Desbloquear AI AGENT: 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 excelente desempenho 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 de modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes transformações. Olhando para 2025, é evidente que os novos setores emergentes do ciclo de 2025 serão os agentes de IA. Essa tendência atingiu o pico 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 após, em 16 de outubro, um determinado protocolo lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem ao vivo da IP da garota da porta ao lado, incendiando toda a indústria.

Então, afinal, o que é um Agente de IA?

Todos estão familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", e o sistema de IA Rainha Vermelha é particularmente 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 de forma autônoma.

Na verdade, o Agente de IA tem muitas semelhanças com as funcionalidades principais da Rainha de Copas. Os Agentes de IA no mundo real desempenham, até certo ponto, um papel semelhante; eles são os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos até serviços de atendimento ao cliente inteligentes, os Agentes de IA estão profundamente enraizados em vários setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipa, possuem a capacidade abrangente de percepção ambiental até a execução de decisões, infiltrando-se gradualmente em diferentes indústrias e promovendo um aumento duplo em eficiência e inovação.

Por exemplo, um AGENTE de IA pode ser usado para automatizar negociações, gerenciando em tempo real um portfólio e executando transações com base em 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:

1. Agente de IA Executiva: Focado em completar tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão das operações e reduzir o tempo necessário.

2. Agente de IA Criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.

3. Agente de IA Social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar de atividades de marketing.

4. Agente de IA de Coordenação: coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multi-chain.

Neste relatório, iremos explorar profundamente a origem, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão a reconfigurar o panorama da indústria e prevendo as tendências futuras de desenvolvimento.

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 em 1956, o termo "IA" foi apresentado pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Nesse período, a pesquisa em IA concentrou-se principalmente em métodos simbólicos, resultando nos primeiros programas de IA, como ELIZA(, um chatbot), e Dendral(, um sistema especialista na área de química orgânica). Essa 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 deste período foi severamente limitada pela capacidade de computação da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes 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 uma visão amplamente pessimista sobre a pesquisa em IA após o período inicial de entusiasmo, resultando em uma enorme perda de confiança nas instituições acadêmicas( do Reino Unido, incluindo agências de financiamento). Após 1973, o financiamento para a pesquisa em IA diminuiu drasticamente, e o campo passou pela primeira "inverno da IA", aumentando a dúvida sobre o potencial da IA.

Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a adotarem 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 de veículos autônomos pela primeira vez, bem como a implementação da IA em setores como finanças e saúde, também marcou a expansão da tecnologia de IA. No entanto, do final da década de 1980 ao 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 da IBM venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um evento 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, os avanços na capacidade de computação impulsionaram a ascensão 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 alcançaram novos avanços, levando a IA conversacional a novas alturas. Nesse processo, a emergência do modelo de linguagem grande (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 o lançamento da série GPT por uma certa empresa, modelos pré-treinados em larga escala, com centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros, demonstraram uma capacidade de geração e compreensão de linguagem que supera os modelos tradicionais. Seu desempenho excepcional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA exibam uma capacidade de interação clara e coerente através da geração de linguagem. Isso possibilita a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de chat, atendimento ao cliente virtual, e a gradual expansão para tarefas mais complexas ( como análise comercial, escrita criativa ).

A capacidade de aprendizado de grandes modelos de linguagem oferece maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de (Reinforcement Learning), os agentes de IA podem otimizar continuamente seu comportamento e se adaptar a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em certas plataformas impulsionadas por IA, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma verdadeira interação dinâmica.

Da antiga sistema de regras aos grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma história de evolução que constantemente ultrapassa as fronteiras tecnológicas. A chegada do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de virada significativo neste processo. 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 forneceram a capacidade de colaboração interdisciplinar. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e o desenvolvimento da tecnologia de agentes de IA, liderando uma nova era de experiências impulsionadas por IA.

Princípio de funcionamento 1.2

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 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, simular o comportamento inteligente de humanos ou outros seres vivos através de algoritmos, para resolver problemas complexos de forma automatizada. 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 exterior através de um módulo de percepção, coletando informações do ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos, o que inclui a extração de características significativas, 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 ): 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, que realiza raciocínio lógico e formula estratégias com base nas informações coletadas. 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 predefinidas.
• Modelos de aprendizado de máquina: incluem árvores de decisão, redes neurais, etc., usados para reconhecimento de padrões complexos e previsões.
• Aprendizado por Reforço: permitir 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 seguida, o cálculo de várias opções de ação com base nos objetivos; e, por fim, 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 ação as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos, completando tarefas designadas. 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 robôs: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos.
• Chamada de API: interação 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 de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de ciclos de feedback ou "flywheel de dados" que melhoram continuamente, os dados gerados nas interações são retornados ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e se tornar mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.

Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte maneira:

• Aprendizado supervisionado: usar dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com mais precisão.
• Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a adaptar-se a novos ambientes.
• Aprendizado contínuo: Atualizando o modelo com dados em tempo real, mantendo o agente com desempenho em um ambiente dinâmico.

1.2.5 Feedback e Ajuste em Tempo Real

O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho através de um ciclo contínuo de feedback. 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.

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) 1.3 Estado do mercado

1.3.1 Estado da Indústria

O AGENTE DE IA está se tornando o foco do mercado, trazendo transformações 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 incalculável, o AGENTE DE IA também demonstrou perspectivas semelhantes nesta rodada.

De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA deverá 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 rápido crescimento reflete a penetração dos Agentes de IA em vários setores, bem como a demanda de mercado impulsionada pela inovação tecnológica.

As grandes empresas estão a aumentar significativamente o investimento em estruturas de proxy de código aberto. As atividades de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph de certas empresas estão a tornar-se cada vez mais ativas, o que indica que o AGENTE de IA tem um maior potencial de mercado fora do setor de criptografia, e o TAM também.