Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
1. Contexto geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona todo o desenvolvimento da indústria.
Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes deu origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez da DEX trouxeram a onda de calor 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 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 perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar enormes transformações. 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 determinado protocolo lançou o Luna, que estreou pela primeira vez com a imagem de uma garota vizinha em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é 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 complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente de forma autônoma, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças em suas funções principais. Na realidade, os AI Agents desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardas da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através de percepção, análise e execução autônomas. Desde automóveis autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão presentes em diversos setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes, desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e na inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerindo em tempo real um portfólio e executando transações com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou rede social, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é classificado em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em concluir tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA Social: Como um líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar de campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
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 de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE de IA demonstra 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 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 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 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 apresentou 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, levando as instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo os órgãos de financiamento ), a perderem imensa confiança na IA. 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 seu potencial.
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 de veículos autônomos pela primeira vez e a implementação de 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 pela segunda "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 lançou as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.
No início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade 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, 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 visto como um ponto de virada na área 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 uma capacidade de geração e compreensão de linguagem que supera os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA mostrassem uma capacidade de interação lógica e clara através da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas, como análise comercial e redação criativa.
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem oferece uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da evolução dos sistemas de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que rompe constantemente as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo neste 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 apenas injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadoras 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 principal diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos 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 reside em sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de 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, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do 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, identificação de objetos ou 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 AGENT de IA a entender e gerar a linguagem humana.
Fusão de sensores: integrar dados de vários 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 raciocínios lógicos e elabora estratégias com base nas informações recolhidas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende as tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funcionalidades específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo normalmente 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., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
Aprendizagem reforçada: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente as estratégias de decisão através da tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em seguida, o cálculo de várias opções de ação com base no objetivo; finalmente, a seleção da melhor opção 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 designadas. Isso pode envolver operações físicas (como ações robóticas) ou operações digitais (como processamento de dados). O módulo de execução depende de:
Sistema de controlo de robôs: 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, a execução de tarefas repetitivas é realizada através de RPA (Automação de Processos Robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE DE IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" de melhoria contínua, os dados gerados nas interações são retornados ao sistema para melhorar 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: utilização de dados rotulados para treinar o modelo, permitindo que o AGENTE de IA complete as tarefas com mais precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões ocultos a partir de dados não marcados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
Aprendizado contínuo: manter o desempenho do agente em um ambiente dinâmico, atualizando o modelo com dados em tempo real.
1.2.5 Feedback em tempo real e ajustes
O AGENTE AI otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. O resultado de cada ação é registrado e utilizado para ajustar as decisões futuras. Este sistema de circuito fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE AI.
1.3 Estado do Mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para várias indústrias com 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 difícil de estimar, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma instituição de pesquisa, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões 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 várias indústrias, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão investindo significativamente em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de algumas empresas estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial maior fora do espaço cripto.
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SnapshotStriker
· 15h atrás
Onde é que ainda há equipa do projeto que não subiu ao agent? Têm medo de serem ultrapassados pelos mais novos, certo?
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AirdropHunterXM
· 16h atrás
Mais uma vez ai, só fazer as pessoas de parvas.
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PriceOracleFairy
· 16h atrás
não vou mentir, agentes de IA podem ser apenas mais um ciclo de hype... já vi este filme antes
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LiquidatedTwice
· 16h atrás
cair abaixo da liquidação subir acima da liquidação Eu ainda estou
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DeFiAlchemist
· 16h atrás
*ajusta as métricas do protocolo* fascinante como cada ciclo se transforma em formas superiores de consciência financeira... os agentes de IA poderiam ser a nossa próxima pedra filosófica, para ser honesto
AGENTE DE IA lidera um novo ciclo: moldando o futuro da economia inteligente e ecológica
Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
1. Contexto geral
1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona todo o desenvolvimento da indústria.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar enormes transformações. 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 determinado protocolo lançou o Luna, que estreou pela primeira vez com a imagem de uma garota vizinha em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é 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 complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente de forma autônoma, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças em suas funções principais. Na realidade, os AI Agents desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardas da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através de percepção, análise e execução autônomas. Desde automóveis autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão presentes em diversos setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes, desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e na inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerindo em tempo real um portfólio e executando transações com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou rede social, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é classificado em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em concluir tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA Social: Como um líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar de campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
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 de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE de IA demonstra 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 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 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 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 apresentou 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, levando as instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo os órgãos de financiamento ), a perderem imensa confiança na IA. 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 seu potencial.
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 de veículos autônomos pela primeira vez e a implementação de 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 pela segunda "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 lançou as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.
No início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade 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, 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 visto como um ponto de virada na área 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 uma capacidade de geração e compreensão de linguagem que supera os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA mostrassem uma capacidade de interação lógica e clara através da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas, como análise comercial e redação criativa.
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem oferece uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da evolução dos sistemas de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que rompe constantemente as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo neste 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 apenas injetaram a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadoras 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 principal diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos 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 reside em sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de 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, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do 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, identificação de objetos ou 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:
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 raciocínios lógicos e elabora estratégias com base nas informações recolhidas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende as tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funcionalidades específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo normalmente utiliza as seguintes tecnologias:
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em seguida, o cálculo de várias opções de ação com base no objetivo; finalmente, a seleção da melhor opção 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 designadas. Isso pode envolver operações físicas (como ações robóticas) ou operações digitais (como processamento de dados). O módulo de execução depende de:
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE DE IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" de melhoria contínua, os dados gerados nas interações são retornados ao sistema para melhorar 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 em tempo real e ajustes
O AGENTE AI otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. O resultado de cada ação é registrado e utilizado para ajustar as decisões futuras. Este sistema de circuito fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE AI.
1.3 Estado do Mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para várias indústrias com 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 difícil de estimar, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma instituição de pesquisa, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões 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 várias indústrias, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão investindo significativamente em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de algumas empresas estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial maior fora do espaço cripto.