no ambiente empresarial, executar tarefas repetitivas através de RPA (Automação de Processos Robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizado é a principal vantagem competitiva do AGENT 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 retornados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece 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: utilizar dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com maior precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: atualizar o modelo com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.
1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para múltiplos setores, graças ao seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também demonstra as mesmas perspectivas nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deve 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%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a investir significativamente em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um mercado maior fora do setor de criptomoedas.
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· 07-03 03:33
Então o círculo só está sempre a fazer especulação.
A Ascensão do AGENTE de IA: Construindo o núcleo inteligente da nova ecologia econômica do Web3
Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro
1. Contexto Geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoeda traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não é apenas resultado de inovações tecnológicas, mas também da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar enormes mudanças. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um certo protocolo lançou a Luna, com a imagem de uma garota da vizinhança em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é exatamente 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 e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, os Agentes de IA têm muitas semelhanças com as funcionalidades centrais da Rainha de Copas. No mundo real, os Agentes de IA desempenham um papel semelhante até certo ponto; eles são os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas por meio de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os Agentes de IA estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e promover a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes que vão da percepção ambiental à execução de decisões, permeando gradualmente todos os setores e promovendo um duplo aumento de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerindo em tempo real um portfólio e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou plataforma social, otimizando continuamente o seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em realizar tarefas específicas, como negociação, gestão de carteiras ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa de atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, iremos explorar em profundidade a origem, o estado atual e as amplas perspetivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a reconfigurar o panorama da indústria e projetando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento da AGENTE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi apresentado 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, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um robô de chat) 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 pelas restrições de capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e na imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill submeteu um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento 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, resultando em uma enorme perda de confiança por parte das 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 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. Este 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 autónomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 e início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA enfrentou um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar 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 estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando-a uma parte indispensável do panorama tecnológico e começando a influenciar a vida cotidiana.
No início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA em 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, o surgimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que agentes de IA exibissem habilidades de interação lógica e coerente através da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em assistentes de chat, atendimento ao cliente virtual e, gradualmente, expandiu para tarefas mais complexas, como análise de negócios e redação criativa.
A capacidade de aprendizagem de grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através de técnicas de Aprendizagem por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente o seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, numa determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes podem ajustar as suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da sistemática de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução de contínuos avanços nos limites tecnológicos. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas pela IA.
1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre o AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para atingir seus 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 o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos, para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, 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 ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, que incluem a extração de características significativas, a identificação de objetos ou a determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa central do módulo de percepção é transformar dados brutos em informação significativa, 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, que realiza raciocínio lógico e formulação de estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando grandes modelos de linguagem como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende 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 inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, calcular várias opções de ação com base nos objetivos; por último, escolher a opção ótima para execução.
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 específicas. 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 aprendizado é a principal vantagem competitiva do AGENT 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 retornados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece 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 Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para múltiplos setores, graças ao seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também demonstra as mesmas perspectivas nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deve 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%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a investir significativamente em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um mercado maior fora do setor de criptomoedas.