Agente de IA: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
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 deu origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de calor 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 surgimento desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades se encontram com o momento certo, podem gerar enormes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo setor emergente do ciclo de 2025 será o agente de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, com o lançamento do token $GOAT em 11 de outubro de 2024, que 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 porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha é memorável. 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 Coração têm muitas semelhanças em suas funções principais. No mundo real, o AI Agent desempenha, até certo ponto, um papel semelhante, 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 autônomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent já está presente em diversos setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a 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 de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerenciando em tempo real um portfólio e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em concluir 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: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interagindo com os usuários, construindo comunidades e participando em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multichain.
Neste relatório, vamos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e perspetivando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento da AGENTE de IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante este período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, dando origem aos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de 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 durante este período foi severamente limitada pelas restrições da capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram enormes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e na imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o período de entusiasmo inicial, levando à perda de confiança significativa nas instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo agências de financiamento ). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA experimentou o 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. Esse 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 por um segundo "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 da IBM 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 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 avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 fizeram mais progressos, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma certa empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA mostrem uma capacidade de interação lógica e clara por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, expandindo-se gradualmente para tarefas mais complexas (como análise comercial e redação criativa).
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da regra inicial aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução que ultrapassa constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um marco 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 injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração intersetorial. No futuro, plataformas de projetos inovadoras 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 diferença entre AIAGENT e 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 tecnológicos e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE AI está na sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE AI geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, 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 técnicas:
Visão computacional: utilizada para processar e entender dados de imagem e vídeo.
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 AI 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, entre outros, como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados usados para 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 de Máquina: incluindo árvores de decisão, redes neurais, entre outros, utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsão.
Aprendizagem por reforço: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através de 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 opções de ação com base nos objetivos; por fim, 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 designadas. Isso pode envolver operações físicas (como a movimentação de robôs) ou operações digitais (como o processamento de dados). O módulo de execução depende de:
Sistema de controle de robôs: utilizado 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 processos automatizados: no ambiente empresarial, a execução de tarefas repetitivas é feita através de RPA (Automação de Processos Robóticos).
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizado 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 durante as interações são reintegrados ao sistema para melhorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece às empresas uma ferramenta poderosa para aprimorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:
Aprendizagem supervisionada: utilização de dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA execute tarefas com maior precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: manter o agente com desempenho em ambientes dinâmicos, atualizando o modelo com dados em tempo real.
1.2.5 Feedback e Ajustes 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 circuito fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era inestimável, o AGENTE DE IA também mostra perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o último relatório da Markets and Markets, 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 até 44,8%. Este crescimento rápido reflete o nível de penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão também 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 certa empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um mercado maior fora do campo das criptomoedas.
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BTCRetirementFund
· 14h atrás
Ainda há pessoas que acreditam que a Blockchain pode mudar o mundo?
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GmGnSleeper
· 07-30 01:24
Ah, nós começamos a trabalhar em inteligência artificial novamente.
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GasGuzzler
· 07-30 01:19
Há uma coisa a dizer: o bull run não espera por ninguém.
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Layer2Arbitrageur
· 07-30 01:16
lmao imagina não fazer backrunning nesses ciclos... ngmi fr
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WagmiOrRekt
· 07-30 01:10
Estou a começar, desta vez tenho medo de não aguentar.
AI Agent: A força inteligente que molda um novo ecossistema de ativos de criptografia
Agente de IA: A força inteligente que molda a nova ecologia econômica do futuro
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 surgimento desses setores verticais não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando oportunidades se encontram com o momento certo, podem gerar enormes transformações. Olhando para 2025, é evidente que o novo setor emergente do ciclo de 2025 será o agente de IA. Essa tendência atingiu seu auge em outubro do ano passado, com o lançamento do token $GOAT em 11 de outubro de 2024, que 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 porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, o que é um Agente de IA?
Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha é memorável. 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 Coração têm muitas semelhanças em suas funções principais. No mundo real, o AI Agent desempenha, até certo ponto, um papel semelhante, 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 autônomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent já está presente em diversos setores, tornando-se uma força chave para aumentar a eficiência e a 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 de eficiência e inovação.
Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser utilizado para negociação automatizada, gerenciando em tempo real um portfólio e executando transações com base nos dados coletados de uma plataforma de dados ou de uma plataforma social, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE de IA não é uma forma única, mas é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema de criptomoedas:
Agente de IA Executiva: Focado em concluir 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: usado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até mesmo criação musical.
Agente de IA social: atua como líder de opinião nas redes sociais, interagindo com os usuários, construindo comunidades e participando em atividades de marketing.
Agente de IA Coordenador: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multichain.
Neste relatório, vamos explorar a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e perspetivando as tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento da AGENTE de IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na conferência de Dartmouth em 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Durante este período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, dando origem aos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área de 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 durante este período foi severamente limitada pelas restrições da capacidade computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram enormes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e na imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou basicamente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o período de entusiasmo inicial, levando à perda de confiança significativa nas instituições acadêmicas do Reino Unido (, incluindo agências de financiamento ). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA experimentou o 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. Esse 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 por um segundo "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 da IBM 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 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 avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, com assistentes virtuais como a Siri demonstrando a utilidade da IA no campo das aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 fizeram mais progressos, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, o surgimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Model, LLM) tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, que é visto como um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que uma certa empresa lançou a série GPT, modelos de pré-treinamento em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram habilidades de geração e compreensão de linguagem que superam os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA mostrem uma capacidade de interação lógica e clara por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou que os agentes de IA fossem aplicados em cenários como assistentes de bate-papo e atendimento ao cliente virtual, expandindo-se gradualmente para tarefas mais complexas (como análise comercial e redação criativa).
A capacidade de aprendizado dos grandes modelos de linguagem proporciona uma maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizado por Reforço, os agentes de IA conseguem otimizar continuamente seu comportamento, adaptando-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em uma determinada plataforma impulsionada por IA, os agentes podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Da regra inicial aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma evolução que ultrapassa constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um marco 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 injetaram a "sabedoria" na alma dos agentes de IA, mas também lhes proporcionaram a capacidade de colaboração intersetorial. No futuro, plataformas de projetos inovadoras 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 diferença entre AIAGENT e 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 tecnológicos e em constante evolução no campo das criptomoedas, capazes de agir de forma independente na economia digital.
O núcleo do AGENTE AI está na sua "inteligência" ------ ou seja, simular comportamentos inteligentes de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE AI geralmente segue os seguintes passos: percepção, raciocínio, ação, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmeras, 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 técnicas:
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE AI 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, entre outros, como orquestradores ou motores de raciocínio, compreende tarefas, gera soluções e coordena modelos especializados usados para 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 opções de ação com base nos objetivos; por fim, 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 designadas. Isso pode envolver operações físicas (como a movimentação de robôs) ou operações digitais (como o processamento de dados). O módulo de execução depende de:
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizado 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 durante as interações são reintegrados ao sistema para melhorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo fornece às empresas uma ferramenta poderosa para aprimorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:
1.2.5 Feedback e Ajustes 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 circuito fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformação para vários setores com seu enorme potencial como interface do consumidor e agente econômico autônomo. Assim como o potencial do espaço de bloco L1 na última rodada de ciclos era inestimável, o AGENTE DE IA também mostra perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o último relatório da Markets and Markets, 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 até 44,8%. Este crescimento rápido reflete o nível de penetração dos Agentes de IA em várias indústrias, bem como a demanda de mercado gerada pela inovação tecnológica.
As empresas grandes estão também 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 certa empresa estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um mercado maior fora do campo das criptomoedas.