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El auge del AGENTE DE IA: modelando un nuevo ecosistema de encriptación para 2025
Decodificando AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea la nueva economía ecológica del futuro
1. Antecedentes generales
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino también al resultado de una combinación perfecta entre el modelo de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. De cara a 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 un token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, haciendo su debut con la imagen en vivo de una chica de al lado, lo que desencadenó una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo está familiarizado con la clásica película "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión duradera. La Reina Roja es un poderoso sistema de IA que controla instalaciones complejas y sistemas de seguridad, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y actuar rápidamente.
En realidad, el AI Agent y las funciones clave de la Reina de Corazones tienen muchas similitudes. En la vida real, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción, análisis y ejecución autónomos. Desde coches autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para aumentar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen la capacidad integral de la percepción ambiental a la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo la mejora dual de la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la negociación automatizada, gestionando en tiempo real un portafolio e ejecutando operaciones, basado en los datos recopilados de alguna plataforma o red social, optimizando continuamente su rendimiento en iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA de ejecución: se centra en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de aumentar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa 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 los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y miraremos hacia las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AI AGENT muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", sentando las bases para la IA como 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores enfrentaron 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 expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una enorme pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas(, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, los fondos para la investigación en IA se redujeron 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a las empresas globales a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y 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 sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, con la caída de la demanda del mercado de hardware de IA especializado, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de 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 derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un evento que marcó 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, el avance de la capacidad de cálculo impulsó el auge 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 a gran escala (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una empresa lanzó la serie GPT, los modelos preentrenados a gran escala han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales, a través de cientos de miles de millones e incluso billones de parámetros. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción clara y ordenada 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 a tareas más complejas ( como análisis de negocios y escritura creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. 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 una plataforma impulsada por IA, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias de comportamiento según las entradas de los jugadores, logrando así una interacción dinámica.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje grandes 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 diversificados. Los modelos de lenguaje grandes no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores que seguirán impulsando la implementación y el desarrollo de la tecnología de agentes de IA, liderando una nueva era impulsada por la experiencia de IA.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre AIAGENT y los robots tradicionales es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar sus objetivos. Se pueden considerar como participantes técnicamente hábiles y en constante evolución en el campo 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 los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos, para automatizar la solución de problemas complejos. El flujo de trabajo de un 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 ambiental. Esta parte de la funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, reconocer objetos o identificar entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los 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 basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande, actúa como orquestador o motor de razonamiento, entendiendo tareas, generando soluciones y coordinando modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles planes de acción según el objetivo; y por último, seleccionar el plan óptimo para su ejecución.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE de IA, poniendo en práctica 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 el 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 con el tiempo. A través de ciclos de retroalimentación o "ruedas de datos" de mejora continua, los datos generados en las interacciones se reintroducen en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz con el tiempo proporciona a las empresas una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje generalmente se mejoran de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de ciclos de retroalimentación constantes. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, transformando múltiples industrias. Al igual que en el último ciclo, el potencial del espacio de bloques L1 era incalculable, el AGENTE DE IA también ha mostrado perspectivas similares 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 de crecimiento anual compuesta ###CAGR( de hasta el 44.8%. Este rápido crecimiento refleja el grado de penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de ciertas empresas 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, TAM también.