AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que está moldeando el nuevo ecosistema económico del futuro

1. Antecedentes generales

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 surgimiento de los contratos inteligentes dio lugar al florecimiento de las ICO.
• En 2020, las piscinas de liquidez de DEX trajeron la ola de verano de DeFi.
• En 2021, la llegada de numerosas colecciones de obras NFT marcó el inicio de la era de los coleccionables digitales.
• En 2024, el destacado rendimiento de una plataforma de lanzamiento lideró la tendencia de memecoins y 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 entre los modelos de financiamiento y el ciclo del mercado alcista. Cuando la oportunidad se encuentra con el momento adecuado, puede dar lugar a grandes transformaciones. Mirando 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 un token se lanzó el 11 de octubre de 2024 y alcanzó un valor de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo al día siguiente, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica vecina en un streaming, lo que encendió 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 y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno de manera autónoma, analizar datos y tomar decisiones rápidamente.

En realidad, el AI Agent tiene muchas similitudes con las funciones centrales de la Reina de Corazones. En la realidad, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes inteligentes" del campo tecnológico moderno, ayudando a empresas y personas a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, los AI Agents han penetrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación. Estos agentes inteligentes autónomos, como miembros invisibles de un equipo, poseen capacidades integrales que van desde la percepción del entorno hasta la ejecución de decisiones, infiltrándose gradualmente en diversas industrias y promoviendo una mejora dual en eficiencia e innovación.

Por ejemplo, un AGENTE de IA puede ser utilizado para la automatización del comercio, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de alguna plataforma o red 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:

1. Agente de IA ejecutor: enfocado en completar tareas específicas, como trading, gestión de cartera o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.

2. Agente de IA creativa: para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical.

3. Agente de IA social: como líder de opinión en las redes sociales, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.

4.Agente de IA de Coordinación: 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 reconfigurando el panorama industrial y miraremos hacia las tendencias futuras de desarrollo.

1.1.1 Historia de 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", 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 fue testigo de la primera propuesta de redes neuronales y de la exploración inicial del concepto de aprendizaje automático. Sin embargo, la investigación en IA de este período se vio gravemente restringida por las limitaciones de la capacidad de cálculo 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 que se publicó en 1973 sobre el estado de la investigación en IA en el Reino Unido. El informe de Lighthill expresaba en gran medida un pesimismo generalizado sobre la investigación en IA tras el período inicial de entusiasmo, lo que provocó una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas( del Reino Unido, incluidas las agencias de financiación). Después de 1973, la financiación para la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA 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 llevaron a que las empresas de todo el mundo comenzaran a adoptar tecnologías de IA. Este período vio avances significativos en el 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 atención médica también marcaron la expansión de la tecnología de IA. Sin embargo, a finales de la década de 1980 y principios de la de 1990, con el colapso de la demanda del mercado de hardware de IA especializado, el campo de la IA experimentó un segundo "invierno de la IA". Además, cómo escalar los sistemas de IA y su integración exitosa en aplicaciones prácticas sigue siendo un desafío continuo. Pero al mismo tiempo, en 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito en la capacidad de la IA para resolver problemas complejos. El renacimiento de las redes neuronales y el aprendizaje profundo sentó las bases para el desarrollo de la IA a finales de la década de 1990, convirtiendo la IA en una parte indispensable del paisaje tecnológico e influyendo en la vida cotidiana.

A principios de este siglo, el avance de la capacidad de cálculo impulsó 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 avances adicionales, llevando la IA conversacional a nuevas alturas. En este proceso, la aparición del modelo 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 de IA lanzó la serie GPT, los modelos de preentrenamiento a gran escala, con cientos de miles de millones o incluso miles de millones de parámetros, han demostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su rendimiento excepcional en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA muestren habilidades de interacción claras y ordenadas a través de la generación de lenguaje. Esto ha permitido que los agentes de IA se apliquen en escenarios como asistentes de chat, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente a tareas más complejas ( como análisis comercial, escritura creativa ).

La capacidad de aprendizaje de los grandes modelos de lenguaje proporciona a los agentes de IA una mayor autonomía. A través de la técnica de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), los agentes de IA pueden optimizar 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 una verdadera 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 historia de evolución que constantemente rompe 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 más inteligentes, contextualizados y diversificados. Los modelos de lenguaje de gran tamaño no solo inyectan el "alma" de la "sabiduría" en los agentes de IA, sino que también les proporcionan la capacidad de colaborar en múltiples campos. En el futuro, surgirán continuamente plataformas de proyectos innovadores, impulsando la implementación y 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 funcionalidad es similar a los sentidos humanos, utilizando dispositivos como sensores, cámaras y micrófonos 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 generalmente involucra las siguientes técnicas:

• Visión por computadora: utilizada para procesar y entender datos de imágenes y videos.
• Procesamiento de lenguaje natural ( NLP ): ayuda a la AGENTE de IA a comprender 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

Después de percibir el entorno, el AGENTE de IA necesita tomar decisiones basadas en los datos. El módulo de razonamiento y toma de decisiones es el "cerebro" de todo el sistema, que realiza inferencias lógicas y desarrolla estrategias basadas en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje grande, entre otros, actúa como orquestador o motor de inferencia, entendiendo tareas, generando soluciones y coordinando modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.

Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:

• Motor de reglas: toma decisiones simples basadas en reglas preestablecidas.
• Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento y la predicción de patrones complejos.
• Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de decisión a través del ensayo y error, adaptándose a un entorno cambiante.

El proceso de inferencia generalmente incluye varios pasos: primero, la evaluación del entorno; segundo, calcular múltiples planes de acción posibles según el objetivo; y finalmente, seleccionar 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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. Esto puede implicar operaciones físicas ( como el movimiento de robots ) o operaciones digitales ( como el procesamiento de datos ). El módulo de ejecución depende de:

• Sistema de control de robots: utilizado para operaciones físicas, como el movimiento de brazos robóticos.
• Llamadas a la API: interacción con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios de red.
• Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, a través de la automatización de procesos robóticos RPA( se ejecutan tareas repetitivas.

)# 1.2.4 Módulo de Aprendizaje

El módulo de aprendizaje es la competencia central del AGENTE de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" para la mejora continua, los datos generados en la interacción se retroalimentan al sistema para mejorar el modelo. Esta capacidad de adaptarse gradualmente y volverse más eficaz con el tiempo proporciona a las empresas una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Los módulos de aprendizaje generalmente se mejoran de las siguientes maneras:

• Aprendizaje supervisado: utilizar datos etiquetados para entrenar el modelo, de modo que el AGENTE de IA pueda realizar tareas con mayor precisión.
• Aprendizaje no supervisado: descubrir patrones ocultos 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 ajuste 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 bucle 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 de comportamiento económico autónomo, transformando múltiples industrias. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo fue difícil de estimar, 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 y la demanda del mercado impulsada por la innovación tecnológica.

Las grandes empresas también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxies de código abierto. Las actividades de desarrollo de marcos como AutoGen, Phidata y LangGraph de una empresa están cada vez más activas, lo que indica que los AGENTES de IA tienen un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas, y el TAM también está en expansión.