Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente moldando 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, o surgimento dos contratos inteligentes levou ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de verão do DeFi.
Em 2021, o surgimento de uma grande quantidade de séries de obras NFT marcou a chegada da era dos colecionáveis digitais.
Em 2024, o desempenho excepcional de uma plataforma de lançamento liderou a onda de memecoins e plataformas de lançamento.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, isso pode gerar mudanças enormes. Olhando para 2025, é claro que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um determinado 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 após, em 16 de outubro, um certo protocolo lançou a Luna, que apareceu pela primeira vez com a imagem de uma garota da vizinhança em um livestream, incendiando toda a indústria.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde 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, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, os Agentes de IA têm muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. Os Agentes de IA no mundo real desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians inteligentes" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os Agentes de IA estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem uma capacidade abrangente que vai desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em diversas indústrias e promovendo um aumento duplo de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, gerindo em tempo real o portfólio e executando negociações, otimizando continuamente seu desempenho através de iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado na realização de tarefas específicas, como negociação, gestão de carteira ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração entre várias cadeias.
Neste relatório, iremos explorar em profundidade as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e perspetivando as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE DE IA mostra a transição da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi introduzido 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, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a proposta inicial de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesta época foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível. 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 submeteu um relatório sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo órgãos de financiamento ). Após 1973, o financiamento da pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo de IA passou pelo primeiro "inverno da IA", aumentando as dúvidas sobre o 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 avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução de veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no 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 pela segunda "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio constante. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco 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 o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos gerativos como o GPT-2 alcançaram avanços adicionais, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento 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 foi considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram uma capacidade de geração e compreensão de linguagem que supera os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA exibissem uma capacidade de interação lógica e clara por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas, como análise de negócios e redação criativa.
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar 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 uma interação dinâmica.
Da sistema de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o desenvolvimento adicional da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes 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 tecnicamente avançados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE AI reside na sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de outros seres vivos através de algoritmos para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE AI geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, reconhecimento 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 imagem e vídeo.
Processamento de Linguagem Natural (NLP): ajuda o AGENT de IA a entender e gerar a 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, que realiza raciocínio lógico e formula estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, entende a tarefa, gera soluções e coordena modelos especializados para 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: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
Aprendizagem reforçada: 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 seguida, o cálculo de múltiplas opções de ação com base nos objetivos; por fim, a escolha da melhor opção para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENT de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (como a ação de robôs) ou operações digitais (como o processamento de dados). O módulo de execução depende de:
Sistema de controle de robô: usado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bancos de dados ou acesso a serviços de rede.
Gestão de processos automatizados: No ambiente empresarial, executar tarefas repetitivas através de RPA (Automação de Processos Robóticos).
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" para melhorias contínuas, os dados gerados durante as interações são alimentados de volta 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: usar dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com mais precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões subjacentes a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: atualizar o modelo com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.
1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para vários setores devido ao seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclo era incalculável, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, espera-se que o mercado de Agentes de IA cresça 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 vários setores e a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a aumentar significativamente o seu investimento em frameworks de proxy open source. 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 mercado maior fora do setor das criptomoedas.
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· 21h atrás
A história sempre se repete, mais uma rodada de fazer as pessoas de parvas.
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HodlBeliever
· 22h atrás
Os dados de revisão do ciclo de mercado mostram o melhor momento para investir.
AI AGENT: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico dos Ativos de criptografia.
Decodificando o AGENTE AI: A força inteligente moldando 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.
É importante enfatizar que o início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, isso pode gerar mudanças enormes. Olhando para 2025, é claro que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu pico em outubro do ano passado, quando um determinado 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 após, em 16 de outubro, um certo protocolo lançou a Luna, que apareceu pela primeira vez com a imagem de uma garota da vizinhança em um livestream, incendiando toda a indústria.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde 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, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, os Agentes de IA têm muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. Os Agentes de IA no mundo real desempenham um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians inteligentes" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os Agentes de IA estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem uma capacidade abrangente que vai desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em diversas indústrias e promovendo um aumento duplo de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, gerindo em tempo real o portfólio e executando negociações, otimizando continuamente seu desempenho através de iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado na realização de tarefas específicas, como negociação, gestão de carteira ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração entre várias cadeias.
Neste relatório, iremos explorar em profundidade as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e perspetivando as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE DE IA mostra a transição da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi introduzido 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, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de química orgânica). Esta fase também testemunhou a proposta inicial de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesta época foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível. 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 submeteu um relatório sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo órgãos de financiamento ). Após 1973, o financiamento da pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo de IA passou pelo primeiro "inverno da IA", aumentando as dúvidas sobre o 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 avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução de veículos autônomos e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no 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 pela segunda "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio constante. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco 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 o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos gerativos como o GPT-2 alcançaram avanços adicionais, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento 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 foi considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram uma capacidade de geração e compreensão de linguagem que supera os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA exibissem uma capacidade de interação lógica e clara por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas, como análise de negócios e redação criativa.
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar 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 uma interação dinâmica.
Da sistema de regras iniciais aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o desenvolvimento adicional da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes 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 tecnicamente avançados e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE AI reside na sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes humanos ou de outros seres vivos através de algoritmos para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE AI geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, reconhecimento 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:
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, que realiza raciocínio lógico e formula estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, entende a tarefa, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.
Este módulo geralmente utiliza as seguintes tecnologias:
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em seguida, o cálculo de múltiplas opções de ação com base nos objetivos; por fim, a escolha da melhor opção para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENT de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas designadas. Isso pode envolver operações físicas (como a ação de robôs) ou operações digitais (como o processamento de dados). O módulo de execução depende de:
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" para melhorias contínuas, os dados gerados durante as interações são alimentados de volta 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:
1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo de feedback contínuo. Os resultados de cada ação são registrados e utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações para vários setores devido ao seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclo era incalculável, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, espera-se que o mercado de Agentes de IA cresça 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 vários setores e a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a aumentar significativamente o seu investimento em frameworks de proxy open source. 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 mercado maior fora do setor das criptomoedas.