Decodificación AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
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.
En 2017, el auge de los contratos inteligentes dio lugar al florecimiento del 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 excelente rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es importante enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de una combinación perfecta entre los modelos de financiamiento y los ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar hacia 2025, es evidente que los nuevos campos emergentes del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó un token, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, presentándose por primera vez con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un AI Agent?
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 tomar decisiones rápidamente.
En realidad, el AI Agent y la Reina Roja tienen muchas similitudes en sus funciones principales. En el mundo real, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas e individuos a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde coches 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 invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones, basado en datos recopilados de una plataforma de datos o de una plataforma social, 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 dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como un 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 multichain.
En este informe, profundizaremos en 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 proyectaremos 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 presentó 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 fase también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio seriamente restringida por las limitaciones de capacidad computacional de entonces. Los investigadores enfrentaron grandes 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período inicial de emoción, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas las agencias financiadoras ). Después de 1973, el financiamiento 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a que empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural, impulsando 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 el colapso de la demanda del mercado por hardware especializado en IA, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de la IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y lograr su integración exitosa 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 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 capacidad de cálculo impulsaron el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron nuevos avances, 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 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 demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su destacado rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara 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 el análisis comercial y la escritura creativa.
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grande proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, 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 real.
Desde los primeros sistemas de reglas 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 constantemente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión significativo 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 grandes no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes campos. 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 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 objetivos. Se pueden considerar como participantes técnicamente avanzados y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera 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 a través de algoritmos para resolver automáticamente 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, recolectando 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 transformar los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): ayuda al AGENTE de IA a comprender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar datos de múltiples sensores en una vista unificada.
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 razonamiento lógico y formulación de estrategias basado en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande como orquestadores o motores de razonamiento, comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, 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 complejos y la predicción.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente las estrategias de decisión a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y, por último, 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 involucrar operaciones físicas (como movimientos de robots) u 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: interactuar con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: En el entorno empresarial, se ejecutan tareas repetitivas a través de RPA (automatización de procesos robóticos).
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 un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de 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 efectiva 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:
Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, de modo que el AGENTE AI pueda completar 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 entornos dinámicos actualizando el modelo con datos en tiempo real.
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE AI 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 bucle cerrado asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE AI.
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el foco del mercado, trayendo transformación a múltiples industrias gracias a su gran potencial como interfaz de consumidor y actor económico autónomo. Así como la potencialidad del espacio de bloques L1 fue difícil de estimar en el ciclo anterior, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar en este ciclo.
Según el último informe de una institución de investigación, se espera que el mercado de AI Agents 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 AI Agents en diversas industrias y 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 AGENTE DE IA tiene un mayor alcance más allá del ámbito de las criptomonedas.
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SnapshotStriker
· hace19h
¿Dónde más hay equipo detrás del proyecto que no ha subido al agente? ¿Tienen miedo de ser aplastados por las nuevas olas, verdad?
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AirdropHunterXM
· hace20h
Otra vez AI, solo para tomar a la gente por tonta.
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PriceOracleFairy
· hace20h
La verdad, los agentes de IA podrían ser solo otro ciclo de moda... he visto esta película antes.
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LiquidatedTwice
· hace20h
caída por liquidación subir por liquidación aún estoy
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DeFiAlchemist
· hace20h
*ajusta las métricas del protocolo* fascinante cómo cada ciclo se transmuta en formas superiores de conciencia financiera... los agentes de IA podrían ser nuestra próxima piedra filosófica, para ser sinceros.
AGENTE DE IA lidera un nuevo ciclo: dando forma al futuro ecosistema de la economía inteligente
Decodificación AI AGENT: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
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 que es el resultado de una combinación perfecta entre los modelos de financiamiento y los ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar hacia 2025, es evidente que los nuevos campos emergentes del ciclo de 2025 serán los agentes de IA. Esta tendencia alcanzó su punto máximo en octubre del año pasado, cuando el 11 de octubre de 2024 se lanzó un token, alcanzando un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, presentándose por primera vez con la imagen de una chica vecina en una transmisión en vivo, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un AI Agent?
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 tomar decisiones rápidamente.
En realidad, el AI Agent y la Reina Roja tienen muchas similitudes en sus funciones principales. En el mundo real, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas e individuos a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde coches 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 invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real una cartera de inversiones y ejecutando operaciones, basado en datos recopilados de una plataforma de datos o de una plataforma social, 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 dentro del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como un 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 multichain.
En este informe, profundizaremos en 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 proyectaremos 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 presentó 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 fase también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de esta época se vio seriamente restringida por las limitaciones de capacidad computacional de entonces. Los investigadores enfrentaron grandes 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresó en gran medida un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período inicial de emoción, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidas las agencias financiadoras ). Después de 1973, el financiamiento 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a que empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural, impulsando 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 el colapso de la demanda del mercado por hardware especializado en IA, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de la IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y lograr su integración exitosa 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 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 capacidad de cálculo impulsaron el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron nuevos avances, 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 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 demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su destacado rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción lógica y clara 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 el análisis comercial y la escritura creativa.
La capacidad de aprendizaje de los modelos de lenguaje grande proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de la técnica de Aprendizaje por Refuerzo, 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 real.
Desde los primeros sistemas de reglas 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 constantemente rompe las fronteras tecnológicas. La aparición de GPT-4 es, sin duda, un punto de inflexión significativo 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 grandes no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en diferentes campos. 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 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 objetivos. Se pueden considerar como participantes técnicamente avanzados y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de manera 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 a través de algoritmos para resolver automáticamente 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, recolectando 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 transformar 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 razonamiento lógico y formulación de estrategias basado en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande como orquestadores o motores de razonamiento, comprende tareas, genera soluciones y coordina 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 razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y, por último, 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 involucrar operaciones físicas (como movimientos de robots) u 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 con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de 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 efectiva 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 AI 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 bucle cerrado asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE AI.
1.3 Estado del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el foco del mercado, trayendo transformación a múltiples industrias gracias a su gran potencial como interfaz de consumidor y actor económico autónomo. Así como la potencialidad del espacio de bloques L1 fue difícil de estimar en el ciclo anterior, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar en este ciclo.
Según el último informe de una institución de investigación, se espera que el mercado de AI Agents 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 AI Agents en diversas industrias y 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 AGENTE DE IA tiene un mayor alcance más allá del ámbito de las criptomonedas.