AGENTE DE IA: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro

1. Contexto Geral

1.1 Introdução: O "novo parceiro" da era inteligente

Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria.

• Em 2017, a ascensão dos contratos inteligentes levou ao florescimento das ICOs.
• Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de calor do verão DeFi.
• Em 2021, uma grande quantidade de séries de obras NFT surgiu, marcando a chegada da era das coleções digitais.
• Em 2024, o excelente desempenho de uma plataforma de lançamento liderou a onda de memecoins e plataformas de lançamento.

É importante ressaltar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um protocolo lançou a Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da vizinhança em um live stream, incendiando toda a indústria.

Então, afinal, o que é um Agente de IA?

Todos estão certamente familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha é impressionante. A Rainha Vermelha é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente de forma independente, analisar dados e agir rapidamente.

Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. Na realidade, os AI Agents desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos a atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em diversos setores, tornando-se uma força vital para o aumento da eficiência e inovação. Esses agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipe, possuem a capacidade abrangente de perceber o ambiente e executar decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo em eficiência e inovação.

Por exemplo, um AGENTE AI pode ser utilizado para automação de negociações, com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, gerenciando em tempo real um portfólio e executando negociações, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE AI não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:

1. Agente de IA Executiva: Focado em concluir tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólios ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.

2. Agente de IA Criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até composição musical.

3. Agente de IA Social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.

4. Agente de IA Coordenador: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multi-chain.

Neste relatório, iremos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisar como eles estão a remodelar o panorama da indústria e antecipar as suas tendências de desenvolvimento futuro.

1.1.1 História do Desenvolvimento

A evolução do AGENTE DE IA mostra a transformação da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante este período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, gerando os primeiros programas de IA, como o ELIZA(, um chatbot), e o Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA deste período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e na imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando instituições acadêmicas no Reino Unido(, incluindo agências de financiamento), a perderem grande confiança em IA. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA experimentou o primeiro "inverno da IA", aumentando o ceticismo em relação ao potencial da IA.

Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a adotarem tecnologias de IA. Este período viu progressos significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. Contudo, do final da década de 1980 até o início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, o campo da IA passou por um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um evento marcante na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA no final da década de 1990, tornando a IA uma parte indispensável da paisagem tecnológica e começando a influenciar a vida cotidiana.

No início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram a ascensão do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como Siri demonstrando a praticidade da IA na área de aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência de modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA apresentem interações lógicas e bem estruturadas por meio da geração de linguagem. Isso possibilita a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandem para tarefas mais complexas ( como análise comercial, redação criativa ).

A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim interações dinâmicas.

Da antiga sistema de regras aos modelos de linguagem de grande escala representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma história de evolução que constantemente supera as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um marco significativo neste percurso. Com o avanço adicional da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os modelos de linguagem de grande escala não só injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também forneceram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.

1.2 Princípio de funcionamento

A diferença entre AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar objetivos. Podem ser vistos como participantes altamente qualificados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.

O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência" ------ ou seja, simular o comportamento inteligente de humanos ou de outros seres vivos através de algoritmos, a fim de automatizar a resolução de problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA normalmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizado, ajuste.

1.2.1 Módulo de Percepção

O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações ambientais. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, incluindo a extração de características significativas, a identificação de objetos ou a determinação de entidades relevantes no ambiente. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes tecnologias:

• Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagens e vídeos.
• Processamento de Linguagem Natural ( NLP ): ajuda o AGENTE de IA a entender e gerar linguagem humana.
• Fusão de sensores: integrar dados de múltiplos sensores em uma visão unificada.

1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão

Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, realizando raciocínios lógicos e formulando estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando modelos de linguagem de grande porte para atuar como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados destinados a funções específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.

Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:

• Motor de regras: toma decisões simples com base em regras predefinidas.
• Modelos de aprendizado de máquina: incluem árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
• Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através de tentativas e erros, adaptando-se a ambientes em mudança.

O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; por fim, a escolha da melhor opção para executar.

1.2.3 Módulo de Execução

O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, colocando em prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos, completando tarefas específicas. Isso pode envolver operações físicas ( como ações de robôs ) ou operações digitais ( como processamento de dados ). O módulo de execução depende de:

• Sistema de controle de robôs: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
• Chamada de API: interação com sistemas de software externos, como consultas a bases de dados ou acesso a serviços de rede.
• Gestão de processos automatizados: no ambiente empresarial, através da automação de processos robóticos RPA(, executa tarefas repetitivas.

)# 1.2.4 Módulo de Aprendizagem

O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados", os dados gerados durante as interações são reintegrados no sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:

• Aprendizagem supervisionada: utilizar dados rotulados para treinar o modelo, permitindo que o AGENTE de IA execute as tarefas com mais precisão.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões subjacentes a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a se adaptar a novos ambientes.
• Aprendizagem contínua: manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos, atualizando o modelo com dados em tempo real.

1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real

O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de ciclos de feedback contínuos. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.

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) 1.3 Estado atual do mercado

1.3.1 Estado da Indústria

O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era difícil de estimar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta rodada.

De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR( de até 44,8%. Este rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.

As grandes empresas estão a investir significativamente em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo das criptomoedas, e o TAM também está a expandir.