Desarrollo y aplicación de la tecnología de agentes de IA: el futuro ya está aquí
Con el paso del tiempo, hemos llegado al año 2025. A pesar de que la inteligencia artificial se ha arraigado en la sociedad, muchas personas todavía tienen malentendidos sobre el concepto de agentes de IA.
En realidad, para ser llamado "agente de IA", un sistema debe seguir el siguiente flujo de trabajo:
Percepción del entorno
Analizar la situación
Tomar acción
Tomemos como ejemplo un proyecto común de agente de IA, como la inversión automatizada en criptomonedas, cuyo principio de funcionamiento es el siguiente:
Percepción: Obtener las últimas noticias sobre criptomonedas
Análisis: Evaluar el impacto de las noticias en una criptomoneda específica
Acción: Realizar operaciones de compra o venta según los resultados del análisis
Este proceso es bastante intuitivo.
Entonces, ¿se considera a ChatGPT que usamos diariamente como un agente de IA?
Aunque ChatGPT se considera a sí mismo un agente de IA, reconoce que esta es solo una definición amplia. Si ampliamos el concepto de agente de IA para incluir solo la percepción, la toma de decisiones y el ciclo de acción, entonces ChatGPT puede ser visto como un agente de IA. Sin embargo, si los requisitos para un agente de IA incluyen una capacidad de percepción más rica y la capacidad de ejecutar a nivel físico o de sistema, entonces ChatGPT se asemeja más a un componente de conversación inteligente, en lugar de a un sistema operativo completo de multimodalidad o de entorno físico.
¿Por qué hay tal distinción? Aquí hay un matiz sutil:
Cuando queremos usar ChatGPT, normalmente decimos "Quiero usar un AI", y no enfatizamos especialmente "Quiero usar un agente AI".
Por lo tanto, cuando mencionamos el término "agente de IA", a menudo queremos enfatizar ciertas características específicas:
Se centra más en resolver problemas específicos
Necesita obtener más datos del mundo real
Enfocado en resolver problemas específicos
Aunque para la era futura de la inteligencia artificial general (AGI), GPT es solo una IA limitada a generar diálogos, es una aplicación vertical típica.
Pero en términos del nivel tecnológico de 2025, GPT (así como sus competidores como Gemini, Grok, etc.) ya es un jugador todoterreno de la era actual.
Por lo tanto, desde un punto de vista definicional, los agentes de IA actuales necesitan ser más especializados que GPT.
Obtener más datos del mundo real
Los agentes de IA deben tener la capacidad de obtener activamente información del mundo real.
Por ejemplo, otro conocido agente de IA, AIXBT (el primero en el ranking de Mindshare), ha obtenido sin duda una gran cantidad de datos del mundo real, como diversas noticias sobre criptomonedas, lo que permite que esta rana morada haga una variedad de comentarios y predicciones.
La vez que más me impresionó fue cuando AIXBT predijo que una cierta criptomoneda se lanzaría en una plataforma de intercambio en 6 horas, y de hecho sucedió esa misma noche.
En resumen, podemos dar una definición completa de los agentes de IA:
Adoptar el proceso de manejo "percepción-análisis-acción"
Enfocarse en resolver problemas específicos
Utilizar más datos del mundo real
Una vez que entendamos la definición, podremos comenzar a discutir en profundidad.
Entonces, ¿qué puede hacer realmente un agente de IA?
Esta pregunta es en realidad similar a "¿Qué puede hacer la criptomoneda?", que es una cuestión que muchos críticos externos han estado cuestionando.
He intentado utilizar decenas de agentes de IA en varios marcos populares, que se pueden clasificar en las siguientes categorías:
1. Inversión en IA
Este tipo de aplicaciones son bastante comunes, los usuarios pueden depositar fondos en la billetera del agente de IA, y luego el agente de IA tomará decisiones de compra o venta de forma autónoma basándose en el análisis del mercado a partir de noticias en tiempo real.
Opinión personal: Este concepto es muy interesante, pero la seguridad de la billetera sigue siendo una duda.
2. Compañero virtual de IA
Esto es en realidad lo que la gente suele llamar una aplicación de capa de GPT. Pero a diferencia del pasado, las aplicaciones actuales han incorporado algunas limitaciones de personalidad.
Por ejemplo, Eliza enfatiza repetidamente que es una chica real, no una IA.
También está AVA, una hermosa chica de cabello blanco que se especializa en crear videos y analizar el mercado.
Opinión personal: la corrección política en la vida real es demasiado fuerte, y la realidad demuestra que las personas todavía prefieren ciertas imágenes específicas.
3. Clase de salida de opiniones
Los usuarios pueden hacer que el agente de IA comente sobre temas específicos.
Por ejemplo, los comentarios de AIXBT sobre criptomonedas, e incluso realizar alguna investigación (como comparar varios proyectos en el mismo campo).
Otro ejemplo es Zerebro, aunque el concepto es bastante abstracto, en general da la sensación de un artista loco que publica teorías extrañas todos los días.
También hay un famoso crítico de E/ACC (Aceleración Eficaz) que tiene un desarrollador que creó un agente de IA que imita su forma de hablar y publica algunas declaraciones peculiares.
Opinión personal: A pesar de que muchas personas cuestionan la existencia de este tipo de aplicaciones, hay que saber que en la era actual, mientras haya tráfico, hay significado.
4. Ídolos Virtuales
Crear ídolos virtuales basados en IA que puedan lanzar obras musicales, como Luna.
5. Clase de Predicción
Un proyecto que ofrece servicios para mercados de predicción, lo que también se puede considerar como una variante de opiniones.
6. Clase de recursos compartidos de IA
Por ejemplo, FXN basado en el marco Eliza, cuya filosofía es ofrecer un servicio empaquetado e integrado para aquellos usuarios que no desean pagar diversas tarifas de membresía de IA, con pago por uso, para ahorrar costos.
Opinión personal: esto es un poco como un servicio de compras grupales versión IA.
7. Otras categorías
Incluyendo pintura, generación de GIFs, creación musical, etc., no entraré en detalles aquí. En general, no exceden el ámbito de las capacidades multimodales de los modelos grandes que son predominantes en la industria de la IA en la actualidad.
Entonces, ¿qué es el marco de IA?
Actualmente, el campo de los agentes de IA presenta un estado de florecimiento, esta escena es bastante similar a la fiebre del ICO de hace unos años y al verano de DeFi.
Si se hace una analogía, plataformas como AI16Z, Virtual, AVA, etc., son equivalentes a las cadenas de bloques públicas, y utilizando sus marcos se puede desplegar rápidamente un agente de IA personal.
Por supuesto, estos servicios son de pago.
Por ejemplo, si desea lanzar un agente de IA utilizando AI16Z/Eliza, debe asignar una parte de los tokens al fondo de AI16Z y apostar el token de la plataforma de AI16Z, lo que también explica por qué los fondos del fondo de AI16Z siguen aumentando.
Para publicar un agente de IA utilizando el marco Virtual, se necesitan pagar 100 monedas Virtual y emparejar su propio token con Virtual para formar un LP. Este modelo es similar al de SOL para ciertos proyectos.
El modo de operación de AVA y Swarms es similar al de los dos anteriores, pero debido a que comenzaron más tarde, su ecosistema es relativamente menos rico, aunque también está en desarrollo activo.
Cabe mencionar que AVA es el antecesor de un proyecto de IA llamado Holoworld, que se incubó en una plataforma de intercambio, y que se transformó decididamente en un agente de IA especializado en la generación de videos.
El fundador de Swarms da la impresión de ser un joven genio, este marco ha estado funcionando en campos tradicionales durante muchos años, con un enfoque general en la tecnología, enfatizando que las tareas se pueden completar mediante la colaboración de múltiples agentes (de ahí el nombre "enjambre").
Por supuesto, también hay algunas noticias de último momento, como que el fundador de Swarms fue severamente criticado por Shaw de AI16Z por su tecnología deficiente, incluso utilizando algunos términos poco elegantes.
Sin embargo, volviendo al tema.
La aplicación es una aplicación, el token es un token.
La función más importante de estos marcos, o la mayor diferencia con los marcos de IA tradicionales, es que pueden ayudar a los desarrolladores a emitir tokens de manera conveniente.
O, para decirlo de manera más directa: en esencia, estos marcos de IA también son una transformación de los marcos existentes en la industria de la IA, y son productos que se colocan sobre los hombros de gigantes; su mayor originalidad radica en el módulo de emisión de tokens.
Un desarrollador de IA imaginario podría ser un miembro del equipo fundador de OpenAI, un doctor de Stanford, con un salario anual de un millón de dólares.
Sin embargo, los desarrolladores de IA en la práctica pueden preferir emitir tokens primero y luego hablar.
Por lo tanto, con la ayuda de estos marcos, si deseas emitir un agente de IA, tu proceso podría ser el siguiente:
Determinar el tema
Elige el marco que te guste y paga
Emitir tokens y salir a bolsa
Crear cuentas de redes sociales para el agente de IA, destinadas a publicar contenido
Añadir más funciones al agente de IA (se necesita desarrollo)
Desarrollar el sitio web oficial, establecer una comunidad, contactar a los intercambios
Crear su propio marco de IA
Animar a más personas a identificar nuevos temas...
Este proceso es un poco como la mejora de niveles en una novela de cultivo.
La valoración correspondiente puede ser (solo para referencia):
En comparación, el proceso de desarrollo de las empresas de IA tradicionales puede ser:
Determinar el tema
Financiamiento
Quemar dinero
Financiamiento
Quemar dinero
Financiamiento
Lanzamiento
Mira, la combinación de criptomonedas con IA, en realidad te ayuda directamente a completar este paso de la salida a bolsa.
Esta es una innovación disruptiva, en el sentido literal de "disruptivo".
Además, debido a que estos marcos de IA se desempeñan excepcionalmente bien en el mercado secundario (incluso sin estar en ningún intercambio importante, pueden alcanzar una capitalización de mercado de mil millones o incluso dos mil millones de dólares), se han convertido en la única pista caliente en el campo de las criptomonedas en este momento.
Hoy en día, este campo ha llegado a una etapa en la que las calles están vacías de personas.
Es necesario reconocer que hay efectivamente un fenómeno de sobrecalentamiento a corto plazo; si hubiera un índice de miedo y codicia para un agente de IA, el índice de codicia actualmente alcanzaría al menos 90, e incluso podría haber superado el límite.
A menudo vemos a verdaderos desarrolladores de IA fuera del círculo criticar estos proyectos por carecer de contenido técnico.
Sin embargo, mi opinión es que el mejor caso de uso de las criptomonedas es 【completar rápidamente el descubrimiento del mercado】, aunque esto puede traer algunas burbujas.
Los excelentes productos y fundadores pueden obtener rápidamente exposición y apoyo de la comunidad, mientras que los malos productos y fundadores enfrentarán de inmediato la validación negativa del mercado.
En este entorno de competencia tan feroz, quizás realmente puedan surgir productos innovadores que los desarrolladores tradicionales de IA nunca habrían imaginado.
Esperemos que llegue ese día.
¿Puede la inteligencia artificial realmente tener conciencia de sí misma? ¿Pensarán como los replicantes en la película "Blade Runner"? Estas preguntas aún no tienen respuestas claras. Pero lo que es seguro es que, a medida que la tecnología de IA avanza, la humanidad se enfrenta a desafíos y oportunidades sin precedentes. ¿Cómo será el futuro dentro de 20, 30 años... o incluso más allá? Es difícil de imaginar para nosotros ahora.
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GasFeeThunder
· hace13h
Una vez más, la manipulación ciega de las noticias para generar controversia... Los datos muestran que el 99.8% de los agentes de IA son máquinas que toman a la gente por tonta.
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StablecoinGuardian
· 07-02 13:07
Tsk tsk, otro toma a la gente por tonta.
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ForkItAll
· 07-02 11:25
Espera, ¿este agente me hará perder dinero?
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GateUser-e51e87c7
· 07-02 11:25
诶差点让它 tomar a la gente por tonta
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BTCRetirementFund
· 07-02 11:25
Reducir pérdidas就在这一瞬间啊...
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RugpullSurvivor
· 07-02 11:10
¿Qué hacer? ¿De verdad dejar que la IA empiece a comerciar monedas?
El auge de la tecnología de agentes de IA: un nuevo capítulo en el ecosistema de Activos Cripto en 2025
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Con el paso del tiempo, hemos llegado al año 2025. A pesar de que la inteligencia artificial se ha arraigado en la sociedad, muchas personas todavía tienen malentendidos sobre el concepto de agentes de IA.
En realidad, para ser llamado "agente de IA", un sistema debe seguir el siguiente flujo de trabajo:
Tomemos como ejemplo un proyecto común de agente de IA, como la inversión automatizada en criptomonedas, cuyo principio de funcionamiento es el siguiente:
Este proceso es bastante intuitivo.
Entonces, ¿se considera a ChatGPT que usamos diariamente como un agente de IA?
Aunque ChatGPT se considera a sí mismo un agente de IA, reconoce que esta es solo una definición amplia. Si ampliamos el concepto de agente de IA para incluir solo la percepción, la toma de decisiones y el ciclo de acción, entonces ChatGPT puede ser visto como un agente de IA. Sin embargo, si los requisitos para un agente de IA incluyen una capacidad de percepción más rica y la capacidad de ejecutar a nivel físico o de sistema, entonces ChatGPT se asemeja más a un componente de conversación inteligente, en lugar de a un sistema operativo completo de multimodalidad o de entorno físico.
¿Por qué hay tal distinción? Aquí hay un matiz sutil:
Cuando queremos usar ChatGPT, normalmente decimos "Quiero usar un AI", y no enfatizamos especialmente "Quiero usar un agente AI".
Por lo tanto, cuando mencionamos el término "agente de IA", a menudo queremos enfatizar ciertas características específicas:
Enfocado en resolver problemas específicos
Aunque para la era futura de la inteligencia artificial general (AGI), GPT es solo una IA limitada a generar diálogos, es una aplicación vertical típica.
Pero en términos del nivel tecnológico de 2025, GPT (así como sus competidores como Gemini, Grok, etc.) ya es un jugador todoterreno de la era actual.
Por lo tanto, desde un punto de vista definicional, los agentes de IA actuales necesitan ser más especializados que GPT.
Obtener más datos del mundo real
Los agentes de IA deben tener la capacidad de obtener activamente información del mundo real.
Por ejemplo, otro conocido agente de IA, AIXBT (el primero en el ranking de Mindshare), ha obtenido sin duda una gran cantidad de datos del mundo real, como diversas noticias sobre criptomonedas, lo que permite que esta rana morada haga una variedad de comentarios y predicciones.
La vez que más me impresionó fue cuando AIXBT predijo que una cierta criptomoneda se lanzaría en una plataforma de intercambio en 6 horas, y de hecho sucedió esa misma noche.
En resumen, podemos dar una definición completa de los agentes de IA:
Una vez que entendamos la definición, podremos comenzar a discutir en profundidad.
Entonces, ¿qué puede hacer realmente un agente de IA?
Esta pregunta es en realidad similar a "¿Qué puede hacer la criptomoneda?", que es una cuestión que muchos críticos externos han estado cuestionando.
He intentado utilizar decenas de agentes de IA en varios marcos populares, que se pueden clasificar en las siguientes categorías:
1. Inversión en IA
Este tipo de aplicaciones son bastante comunes, los usuarios pueden depositar fondos en la billetera del agente de IA, y luego el agente de IA tomará decisiones de compra o venta de forma autónoma basándose en el análisis del mercado a partir de noticias en tiempo real.
Opinión personal: Este concepto es muy interesante, pero la seguridad de la billetera sigue siendo una duda.
2. Compañero virtual de IA
Esto es en realidad lo que la gente suele llamar una aplicación de capa de GPT. Pero a diferencia del pasado, las aplicaciones actuales han incorporado algunas limitaciones de personalidad.
Por ejemplo, Eliza enfatiza repetidamente que es una chica real, no una IA.
También está AVA, una hermosa chica de cabello blanco que se especializa en crear videos y analizar el mercado.
Opinión personal: la corrección política en la vida real es demasiado fuerte, y la realidad demuestra que las personas todavía prefieren ciertas imágenes específicas.
3. Clase de salida de opiniones
Los usuarios pueden hacer que el agente de IA comente sobre temas específicos.
Por ejemplo, los comentarios de AIXBT sobre criptomonedas, e incluso realizar alguna investigación (como comparar varios proyectos en el mismo campo).
Otro ejemplo es Zerebro, aunque el concepto es bastante abstracto, en general da la sensación de un artista loco que publica teorías extrañas todos los días.
También hay un famoso crítico de E/ACC (Aceleración Eficaz) que tiene un desarrollador que creó un agente de IA que imita su forma de hablar y publica algunas declaraciones peculiares.
Opinión personal: A pesar de que muchas personas cuestionan la existencia de este tipo de aplicaciones, hay que saber que en la era actual, mientras haya tráfico, hay significado.
4. Ídolos Virtuales
Crear ídolos virtuales basados en IA que puedan lanzar obras musicales, como Luna.
5. Clase de Predicción
Un proyecto que ofrece servicios para mercados de predicción, lo que también se puede considerar como una variante de opiniones.
6. Clase de recursos compartidos de IA
Por ejemplo, FXN basado en el marco Eliza, cuya filosofía es ofrecer un servicio empaquetado e integrado para aquellos usuarios que no desean pagar diversas tarifas de membresía de IA, con pago por uso, para ahorrar costos.
Opinión personal: esto es un poco como un servicio de compras grupales versión IA.
7. Otras categorías
Incluyendo pintura, generación de GIFs, creación musical, etc., no entraré en detalles aquí. En general, no exceden el ámbito de las capacidades multimodales de los modelos grandes que son predominantes en la industria de la IA en la actualidad.
Entonces, ¿qué es el marco de IA?
Actualmente, el campo de los agentes de IA presenta un estado de florecimiento, esta escena es bastante similar a la fiebre del ICO de hace unos años y al verano de DeFi.
Si se hace una analogía, plataformas como AI16Z, Virtual, AVA, etc., son equivalentes a las cadenas de bloques públicas, y utilizando sus marcos se puede desplegar rápidamente un agente de IA personal.
Por supuesto, estos servicios son de pago.
Por ejemplo, si desea lanzar un agente de IA utilizando AI16Z/Eliza, debe asignar una parte de los tokens al fondo de AI16Z y apostar el token de la plataforma de AI16Z, lo que también explica por qué los fondos del fondo de AI16Z siguen aumentando.
Para publicar un agente de IA utilizando el marco Virtual, se necesitan pagar 100 monedas Virtual y emparejar su propio token con Virtual para formar un LP. Este modelo es similar al de SOL para ciertos proyectos.
El modo de operación de AVA y Swarms es similar al de los dos anteriores, pero debido a que comenzaron más tarde, su ecosistema es relativamente menos rico, aunque también está en desarrollo activo.
Cabe mencionar que AVA es el antecesor de un proyecto de IA llamado Holoworld, que se incubó en una plataforma de intercambio, y que se transformó decididamente en un agente de IA especializado en la generación de videos.
El fundador de Swarms da la impresión de ser un joven genio, este marco ha estado funcionando en campos tradicionales durante muchos años, con un enfoque general en la tecnología, enfatizando que las tareas se pueden completar mediante la colaboración de múltiples agentes (de ahí el nombre "enjambre").
Por supuesto, también hay algunas noticias de último momento, como que el fundador de Swarms fue severamente criticado por Shaw de AI16Z por su tecnología deficiente, incluso utilizando algunos términos poco elegantes.
Sin embargo, volviendo al tema.
La aplicación es una aplicación, el token es un token.
La función más importante de estos marcos, o la mayor diferencia con los marcos de IA tradicionales, es que pueden ayudar a los desarrolladores a emitir tokens de manera conveniente.
O, para decirlo de manera más directa: en esencia, estos marcos de IA también son una transformación de los marcos existentes en la industria de la IA, y son productos que se colocan sobre los hombros de gigantes; su mayor originalidad radica en el módulo de emisión de tokens.
Un desarrollador de IA imaginario podría ser un miembro del equipo fundador de OpenAI, un doctor de Stanford, con un salario anual de un millón de dólares.
Sin embargo, los desarrolladores de IA en la práctica pueden preferir emitir tokens primero y luego hablar.
Por lo tanto, con la ayuda de estos marcos, si deseas emitir un agente de IA, tu proceso podría ser el siguiente:
Este proceso es un poco como la mejora de niveles en una novela de cultivo.
La valoración correspondiente puede ser (solo para referencia):
1 yuan, 100 yuan, 10,000 yuan, 100,000 yuan, 1,000,000 yuan, 10,000,000 yuan, 100,000,000 yuan, 1,000,000,000 yuan
En comparación, el proceso de desarrollo de las empresas de IA tradicionales puede ser:
Mira, la combinación de criptomonedas con IA, en realidad te ayuda directamente a completar este paso de la salida a bolsa.
Esta es una innovación disruptiva, en el sentido literal de "disruptivo".
Además, debido a que estos marcos de IA se desempeñan excepcionalmente bien en el mercado secundario (incluso sin estar en ningún intercambio importante, pueden alcanzar una capitalización de mercado de mil millones o incluso dos mil millones de dólares), se han convertido en la única pista caliente en el campo de las criptomonedas en este momento.
Hoy en día, este campo ha llegado a una etapa en la que las calles están vacías de personas.
Es necesario reconocer que hay efectivamente un fenómeno de sobrecalentamiento a corto plazo; si hubiera un índice de miedo y codicia para un agente de IA, el índice de codicia actualmente alcanzaría al menos 90, e incluso podría haber superado el límite.
A menudo vemos a verdaderos desarrolladores de IA fuera del círculo criticar estos proyectos por carecer de contenido técnico.
Sin embargo, mi opinión es que el mejor caso de uso de las criptomonedas es 【completar rápidamente el descubrimiento del mercado】, aunque esto puede traer algunas burbujas.
Los excelentes productos y fundadores pueden obtener rápidamente exposición y apoyo de la comunidad, mientras que los malos productos y fundadores enfrentarán de inmediato la validación negativa del mercado.
En este entorno de competencia tan feroz, quizás realmente puedan surgir productos innovadores que los desarrolladores tradicionales de IA nunca habrían imaginado.
Esperemos que llegue ese día.
¿Puede la inteligencia artificial realmente tener conciencia de sí misma? ¿Pensarán como los replicantes en la película "Blade Runner"? Estas preguntas aún no tienen respuestas claras. Pero lo que es seguro es que, a medida que la tecnología de IA avanza, la humanidad se enfrenta a desafíos y oportunidades sin precedentes. ¿Cómo será el futuro dentro de 20, 30 años... o incluso más allá? Es difícil de imaginar para nosotros ahora.