Agente de IA: El auge y futuro de la nueva generación de inteligencia artificial

El desarrollo de la inteligencia artificial está acelerándose de una manera sin precedentes, y el mundo futuro estará indudablemente dominado por la IA. Si se añade un elemento clave, sin duda es la combinación de la IA con la tecnología de criptomonedas.

Actualmente, la IA ha entrado en una nueva etapa: el Agente de IA. Tanto desde el espacio de imaginación como desde los escenarios de aplicación práctica, el Agente de IA tiene un gran potencial.

Frente a esta rápida ola de la era, necesitamos subir a este tren a tiempo. Recientemente, también he estado aprendiendo constantemente sobre el conocimiento relacionado con AI Agent, y este artículo compartirá mis reflexiones de aprendizaje, con la esperanza de proporcionar algunas referencias para que todos puedan iniciarse en el campo de AI Agent.

Este es el primer artículo de la serie de guías de introducción a los Agentes de IA, diseñado para ayudar a los lectores a establecer una comprensión general y un marco conceptual. En el futuro, continuaré explorando este campo, junto con todos ustedes, para aprovechar las oportunidades que trae la ola de IA.

La esencia del Agente de IA

Dejando de lado los conceptos complejos, primero comparemos las diferencias entre el Agente de IA y los modelos de lenguaje grandes existentes como ChatGPT(.

Los modelos de lenguaje actuales son más como un potente "motor de búsqueda de lenguaje natural" que puede responder preguntas y ofrecer sugerencias, pero no puede realmente tomar decisiones de manera proactiva y llevarlas a cabo.

La capacidad del Agente AI supera el ámbito de los modelos grandes existentes, ya no se limita al "procesamiento de datos", sino que puede completar un ciclo completo desde la "percepción" hasta la "acción".

Un ejemplo intuitivo: si preguntas a ChatGPT cómo invertir en criptomonedas, te dará una serie de recomendaciones. Pero el AI Agent puede rastrear en tiempo real la información del mercado global y ajustar dinámicamente la cartera de inversiones para maximizar los beneficios.

A partir de esto, podemos dar una definición al Agente de IA: Agente de IA ) es una entidad de software basada en tecnología de inteligencia artificial, capaz de ejecutar tareas, tomar decisiones e interactuar con humanos u otros sistemas de manera autónoma o semi-autónoma.

La característica más central es: acción autónoma.

¿Cómo logra el Agente de IA actuar de manera autónoma?

A través de la IA se pueden convertir lógicas complejas en condiciones precisas ( que devuelven True o False según el contexto ) y luego integrarse sin problemas en el escenario empresarial.

Primero, el análisis de intenciones: la IA comprenderá las necesidades del usuario al analizar las palabras clave y el contexto proporcionados por el usuario. No solo tendrá en cuenta las declaraciones directas del usuario, sino que también hará referencia al historial de uso previo del usuario y a situaciones específicas, y luego convertirá estas necesidades en instrucciones programáticas concretas.

En segundo lugar, está la asistencia en la toma de decisiones: la IA es como un asistente inteligente que puede transformar problemas complejos que son difíciles de manejar para los humanos en respuestas simples de sí o no, o en varias opciones fijas, tras un análisis. Esto no solo mejora la precisión y eficiencia de la toma de decisiones, sino que también puede trabajar bien en conjunto con los sistemas de negocio existentes.

Según el grado de autonomía, los Agentes de IA se pueden clasificar en dos tipos:

Una es el Agente AI como asistente personal, que puede ayudar a los usuarios a manejar varios negocios.

Otra forma avanza aún más, el Agente de IA es en sí mismo un individuo independiente, con su propia identidad o marca, que ofrece servicios a múltiples usuarios.

En general, el Agente de IA se puede ver como la siguiente etapa de desarrollo de los grandes modelos de lenguaje y una nueva forma de producto, que contiene un enorme espacio de imaginación.

La fusión de los Agentes de IA y la tecnología criptográfica

La IA y la tecnología blockchain no son completamente separadas, ambas pueden integrarse profundamente.

Lo más importante es que los agentes de IA en un entorno Web2 y los agentes de IA en un entorno Web3 tienen diferencias esenciales.

El Agente AI de Web3 es una forma más avanzada y completa, que podemos llamar: Agente AI Crypto.

Gracias al empoderamiento de la tecnología criptográfica, el Agente de IA ha adquirido más características:

Descentralizado

La operación, el almacenamiento de datos y el proceso de toma de decisiones del Agente de IA se vuelven más transparentes y no están controlados por una única entidad después de combinarse con la tecnología blockchain.

En comparación, los Agentes de IA de Web2 suelen estar controlados por empresas o plataformas centralizadas, donde los datos y el proceso de toma de decisiones están en manos de unos pocos entes.

Una vez que el Agente de IA ofrezca servicios al exterior, enfrentará problemas de confianza, por lo que el Agente de IA necesita un entorno de ejecución o verificación proporcionado por blockchain.

Los agentes de IA también necesitan una forma de uso sin barreras, datos públicos y transparentes, interconexión y descentralización.

Mecanismo de Incentivo

Esta es la habilitación más poderosa de la tecnología criptográfica, que a través de un modelo económico de tokens proporciona incentivos directos para la participación y contribución de desarrolladores y usuarios.

Los agentes de IA de Web2 dependen principalmente de modelos de negocio tradicionales, como los ingresos por publicidad o los servicios de suscripción, para mantener sus operaciones.

Los equipos o empresas de emprendimiento de Web2, incluso si operan a largo plazo, pueden tener dificultades para obtener ganancias y el financiamiento también puede ser complicado; sin embargo, en Web3, a través de la emisión de tokens, se puede obtener flujo de efectivo directamente, apoyando el desarrollo del proyecto, como el uso de agentes de IA que puede requerir pagos en criptomonedas.

La economía de mercado libre puede generar más innovación.

La verdadera vida eterna

Con los contratos inteligentes, el Agente de IA ha logrado realmente la "inmortalidad".

Siempre que el contrato inteligente esté desplegado en la cadena de bloques, el Agente de IA podrá operar automáticamente según sus reglas, y en teoría puede funcionar indefinidamente.

Los contratos inteligentes pueden asegurar que el código y el mecanismo de decisión del Agente AI existan de forma permanente en la blockchain, a menos que haya una lógica clara para detener o cambiar su comportamiento.

Pero los datos de los que depende pueden necesitar actualizaciones o mantenimiento continuos. Sin la entrada continua de datos o la interacción externa, la "inmortalidad" del Agente de IA podría limitarse a su lógica de programación, sin poseer dinamismo.

En general, en comparación con la tecnología de criptografía que requiere un Agente de IA, el Agente de IA necesita más el apoyo de la tecnología de criptografía.

La evolución de la combinación de la IA y la tecnología blockchain

La IA ha pasado por dos etapas, desde el modelo de lenguaje grande hasta el agente de IA, y la combinación de la IA con la tecnología criptográfica también se puede dividir en dos etapas:

Fase de modelos de lenguaje grandes: construcción de infraestructura

Los proyectos de IA se evalúan principalmente en tres dimensiones: potencia de cálculo, algoritmos y datos.

Web3 en esta etapa principalmente ha añadido un sistema de incentivos para la IA, tokenizando la potencia de cálculo, los algoritmos y los datos.

Por lo tanto, el punto de convergencia entre la IA y Web3 también se puede explorar desde tres dimensiones: potencia de cálculo, algoritmos y datos.

( potencia de cálculo

Red de computación distribuida: La blockchain tiene una naturaleza distribuida por defecto. La IA puede aprovechar la red distribuida de Web3 para obtener más recursos de computación. Al dispersar las tareas de computación de la IA a varios nodos en la red Web3, se puede lograr una capacidad de computación paralela más poderosa, lo que es especialmente útil para entrenar grandes modelos de IA.

Mecanismo de incentivos: Web3 ha introducido mecanismos de incentivos económicos, como la economía de tokens, que pueden motivar a los participantes en la red a contribuir con sus recursos computacionales. Este tipo de mecanismo puede usarse para crear un mercado donde los desarrolladores de IA pueden comprar poder de cómputo para tareas de aprendizaje automático, mientras que los proveedores reciben recompensas en tokens.

) algoritmo

Contratos inteligentes: Los contratos inteligentes en Web3 pueden ejecutar automáticamente algoritmos de IA. La IA puede diseñar algoritmos para que funcionen en la blockchain en forma de contratos inteligentes, lo que no solo aumenta la transparencia y la confianza, sino que también puede facilitar procesos de toma de decisiones automatizadas, como pronósticos de mercado automatizados o revisión de contenido.

Ejecución de algoritmos descentralizados: en un entorno Web3, los algoritmos de IA pueden operar sin depender de un único servidor central, sino que se validan y ejecutan conjuntamente a través de múltiples nodos. Esto aumenta la resistencia a interferencias y la seguridad del algoritmo, previniendo fallos de un solo punto.

datos

Privacidad y propiedad de datos: Web3 enfatiza la descentralización de los datos y la propiedad de los mismos por parte de los usuarios. La IA combinada con Web3 puede utilizar la tecnología blockchain para gestionar los permisos de los datos, asegurando la privacidad de los datos, mientras que los usuarios pueden compartir datos de manera selectiva a cambio de recompensas, lo que proporciona a la IA fuentes de datos más ricas, pero controladas.

Validación y calidad de datos: La tecnología blockchain se puede utilizar para la validación de datos, asegurando la autenticidad e integridad de los mismos, lo cual es fundamental para el entrenamiento de modelos de IA. A través de Web3, los datos pueden ser verificados antes de ser utilizados, lo que mejora la calidad y la credibilidad de las salidas de los algoritmos de IA.

Mercado de datos: Web3 puede facilitar el desarrollo del mercado de datos, permitiendo a los usuarios vender o compartir directamente sus datos con sistemas de IA que los necesiten. Esto no solo proporciona conjuntos de datos diversificados para la IA, sino que también garantiza la liquidez y el valor de los datos a través de mecanismos de mercado.

A través de estos puntos de convergencia, la IA y Web3 pueden desarrollarse de manera colaborativa:

La IA puede obtener potencia de cálculo distribuida y datos de alta calidad a través de Web3, al mismo tiempo que utiliza contratos inteligentes para mejorar la eficiencia y transparencia de los algoritmos;

Web3 puede mejorar la inteligencia de su sistema a través de la IA, como la gestión inteligente de recursos, la ejecución automatizada de contratos, etc.

En base a estas tres dimensiones, ya han aparecido en el mercado varios proyectos conocidos:

Proyectos de poder de cálculo: Una red: aunque se centra principalmente en el renderizado, también puede proporcionar potencia de cálculo de IA. Una red: proporciona recursos de computación en la nube descentralizados, que pueden ser utilizados para las necesidades de IA. Una plataforma: enfocada en la computación en la nube descentralizada, que puede involucrar la provisión de potencia de cálculo de IA. Una red: plataforma de computación descentralizada que soporta la inferencia y entrenamiento de IA.

Proyectos de algoritmos: Una plataforma: una computadora mundial descentralizada capaz de ejecutar IA y DApps impulsados por IA en la blockchain, enfocándose en integrar IA en contratos inteligentes. Una plataforma: una plataforma de aprendizaje automático basada en blockchain, ha lanzado el servicio de gestión sin código Agentverse, simplificando el despliegue de agentes de IA para proyectos de Web3. Una plataforma: ofrece un mercado de modelos de IA basado en blockchain, que soporta cálculos confidenciales y oráculos descentralizados.

Proyectos de datos: Una plataforma: está construyendo un DAO para datos genéticos personales, permitiendo a los usuarios controlar y posiblemente beneficiarse del mercado de datos. Un protocolo: se ha lanzado una arquitectura de IA de código abierto que permite que cualquier modelo de lenguaje grande se convierta en un agente de IA de Web3, involucrando la utilización y gestión de datos.

Proyecto integral: Una plataforma: una capa de consumo de IA descentralizada, diseñada para conectar a consumidores, creadores e investigadores de código abierto. Abre un espacio donde cualquiera puede crear, compartir y monetizar sus aplicaciones nativas de IA.

En general, en la etapa de grandes modelos, la combinación de tecnologías criptográficas y AI se centra principalmente en la infraestructura, sentando las bases para el desarrollo a largo plazo de la AI.

Etapa del Agente de IA: Implementación de Aplicaciones

La aparición de los Agentes de IA marca la entrada de la IA en la fase de aplicación práctica.

El Agente AI también se puede dividir en tres etapas de desarrollo: la etapa de moneda Meme, la etapa de aplicación de IA individual y la etapa de estándares del marco de Agente AI.

AI Agent Meme coin

La moneda Meme AI Agent es una existencia muy especial, la moneda Meme en sí misma es un producto de la emoción de la comunidad.

El desarrollo de la IA ha sido demasiado rápido, y esta tecnología parece muy profunda, lo que causa mucha ansiedad entre la gente común. La moneda meme de IA ha dado a la gente común la oportunidad de participar.

Por lo tanto, la moneda AI Meme brinda a los titulares un valor emocional para participar en la revolución de la IA, permitiendo que las personas comunes también se involucren en la ola de la IA.

El resultado final es: AI+MEME aceleró la educación y difusión del mercado de AI mediante el efecto riqueza.

Cambiemos de perspectiva, ¿por qué el Agente de IA quiere emitir tokens?

Por un lado, atraer fondos y usuarios a través del efecto riqueza inyecta energía al desarrollo posterior de la industria; por otro lado, el método de emisión MEME en sí mismo es una forma de financiamiento comunitario, proporcionando flujo de efectivo para el desarrollo del propio proyecto.

Podemos ver los activos principales:

Un token: la primera moneda meme de agente AI que se hizo popular. Un token: atraer la atención de los usuarios mediante la generación de contenido humorístico; Un token: destinado a crear un ecosistema digital de interacción equitativa entre usuarios y AI. Un token: tiene como objetivo combinar la biología digital con la tecnología blockchain para crear un activo digital único que simule el sistema nervioso de los gusanos biológicos;

Aplicaciones de IA monolíticas

El Agente de IA está fusionándose con varios segmentos de la tecnología criptográfica, mostrando una diversidad floreciente.

Con el desarrollo de los Agentes de IA, los tokens emitidos por los Agentes de IA ya no son simplemente monedas Meme, sino que, respaldados por escenarios de uso reales, están adquiriendo gradualmente las características de una moneda de valor.

Proyecto Génesis: Un proyecto: el primer agente de IA que salió de su círculo y estableció el primer estándar de marco.

Agente de Juego: Un proyecto: se ha desarrollado un marco de IA basado en el lenguaje Rust, que admite aplicaciones descentralizadas y contratos inteligentes. Un proyecto: enfocado en utilizar la IA para mejorar la autenticidad y la profundidad estratégica de los juegos de agricultura. Un token: empoderando operaciones autónomas e inteligentes de agentes de IA, con una profunda integración de IA y juegos.

Agente DeFi: Cierto token: enfocado en el análisis de tokens y la interacción DeFi, ofrece apoyo en decisiones financieras inteligentes. Un token: proporciona una interfaz de lenguaje natural que permite a los usuarios realizar transacciones y gestionar DeFi de manera más intuitiva.

Auditoría de código: Un proyecto: utilizar tecnología de IA para automatizar la ejecución de auditorías de código, mejorando la seguridad y calidad del código.

Análisis de datos de agente: Un proyecto: realizar análisis de datos a gran escala mediante tecnología de IA, proporcionando servicios de información y predicción.

Agente AI Autónomo: Un proyecto: un agente de IA que aprende de forma autónoma y ejecuta tareas, con el objetivo de reducir la intervención humana. Un proyecto: un agente de IA que puede optimizar de forma autónoma su propio comportamiento, especialmente utilizado para la toma de decisiones y la formulación de estrategias en entornos complejos.

Estándar del marco de Agente AI

El estándar del marco de Agente de IA aún se encuentra en un estado caótico.

¿Qué es la etiqueta del marco AI Agent?