Agente de IA: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
1. Visão Geral do Contexto
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 deu origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda do verão 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 excecional 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 sim à perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, isso pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024, alcançando um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da vizinhança em uma transmissão ao vivo, causando um grande impacto em toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e 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.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham, até certo ponto, um papel semelhante; eles são os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força essencial para a melhoria da eficiência e inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros de equipe invisíveis, possuem uma capacidade abrangente que vai da percepção ambiental à execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e na inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser usado para automatizar transações, gerenciando portfólios e executando negociações em tempo real, com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou plataforma social, otimizando continuamente seu desempenho em 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 em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio 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: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, vamos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como estão a reconfigurar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE AI mostra como a IA passou da pesquisa básica para a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo a base para a IA como um campo independente. Durante esse 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 da química orgânica). Esta fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das 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 sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a instituições acadêmicas britânicas(, incluindo agências de financiamento), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da 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 grandes avanços 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 pela primeira vez e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 e início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware especializado em IA, 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 evento marcante na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo lançou 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, o progresso na capacidade de computação impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a praticidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos gerativos como o GPT-2 atingiram novos avanços, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência de grandes 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 considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, mostraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que agentes de IA demonstrassem interações com lógica clara e bem estruturada por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou 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 de negócios e escrita criativa ).
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem oferece uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Reinforcement Learning(, os agentes de IA podem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma 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 evolução dos sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo nesta trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetam a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes fornecem 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.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para atingir objetivos. Podem ser vistos como participantes altamente habilidosos e em constante desenvolvimento no campo das criptomoedas, capazes de atuar de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência" ------ ou seja, através de algoritmos simula o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos 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 AI interage com o mundo exterior através do 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, identificação 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 tecnologias:
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 decisão é o "cérebro" de todo o sistema, que realiza raciocínios lógicos e formula estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando grandes modelos de linguagem como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, 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: tomada de decisões simples com base em regras predefinidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluem árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
Aprendizagem por reforço: permitir que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através da tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança.
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, calcular várias possíveis opções de ação com base nos objetivos; e, por último, escolher a melhor opção para executar.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas específicas. 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 robô: usado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamadas de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bancos de dados ou acesso a serviços de rede.
Gestão de Fluxos de Trabalho Automatizada: 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 AGENTE AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" que melhora continuamente, os dados gerados nas interações são retornados 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 normalmente 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 ocultos a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a se adaptar a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: Atualizar modelos com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.
)# 1.2.5 Feedback e Ajuste 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 usados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp###
( 1.3 Estado do mercado
)# 1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, com seu enorme potencial como interface de consumidor e agente econômico autônomo, trazendo transformação para vários setores. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma empresa de pesquisa, espera-se que o mercado de Agentes de IA cresça de 5,1 bilhões de dólares em 2024 para 47,1 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR### de 44,8%. Esse rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em vários setores e a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão a investir significativamente mais em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma certa empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que os AGENTES de IA têm um maior potencial de mercado fora do setor das criptomoedas, TAM.
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TommyTeacher
· 20h atrás
ai a ritmo em primeiro lugar
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AllTalkLongTrader
· 21h atrás
Outra vez a promover o conceito de ai, fazer as pessoas de parvas.
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BoredWatcher
· 21h atrás
Vamos esperar 25 anos, primeiro vamos preparar um banquinho.
AI代理: a força inteligente que molda um novo ciclo de Ativos de criptografia
Agente de IA: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
1. Visão Geral do Contexto
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 sim à perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, isso pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é claro que os novos setores do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024, alcançando um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da vizinhança em uma transmissão ao vivo, causando um grande impacto em toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e 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.
Na verdade, o AI Agent tem muitas semelhanças com as funções principais da Rainha de Copas. No mundo real, os AI Agents desempenham, até certo ponto, um papel semelhante; eles são os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente integrados em vários setores, tornando-se uma força essencial para a melhoria da eficiência e inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros de equipe invisíveis, possuem uma capacidade abrangente que vai da percepção ambiental à execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e na inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser usado para automatizar transações, gerenciando portfólios e executando negociações em tempo real, com base em dados coletados de uma plataforma de dados ou plataforma social, otimizando continuamente seu desempenho em 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 em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio 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: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, vamos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como estão a reconfigurar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A evolução do AGENTE AI mostra como a IA passou da pesquisa básica para a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo a base para a IA como um campo independente. Durante esse 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 da química orgânica). Esta fase também testemunhou a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pela capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das 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 sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando a instituições acadêmicas britânicas(, incluindo agências de financiamento), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da 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 grandes avanços 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 pela primeira vez e a implementação da IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 e início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware especializado em IA, 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 evento marcante na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo lançou 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, o progresso na capacidade de computação impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a praticidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos gerativos como o GPT-2 atingiram novos avanços, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência de grandes 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 considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, mostraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que agentes de IA demonstrassem interações com lógica clara e bem estruturada por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou 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 de negócios e escrita criativa ).
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem oferece uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Reinforcement Learning(, os agentes de IA podem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma 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 evolução dos sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento dos agentes de IA é uma história de evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo nesta trajetória. Com o avanço contínuo da tecnologia, os agentes de IA se tornarão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetam a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes fornecem 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.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Princípio de funcionamento
A diferença entre AIAGENT e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para atingir objetivos. Podem ser vistos como participantes altamente habilidosos e em constante desenvolvimento no campo das criptomoedas, capazes de atuar de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE DE IA reside na sua "inteligência" ------ ou seja, através de algoritmos simula o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos 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 AI interage com o mundo exterior através do 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, identificação 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 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 raciocínios lógicos e formula estratégias com base nas informações coletadas. Utilizando grandes modelos de linguagem como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, 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 segundo lugar, calcular várias possíveis opções de ação com base nos objetivos; e, por último, escolher a melhor opção para executar.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE de IA, colocando em ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas específicas. Isso pode envolver operações físicas ###, como movimentos de robôs (, ou operações digitais ), como 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 AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" que melhora continuamente, os dados gerados nas interações são retornados 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 normalmente melhorados da seguinte forma:
)# 1.2.5 Feedback e Ajuste 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 usados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando AI AGENT: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp###
( 1.3 Estado do mercado
)# 1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, com seu enorme potencial como interface de consumidor e agente econômico autônomo, trazendo transformação para vários setores. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era incalculável, o AGENTE DE IA também mostrou perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma empresa de pesquisa, espera-se que o mercado de Agentes de IA cresça de 5,1 bilhões de dólares em 2024 para 47,1 bilhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta ###CAGR### de 44,8%. Esse rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em vários setores e a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão a investir significativamente mais em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma certa empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que os AGENTES de IA têm um maior potencial de mercado fora do setor das criptomoedas, TAM.