Análisis del AGENTE AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva ecosistema económica del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: "nuevos socios" en la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas impulsa el desarrollo de toda la industria, trayendo una nueva infraestructura:
En 2017, los contratos inteligentes dieron lugar al florecimiento de las ICO.
En 2020, las pools de liquidez de DEX trajeron el auge del verano DeFi
En 2021, la aparición de numerosas series de obras NFT marcó la llegada de la era de los coleccionables digitales.
En 2024, los memecoins y las plataformas de lanzamiento experimentarán un auge.
El auge de estos campos no solo se debe a la innovación tecnológica, sino que también es el resultado de una perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Mirando hacia 2025, los agentes de IA se convertirán en un campo emergente. Esta tendencia alcanzará su punto máximo en octubre de 2024, cuando se lance el token $GOAT y alcance un valor de mercado de 150 millones de dólares. Posteriormente, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica del vecindario, lo que provocó una explosión en toda la industria.
El Agente AI tiene muchas similitudes con el sistema de IA Reina Roja de la clásica película "Resident Evil". El Agente AI en la realidad es el "guardián inteligente" 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 Agente AI se ha infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, el AGENTE AI 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 redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE AI se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
Agente de IA ejecutiva: centrado en completar tareas específicas, como trading, gestión de carteras o arbitraje.
Agente de IA creativa: utilizado para la generación de contenido, incluyendo texto, diseño e incluso creación musical
Agente de IA social: como líder de opinión en 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.
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AGENTE DE IA muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta la aplicación generalizada:
En 1956, el término "IA" fue propuesto por primera vez en la Conferencia de Dartmouth.
En la década de 1980, el desarrollo y la comercialización de sistemas expertos hicieron que las empresas comenzaran a adoptar tecnologías de IA.
En 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez.
A principios de este siglo, el avance en la capacidad de cálculo impulsó el surgimiento del aprendizaje profundo
En la década de 2010, los agentes de aprendizaje por refuerzo y modelos generativos como GPT-2 lograron avances.
El lanzamiento de GPT-4 se considera un punto de inflexión en el campo de los agentes de IA
La aparición de los grandes modelos de lenguaje se ha convertido en un hito importante en el desarrollo de la IA. Su desempeño excepcional en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción clara y coherente a través de la generación de lenguaje. Esto permite 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.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre un AGENTE de IA y un robot tradicional es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. 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. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes tecnologías:
Visión por computadora: utilizada para procesar y comprender datos de imágenes y videos
Procesamiento del 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 Toma de Decisiones
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, y se basa en la información recopilada para realizar razonamientos lógicos y desarrollar estrategias. 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 de patrones complejos y predicciones.
Aprendizaje por refuerzo: permite que el AGENTE de IA optimice continuamente su estrategia de toma de decisiones a través de prueba y error, adaptándose a un entorno cambiante.
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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. 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: interactuar con sistemas de software externos, como consultas de 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 principal ventaja competitiva del AGENTE AI, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. El módulo de aprendizaje generalmente se mejora 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 subyacentes en datos no etiquetados, ayudando a los agentes a adaptarse a nuevos entornos.
Aprendizaje continuo: mantener el rendimiento del agente en un entorno dinámico mediante la actualización del modelo con datos en tiempo real.
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 decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado 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 está convirtiéndose en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias. Según el informe, 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 de hasta el 44,8%.
Las grandes empresas también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Desde la perspectiva del despliegue de cadenas públicas, Solana es el principal campo de batalla, mientras que también hay otras cadenas públicas, como la cadena Base, que tienen un gran potencial.
Desde la perspectiva del reconocimiento en el mercado, FARTCOIN y AIXBT están muy por delante. Fartcoin fue propuesto para su emisión por un modelo de IA, logrando una breve valoración de más de 1000 millones de dólares en diciembre de 2024. AIXBT, por otro lado, es un agente de IA basado en la cadena Base lanzado por Virtuals Protocol, que ofrece a los usuarios potentes funciones de análisis del mercado.
Desde el punto de vista técnico, la tecnología de AI Agent está avanzando hacia interacciones multimodales y una alta capacidad de toma de decisiones autónoma. En 2024, la introducción del aprendizaje cross-modal y de modelos generativos preentrenados permitirá que los AI Agents comprendan y procesen mejor diversas formas de datos, como texto, imágenes y voz.
1.3.2 Razones para la combinación del Agente AI y el modelo económico de tokens
La combinación de AI Agent y el modelo económico de tokens no solo es una tendencia inevitable en el desarrollo tecnológico, sino que también proporciona un mecanismo interno eficiente, transparente y sostenible para construir su ecosistema. Las principales razones incluyen:
Construir un sistema de incentivos más eficiente
La tokenización de los activos del Agente de IA
Soporte para la interacción y transacciones entre agentes de IA
Aumentar la transparencia y la seguridad del sistema
Acelerar la formación de un ecosistema económico de IA global y sin fronteras
2. Análisis de aplicaciones crypto de AI Agent
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad es una plataforma centrada en agentes inteligentes y la emisión de tokens relacionados, que permite a los usuarios crear y desplegar fácilmente AI AGENT, integrándose sin problemas con las plataformas de redes sociales para lograr interacciones automatizadas con los usuarios.
2.1.1 Protocolo de Virtuales
Virtuals Protocol se lanza en Base, y los usuarios pueden desplegar fácilmente su propio AGENTE de IA utilizando el token VIRTUAL. Sus características incluyen:
Creación y despliegue: cada agente necesita 100 tokens VIRTUAL para iniciar, asegurando la liquidez inicial mediante un mecanismo de curva de vinculación.
Mecanismo de capitalización: después de alcanzar un umbral de capitalización específico, el agente entra en una nueva etapa y despliega automáticamente el fondo de liquidez.
Interacción autónoma: los agentes pueden automatizar tareas como el trading y participar en actividades comunitarias.
El éxito de Virtuals Protocol proviene de una serie de transformaciones clave e iniciativas innovadoras. El equipo se transformó de PathDAO a un protocolo AI AGENT y rápidamente se convirtió en un proyecto líder con un valor de mercado de 1,7 mil millones de dólares.
2.1.2 Holoworld
Holoworld es un marco técnico completo de AI+ juegos, diseñado para democratizar la creación de personajes de AI a través de esta plataforma, transformando radicalmente los modos de interacción digital. Sus módulos centrales incluyen:
Desarrollo del cerebro
Personalización de personajes
Integración de comportamientos personalizados
Integración de la base de conocimientos
Creación de avatares 3D
Holoworld también ha lanzado el Mercado de Agentes, que permite a cualquiera crear y desplegar agentes de IA multimodal.
2.2 AIAGENT marco
ai16z es el proyecto clave que impulsa la narrativa del AGENT de IA, y su marco de código abierto ElizaOS se ha convertido en el centro de atención del mercado.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS es un conjunto de herramientas que soporta la creación de AGENTES de IA personalizados, con poderosos efectos de red y una escalabilidad ilimitada. Su arquitectura se divide en cinco componentes principales:
Agente (Agent)
Operaciones (Actions)
Evaluadores
Proveedores
Sistema de Memoria
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) es la versión mejorada de DeFi, que permite a las personas utilizar DeFi de manera más conveniente. Los principales campos de aplicación incluyen:
2.3.1 Capa de abstracción
La capa abstracta oculta la complejidad de DeFi a través de una interfaz intuitiva, permitiendo a los usuarios interactuar con los protocolos DeFi mediante comandos en lenguaje natural. Los principales proyectos incluyen:
GRIFFAIN: permite a los usuarios realizar una variedad de operaciones que van desde simples hasta complejas.
ORBIT / GRIFT: Enfocado en la experiencia DeFi en cadena, enfatizando la funcionalidad entre cadenas.
HEYANON: protocolo DeFi de inteligencia artificial, simplifica la interacción DeFi y resume la información del proyecto
2.3.2 Agente de comercio autónomo
Los agentes de comercio automatizado pueden adaptarse al entorno, aprender y tomar decisiones más inteligentes con el tiempo. Los principales proyectos incluyen:
ai16z: La primera versión de VC de IA, que combina la gobernanza descentralizada y el gran potencial de la IA.
ALMANAK: Proporciona a los usuarios un agente de inteligencia artificial cuantitativa de nivel institucional.
COD3XORG / BIGTONYXBT: un ecosistema DeFAI diseñado para simplificar la creación de agentes de negociación
2.3.3 dApp impulsado por IA
Las dApps impulsadas por IA representan un campo lleno de potencial pero que aún se encuentra en una etapa inicial. Algunos proyectos destacados incluyen:
ARMA: Protocolo de agricultura de monedas estables autónomas
Modius: agricultura de LP de Balancer con agente autónomo
Amplifi Lending Agents: agentes de préstamo automatizados
2.4 AGENTE DE IA+juego
La aplicación de AGENTE DE IA en la industria de los videojuegos está revolucionando todos los aspectos de la jugabilidad y el desarrollo, las principales aplicaciones incluyen:
Optimización del comportamiento NPC
Generación de contenido programático
Ajuste de dificultad adaptativa
Planificación de rutas y navegación
Mejora gráfica
Análisis de las emociones de los jugadores
Los principales proyectos incluyen:
2.4.1 Digimon
Digimon es un marco técnico completo de AI+juegos, que permite a los creadores desarrollar juegos más inmersivos, dinámicos y entretenidos al integrar profundamente la tecnología de AI en el desarrollo del juego.
2.4.2 Illuvium
Illuvium es un juego RPG y NFT construido sobre Ethereum, que colabora con Virtuals Protocol para proporcionar comportamientos dinámicos e inteligentes a los NPC utilizando tecnología de IA.
2.4.3 Smolverse
Smolverse es un proyecto de juego y NFT en Treasure DAO, que está desarrollando un juego de Tomogatchi AI en cadena llamado "Smolworld", combinando el marco de agente de Eliza.
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JustHodlIt
· hace5h
¡Token tontos hay cada año!
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MelonField
· hace5h
Una vez más, tontos de AI y moneda, toman a la gente por tonta y siguen haciéndolo.
Ver originalesResponder0
AirdropCollector
· hace5h
¿De dónde salieron 150m si no es tomar a la gente por tonta?
El auge del AGENTE DE IA: construyendo el ecosistema inteligente Web3 del futuro
Análisis del AGENTE AI: La fuerza inteligente que da forma a la nueva ecosistema económica del futuro
1. Antecedentes
1.1 Introducción: "nuevos socios" en la era inteligente
Cada ciclo de criptomonedas impulsa el desarrollo de toda la industria, trayendo una nueva infraestructura:
El auge de estos campos no solo se debe a la innovación tecnológica, sino que también es el resultado de una perfecta combinación de modelos de financiamiento y ciclos de mercado alcista. Mirando hacia 2025, los agentes de IA se convertirán en un campo emergente. Esta tendencia alcanzará su punto máximo en octubre de 2024, cuando se lance el token $GOAT y alcance un valor de mercado de 150 millones de dólares. Posteriormente, Virtuals Protocol lanzó Luna, debutando con la imagen de una chica del vecindario, lo que provocó una explosión en toda la industria.
El Agente AI tiene muchas similitudes con el sistema de IA Reina Roja de la clásica película "Resident Evil". El Agente AI en la realidad es el "guardián inteligente" 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 Agente AI se ha infiltrado en diversas industrias, convirtiéndose en una fuerza clave para mejorar la eficiencia y la innovación.
Por ejemplo, el AGENTE AI 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 redes sociales, optimizando continuamente su rendimiento a través de iteraciones. El AGENTE AI se clasifica en diferentes categorías según las necesidades específicas del ecosistema criptográfico:
1.1.1 Historia del desarrollo
El desarrollo de AGENTE DE IA muestra la evolución de la IA desde la investigación básica hasta la aplicación generalizada:
La aparición de los grandes modelos de lenguaje se ha convertido en un hito importante en el desarrollo de la IA. Su desempeño excepcional en el procesamiento del lenguaje natural permite que los agentes de IA muestren una capacidad de interacción clara y coherente a través de la generación de lenguaje. Esto permite 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.
1.2 Principio de funcionamiento
La diferencia entre un AGENTE de IA y un robot tradicional es que pueden aprender y adaptarse con el tiempo, tomando decisiones detalladas para alcanzar objetivos. 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. La tarea principal del módulo de percepción es transformar los datos en bruto en información significativa, lo que a menudo implica las siguientes tecnologías:
1.2.2 Módulo de Inferencia y Toma de Decisiones
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, y se basa en la información recopilada para realizar razonamientos lógicos y desarrollar estrategias. Este módulo generalmente utiliza las siguientes tecnologías:
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 razonamiento. Esta parte interactúa con sistemas o dispositivos externos para completar tareas específicas. El módulo de ejecución depende de:
1.2.4 Módulo de aprendizaje
El módulo de aprendizaje es la principal ventaja competitiva del AGENTE AI, que permite a los agentes volverse más inteligentes con el tiempo. El módulo de aprendizaje generalmente se mejora de las siguientes maneras:
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 decisiones futuras. Este sistema de bucle cerrado 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 está convirtiéndose en el centro de atención del mercado, trayendo transformaciones a múltiples industrias. Según el informe, 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 de hasta el 44,8%.
Las grandes empresas también han aumentado significativamente su inversión en marcos de proxy de código abierto. Desde la perspectiva del despliegue de cadenas públicas, Solana es el principal campo de batalla, mientras que también hay otras cadenas públicas, como la cadena Base, que tienen un gran potencial.
Desde la perspectiva del reconocimiento en el mercado, FARTCOIN y AIXBT están muy por delante. Fartcoin fue propuesto para su emisión por un modelo de IA, logrando una breve valoración de más de 1000 millones de dólares en diciembre de 2024. AIXBT, por otro lado, es un agente de IA basado en la cadena Base lanzado por Virtuals Protocol, que ofrece a los usuarios potentes funciones de análisis del mercado.
Desde el punto de vista técnico, la tecnología de AI Agent está avanzando hacia interacciones multimodales y una alta capacidad de toma de decisiones autónoma. En 2024, la introducción del aprendizaje cross-modal y de modelos generativos preentrenados permitirá que los AI Agents comprendan y procesen mejor diversas formas de datos, como texto, imágenes y voz.
1.3.2 Razones para la combinación del Agente AI y el modelo económico de tokens
La combinación de AI Agent y el modelo económico de tokens no solo es una tendencia inevitable en el desarrollo tecnológico, sino que también proporciona un mecanismo interno eficiente, transparente y sostenible para construir su ecosistema. Las principales razones incluyen:
2. Análisis de aplicaciones crypto de AI Agent
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad es una plataforma centrada en agentes inteligentes y la emisión de tokens relacionados, que permite a los usuarios crear y desplegar fácilmente AI AGENT, integrándose sin problemas con las plataformas de redes sociales para lograr interacciones automatizadas con los usuarios.
2.1.1 Protocolo de Virtuales
Virtuals Protocol se lanza en Base, y los usuarios pueden desplegar fácilmente su propio AGENTE de IA utilizando el token VIRTUAL. Sus características incluyen:
El éxito de Virtuals Protocol proviene de una serie de transformaciones clave e iniciativas innovadoras. El equipo se transformó de PathDAO a un protocolo AI AGENT y rápidamente se convirtió en un proyecto líder con un valor de mercado de 1,7 mil millones de dólares.
2.1.2 Holoworld
Holoworld es un marco técnico completo de AI+ juegos, diseñado para democratizar la creación de personajes de AI a través de esta plataforma, transformando radicalmente los modos de interacción digital. Sus módulos centrales incluyen:
Holoworld también ha lanzado el Mercado de Agentes, que permite a cualquiera crear y desplegar agentes de IA multimodal.
2.2 AIAGENT marco
ai16z es el proyecto clave que impulsa la narrativa del AGENT de IA, y su marco de código abierto ElizaOS se ha convertido en el centro de atención del mercado.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS es un conjunto de herramientas que soporta la creación de AGENTES de IA personalizados, con poderosos efectos de red y una escalabilidad ilimitada. Su arquitectura se divide en cinco componentes principales:
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) es la versión mejorada de DeFi, que permite a las personas utilizar DeFi de manera más conveniente. Los principales campos de aplicación incluyen:
2.3.1 Capa de abstracción
La capa abstracta oculta la complejidad de DeFi a través de una interfaz intuitiva, permitiendo a los usuarios interactuar con los protocolos DeFi mediante comandos en lenguaje natural. Los principales proyectos incluyen:
2.3.2 Agente de comercio autónomo
Los agentes de comercio automatizado pueden adaptarse al entorno, aprender y tomar decisiones más inteligentes con el tiempo. Los principales proyectos incluyen:
2.3.3 dApp impulsado por IA
Las dApps impulsadas por IA representan un campo lleno de potencial pero que aún se encuentra en una etapa inicial. Algunos proyectos destacados incluyen:
2.4 AGENTE DE IA+juego
La aplicación de AGENTE DE IA en la industria de los videojuegos está revolucionando todos los aspectos de la jugabilidad y el desarrollo, las principales aplicaciones incluyen:
Los principales proyectos incluyen:
2.4.1 Digimon
Digimon es un marco técnico completo de AI+juegos, que permite a los creadores desarrollar juegos más inmersivos, dinámicos y entretenidos al integrar profundamente la tecnología de AI en el desarrollo del juego.
2.4.2 Illuvium
Illuvium es un juego RPG y NFT construido sobre Ethereum, que colabora con Virtuals Protocol para proporcionar comportamientos dinámicos e inteligentes a los NPC utilizando tecnología de IA.
2.4.3 Smolverse
Smolverse es un proyecto de juego y NFT en Treasure DAO, que está desarrollando un juego de Tomogatchi AI en cadena llamado "Smolworld", combinando el marco de agente de Eliza.
![Decodificando AI AGENT: La inteligencia que da forma a la nueva economía ecológica del futuro](