AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que está dando forma a la nueva economía ecológica 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 impulsó el desarrollo floreciente de las ICO.
En 2020, las piscinas de liquidez de DEX trajeron la oleada de verano de DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el excelente desempeño de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando las oportunidades se encuentran con el momento adecuado, pueden dar lugar a enormes transformaciones. Mirando 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 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. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que debutó con la imagen de una chica vecina en un livestream, encendiendo toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todo el mundo debe estar familiarizado con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. 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.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la vida real, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, actuando como "guardianes inteligentes" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a afrontar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han integrado 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 abarcan desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo un aumento dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, basado en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, gestionando en tiempo real la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, 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 de criptomonedas:
Agente de IA ejecutiva: 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 de música.
Agente de IA Social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir comunidades y participar en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración multicanal.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AGENTES de IA muestra la evolución 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", 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones en 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran 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 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 de todo el mundo comenzaran a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, lo que impulsó la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos y el despliegue de 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 lograr su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de una empresa derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, 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 panorama 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 ciertos asistentes virtuales 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 ciertos modelos generativos lograron avances adicionales, 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 cierto modelo, que fue considerado un punto de inflexión en el ámbito de los agentes de IA. Desde que cierta empresa lanzó la serie GPT, los modelos a gran escala preentrenados, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan las de los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA demuestren 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, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis empresarial, redacción creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de técnicas de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en ciertas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias 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 de gran tamaño representados por ciertos modelos, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente las fronteras tecnológicas. La aparición de ciertos modelos es, sin duda, un punto de inflexión significativo en este proceso. Con el desarrollo tecnológico continuo, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les brindan 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 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 objetivos. Se les puede 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 los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de forma 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 exterior a través de un módulo de percepción para recopilar 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, el reconocimiento 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 generalmente involucra las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento del lenguaje natural ( NLP ): ayuda a la AGENTE de IA a entender 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 inferencia y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grandes, actúa como orquestador o motor de inferencia, comprendiendo 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:
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 y predicciones complejas.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente la estrategia de decisión a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia 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 ejecutarlo.
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 acciones robóticas ) o operaciones digitales ( como el procesamiento de datos ). El módulo de ejecución depende de:
Sistema de control de robots: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de un brazo robótico.
Llamadas a la API: interacción con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios en línea.
Gestión de procesos automatizados: en el entorno empresarial, a través de RPA(, la automatización de procesos robóticos) ejecuta tareas repetitivas.
1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la principal ventaja competitiva del AGENTE de IA, ya 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 al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más eficaz 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 de IA 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: Actualizar el modelo con datos en tiempo real para mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico.
1.2.5 Retroalimentación y ajuste en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación continuo. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de bucle 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, trayendo transformaciones a múltiples industrias. 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 una agencia de investigación de mercado, 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 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 también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxies de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado más allá del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.
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MEVHunterZhang
· hace11h
ai entiende qué, tarde o temprano será sancionado por EE. UU.
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ZKProofster
· hace11h
técnicamente hablando... solo otro ciclo de hype
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WhaleWatcher
· hace11h
Otra vez comienza un gran espectáculo de tomar a la gente por tonta.
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DegenWhisperer
· hace11h
Al final, sigue siendo un ai vivo.
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MissingSats
· hace11h
Mira, otra vez están hablando de AI.
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LiquidityWitch
· hace11h
Seguir la corriente es la esencia de cada ciclo. Ganar es lo único que importa.
AI Agent: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía encriptada
AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que está dando forma a la nueva economía ecológica 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 necesario enfatizar que el inicio de estos campos verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando las oportunidades se encuentran con el momento adecuado, pueden dar lugar a enormes transformaciones. Mirando 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 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. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que debutó con la imagen de una chica vecina en un livestream, encendiendo toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todo el mundo debe estar familiarizado con la película clásica "Resident Evil", en la que el sistema de IA Reina Roja deja una impresión profunda. 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.
En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la vida real, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, actuando como "guardianes inteligentes" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a afrontar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents se han integrado 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 abarcan desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo un aumento dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, basado en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, gestionando en tiempo real la cartera de inversiones y ejecutando operaciones, 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 de criptomonedas:
Agente de IA ejecutiva: 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 de música.
Agente de IA Social: como líder de opinión en las redes sociales, interactuar con los usuarios, construir comunidades y participar en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración multicanal.
En este informe, exploraremos en profundidad el origen, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizaremos cómo están remodelando el panorama de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AGENTES de IA muestra la evolución 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", 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 el campo de la química orgánica). Esta etapa también fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y la exploración preliminar del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones en 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA después del período de entusiasmo inicial, lo que provocó una gran 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 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 de todo el mundo comenzaran a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, lo que impulsó la aparición de aplicaciones de IA más complejas. La introducción de vehículos autónomos y el despliegue de 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 lograr su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de una empresa derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, 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 panorama 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 ciertos asistentes virtuales 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 ciertos modelos generativos lograron avances adicionales, 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 cierto modelo, que fue considerado un punto de inflexión en el ámbito de los agentes de IA. Desde que cierta empresa lanzó la serie GPT, los modelos a gran escala preentrenados, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan las de los modelos tradicionales. Su excelente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA demuestren 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, servicio al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas ( como análisis empresarial, redacción creativa ).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona una mayor autonomía a los agentes de IA. A través de técnicas de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar continuamente su comportamiento y adaptarse a entornos dinámicos. Por ejemplo, en ciertas plataformas impulsadas por IA, los agentes de IA pueden ajustar sus estrategias 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 de gran tamaño representados por ciertos modelos, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente las fronteras tecnológicas. La aparición de ciertos modelos es, sin duda, un punto de inflexión significativo en este proceso. Con el desarrollo tecnológico continuo, los agentes de IA serán cada vez más inteligentes, contextualizados y diversos. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les brindan 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 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 objetivos. Se les puede 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 los humanos u otros seres vivos a través de algoritmos para resolver problemas complejos de forma 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 exterior a través de un módulo de percepción para recopilar 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, el reconocimiento 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 generalmente involucra 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 inferencia y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grandes, actúa como orquestador o motor de inferencia, comprendiendo 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; en segundo lugar, calcular múltiples posibles planes de acción en función del objetivo; y por último, seleccionar el plan óptimo para ejecutarlo.
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 acciones robóticas ) 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 principal ventaja competitiva del AGENTE de IA, ya 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 al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más eficaz 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 ajuste en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación continuo. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de bucle 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, trayendo transformaciones a múltiples industrias. 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 una agencia de investigación de mercado, 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 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 también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxies de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado más allá del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.