Agente de IA: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro

1. Contexto Geral

1.1 Introdução: os "novos parceiros" da era inteligente

Cada ciclo de criptomoedas 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 de verão do DeFi.
• Em 2021, o surgimento de uma vasta gama de séries de obras NFT marcou a chegada da era dos Colecionáveis Digitais.
• Em 2024, o excelente desempenho de uma plataforma de lançamento liderou a onda de memecoins e plataformas de lançamento.

É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, quando um 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 protocolo lançou a Luna, fazendo sua estreia com a imagem de uma garota da vizinhança em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.

Então, afinal, o que é um Agente de IA?

Todos estão certamente familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde o sistema de IA Rainha Vermelha é bastante 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, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais 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, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas por meio de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários 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 diversas indústrias e promovendo um duplo aumento na eficiência e na inovação.

Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou rede social, gerenciando em tempo real um portfólio de investimentos e executando negociações, otimizando continuamente 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:

1. Agente de IA Executiva: Focado em realizar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.

2. Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.

3. Agente de IA Social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.

4. Agente de IA Coordenador: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multichain.

Neste relatório, iremos explorar 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 tendências futuras de desenvolvimento.

1.1.1 História do Desenvolvimento

A evolução do AGENTE DE IA mostra a transformação da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi introduzido pela primeira vez, estabelecendo a base 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 chatbot), e Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Esta 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 desse período foi severamente limitada pela 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 apresentou um relatório, publicado em 1973, sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, gerando uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas( do Reino Unido, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA foi significativamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", com um aumento no 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 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 até o 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, 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 da paisagem tecnológica 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 praticidade 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, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência do modelo de linguagem grande (Large Language Model, LLM) tornou-se 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 uma certa empresa lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas de bilhões 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 os agentes de IA mostrassem habilidades de interação logicamente claras e bem organizadas através da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas ( como análise comercial, redação criativa ).

A capacidade de aprendizado de grandes modelos de linguagem proporciona maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma plataforma impulsionada por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realmente alcançando interações dinâmicas.

Desde os primeiros sistemas de regras até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A emergência do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesse percurso. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não só injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração interdepartamental. No futuro, plataformas de projetos inovadores surgirão continuamente, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.

1.2 Princípio de funcionamento

A diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, fazendo decisões detalhadas para alcançar metas. Pode-se vê-los como participantes altamente qualificados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.

O núcleo do AGENTE de IA está na sua "inteligência"------ou seja, simular comportamentos inteligentes 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 módulos de percepção, coletando informações sobre o ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, incluindo 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 informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes tecnologias:

• Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagens e vídeos.
• Processamento de Linguagem Natural ( NLP ): ajuda o AGENTE AI a entender e gerar a linguagem humana.
• Fusão de sensores: integrar 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, baseando-se nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e formular estratégias. Utilizando modelos de linguagem de grande porte 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: toma decisões simples com base em regras predefinidas.
• Modelos de aprendizado de máquina: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
• Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através de tentativa e erro, adaptando-se a um ambiente em mudança.

O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação possíveis com base no objetivo; por fim, a escolha da melhor opção para execução.

1.2.3 Módulo de Execução

O módulo de execução é a "mão e pé" 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 robô ), 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.
• Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bases de dados ou acesso a serviços de rede.
• 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 AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados" para melhorias contínuas, os dados gerados nas interações são realimentados no sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e tornar-se 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: utilizar dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com mais precisão.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando os agentes a se adaptarem a novos ambientes.
• Aprendizado contínuo: atualizar o modelo com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em um ambiente dinâmico.

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 as decisões futuras. Este sistema de circuito fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.

![Decodificar AGENTE AI: O poder inteligente que molda a nova ecologia económica 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 se tornando o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface de consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era inestimável, o AGENTE DE IA também mostra perspectivas semelhantes nesta rodada.

De acordo com o relatório mais recente da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deverá 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 rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em vários setores, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.

As contribuições de grandes empresas para frameworks de proxy de código aberto também aumentaram significativamente. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AI AGENT possui um potencial de mercado maior fora do setor de criptomoedas, e o TAM também está