AGENTE AI: La fuerza inteligente que modela la nueva ecología económica del futuro
1. Resumen del contexto
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 de las ICO.
En 2020, las piscinas de liquidez de DEX trajeron la oleada del verano DeFi.
En 2021, el surgimiento 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 tendencia de los memecoins y las plataformas de lanzamiento.
Es importante destacar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo campo emergente del ciclo de 2025 será el de 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 una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen en vivo de una chica vecina, incendiando toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados 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 actuar rápidamente.
De hecho, los Agentes de IA tienen muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar hasta cierto punto; son los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas mediante la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA se han infiltrado 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 ambiental hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real un portafolio y ejecutando operaciones basadas en los datos recopilados de una plataforma de datos o de una plataforma social, 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 del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: Coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
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 contemplaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de AGENTES DE IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta la aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", sentando 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 presenció la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imitaran las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general respecto a la investigación en IA después del primer período de entusiasmo, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA entre las instituciones académicas del Reino Unido, incluyendo a los organismos financiadores (. Después de 1973, la financiación de la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó su 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 hicieron que las empresas globales comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en 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 IA en sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de los años 80 y principios de los 90, con el colapso de la demanda del mercado de hardware de IA especializado, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y 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 los años 90, convirtiendo a la IA en una parte integral del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el surgimiento del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en el ámbito de las aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de 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 los modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una empresa lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han demostrado una capacidad de generación y comprensión del lenguaje que supera a los modelos tradicionales. Su rendimiento sobresaliente 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 hacia tareas más complejas (como análisis comercial y escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje 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.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente 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 diversificados. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo han inyectado el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les han proporcionado la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán constantemente 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.
![Decodificar AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 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 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 automáticamente problemas complejos. El flujo de trabajo del AGENTE DE IA generalmente sigue los siguientes pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
![AGENTE DE DECODIFICACIÓN AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
)# 1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE DE IA interactúa con el mundo exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, identificar objetos o determinar 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 técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda al AGENTE de IA a comprender 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 AI AGENT necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de inferencia y decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otros, como orquestadores o motores de inferencia, entiende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o los sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
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 y la predicción de patrones complejos.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de decisión mediante prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero es la evaluación del entorno, luego se calculan múltiples posibles planes de acción según el objetivo, y finalmente se elige el plan óptimo para ejecutar.
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 inferencia. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como movimientos robóticos) u 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: interacción con sistemas de software externos, como consultas de bases de datos o acceso a servicios en línea.
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 principal ventaja competitiva del AGENTE de IA, ya que permite que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. La mejora continua a través de un bucle de retroalimentación o "rueda de datos" integra los datos generados en las interacciones de nuevo en el sistema para fortalecer el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más eficaz con el tiempo proporciona a las empresas una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje se mejoran generalmente de las siguientes maneras:
Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar modelos, de modo que el AGENTE de IA pueda completar las 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 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 circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
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) 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. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en la última fase, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar en esta fase.
Según el último informe de una agencia de investigación, se espera que el mercado de Agentes de IA crezca de 5.1 mil millones de dólares en 2024 a 47.1 mil millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de hasta el 44.8%. Este rápido crecimiento refleja el grado de penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como 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. Cierto
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AirdropSkeptic
· 07-30 20:35
¿Cada año se toma a la gente por tonta una vez, verdad?
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RektButSmiling
· 07-30 20:34
¡Ay, otra trampa con vino viejo en una botella nueva!
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TommyTeacher
· 07-30 20:27
¡El año 2025 será la explosión de los Bots!
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BagHolderTillRetire
· 07-30 20:20
Hacer dinero es importante, primero hay que conseguir algo.
AGENTE DE IA: Nueva fuerza inteligente de la cadena de bloques 2025
AGENTE AI: La fuerza inteligente que modela la nueva ecología económica del futuro
1. Resumen del contexto
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 destacar que el inicio de estos sectores verticales no se debe únicamente a la innovación tecnológica, sino que es el resultado de la perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a enormes transformaciones. Mirando hacia 2025, es evidente que el nuevo campo emergente del ciclo de 2025 será el de 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 una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que hizo su debut con la imagen en vivo de una chica vecina, incendiando toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todos están familiarizados 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 actuar rápidamente.
De hecho, los Agentes de IA tienen muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, los Agentes de IA desempeñan un papel similar hasta cierto punto; son los "guardianes de la sabiduría" en el ámbito de la tecnología moderna, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas mediante la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA se han infiltrado 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 ambiental hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real un portafolio y ejecutando operaciones basadas en los datos recopilados de una plataforma de datos o de una plataforma social, 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 del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: se centra en completar tareas específicas, como comercio, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.
Agente de IA social: actúa como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA coordinador: Coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
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 contemplaremos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del desarrollo de AGENTES DE IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta la aplicación generalizada. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", sentando 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 presenció la primera propuesta de redes neuronales y la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el procesamiento del lenguaje natural y en el desarrollo de algoritmos que imitaran las funciones cognitivas humanas. Además, en 1972, el matemático James Lighthill presentó un informe sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido, publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo general respecto a la investigación en IA después del primer período de entusiasmo, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA entre las instituciones académicas del Reino Unido, incluyendo a los organismos financiadores (. Después de 1973, la financiación de la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó su 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 hicieron que las empresas globales comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en 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 IA en sectores como las finanzas y la salud también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de los años 80 y principios de los 90, con el colapso de la demanda del mercado de hardware de IA especializado, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y 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 los años 90, convirtiendo a la IA en una parte integral del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la capacidad de cálculo impulsaron el surgimiento del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en el ámbito de las aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de 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 los modelos de lenguaje grande (Large Language Model, LLM) se convirtió en un hito importante en el desarrollo de la IA, especialmente con el lanzamiento de GPT-4, que se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA. Desde que una empresa lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones e incluso miles de millones de parámetros, han demostrado una capacidad de generación y comprensión del lenguaje que supera a los modelos tradicionales. Su rendimiento sobresaliente 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 hacia tareas más complejas (como análisis comercial y escritura creativa).
La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje 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.
Desde los sistemas de reglas tempranas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño representados por GPT-4, la historia del desarrollo de los agentes de IA es una historia de evolución que rompe constantemente 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 diversificados. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo han inyectado el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les han proporcionado la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán constantemente 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.
![Decodificar AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 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 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 automáticamente problemas complejos. El flujo de trabajo del AGENTE DE IA generalmente sigue los siguientes pasos: percepción, razonamiento, acción, aprendizaje, ajuste.
![AGENTE DE DECODIFICACIÓN AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
)# 1.2.1 Módulo de percepción
El AGENTE DE IA interactúa con el mundo exterior a través de un módulo de percepción, recopilando información del entorno. Esta parte de la funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye extraer características significativas, identificar objetos o determinar 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 técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Después de percibir el entorno, el AI AGENT necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de inferencia y decisión es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y formula estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otros, como orquestadores o motores de inferencia, entiende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento visual o los sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero es la evaluación del entorno, luego se calculan múltiples posibles planes de acción según el objetivo, y finalmente se elige el plan óptimo para ejecutar.
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 inferencia. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como movimientos robóticos) u 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 que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. La mejora continua a través de un bucle de retroalimentación o "rueda de datos" integra los datos generados en las interacciones de nuevo en el sistema para fortalecer el modelo. Esta capacidad de adaptarse y volverse más eficaz con el tiempo proporciona a las empresas una poderosa herramienta para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
Los módulos de aprendizaje se mejoran generalmente de las siguientes maneras:
1.2.5 Retroalimentación y ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de un ciclo de retroalimentación constante. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de circuito cerrado garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
![Decodificar AGENTE AI: La fuerza inteligente que moldea la nueva economía ecológica del futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bae4580746309917c37b59a2568c80ac.webp(
) 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. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en la última fase, el AGENTE DE IA también ha mostrado un panorama similar en esta fase.
Según el último informe de una agencia de investigación, se espera que el mercado de Agentes de IA crezca de 5.1 mil millones de dólares en 2024 a 47.1 mil millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de hasta el 44.8%. Este rápido crecimiento refleja el grado de penetración de los Agentes de IA en diversas industrias, así como 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. Cierto