1.1 Introdução: O "novo parceiro" da era inteligente
Cada ciclo de criptomoedas traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de todo o setor.
Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes levou ao florescimento do ICO.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de calor do verão DeFi.
Em 2021, o surgimento de uma vasta gama de obras de NFT marcou a chegada da era das coleções digitais.
Em 2024, o desempenho excepcional da pump.fun 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 à combinação perfeita entre 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. Esta tendência atingiu seu pico 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, o Virtuals Protocol lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos estão certamente 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 e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças nas suas funcionalidades principais. Na realidade, os AI Agents desempenham, até certo ponto, um papel semelhante, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autónomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente enraizados em diversos setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades 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 AI pode ser utilizado para automação de negociações, com base nos dados coletados do Dexscreener ou da plataforma social X, gerindo investimentos em tempo real e executando transações, otimizando continuamente o seu desempenho através de iterações. O AGENTE AI não tem uma única forma, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema cripto:
Agente de IA Executiva: Focado na conclusão de tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão da operação e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.
Agente de IA de Coordenação: 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 do AI Agent, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento do AGENTE DE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 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 o ELIZA(, um chatbot), e o 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 nessa época foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível. 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, publicado em 1973, sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido. O relatório de Lighthill expressou fundamentalmente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando as instituições acadêmicas do Reino Unido(, incluindo as agências de financiamento), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento da pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou por um "inverno da IA" inicial, aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a começarem a adotar tecnologias de IA. Este período viu progressos 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 e a implementação de IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 até o início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, 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 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 dos anos 90, fazendo da 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 o surgimento do aprendizado profundo, e assistentes virtuais como a Siri demonstraram a utilidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novos patamares. Nesse processo, a emergência 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 considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que a OpenAI lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas 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 interações lógicas e bem estruturadas por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de chat e atendimento virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas ( como análise comercial e redação criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem confere maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA conseguem otimizar continuamente o seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em plataformas impulsionadas por IA como o Digimon Engine, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Desde os sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma história de evolução que ultrapassa constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesse percurso. Com o desenvolvimento adicional 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 entre diferentes áreas. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e 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 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 capacitados 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 seres humanos ou outros organismos através de algoritmos para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA normalmente 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 do 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 extrair características significativas, reconhecer objetos ou identificar 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 AI a entender e gerar a 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, que realiza raciocínio lógico e formulação de 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: decisões simples baseadas em regras predefinidas.
Modelos de aprendizagem automática: incluem árvores de decisão, redes neurais, entre outros, utilizados para reconhecimento e previsão de padrões complexos.
Aprendizagem reforçada: permite que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através da 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, o cálculo de várias opções de ação possíveis com base no objetivo; e, por fim, a escolha da melhor opção para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, 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 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.
Chamadas de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bases 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 um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" para melhorias contínuas, os dados gerados nas interações são devolvidos ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e tornar-se mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma poderosa ferramenta para melhorar 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 o treino de modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com maior precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando o agente a se adaptar a novos ambientes.
Aprendizagem contínua: atualizar o modelo com dados em tempo real para manter o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.
1.2.5 Feedback em tempo real e ajustes
O AGENTE DE IA otimiza continuamente seu desempenho por meio de ciclos de feedback. Os resultados de cada ação são registrados e usados para ajustar decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando 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 se tornando o centro das atenções no 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 difícil de quantificar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA está previsto para 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 a penetração dos Agentes de IA em vários setores, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a aumentar significativamente o investimento em estruturas de proxy de código aberto. A atividade de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph da Microsoft está a tornar-se cada vez mais ativa, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo das criptomoedas, o TAM também
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Longe do normal, parece que pump.fun mudou de nome.
AI代理：redefinir o mercado de criptomoedas como uma nova força motriz e perspectivas de desenvolvimento
AI AGENT: O novo parceiro da era inteligente
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 todo o setor.
É importante enfatizar que o início 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 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. Esta tendência atingiu seu pico 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, o Virtuals Protocol lançou o Luna, apresentando pela primeira vez a imagem de uma garota da porta ao lado em uma transmissão ao vivo, incendiando toda a indústria.
Então, afinal, o que é um Agente de IA?
Todos estão certamente 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 e sistemas de segurança complexos, capaz de perceber o ambiente, analisar dados e agir rapidamente de forma autônoma.
Na verdade, o AI Agent e a Rainha de Copas têm muitas semelhanças nas suas funcionalidades principais. Na realidade, os AI Agents desempenham, até certo ponto, um papel semelhante, sendo os "guardians da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autónomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, os AI Agents estão profundamente enraizados em diversos setores, tornando-se uma força-chave para aumentar a eficiência e a inovação. Esses agentes inteligentes autónomos, como membros invisíveis da equipe, possuem capacidades 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 AI pode ser utilizado para automação de negociações, com base nos dados coletados do Dexscreener ou da plataforma social X, gerindo investimentos em tempo real e executando transações, otimizando continuamente o seu desempenho através de iterações. O AGENTE AI não tem uma única forma, mas é dividido em diferentes categorias de acordo com as necessidades específicas do ecossistema cripto:
Agente de IA Executiva: Focado na conclusão de tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem, com o objetivo de aumentar a precisão da operação e reduzir o tempo necessário.
Agente de IA criativa: para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical.
Agente de IA Social: como líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em atividades de marketing.
Agente de IA de Coordenação: 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 do AI Agent, analisando como eles estão a remodelar o panorama da indústria e prevendo as suas tendências de desenvolvimento futuro.
1.1.1 História do Desenvolvimento
O desenvolvimento do AGENTE DE IA mostra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla. Na Conferência de Dartmouth de 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 o ELIZA(, um chatbot), e o 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 nessa época foi severamente limitada pela capacidade de computação disponível. 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, publicado em 1973, sobre o estado da pesquisa em IA em andamento no Reino Unido. O relatório de Lighthill expressou fundamentalmente um pessimismo abrangente sobre a pesquisa em IA após o entusiasmo inicial, levando as instituições acadêmicas do Reino Unido(, incluindo as agências de financiamento), a perderem grande confiança na IA. Após 1973, o financiamento da pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo da IA passou por um "inverno da IA" inicial, aumentando o ceticismo sobre o potencial da IA.
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a começarem a adotar tecnologias de IA. Este período viu progressos 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 e a implementação de IA em setores como finanças e saúde também marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 80 até o início dos anos 90, com o colapso da demanda do mercado por hardware de IA especializado, 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 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 dos anos 90, fazendo da 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 o surgimento do aprendizado profundo, e assistentes virtuais como a Siri demonstraram a utilidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram novos avanços, elevando a IA conversacional a novos patamares. Nesse processo, a emergência 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 considerado um ponto de virada no campo dos agentes de IA. Desde que a OpenAI lançou a série GPT, modelos pré-treinados em larga escala, com dezenas 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 interações lógicas e bem estruturadas por meio da geração de linguagem. Isso possibilitou a aplicação de agentes de IA em cenários como assistentes de chat e atendimento virtual, expandindo gradualmente para tarefas mais complexas ( como análise comercial e redação criativa ).
A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem confere maior autonomia aos agentes de IA. Através da técnica de Aprendizagem por Reforço (Reinforcement Learning), os agentes de IA conseguem otimizar continuamente o seu comportamento e adaptar-se a ambientes dinâmicos. Por exemplo, em plataformas impulsionadas por IA como o Digimon Engine, os agentes de IA podem ajustar suas estratégias de comportamento com base nas entradas dos jogadores, realizando assim uma interação dinâmica.
Desde os sistemas de regras iniciais até os grandes modelos de linguagem representados pelo GPT-4, a história do desenvolvimento de agentes de IA é uma história de evolução que ultrapassa constantemente as fronteiras tecnológicas. A aparição do GPT-4 é, sem dúvida, um ponto de viragem significativo nesse percurso. Com o desenvolvimento adicional 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 entre diferentes áreas. No futuro, plataformas de projetos inovadores continuarão a surgir, impulsionando a implementação e 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 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 capacitados 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 seres humanos ou outros organismos através de algoritmos para resolver problemas complexos de forma automatizada. O fluxo de trabalho do AGENTE DE IA normalmente 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 do 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 extrair características significativas, reconhecer objetos ou identificar 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, que realiza raciocínio lógico e formulação de 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:
O processo de raciocínio geralmente inclui várias etapas: primeiro, a avaliação do ambiente; em segundo lugar, o cálculo de várias opções de ação possíveis com base no objetivo; e, por fim, a escolha da melhor opção para execução.
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, 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 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 de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. Através de um ciclo de feedback ou "flywheel de dados" para melhorias contínuas, os dados gerados nas interações são devolvidos ao sistema para aprimorar o modelo. Essa capacidade de se adaptar gradualmente e tornar-se mais eficaz ao longo do tempo oferece às empresas uma poderosa ferramenta para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional.
Os módulos de aprendizagem são geralmente melhorados da seguinte forma:
1.2.5 Feedback em tempo real e ajustes
O AGENTE DE IA otimiza continuamente seu desempenho por meio de ciclos de feedback. Os resultados de cada ação são registrados e usados para ajustar decisões futuras. Este sistema de ciclo fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
![Decodificando 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 se tornando o centro das atenções no 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 difícil de quantificar, o AGENTE DE IA também demonstra perspectivas semelhantes nesta rodada.
De acordo com o mais recente relatório da Markets and Markets, o mercado de Agentes de IA está previsto para 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 a penetração dos Agentes de IA em vários setores, bem como a demanda do mercado impulsionada pela inovação tecnológica.
As grandes empresas estão a aumentar significativamente o investimento em estruturas de proxy de código aberto. A atividade de desenvolvimento de estruturas como AutoGen, Phidata e LangGraph da Microsoft está a tornar-se cada vez mais ativa, o que indica que o AGENTE de IA tem um potencial de mercado maior fora do campo das criptomoedas, o TAM também