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AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica de Web3
Decodificando AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea la nueva economía ecológica del futuro
1. Resumen del contexto
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae nuevas infraestructuras que impulsan el desarrollo de toda la industria.
Es importante enfatizar que el inicio en estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una perfecta combinación entre modelos de financiamiento y ciclos de 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 sector emergente del ciclo de 2025 será el de los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando se lanzó un token el 11 de octubre de 2024, alcanzando una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, desencadenando una explosión en toda la industria.
¿Entonces, qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la clásica película "Resident Evil", y 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 forma autónoma, analizar datos y tomar medidas rápidamente.
De hecho, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los AI Agents desempeñan 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 autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros de un equipo invisibles, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diferentes sectores y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automático, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de plataformas de datos o redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no es una forma única, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: enfocado en completar tareas específicas, como comercio, gestión de cartera o arbitraje, con el objetivo de mejorar 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: Actúa como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, la situación actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están redefiniendo el panorama de la industria y anticiparemos 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 amplia aplicación. En la Conferencia de Dartmouth de 1956, se introdujo por primera vez el término "IA", sentando 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 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 encontraron enormes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de las 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 básicamente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del entusiasmo inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas agencias de financiamiento ). 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 globales comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en 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 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 la 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 su exitosa integración 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 e influyendo 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 refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron nuevos avances, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de los modelos de lenguaje grande (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 de preentrenamiento a gran escala, con decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de parámetros, han mostrado una capacidad de generación y comprensión del lenguaje que supera a los modelos tradicionales. Su destacado rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción clara y lógica a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas (como análisis comercial y escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la tecnología de Aprendizaje por Refuerzo (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 su estrategia 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 evolución que rompe continuamente las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión significativo en este proceso. Con el desarrollo adicional de la tecnología, los agentes de IA serán más inteligentes, situacionales y diversos. Los modelos de lenguaje grandes no solo inyectan "sabiduría" en el alma de los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en múltiples dominios. En el futuro, surgirán plataformas de proyectos innovadores que continuarán 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 pueden ver como participantes técnicamente avanzados 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 los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de manera automatizada. 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 del entorno. 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 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 convertir los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes tecnologías:
1.2.2 Módulo de inferencia y decisión
Después de percibir el entorno, el AGENTE de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formula estrategias en función de la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande y otros que actúan como orquestadores o motores de inferencia, entiende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o los 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 cursos de acción según el objetivo; y finalmente, seleccionar el plan óptimo para ejecutar.
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 implicar operaciones físicas (como el movimiento 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 que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, los datos generados en las interacciones se retroalimentan en el sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más efectivo con el 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. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, aportando transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como el potencial del espacio de bloques L1 fue difícil de medir en el último ciclo, 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 la penetración de los Agentes de IA en diversas industrias y la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas están aumentando significativamente su inversión 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 AI AGENT tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, TA