Perspectivas de desarrollo de agentes de IA: el camino de la evolución desde el concepto hasta la aplicación
El año 2025 está llegando, y la inteligencia artificial se ha convertido en una parte indispensable de nuestras vidas. Sin embargo, muchas personas todavía tienen malentendidos sobre el concepto de Agente de IA. En realidad, para ser considerado un Agente de IA, un sistema debe tener la lógica de trabajo de los siguientes tres pasos: percepción, pensamiento y acción.
Tomemos como ejemplo un proyecto común de agente de IA, como la inversión automatizada en criptomonedas. Su proceso de funcionamiento es el siguiente:
Percepción: Obtener las últimas noticias sobre criptomonedas.
Reflexión: analizar el impacto de las noticias en una criptomoneda específica
Acción: Decidir comprar o vender según los resultados del análisis.
Entonces, ¿podemos considerar a ChatGPT, que conocemos, como un Agente de IA? En términos amplios, ChatGPT efectivamente posee ciertas características de Agente de IA. Sin embargo, si se tienen requisitos más altos para un Agente de IA, como la necesidad de una capacidad de percepción más rica y habilidades de ejecución en el plano físico, ChatGPT se asemeja más a un componente de conversación inteligente, en lugar de ser un Agente de IA completo.
Los agentes de IA, en comparación con los sistemas de IA tradicionales, suelen tener las siguientes características:
Enfocarse más en resolver problemas en áreas específicas
Capacidad para obtener y procesar más datos del mundo físico.
En la etapa actual, los Agentes de IA son más especializados que los grandes modelos de lenguaje como GPT. Necesitan adquirir de manera proactiva conocimientos del mundo real, como algunos Agentes de IA que pueden analizar en tiempo real la dinámica del mercado de criptomonedas y hacer predicciones.
Basado en el análisis anterior, podemos resumir las tres características centrales del Agente de IA:
Adoptar el proceso de "percepción-análisis-acción"
Enfocarse en resolver problemas en áreas específicas
Utilizar ampliamente los datos del mundo real
Actualmente, la aplicación de los Agentes de IA ya abarca múltiples campos:
Inversión en IA: decisiones de negociación de criptomonedas automatizadas
Compañero de IA: compañero virtual con una configuración de personalidad específica
Salida de opiniones: Proporcionar análisis y comentarios especializados en campos específicos.
Ídolos virtuales: artistas digitales basados en tecnología AI
Análisis predictivo: Predicciones sobre eventos específicos o tendencias del mercado.
Integración de recursos de IA: plataforma integral que ofrece una variedad de servicios de IA
Generación de creatividad: incluye la creación de contenido multimedia como pintura, animación, producción musical.
Con el rápido desarrollo de los Agentes de IA, han surgido varios marcos de desarrollo. Estos marcos no solo ofrecen soporte técnico, sino que también facilitan a los desarrolladores la emisión de tokens. Sin embargo, este modelo también ha suscitado algunas controversias, ya que algunos cuestionan que se centre demasiado en la emisión de tokens y descuide la innovación técnica.
A pesar de esto, la combinación de criptomonedas con IA ha acelerado de hecho el proceso de descubrimiento del mercado. Los excelentes productos y equipos pueden obtener rápidamente atención y apoyo, mientras que los proyectos de mala calidad también serán rápidamente rechazados por el mercado. Este entorno de competencia feroz puede dar lugar a algunos productos innovadores inesperados.
Mirando hacia el futuro, el desarrollo de la tecnología de Agentes de IA seguirá impactando profundamente nuestra vida y nuestra forma de trabajar. Esperamos ver más aplicaciones innovadoras, pero también debemos estar atentos a los posibles desafíos y riesgos que podrían surgir. Como se explora en "Blade Runner", con el avance de la tecnología de IA, es posible que tengamos que repensar la relación entre la inteligencia artificial y la sociedad humana. El desarrollo de la IA en los próximos 20, 30 años podría traer cambios que ahora son difíciles de imaginar.
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GasOptimizer
· hace6h
La media de eficiencia es la solución óptima. El espacio de arbitraje siempre está en el rango del 0.0001%.
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CryptoTarotReader
· hace8h
Eh, otra vez hablando de inversión automatizada, ¡ni siquiera saltar de un edificio es tan rápido como eso!
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ApeWithNoChain
· 08-06 03:50
El trading automático toma a la gente por tonta junto a tontos.
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GateUser-3824aa38
· 08-06 03:50
Haciendo dinero, el AI va a venir a quitar trabajos de nuevo.
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DoomCanister
· 08-06 03:48
¡Los Bots inteligentes están volando!
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LiquidationWatcher
· 08-06 03:48
¡Se siente como si estuviera hablando de inteligencia artificial Comercio de criptomonedas!
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HashBandit
· 08-06 03:41
pfft... estos bots de trading de ai aún no pueden superar el roi de mi rig de minería gpu de 2017 cuando btc realmente valía la pena minar smh
Teoría de la evolución del agente de IA: de concepto a 7 grandes áreas de aplicación que impactarán el futuro
Perspectivas de desarrollo de agentes de IA: el camino de la evolución desde el concepto hasta la aplicación
El año 2025 está llegando, y la inteligencia artificial se ha convertido en una parte indispensable de nuestras vidas. Sin embargo, muchas personas todavía tienen malentendidos sobre el concepto de Agente de IA. En realidad, para ser considerado un Agente de IA, un sistema debe tener la lógica de trabajo de los siguientes tres pasos: percepción, pensamiento y acción.
Tomemos como ejemplo un proyecto común de agente de IA, como la inversión automatizada en criptomonedas. Su proceso de funcionamiento es el siguiente:
Entonces, ¿podemos considerar a ChatGPT, que conocemos, como un Agente de IA? En términos amplios, ChatGPT efectivamente posee ciertas características de Agente de IA. Sin embargo, si se tienen requisitos más altos para un Agente de IA, como la necesidad de una capacidad de percepción más rica y habilidades de ejecución en el plano físico, ChatGPT se asemeja más a un componente de conversación inteligente, en lugar de ser un Agente de IA completo.
Los agentes de IA, en comparación con los sistemas de IA tradicionales, suelen tener las siguientes características:
En la etapa actual, los Agentes de IA son más especializados que los grandes modelos de lenguaje como GPT. Necesitan adquirir de manera proactiva conocimientos del mundo real, como algunos Agentes de IA que pueden analizar en tiempo real la dinámica del mercado de criptomonedas y hacer predicciones.
Basado en el análisis anterior, podemos resumir las tres características centrales del Agente de IA:
Actualmente, la aplicación de los Agentes de IA ya abarca múltiples campos:
Con el rápido desarrollo de los Agentes de IA, han surgido varios marcos de desarrollo. Estos marcos no solo ofrecen soporte técnico, sino que también facilitan a los desarrolladores la emisión de tokens. Sin embargo, este modelo también ha suscitado algunas controversias, ya que algunos cuestionan que se centre demasiado en la emisión de tokens y descuide la innovación técnica.
A pesar de esto, la combinación de criptomonedas con IA ha acelerado de hecho el proceso de descubrimiento del mercado. Los excelentes productos y equipos pueden obtener rápidamente atención y apoyo, mientras que los proyectos de mala calidad también serán rápidamente rechazados por el mercado. Este entorno de competencia feroz puede dar lugar a algunos productos innovadores inesperados.
Mirando hacia el futuro, el desarrollo de la tecnología de Agentes de IA seguirá impactando profundamente nuestra vida y nuestra forma de trabajar. Esperamos ver más aplicaciones innovadoras, pero también debemos estar atentos a los posibles desafíos y riesgos que podrían surgir. Como se explora en "Blade Runner", con el avance de la tecnología de IA, es posible que tengamos que repensar la relación entre la inteligencia artificial y la sociedad humana. El desarrollo de la IA en los próximos 20, 30 años podría traer cambios que ahora son difíciles de imaginar.