AGENTE DE IA: El nuevo compañero de la era inteligente
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo 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 piscinas de liquidez de DEX trajeron la ola de calor del verano DeFi.
En 2021, la aparición de una gran cantidad de series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de pump.fun lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre los modelos de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo campo emergente del ciclo de 2025 será el agente de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó el token $GOAT, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen en vivo de una chica vecina, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja es realmente impresionante. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno, analizar datos y actuar rápidamente de manera autónoma.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En cierto modo, el AI Agent en el mundo real desempeña un papel similar, siendo 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, el AI Agent se ha 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 capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diferentes sectores y promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la automatización del comercio, gestionando en tiempo real carteras e ejecutando transacciones basadas en datos recolectados de Dexscreener o de la plataforma social X, 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 cripto:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como el comercio, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: 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 coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y anticipando las 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 aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período estuvo severamente limitada por las capacidades de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el período de entusiasmo inicial, lo que llevó a una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas(, incluidos los organismos de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de la 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 de todo el mundo 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 industrias como la financiera y la médica también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios 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 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, lo que fue 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el surgimiento del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en el ámbito de las 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 grandes (Large Language Model, LLM ) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que fue visto como un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban habilidades de interacción con lógica clara y estructura coherente a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como el análisis comercial y la 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 (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en plataformas impulsadas por IA como Digimon Engine, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento según la entrada del jugador, logrando una verdadera interacción dinámica.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje 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 no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes campos. En el futuro, surgirán constantemente 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 radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se les puede considerar participantes altamente técnicos y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de forma independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de humanos u otros seres vivos mediante 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 función 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, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: se utiliza para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a AI AGENT a entender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar los 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 razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formula estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande, actúa como orquestador o motor de razonamiento, entiende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el 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 y la predicción complejos.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente la estrategia de decisiones a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia generalmente consta de varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, 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 de robots ) o operaciones digitales ( como 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 de red.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, la automatización de procesos robóticos RPA( ejecuta tareas repetitivas.
)# 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 a lo largo del tiempo. A través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" para la mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz a lo largo del 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 el modelo, de modo que el AGENTE de IA pueda completar las 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: Mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico mediante la actualización del modelo con datos en tiempo real.
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación constante. El resultado de cada acción se registra y se utiliza para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Agente de Decodificación AI: La fuerza inteligente que moldea la nueva ecología económica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado actual 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 en el ciclo anterior era incalculable, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar 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 compuesta de crecimiento anual ###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 impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas están invirtiendo significativamente más en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de Microsoft 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.
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· hace7h
Lejos de la realidad, siento que pump.fun ha cambiado de nombre.
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Lonely_Validator
· hace8h
He ganado una fortuna comerciando con perros durante 24 años.
AI代理：Revolucionando la encriptación mercado con nueva energía y perspectivas de desarrollo
AGENTE DE IA: El nuevo compañero de la era inteligente
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre los modelos de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo campo emergente del ciclo de 2025 será el agente de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó el token $GOAT, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen en vivo de una chica vecina, lo que provocó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja es realmente impresionante. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno, analizar datos y actuar rápidamente de manera autónoma.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En cierto modo, el AI Agent en el mundo real desempeña un papel similar, siendo 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, el AI Agent se ha 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 capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diferentes sectores y promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la automatización del comercio, gestionando en tiempo real carteras e ejecutando transacciones basadas en datos recolectados de Dexscreener o de la plataforma social X, 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 cripto:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como el comercio, la gestión de carteras o el arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: 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 coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y anticipando las 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 aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso 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 química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período estuvo severamente limitada por las capacidades de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el período de entusiasmo inicial, lo que llevó a una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas(, incluidos los organismos de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de la 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 de todo el mundo 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 industrias como la financiera y la médica también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios 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 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, lo que fue 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 paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el surgimiento del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en el ámbito de las 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 grandes (Large Language Model, LLM ) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que fue visto como un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que OpenAI lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban habilidades de interacción con lógica clara y estructura coherente a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como el análisis comercial y la 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 (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en plataformas impulsadas por IA como Digimon Engine, los agentes de IA pueden ajustar su estrategia de comportamiento según la entrada del jugador, logrando una verdadera interacción dinámica.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje 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 no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes campos. En el futuro, surgirán constantemente 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 radica en que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se les puede considerar participantes altamente técnicos y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de forma independiente en la economía digital.
El núcleo del AGENTE DE IA radica en su "inteligencia"------es decir, simular el comportamiento inteligente de humanos u otros seres vivos mediante 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 función 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, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar 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 razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza razonamientos lógicos y formula estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande, actúa como orquestador o motor de razonamiento, entiende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente consta de varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y finalmente, 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 de robots ) o operaciones digitales ( como 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 a lo largo del tiempo. A través de ciclos de retroalimentación o "rueda de datos" para la mejora continua, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz a lo largo del 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 constante. El resultado de cada acción se registra y se utiliza para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Agente de Decodificación AI: La fuerza inteligente que moldea la nueva ecología económica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado actual 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 en el ciclo anterior era incalculable, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar 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 compuesta de crecimiento anual ###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 impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas están invirtiendo significativamente más en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de Microsoft 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.