Decodificación AI AGENT: la fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica del futuro
1. Panorama general
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, los pools de liquidez de DEX dieron lugar a la ola de verano de DeFi.
En 2021, la aparición de numerosas colecciones de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la ola de memecoins y plataformas de lanzamiento.
Es necesario enfatizar que estos inicios en los sectores verticales no son solo el resultado de la innovación tecnológica, sino también de una perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, se pueden generar grandes 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 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en 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 tomar medidas rápidamente.
De hecho, el Agente de IA y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones centrales. En la realidad, los Agentes de IA 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 a través de la percepción, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diferentes sectores 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 basadas en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o plataforma social, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no tiene una única forma, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativo: 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, 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 multichain.
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 industrial y anticiparemos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del AGENTE DE IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo 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 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 durante este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 expresó fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA tras la fase inicial de entusiasmo, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluyendo a los organismos de financiación ). Después de 1973, la financiación para 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del 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 industrias 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 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 fines de la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en capacidad de cálculo impulsaron el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron nuevos avances, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de modelos de lenguaje 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 cierta empresa lanzó la serie GPT, modelos de preentrenamiento a gran escala con cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su sobresaliente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido a los agentes de IA exhibir habilidades de interacción lógicas y coherentes a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas (como 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 (Reinforcement Learning), 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 primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño 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 adicional de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez 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 brindan la capacidad de colaborar en diferentes campos. En el futuro, plataformas de proyectos innovadores seguirán surgiendo, 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 sus objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos 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 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 función es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes técnicas:
Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): ayuda al 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
Tras percibir el entorno, el AGENTE de IA 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 elabora estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grandes, actúa como orquestador o motor de inferencia, comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar 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 la estrategia de decisión mediante prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles cursos de acción en función del objetivo; y finalmente, elegir el curso de acción 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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como el movimiento de robots) 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 a bases de datos o acceso a servicios web.
Gestión de procesos automatizados: En un entorno empresarial, se ejecutan tareas repetitivas a través de RPA (automatización de procesos robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE AI, lo que permite que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en la interacción se retroalimentan en el sistema para mejorar 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 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 potenciales 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 ajustes en tiempo real
El AGENTE DE IA optimiza su rendimiento a través de ciclos constantes de retroalimentación. 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.
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, aportando transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como el potencial del espacio de bloque 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 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 el 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 agentes 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 mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.
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· hace21h
La historia siempre se repite, otra ronda de tomar a la gente por tonta.
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HodlBeliever
· hace21h
Los datos de revisión del ciclo del mercado muestran el mejor momento para invertir.
AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que está dando forma a la nueva economía ecológica de Activos Cripto.
Decodificación AI AGENT: la fuerza inteligente que da forma a la nueva economía ecológica del futuro
1. Panorama general
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 estos inicios en los sectores verticales no son solo el resultado de la innovación tecnológica, sino también de una perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, se pueden generar grandes 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 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica de al lado en una transmisión en vivo, lo que provocó una explosión en 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 tomar medidas rápidamente.
De hecho, el Agente de IA y la Reina de Corazones tienen muchas similitudes en sus funciones centrales. En la realidad, los Agentes de IA 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 a través de la percepción, análisis y ejecución autónomos. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los Agentes de IA han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles del equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diferentes sectores 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 basadas en los datos recopilados de alguna plataforma de datos o plataforma social, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE de IA no tiene una única forma, sino que se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutor: se centra en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA creativo: 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, 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 multichain.
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 industrial y anticiparemos las tendencias futuras de su desarrollo.
1.1.1 Historia del desarrollo
La evolución del AGENTE DE IA muestra la transformación de la IA desde la investigación básica hasta su amplia aplicación. En la conferencia de Dartmouth de 1956, se propuso por primera vez el término "IA", estableciendo 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 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 durante este período se vio gravemente limitada por las restricciones de capacidad computacional de la época. Los investigadores enfrentaron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y la imitación de 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 expresó fundamentalmente un pesimismo general sobre la investigación en IA tras la fase inicial de entusiasmo, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluyendo a los organismos de financiación ). Después de 1973, la financiación para 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 comercialización de sistemas expertos llevaron a que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Durante este período, se lograron avances significativos en aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del 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 industrias 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 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 fines de la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en capacidad de cálculo impulsaron el auge del aprendizaje profundo, y asistentes virtuales como Siri demostraron la utilidad de la IA en aplicaciones de consumo. En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron nuevos avances, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición de modelos de lenguaje 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 cierta empresa lanzó la serie GPT, modelos de preentrenamiento a gran escala con cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su sobresaliente rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido a los agentes de IA exhibir habilidades de interacción lógicas y coherentes a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat y atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas (como 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 (Reinforcement Learning), 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 primeros sistemas de reglas hasta los modelos de lenguaje de gran tamaño 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 adicional de la tecnología, los agentes de IA serán cada vez 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 brindan la capacidad de colaborar en diferentes campos. En el futuro, plataformas de proyectos innovadores seguirán surgiendo, 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 sus objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos 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 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 función es similar a los sentidos humanos, utilizando sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos para capturar datos externos, lo que incluye la extracción de características significativas, la identificación de objetos o la determinación de entidades relevantes en el entorno. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que generalmente implica las siguientes técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferencia y Decisión
Tras percibir el entorno, el AGENTE de IA 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 elabora estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grandes, actúa como orquestador o motor de inferencia, comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo suele utilizar las siguientes tecnologías:
El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples posibles cursos de acción en función del objetivo; y finalmente, elegir el curso de acción 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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede involucrar operaciones físicas (como el movimiento de robots) 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 competencia central del AGENTE AI, lo que permite que el agente se vuelva más inteligente con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" de mejora continua, los datos generados en la interacción se retroalimentan en el sistema para mejorar 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 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 ciclos constantes de retroalimentación. 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.
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, aportando transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Así como el potencial del espacio de bloque 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 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 el 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 agentes 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 mercado más amplio fuera del ámbito de las criptomonedas.