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

1. Contexto Geral

1.1 Introdução: o "novo parceiro" da era inteligente

Cada ciclo de criptomoedas traz novas infraestruturas que impulsionam o desenvolvimento de toda a indústria.

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

É importante enfatizar que o surgimento destes nichos verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo campo emergente do ciclo de 2025 será o agente de IA. Esta tendência atingiu o pico em outubro do ano passado, quando um token foi lançado em 11 de outubro de 2024, alcançando um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um protocolo lançou o Luna, que apareceu pela primeira vez com a imagem de uma garota vizinha em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.

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

Todos estão 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 e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.

Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções centrais da Rainha de Copas. Na realidade, o AI Agent desempenha um papel semelhante até certo ponto, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents já estão profundamente integrados em diversos setores, tornando-se forças-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades abrangentes que vão desde a percepção do ambiente até a execução de decisões, penetrando gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo em eficiência e inovação.

Por exemplo, um AGENTE AI pode ser usado para negociação automatizada, com base nos dados coletados de uma plataforma ou rede social, gerindo carteiras em tempo real e executando operações, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE AI não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:

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

2. Agente de IA criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.

3. Agente de IA Social: Como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em atividades de marketing.

4. Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.

Neste relatório, vamos explorar em profundidade as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a reconfigurar o panorama da indústria e perspetivando as tendências de desenvolvimento futuro.

1.1.1 História do Desenvolvimento

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

Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas fizeram com que empresas em todo o mundo começassem a adotar 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 dos primeiros 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 por um segundo "inverno da IA". Além disso, como escalar sistemas de IA e integrá-los com sucesso em aplicações práticas continua a ser um desafio persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um evento 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 do panorama tecnológico e começando a influenciar a vida cotidiana.

Até o início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri mostrando a praticidade da IA na área de aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência dos modelos de linguagem (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma certa empresa de IA lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala com dezenas ou até centenas de bilhões de parâmetros demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que agentes de IA exibissem uma capacidade de interação lógica e bem estruturada por meio da geração de linguagem. Isso permitiu que agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandissem para tarefas mais complexas ( como análise comercial e redação criativa ).

A capacidade de aprendizado de grandes modelos de linguagem proporciona maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma plataforma movida por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.

Desde os primeiros sistemas de regras até os 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 aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão ainda mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetam a "inteligência" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionam a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.

1.2 Princípio de funcionamento

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

O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência"------isto é, simular comportamentos inteligentes de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos, para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA normalmente 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, incluindo a extração de características significativas, reconhecimento de objetos ou 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 técnicas:

• Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagens e vídeos.
• Processamento de Linguagem Natural ( NLP ): ajuda o AGENTE de IA a entender e gerar 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 tomada de decisão é o "cérebro" de todo o sistema, que realiza raciocínio lógico e formulações de estratégia com base nas informações coletadas. Utilizando modelos de linguagem de grande escala como orquestradores ou motores de raciocínio, entende as tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados para funções específicas, como criação de conteúdo, processamento visual ou sistemas de recomendação.

Este módulo normalmente utiliza as seguintes tecnologias:

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

O processo de raciocínio geralmente inclui algumas etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, calcular várias possibilidades de ações com base no objetivo; por fim, escolher e executar a melhor opção.

1.2.3 Módulo de Execução

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

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

)# 1.2.4 Módulo de Aprendizagem

O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENT AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados" para melhorias contínuas, os dados gerados nas interações são devolvidos ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo oferece 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 o modelo, permitindo que o AGENTE de IA complete as tarefas com mais precisão.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
• Aprendizado contínuo: manter o desempenho do agente em um ambiente dinâmico, atualizando o modelo com dados em tempo real.

1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real

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

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) 1.3 Estado atual do mercado

1.3.1 Estado da Indústria

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

De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA espera-se que 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 várias indústrias e a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.

As grandes empresas estão investindo significativamente em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão se tornando cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior além do setor de criptomoedas, e o TAM também está se expandindo.