AGENTE DE IA: A força inteligente que molda a nova ecologia da economia futura
1. Contexto Geral
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 impulsionou o desenvolvimento próspero das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de verão do DeFi.
Em 2021, uma grande quantidade de obras de NFT foi lançada, marcando a chegada da era das coleções 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 início desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo setor emergente do ciclo de 2025 será o de agentes de IA. Essa tendência atingiu o auge em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou a Luna, que fez sua estreia com a imagem de uma garota da vizinhança 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 complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças nas suas funções principais. 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 lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent já está presente em diversos setores, tornando-se uma força chave para a eficiência e inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem habilidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para automatizar negociações, gerindo carteiras em tempo real e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma de redes sociais, otimizando continuamente o 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 realizar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão das operações e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA social: como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, iremos explorar profundamente as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e antecipando as suas 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 de 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases 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 de química orgânica). Esta fase também viu a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA desse período foi severamente limitada pelas restrições de 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 sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente após o entusiasmo inicial pela pesquisa em IA, levando à perda significativa de confiança por parte das instituições acadêmicas( no Reino Unido, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", com um aumento nas dúvidas 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 e início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA dedicado, 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 persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue de uma determinada empresa derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo estabeleceu a base 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.
Até o início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, e certos assistentes virtuais demonstraram a utilidade da IA na área de aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e certos modelos generativos alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento dos modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model,LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento de um determinado modelo, que foi visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com dezenas de bilhões ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA apresentassem uma capacidade de interação clara e lógica por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo, atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandiu para tarefas mais complexas (, como análise comercial e escrita criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em algumas plataformas impulsionadas por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
A história do desenvolvimento dos agentes de IA, desde os sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados por um determinado modelo, é uma evolução que quebra constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição de um determinado modelo é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração interdepartamental. 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 principal diferença entre o AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando 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" ------ ou seja, a simulação do comportamento inteligente humano ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo externo através de um módulo de percepção, coletando informações ambientais. Esta parte da função é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui 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 tecnologias:
Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagem e vídeo.
Processamento de linguagem natural ( NLP ): ajudar o AGENTE de IA a entender e gerar linguagem humana.
Fusão de sensores: integrar os 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, baseando-se nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e elaborar estratégias. Utilizando modelos de linguagem de grande escala 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 pré-definidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluem árvores de decisão, redes neurais, entre outros, usados para reconhecimento complexo de padrões 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 um ambiente em mudança.
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; e por último, a escolha da 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 prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos, completando tarefas especificadas. Isso pode envolver operações físicas (, como ações de robôs ), ou operações digitais (, como processamento de dados ). O módulo de execução depende de:
Sistema de controle de robô: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bancos 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 AGENTE AI, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados", 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 frequentemente melhorados da seguinte forma:
Aprendizagem supervisionada: utilizar dados rotulados para treinar o modelo, permitindo que o AGENTE de IA complete as tarefas com mais precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões ocultos a partir de dados não anotados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
Aprendizado contínuo: Atualize o modelo 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 utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificar AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo mudanças para múltiplos setores com o seu enorme potencial como interface para consumidores e agente de comportamento 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 apresenta perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma instituição de pesquisa de mercado, o mercado de Agentes de IA deve crescer 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 44,8%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em diversos setores, bem como a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas também estão a aumentar significativamente o investimento em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um maior potencial de mercado fora do campo das criptomoedas, e o TAM também está a expandir.
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Comentário
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MEVHunterZhang
· 12h atrás
ai entende o quê? Mais cedo ou mais tarde será sancionado pelos EUA.
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ZKProofster
· 12h atrás
tecnicamente falando... apenas mais um ciclo de hype
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WhaleWatcher
· 12h atrás
Outra grande cena de fazer as pessoas de parvas está a começar.
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DegenWhisperer
· 13h atrás
No final, ainda está vivo o ai.
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MissingSats
· 13h atrás
Olha, já começou a falar de IA novamente.
Ver originalResponder0
LiquidityWitch
· 13h atrás
Seguir a corrente é a essência de cada ciclo, ganhar é o que importa.
AI Agent: a força inteligente que molda a encriptação da nova economia
AGENTE DE IA: A força inteligente que molda a nova ecologia da economia futura
1. Contexto Geral
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 também é o resultado da perfeita combinação entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades encontram o momento certo, podem gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo setor emergente do ciclo de 2025 será o de agentes de IA. Essa tendência atingiu o auge em outubro do ano passado, quando um determinado token foi lançado em 11 de outubro de 2024 e alcançou um valor de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em seguida, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou a Luna, que fez sua estreia com a imagem de uma garota da vizinhança 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 complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças nas suas funções principais. 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 lidar com tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent já está presente em diversos setores, tornando-se uma força chave para a eficiência e inovação. Esses agentes inteligentes autônomos, como membros invisíveis da equipe, possuem habilidades abrangentes que vão desde a percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em várias indústrias e promovendo um aumento duplo na eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para automatizar negociações, gerindo carteiras em tempo real e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma de redes sociais, otimizando continuamente o 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 realizar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão das operações e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA social: como líder de opinião nas redes sociais, interage com os usuários, constrói comunidades e participa em campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração de múltiplas cadeias.
Neste relatório, iremos explorar profundamente as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e antecipando as suas 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 de 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases 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 de química orgânica). Esta fase também viu a primeira proposta de redes neurais e a exploração inicial do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA desse período foi severamente limitada pelas restrições de 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 sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente após o entusiasmo inicial pela pesquisa em IA, levando à perda significativa de confiança por parte das instituições acadêmicas( no Reino Unido, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou pelo primeiro "inverno da IA", com um aumento nas dúvidas 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 e início da década de 1990, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA dedicado, 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 persistente. Mas, ao mesmo tempo, em 1997, o computador Deep Blue de uma determinada empresa derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo estabeleceu a base 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.
Até o início deste século, os avanços na capacidade de computação impulsionaram o surgimento do aprendizado profundo, e certos assistentes virtuais demonstraram a utilidade da IA na área de aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e certos modelos generativos alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento dos modelos de linguagem de grande escala (Large Language Model,LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento de um determinado modelo, que foi visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma determinada empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com dezenas de bilhões ou até centenas de bilhões de parâmetros, demonstraram capacidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permitiu que os agentes de IA apresentassem uma capacidade de interação clara e lógica por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de bate-papo, atendimento ao cliente virtual, e gradualmente se expandiu para tarefas mais complexas (, como análise comercial e escrita criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem continuamente otimizar seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em algumas plataformas impulsionadas por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
A história do desenvolvimento dos agentes de IA, desde os sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados por um determinado modelo, é uma evolução que quebra constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição de um determinado modelo é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesta trajetória. Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, os agentes de IA tornar-se-ão mais inteligentes, contextualizados e diversificados. Os grandes modelos de linguagem não apenas injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes forneceram a capacidade de colaboração interdepartamental. 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 principal diferença entre o AIAGENT e os robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando 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" ------ ou seja, a simulação do comportamento inteligente humano ou de outros seres vivos através de algoritmos, para resolver automaticamente problemas complexos. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizagem, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo externo através de um módulo de percepção, coletando informações ambientais. Esta parte da função é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui 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 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, baseando-se nas informações coletadas para realizar raciocínios lógicos e elaborar estratégias. Utilizando modelos de linguagem de grande escala 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, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; e por último, a escolha da 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 prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos, completando tarefas especificadas. Isso pode envolver operações físicas (, como ações 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", 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 frequentemente 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 utilizados para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificar AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo mudanças para múltiplos setores com o seu enorme potencial como interface para consumidores e agente de comportamento 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 apresenta perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório de uma instituição de pesquisa de mercado, o mercado de Agentes de IA deve crescer 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 44,8%. Este crescimento rápido reflete a penetração dos Agentes de IA em diversos setores, bem como a demanda do mercado gerada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas também estão a aumentar significativamente o investimento em frameworks de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de frameworks como AutoGen, Phidata e LangGraph de uma determinada empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um maior potencial de mercado fora do campo das criptomoedas, e o TAM também está a expandir.