Decodificación AI AGENT: la fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo 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 calor del verano DeFi.
En 2021, la aparición de una gran cantidad de series 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 importante enfatizar 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. 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, alcanzando una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que apareció por primera vez con la imagen de una chica de al lado en un streaming, causando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo está familiarizado con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja es realmente impresionante. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno de forma 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 vida real, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes inteligentes" del campo tecnológico moderno, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha integrado 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 doble mejora en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA se puede utilizar para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de plataformas de datos o plataformas sociales, optimizando constantemente su rendimiento a través de 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 trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: 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, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
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 de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
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, el término "IA" fue propuesto por primera vez, 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 esta época se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y para imitar 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el periodo inicial de entusiasmo, provocando una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidos los organismos financiadores ). Después de 1973, la financiación de la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de la 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 la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el 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 la IA en industrias como la financiera y la 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 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, 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 la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la 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 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 decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su destacada actuación en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban 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, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas (como análisis empresarial, 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 sus estrategias de comportamiento según la entrada del jugador, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje 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 avance adicional de la tecnología, los agentes de IA serán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje 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 innovadoras, 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 lograr sus objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de forma 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 de un 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 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 convertir 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 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
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 razonamientos lógicos y formula estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina 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 predefinidas.
Modelos de aprendizaje automático: incluyen árboles de decisión, redes neuronales, etc., utilizados para el reconocimiento de patrones complejos y la predicción.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente las estrategias de decisión a través de prueba y error, adaptándose a entornos cambiantes.
El proceso de razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero es la evaluación del entorno, luego se calculan múltiples posibles planes de acción en función del 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 de IA, 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 acciones robóticas) 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.
Llamada API: Interactuar con sistemas de software externos, como consultas a bases de datos o acceso a servicios en red.
Gestión de procesos automatizados: en un entorno empresarial, realizar 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 de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, se retroalimenta al sistema los datos generados en las interacciones para fortalecer 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 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: actualizando el modelo con datos en tiempo real, manteniendo 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 un ciclo de retroalimentación constante. Los resultados de cada acción se registran y se utilizan para ajustar las decisiones futuras. Este sistema de retroalimentación garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo era incalculable, 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 incrementado significativamente su inversión en marcos de proxy 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 el AGENTE de IA tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas.
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AGENTE DE IA: La fuerza inteligente que está moldeando la nueva economía de encriptación.
Decodificación AI AGENT: la fuerza inteligente que moldea el nuevo ecosistema económico del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: el "nuevo compañero" de la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas trae consigo una nueva infraestructura que impulsa el desarrollo de toda la industria.
Es importante enfatizar 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. 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, alcanzando una capitalización de mercado de 150 millones de dólares el 15 de octubre. Justo después, el 16 de octubre, un protocolo lanzó Luna, que apareció por primera vez con la imagen de una chica de al lado en un streaming, causando una explosión en toda la industria.
Entonces, ¿qué es un Agente de IA?
Todo el mundo está familiarizado con la película clásica "Resident Evil", y el sistema de IA Reina Roja es realmente impresionante. La Reina Roja es un potente sistema de IA que controla instalaciones y sistemas de seguridad complejos, capaz de percibir el entorno de forma 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 vida real, el AI Agent desempeña un papel similar en cierta medida, siendo los "guardianes inteligentes" del campo tecnológico moderno, ayudando a empresas y particulares a enfrentar tareas complejas a través de la percepción autónoma, el análisis y la ejecución. Desde automóviles autónomos hasta atención al cliente inteligente, el AI Agent se ha integrado 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 doble mejora en la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, un AGENTE de IA se puede utilizar para el comercio automatizado, gestionando en tiempo real carteras de inversión y ejecutando operaciones basadas en datos recopilados de plataformas de datos o plataformas sociales, optimizando constantemente su rendimiento a través de 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 trading, gestión de carteras o arbitraje, con el objetivo de mejorar la precisión operativa y reducir el tiempo requerido.
Agente de IA generativa: 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, interactúa con los usuarios, construye comunidades y participa en actividades de marketing.
Agente de IA de coordinación: coordina interacciones complejas entre sistemas o participantes, especialmente adecuado para la integración de múltiples cadenas.
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 de la industria y anticiparemos las tendencias de desarrollo futuro.
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, el término "IA" fue propuesto por primera vez, 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 esta época se vio gravemente limitada por las restricciones de la capacidad de cálculo de la época. Los investigadores encontraron grandes dificultades en el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural y para imitar 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, que fue publicado en 1973. El informe de Lighthill expresaba un pesimismo general sobre la investigación en IA tras el periodo inicial de entusiasmo, provocando una gran pérdida de confianza en la IA por parte de las instituciones académicas del Reino Unido (, incluidos los organismos financiadores ). Después de 1973, la financiación de la investigación en IA se redujo drásticamente, y el campo de la IA experimentó el primer "invierno de la 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 la tecnología de IA. Este período vio avances significativos en el 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 la IA en industrias como la financiera y la 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 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, 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 la década de 1990, convirtiendo a la IA en una parte indispensable del panorama tecnológico y comenzando a influir en la vida cotidiana.
A principios de este siglo, los avances en la 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 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 decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de parámetros, han mostrado capacidades de generación y comprensión del lenguaje que superan a los modelos tradicionales. Su destacada actuación en el procesamiento del lenguaje natural ha permitido que los agentes de IA exhiban 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, atención al cliente virtual, y se expandan gradualmente hacia tareas más complejas (como análisis empresarial, 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 sus estrategias de comportamiento según la entrada del jugador, logrando así una interacción dinámica.
Desde los primeros sistemas de reglas hasta los grandes modelos de lenguaje 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 avance adicional de la tecnología, los agentes de IA serán más inteligentes, contextualizados y diversos. Los grandes modelos de lenguaje 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 innovadoras, 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 lograr sus objetivos. Se pueden considerar como participantes altamente técnicos y en constante evolución en el ámbito de las criptomonedas, capaces de actuar de forma 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 de un 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 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 convertir 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 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 razonamientos lógicos y formula estrategias basándose en la información recopilada. Utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como orquestadores o motores de razonamiento, comprende las tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación.
Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
El proceso de razonamiento generalmente incluye varios pasos: primero es la evaluación del entorno, luego se calculan múltiples posibles planes de acción en función del 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 de IA, 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 acciones robóticas) 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 de IA, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. A través de un ciclo de retroalimentación o "rueda de datos" que mejora continuamente, se retroalimenta al sistema los datos generados en las interacciones para fortalecer 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:
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 retroalimentación garantiza la adaptabilidad y flexibilidad del AGENTE DE IA.
1.3 Estado actual del mercado
1.3.1 Estado de la industria
El AGENTE DE IA se está convirtiendo en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias gracias a su enorme potencial como interfaz de consumidor y agente económico autónomo. Al igual que el potencial del espacio de bloques L1 en el último ciclo era incalculable, 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 incrementado significativamente su inversión en marcos de proxy 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 el AGENTE de IA tiene un mayor potencial de mercado fuera del ámbito de las criptomonedas.