AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
En 2017, el auge de los contratos inteligentes dio lugar al florecimiento de las ICO.
En 2020, las pools de liquidez de DEX trajeron la ola de verano de DeFi.
En 2021, el lanzamiento de numerosas 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 destacar que el inicio en estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre los modelos de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar 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. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que debutó con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la clásica película "Resident Evil", donde 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, analizar datos y actuar rápidamente de manera autónoma.
De hecho, AI Agent y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones principales. En la realidad, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida; son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas mediante 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 equipo invisibles, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, permeando gradualmente en distintas 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, basándose en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en cada iteración. 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 ejecutiva: se enfoca 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: 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 multichain.
En este informe, profundizaremos en los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y proyectando 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 la aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth en 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo así 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 esta época se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad de cálculo de entonces. 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 publicado en 1973 sobre el estado de la investigación de IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación de IA tras el emocionante período inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA pasó por el primer "invierno de 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 de todo el mundo a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de 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 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 IBM venció 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, haciendo que la IA se convirtiera en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzara a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 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 rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido a los agentes de IA mostrar habilidades de interacción claras y ordenadas 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 comercial 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 aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar constantemente 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 verdaderamente dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una 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 se volverán más inteligentes, contextualizados y diversificados. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" a los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán constantemente plataformas de proyectos innovadores, continuando con 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 les puede considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo 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 manera automatizada. El flujo de trabajo del 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 captar 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:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a AGENTE de IA a entender y generar el lenguaje humano.
Fusión de sensores: integrar los 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 elabora estrategias basándose en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande, entre otros, como orquestadores o motores de inferencia, para comprender tareas, generar soluciones y coordinar 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:
Motor de reglas: toma decisiones simples basadas en reglas preestablecidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento y la predicción de patrones complejos.
Aprendizaje reforzado: permitir que el AGENTE de IA optimice continuamente su 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; segundo, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función de los objetivos; y finalmente, la selección del plan óptimo para su ejecución.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE AI, llevando a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas designadas. Esto puede involucrar operaciones físicas ( como acciones de robots ) 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 brazos robóticos.
Llamadas a la API: interactuar con sistemas de software externos, como consultas de bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, mediante la automatización de procesos robóticos RPA( se ejecutan tareas repetitivas.
)# 1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, que permite al agente volverse más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, se retroalimenta los datos generados en la interacción al sistema para potenciar 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 el modelo, permitiendo que el AGENTE de IA complete las tareas con mayor precisión.
Aprendizaje no supervisado: descubrir patrones potenciales a partir de datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: Mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico mediante la actualización del modelo con datos en tiempo real.
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 retroalimentación cerrada asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificar AGENTE AI: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva economía ecológica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 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, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, trayendo transformaciones a múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloque L1 en el último ciclo fue difícil de medir, 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 44,8%. Este rápido crecimiento refleja la penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que el AGENTE DE IA tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.
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GasGrillMaster
· hace13h
¡El agente es una necesidad básica!
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CounterIndicator
· hace13h
2025 está garantizada una Gran caída, no me crees, mira.
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ApeShotFirst
· hace13h
牛市总有新故事 但还是觉得AI agent才是真未来 ape直觉很准啊
Responder0
LiquidityWizard
· hace13h
¿De verdad están mezclando de nuevo la vieja ruta de DeFi con la IA?
El Agente de IA lidera una nueva ecología económica, y se espera que el tamaño del mercado supere los 47 mil millones de dólares.
AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que modela el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: "nuevos compañeros" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante destacar que el inicio en estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación entre los modelos de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Al mirar 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. Poco después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que debutó con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, provocando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es exactamente un Agente de IA?
Todos están familiarizados con la clásica película "Resident Evil", donde 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, analizar datos y actuar rápidamente de manera autónoma.
De hecho, AI Agent y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones principales. En la realidad, los AI Agents desempeñan un papel similar en cierta medida; son los "guardianes de la sabiduría" en el campo de la tecnología moderna, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas mediante 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 equipo invisibles, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, permeando gradualmente en distintas 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, basándose en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o red social, optimizando continuamente su rendimiento en cada iteración. 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 ejecutiva: se enfoca 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: 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 multichain.
En este informe, profundizaremos en los orígenes, el estado actual y las amplias perspectivas de aplicación de los Agentes de IA, analizando cómo están remodelando el panorama de la industria y proyectando 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 la aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth en 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo así 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 esta época se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad de cálculo de entonces. 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 publicado en 1973 sobre el estado de la investigación de IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresaba básicamente un pesimismo general sobre la investigación de IA tras el emocionante período inicial, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de instituciones académicas( en el Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA pasó por el primer "invierno de 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 de todo el mundo a adoptar la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de 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 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 IBM venció 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, haciendo que la IA se convirtiera en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzara a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron 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 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 rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido a los agentes de IA mostrar habilidades de interacción claras y ordenadas 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 comercial 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 aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar constantemente 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 verdaderamente dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una 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 se volverán más inteligentes, contextualizados y diversificados. Los grandes modelos de lenguaje no solo inyectan el "alma" de la "inteligencia" a los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaboración interdisciplinaria. En el futuro, surgirán constantemente plataformas de proyectos innovadores, continuando con 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 les puede considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el campo 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 manera automatizada. El flujo de trabajo del 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 captar 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 inferencia y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y elabora estrategias basándose en la información recopilada. Utiliza modelos de lenguaje grande, entre otros, como orquestadores o motores de inferencia, para comprender tareas, generar soluciones y coordinar 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, el cálculo de múltiples posibles planes de acción en función de los objetivos; y finalmente, la selección del plan óptimo para su ejecución.
1.2.3 Módulo de Ejecución
El módulo de ejecución es las "manos y pies" del AGENTE AI, llevando a cabo las decisiones del módulo de razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas designadas. 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 al agente volverse más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, se retroalimenta los datos generados en la interacción al sistema para potenciar 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 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 retroalimentación cerrada asegura la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificar AGENTE AI: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva economía ecológica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 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, gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo, trayendo transformaciones a múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloque L1 en el último ciclo fue difícil de medir, 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 44,8%. Este rápido crecimiento refleja la penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.
Las grandes empresas han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de cierta empresa están cada vez más activas, lo que indica que el AGENTE DE IA tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.