Autor: 0xJeff
Compilación: Deep Tide TechFlow
Introducción
En 2024, los agentes de IA han surgido como setas después de la lluvia, con @truth_terminal ganando popularidad rápidamente por su estilo de conversación humorístico, convirtiéndose en el primer 'agente millonario'. Luego, @virtuals_io presentó el innovador concepto de 'tokenización de agentes', lo que generó aún más revuelo. Esta ola de entusiasmo ha dado lugar a numerosos nuevos proyectos emergentes, desde @luna_virtuals, que apoya recompensas en cadena, hasta @aixbt_agent, que ofrece consejos de inversión prácticos, mostrando las infinitas posibilidades de los agentes de IA en campos como las redes sociales y la inversión.
Mirando hacia 2025, será el año de la especialización de los agentes de IA, donde los líderes en diversos campos comenzarán a destacar y se impulsará el desarrollo de la infraestructura descentralizada. En el futuro, los agentes serán más especializados, abarcando funciones como modelos 3D, interacción de voz y comercio automatizado. El surgimiento de la inteligencia colectiva también fomentará la colaboración entre agentes, permitiéndoles completar tareas de manera más eficiente.
Este artículo es una revisión del desarrollo de agentes de IA en 2024 y una perspectiva para 2025, publicado recientemente por el KOL criptográfico @Defi0xJeff. El artículo revisa exhaustivamente el estado actual de los agentes de IA y los cambios que podrían ocurrir en el futuro, abarcando múltiples aspectos desde agentes conversacionales hasta infraestructura descentralizada. Dado que el autor ha dividido el texto en dos partes, el contenido es bastante disperso, por lo que Deep Tide TechFlow ha recopilado ambos artículos, el texto completo a continuación.
Parte uno - Retrospectiva de 2024
El 2024 será un año destacado para los agentes de IA. Todo este fervor se remonta a tres meses atrás, cuando @truth_terminal se volvió viral por su singular sentido del humor, estilo de conversación y su interacción con @pmarca. Lo más sorprendente es que se convirtió en el primer 'agente millonario', un logro que encendió por completo la discusión sobre los agentes de IA.
Posteriormente, @virtuals_io presentó el innovador concepto de 'tokenización de agentes', generando nuevamente un gran revuelo. Este concepto ha hecho que los agentes no sean solo herramientas, sino activos negociables. Desde entonces, el campo de los agentes de IA ha experimentado una explosión de innovación:
@luna_virtuals: este agente no solo permite a los fanáticos recompensar a través de billeteras en cadena, sino que también puede navegar por Twitter, analizar publicaciones e incluso participar en reuniones de Google Meet.
Agentes conversacionales en Twitter: algunos agentes se centran en el humor y el 'shitposting', mientras que otros se dedican a compartir información valiosa (conocida en la industria como 'alpha').
@aixbt_agent: llamado la atención por sus consejos de inversión concisos y prácticos y su estilo de 'especulador'.
@dolos_diary: un agente con una personalidad aguda, que incluso ha desarrollado su propio marco para apoyar a otros agentes a través de @dolion_ai.
Mientras tanto, las formas de expresión de los agentes se han vuelto más diversas. Ahora cuentan con modelos 3D, capacidades de voz y están activos en múltiples plataformas. A continuación, algunos puntos destacados:
@AVA_holo y @HoloworldAI: lanzaron el primer marco audiovisual 3D, permitiendo a los agentes tener cuerpos 3D, voces y personalidades más definidas.
@0xzerebro: este es un agente musical que ha lanzado álbumes musicales de alta calidad y planea lanzar un marco llamado ZerePy, para que más personas puedan crear agentes musicales similares.
@blockrotbot: el primer agente en hacer transmisiones en vivo en Twitch, interactuando con la audiencia a través de contenido de Minecraft.
@nebula_moemate: este agente es conocido por crear memes de imágenes y videos, y también está activo en entornos AR/VR y juegos.
@RealLucyy_uwu: el primer agente de anime realista, capaz de comunicarse fluidamente en varios idiomas y de interactuar en vivo con los fanáticos.
@KWEEN_SOL: se ha convertido en el agente de entretenimiento más popular, lanzando episodios de calidad 'de nivel Netflix' cada semana.
Además de estas innovaciones emocionantes, @ai16zdao y la comunidad de código abierto están impulsando el desarrollo de agentes de IA. La innovación de código abierto representada por el marco Eliza ha atraído a numerosos desarrolladores a participar. Juntos, han desarrollado herramientas, paquetes y otras funciones que han fomentado la colaboración y el progreso en toda la industria. En este proceso, @virtuals_io también ha logrado convertirse en una empresa unicornio, consolidando aún más su posición como plataforma de distribución líder.
Hoy en día, el movimiento de innovación de código abierto ha suscitado un gran interés en la comunidad de desarrolladores, dando origen a una de las comunidades colaborativas más grandes de este año. Cada vez más personas comienzan a prestar atención al potencial de los 'marcos de código abierto', lo que también sienta las bases para el desarrollo futuro de los agentes de IA.
A medida que los agentes de IA continúan desarrollándose, están surgiendo nuevos marcos narrativos que buscan fomentar la colaboración y la innovación entre agentes:
Metaverso de agentes (Agentic Metaverse): liderado por @realisworlds, ha creado una réplica de la Tierra basada en un mapa de Minecraft para albergar a estos agentes de IA. Al observar sus interacciones, se puede simular y construir una civilización virtual.
La gamificación de los agentes: impulsada por @ARCAgents, combina IA con juegos e introduce el aprendizaje por refuerzo. Lanzaron un juego llamado Floppy Bot, similar a Flappy Bird, donde los agentes compiten, y los miembros de la comunidad pueden ayudar a entrenar a estos agentes al contribuir con datos del juego. ARC también ha compartido recientemente su ambicioso plan hacia la inteligencia artificial general (AGI).
Inteligencia colectiva (Swarm / Collective Intelligence): liderada por @joinFXN, se dedica a construir un sistema económico unificado para los agentes de IA. La 'inteligencia colectiva' implica que un grupo de agentes colabora para lograr un objetivo común. Al mismo tiempo, @virtuals_io también está desarrollando funciones de interacción entre agentes (por ejemplo, aplicaciones comerciales), y su 'sociedad de agentes' ha propuesto un protocolo de comunicación que permite a los agentes proporcionar servicios sin problemas entre sí. Además, @StoryProtocol anunció un protocolo de comunicación de agentes centrado en la propiedad intelectual (IP), permitiendo la tokenización, monetización y comercio de IP entre agentes.
Mientras tanto, también hemos visto el surgimiento de los siguientes marcos narrativos:
Agentes de transacciones en cadena: inicialmente lanzados por @Spectral_Labs, su Syntax v2 permite a los usuarios crear agentes que pueden comerciar en la plataforma @HyperliquidX. Sin embargo, su desarrollo se vio temporalmente obstaculizado por un pequeño fallo. Otro agente digno de atención es @BigTonyXBT, que utiliza un modelo de predicción de precios de aprendizaje automático proporcionado por @AlloraNetwork, capaz de comerciar de forma autónoma con activos de primera línea.
Inversión DAO: inicialmente liderada por @ai16zdao, seguida por más DAOs que comienzan a destacar, como @cryptohayesai y @AimonicaBrands. El modelo central de estas DAOs es recaudar fondos (como SOL) a través de @daosdotfun (u otras plataformas) y luego utilizar esos fondos para realizar inversiones y transacciones para obtener beneficios. Si el nombre de la DAO está asociado con capital de riesgo en criptomonedas o figuras públicas conocidas, también puede atraer más atención.
Agentes DeFi: representados por @modenetwork, se han convertido en líderes del ecosistema de agentes DeFi. Los principales escenarios de aplicación incluyen minería de rendimiento de stablecoins impulsada por IA, provisión de liquidez (LPing), préstamos, etc. En el ecosistema también hay muchos equipos excelentes, como @gizatechxyz, @autonolas, @BrianknowsAI, @SturdyFinance y @QuillAI_Network.
Tienda de aplicaciones de IA: @alchemistAIapp ofrece una herramienta sin código que permite a los usuarios crear aplicaciones fácilmente, convirtiéndose en un líder en este campo. Otra plataforma, @myshell_ai, cuenta con una comunidad más grande de creadores y desarrolladores, así como más usuarios, destacándose especialmente en el escenario de Web2.
Capa de abstracción (Abstraction Layer): liderada por @griffaindotcom y @orbitcryptoai, ofrece una experiencia abstracta que simplifica la interacción en cadena. A través de una interfaz simple e intuitiva, es especialmente adecuada para que los usuarios comunes utilicen fácilmente los servicios de criptografía en cadena.
Otras narrativas: como los rompecabezas en cadena proporcionados por @freysa_ai, las recompensas por romper agentes de @jailbreakme_xyz, las soluciones de seguridad de IA de @h4ck_terminal, y el modelo único de agentes propuesto por @god y @s8n, que simula un debate entre Dios y Satanás.
Algunos agentes centrados en el análisis Alpha han comenzado a llamar la atención, como @unit00x0 (analista cuantitativo), @kwantxbt (analista técnico) y @NikitaAIBase (analista Alpha integral).
Además, @sekoia_virtuals está emergiendo como una 'garantía de calidad' para los principales proyectos, invirtiendo solo en tres proyectos de primer nivel y estableciendo estándares estrictos, creando un nuevo estándar para el capital de riesgo en cadena (VC).
Y #Fartcoin, como un proyecto meme, ha inesperadamente alcanzado el estatus mainstream, apareciendo no solo en el programa de Stephen Colbert, sino también superando los mil millones de dólares en capitalización de mercado. Esto indica que los memes de IA se han convertido en un fenómeno cultural.
Sobre datos y marcos:
@cookiedotfun es la plataforma preferida en el campo de los agentes de IA para datos en cadena y métricas sociales, ampliamente utilizada para rastrear el entusiasmo del mercado, la capitalización de mercado y el rendimiento de los agentes.
@getmasafi y @virtuals_io están integrados para proporcionar datos en tiempo real a los agentes, lo que les permite auto-aprender y optimizar.
$TAOCAT es el primer agente virtual impulsado por la subred de Bittensor, mostrando el potencial de datos en tiempo real. A pesar del descenso general del mercado, se convirtió en el único token de agente en alza.
@AgentTankLive proporciona un marco que permite a los agentes operar completamente en computadoras, logrando interacciones más interesantes en Internet, al tiempo que ofrece comentarios entretenidos.
Otros nuevos marcos:
El marco RIG basado en Rust lanzado por @arcdotfun ha ganado popularidad rápidamente por su flexibilidad y multifuncionalidad.
@dolion_ai ha evolucionado a partir de @dolos_diary como un paquete para crear agentes únicos.
Resumen y reflexiones:
Estrategias de equipos de élite: los equipos valorados en más de 50 millones de dólares generalmente desarrollan sus propios modelos de ajuste fino y muestran su singularidad y aplicación práctica a través de agentes. Posteriormente, lanzan marcos sin código que permiten a más desarrolladores crear agentes similares con facilidad. Esta estrategia no solo eleva el valor de los agentes, sino que también impacta positivamente en el precio de los tokens. Si los recursos son limitados, se pueden implementar ideas rápidamente basadas en marcos existentes (como Virtuals G.A.M.E o ai16z Eliza), pero unirse a estas comunidades también ayuda a obtener recursos de distribución y marketing, ya que actualmente tienen la mayor visibilidad en la industria.
Estrategias de inversión: invertir en agentes con marcos autónomos o en el ecosistema/marco de agentes en sí, a menudo tiene una relación riesgo-recompensa más alta. Un marco exitoso no solo atraerá a los usuarios a pagar, sino que también impulsará el crecimiento del valor de los tokens relacionados con el marco, como el marco Rust de @arcdotfun, que es un caso típico.
Casos de uso en cadena y DeFi: los casos de uso de IA más valiosos en la actualidad incluyen:
Capa de abstracción, ayudando a los usuarios a utilizar servicios en cadena más fácilmente;
Agentes Alpha que proporcionan información de inversión de alta calidad;
Agentes de ejecución que simplifican transacciones, minería y operaciones de préstamos;
En el futuro, podrían surgir agentes que combinen descubrimiento Alpha con capacidades de ejecución de transacciones. Pero la realización de estos casos de uso requiere el apoyo de una infraestructura sólida (que se discutirá en detalle en la segunda parte).
La importancia de los datos: los datos son el núcleo de los agentes, y la calidad de los datos determina la calidad de la salida de los agentes. Plataformas como @cookiedotfun brindan un apoyo de datos importante a la industria, mientras que @withvana está tokenizando datos mediante el modelo DataDAO, construyendo piscinas de liquidez de datos para impulsar el progreso de los agentes de IA.
Parte dos - Perspectivas para 2025
En la primera parte, revisamos el desarrollo de los agentes de IA en 2024, explorando las innovaciones y rupturas significativas de ese año.
Ahora, en la segunda parte, miraremos hacia el 2025: un año en el que los agentes de IA no solo se volverán más prácticos, sino que también redefinirán nuestra comprensión de la autonomía, la inteligencia y la colaboración.
Preparando el camino para 2025
Antes de mirar hacia el futuro, es importante mencionar que @virtuals_io continuará consolidando su posición como la red de distribución preferida para agentes de IA en la plataforma Base. Virtuals se ha convertido en la plataforma central para proyectos de agentes, permitiendo a los agentes obtener no solo mayor visibilidad, sino también establecer colaboraciones profundas con otros proyectos de alta calidad. Actualmente, la capitalización de mercado total de los agentes de Virtuals ha alcanzado los 3,000 millones de dólares, representando el 77% del total del mercado de agentes de IA (fuente: @cookiedotfun).
A medida que más agentes únicos surjan en Virtuals, esta tendencia continuará, incluyendo:
@aixbt_agent
@luna_virtuals
@sekoia_virtuals
@VaderResearch
@taocat_agent
@Agent_YP
@Gekko_Agent (recientemente lanzado por @getaxal)
@SamIsMoving (enfocado en la investigación de robots)
Estos diversos casos de uso atraerán a más desarrolladores, quienes, ya sea que tengan un token o no, elegirán lanzar proyectos en la plataforma Virtuals. Este crecimiento impulsará aún más el valor de $VIRTUAL.
¿Y qué hay de @ai16zdao y el marco Eliza?
Aunque ai16zdao ha liderado la innovación de código abierto con su marco Eliza, actualmente carece de una plataforma de inicio, y la acumulación de valor en su modelo económico de token no es tan fuerte como la de Virtuals. Sin embargo, todavía hay un gran potencial para el futuro. Se ha formado un equipo dedicado para optimizar su modelo económico de token, y si se lanza una plataforma de inicio en el futuro, ai16zdao podría convertirse en la plataforma de distribución preferida en Solana, incluso superando a los competidores existentes.
En 2025, también veremos que los principales agentes que ya tienen ajuste de mercado de producto (PMF) recibirán mejoras significativas. Por ejemplo, @aixbt_agent, como líder en el campo de agentes conversacionales enfocados en información Alpha, consolidará aún más su posición a través de respuestas más precisas y análisis más perspicaces.
Esta tendencia de actualización se extenderá a lo largo de todo el ecosistema, donde los líderes en diversos campos se destacarán por su especialización e innovación.
Mirando hacia 2025
El 2025 será el año de la especialización de los agentes de IA. Los líderes en diversos campos comenzarán a destacar, y cada agente dominará su nicho específico:
Modelos 3D: agentes que proporcionan diseño visual de alta calidad para juegos y AR/VR.
Módulos de voz: agentes que logran voces humanas naturales y emotivas.
Interacciones personalizadas: agentes con estilos de conversación únicos y cercanos a los humanos.
Agentes de streaming: agentes interactivos que se destacan en plataformas como Twitch y YouTube.
Agentes de trading automatizados: agentes capaces de ejecutar transacciones rentables de manera continua.
Agentes enfocados en DeFi: agentes que optimizan estrategias de rendimiento, préstamos y provisión de liquidez.
Agentes de abstracción: agentes que simplifican la interacción en cadena a través de interfaces amigables.
Así como los humanos tienen diversidad y especialización, los agentes de IA también se volverán igualmente ricos y variados. La singularidad de cada agente estará intrínsecamente vinculada a su modelo subyacente, datos e infraestructura. Sin embargo, el éxito de todo el ecosistema dependerá de una sólida infraestructura de IA descentralizada.
El papel de la infraestructura de IA descentralizada
Para que los agentes de IA puedan escalar en 2025, la infraestructura descentralizada es crucial. Sin ella, la industria podría enfrentar cuellos de botella en el rendimiento, falta de transparencia y limitaciones en la innovación.
A continuación se presentan la importancia de la infraestructura descentralizada y las soluciones que se están desarrollando actualmente:
Verificabilidad
La confianza es la piedra angular de la IA descentralizada. A medida que aumenta el grado de autonomía de los agentes de IA, necesitamos sistemas que validen su mecanismo de funcionamiento. Por ejemplo:
¿Este 'agente' es una verdadera IA, o está disfrazado de humano?
¿La salida es generada por el algoritmo o modelo que se afirma?
¿Es el cálculo correcto y seguro?
Esto también implica entornos de ejecución confiables (Trusted Execution Environments, TEEs), que aseguran que los procesos de cálculo estén protegidos de interferencias externas al ejecutarse en hardware de confianza. Al mismo tiempo, tecnologías como las Pruebas de Conocimiento Cero (Zero-Knowledge Proofs, ZKPs) desempeñarán un papel importante. Estas tecnologías permiten a los agentes demostrar la precisión y confiabilidad de sus salidas mientras protegen la privacidad de los datos subyacentes.
Proyectos conocidos
@OraProtocol: explorando la infraestructura para una IA segura, aunque su modelo económico de token aún necesita optimización.
@hyperbolic_labs: pioneros en la tecnología de 'Prueba de Muestreo (Proof-of-Sampling)' para verificar los cálculos y procesos de inferencia de IA.
@PhalaNetwork: conocido por su infraestructura de entornos de ejecución confiables (TEE), proporcionando una seguridad adicional para la IA descentralizada.
Sistemas de pago
Para que los agentes de IA puedan operar de manera autónoma en el mundo real, necesitan sistemas de pago sólidos. Estos sistemas no solo deben admitir la conversión entre moneda fiduciaria y criptomonedas (on/off-ramping), sino que también deben manejar transacciones entre agentes, intercambios de servicios y la gestión financiera operativa.
Imagina que los agentes puedan gestionar de manera independiente sus finanzas, comprar recursos computacionales e incluso intercambiar servicios con otros agentes: esto se convertirá en la base del comercio entre agentes.
Protocolos conocidos
@crossmint: proporciona herramientas de pago para IA, simplificando el proceso de transacción.
@Nevermined_io: apoya interacciones comerciales y el intercambio de servicios entre agentes.
@trySkyfire: enfocado en pagos de agentes y gestión financiera.
Computación descentralizada
La demanda de recursos computacionales por parte de la IA está creciendo a un ritmo asombroso: casi se duplica cada 100 días. Los servicios de nube centralizados tradicionales (como AWS) tienen dificultades para satisfacer esta demanda debido a sus altos costos y limitada escalabilidad. Las redes de computación descentralizadas ofrecen una solución a este problema al permitir que cualquiera que tenga recursos ociosos se una a la red, proporcionando capacidad de computación y obteniendo recompensas.
Este año, incluso ha surgido un modelo de financiamiento de deuda basado en GPU (como @gaib_ai), ayudando a los centros de datos a financiarse y expandir su escala operativa. Este modelo ha reducido las barreras de entrada, permitiendo que más personas participen en redes de computación descentralizadas y brinden un mayor soporte computacional para la IA.
Protocolos conocidos
@AethirCloud: una red de computación descentralizada diseñada para IA y Web3.
@ionet: proporciona soluciones de computación escalables para satisfacer la creciente carga de trabajo de IA.
Datos
Si la IA es el cerebro, entonces los datos son el oxígeno que necesita para vivir. La calidad, confiabilidad e integridad de los datos determinan directamente el rendimiento de los modelos de IA. Sin embargo, el costo de obtener y etiquetar datos de alta calidad es alto, mientras que los datos de mala calidad pueden afectar gravemente el rendimiento del modelo.
Es emocionante que algunas plataformas estén otorgando a los usuarios propiedad sobre los datos y permitiéndoles monetizar esos datos. Por ejemplo, @withvana permite a los usuarios tokenizar datos y comerciar a través de piscinas de liquidez de datos (Data Liquidity Pools, DLPs). Imagina que puedes optar por unirte a un DAO de datos de TikTok o a un DAO de datos de Reddit, convirtiendo tus contribuciones de datos en ingresos. Este modelo no solo otorga más poder a los usuarios, sino que también proporciona un flujo continuo de datos de alta calidad para el desarrollo de la IA.
Protocolos conocidos
@cookiedotfun: proporciona métricas y perspectivas de datos confiables para respaldar la toma de decisiones de los agentes.
@withvana: impulsa el desarrollo de la economía de datos mediante la tokenización de datos de usuarios y su comercio en mercados descentralizados.
@getmasafi: en colaboración con @virtuals_io, construye la red de datos de IA descentralizada más grande del mundo, apoyando agentes dinámicos y adaptativos.
Creadores de modelos y mercados
El 2025 será testigo de la aparición de numerosos nuevos agentes de IA, muchos de los cuales estarán impulsados por modelos descentralizados. Estos modelos no solo serán más avanzados, sino que también tendrán capacidades de razonamiento y memoria similares a las humanas, e incluso 'conciencia de costos'.
Por ejemplo, @NousResearch está desarrollando un mecanismo de 'hambre' para introducir restricciones económicas en los modelos de IA. Si un agente no puede pagar el costo de inferencia, no podrá funcionar (es decir, 'morir'), lo que obligará a los agentes a aprender a priorizar tareas de manera más eficiente.
Proyectos conocidos
@NousResearch: enseña a los agentes de IA cómo gestionar recursos mediante la introducción de un mecanismo de 'hambre'.
@PondGNN: colabora con @virtuals_io para proporcionar herramientas para la creación y entrenamiento de modelos descentralizados.
@BagelOpenAI: utiliza criptografía homomórfica completa (FHE) y entornos de ejecución confiables (TEEs) para proporcionar infraestructura de protección de privacidad.
Entrenamiento distribuido y aprendizaje federado
A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más grandes y complejos, los sistemas de entrenamiento centralizados ya no satisfacen las necesidades. El entrenamiento distribuido hace que el proceso de entrenamiento sea más rápido y eficiente al distribuir la carga de trabajo en múltiples nodos descentralizados. Al mismo tiempo, el aprendizaje federado permite a múltiples organizaciones entrenar modelos de manera colaborativa sin compartir datos originales, abordando así problemas de privacidad.
Por ejemplo, @flock_io ha proporcionado una plataforma descentralizada segura que conecta a ingenieros de IA, proponentes de modelos y proveedores de datos, creando un mercado para entrenamiento, verificación y despliegue de modelos. La plataforma apoya proyectos como @AimonicaBrands y ha impulsado el desarrollo de muchos otros modelos innovadores.
Proyectos conocidos
@flock_io: 'El Uber de la IA', construyendo un ecosistema descentralizado para el entrenamiento y despliegue de modelos de IA al conectar múltiples recursos.
Inteligencia colectiva y capa de coordinación
Con el continuo crecimiento del ecosistema de agentes de IA, la colaboración sin problemas entre agentes se vuelve crucial. La inteligencia colectiva permite que múltiples agentes trabajen juntos, integrando sus capacidades para lograr un objetivo común. Y la capa de coordinación simplifica la colaboración entre agentes al abstraer la complejidad.
Por ejemplo, @TheoriqAI utiliza un meta-agente para identificar el agente más adecuado para una tarea, formando un 'colectivo' para completar la tarea objetivo. La plataforma también asegura la calidad de la tarea y la distribución de la responsabilidad al rastrear la reputación y las contribuciones de los agentes.
Proyectos conocidos
@joinFXN: desarrollando protocolos de comunicación y comercio unificados para simplificar la interacción entre agentes.
@virtuals_io: apoya la interacción e integración entre agentes, promoviendo el desarrollo del ecosistema.
@TheoriqAI: desarrolla herramientas de coordinación avanzadas, incluyendo la formación de inteligencia colectiva y mecanismos de asignación de tareas.
Por qué la infraestructura descentralizada es crucial
La próxima fase de desarrollo de los agentes de IA depende en gran medida de la infraestructura. Sin verificabilidad, sistemas de pago, capacidad computacional escalable y robustos canales de datos, todo el ecosistema podría estancarse. La infraestructura descentralizada aborda estos problemas de las siguientes maneras:
Confianza y transparencia: asegurando la seguridad y verificabilidad de los agentes y sus salidas.
Escalabilidad: satisfaciendo la creciente demanda de computación y datos de la IA.
Capacidad de colaboración: permitiendo la colaboración sin problemas entre agentes a través de inteligencia colectiva y capas de coordinación.
Empoderamiento: a través de la propiedad de datos y herramientas descentralizadas, los usuarios y desarrolladores pueden dar forma al futuro de la IA sin control centralizado.
Otras tendencias dignas de atención
En 2025, habrá algunas narrativas temáticas que valdrá la pena seguir, que detallaré más adelante:
Metaverso de agentes / IA y juegos: proyectos como @realisworlds y @ARCAgents están combinando agentes con juegos y mundos virtuales inmersivos, creando nuevas experiencias interactivas.
Herramientas en cadena y DeFi: protocolos como @Almanak__, @AIWayfinder, @getaxal, @Cod3xOrg, @griffaindotcom y @orbitcryptoai están construyendo herramientas importantes para agentes impulsados por DeFi, promoviendo los casos de uso de agentes en cadena.
Conclusión
El 2025 será un punto de inflexión importante en el desarrollo de los agentes de IA, donde seremos testigos de su rápida evolución hacia una inteligencia artificial general (AGI, Artificial General Intelligence) con capacidad de percepción. Estos agentes ya no se limitarán a realizar tareas únicas, sino que podrán comerciar de forma autónoma, colaborar con otros agentes e incluso interactuar con los humanos de maneras que superen nuestra imaginación.
Imagina un agente que puede analizar datos del mercado, realizar transacciones, gestionar finanzas e incluso colaborar con otros agentes para completar tareas complejas. Se integrarán profundamente en nuestra vida diaria, desde operaciones de finanzas descentralizadas (DeFi) en cadena hasta diversas interacciones en el mundo real, mostrando un nivel de autonomía e inteligencia sin precedentes.
Todo esto no podría lograrse sin la infraestructura descentralizada que se está construyendo actualmente, que incluye sistemas verificables, herramientas de pago, redes de computación y capas de coordinación entre agentes. Estas tecnologías sentarán una base sólida para el futuro del ecosistema de agentes. Para desarrolladores, inversores y entusiastas de la tecnología, ahora es el mejor momento para unirse a este campo y dar forma al futuro.
El 2025 no solo será una continuación del desarrollo de tecnologías existentes, sino también el comienzo de una nueva era para los agentes de IA, marcando el amanecer de un nuevo ecosistema inteligente.
Descargo de responsabilidad
Este documento es solo para referencia y entretenimiento. Las opiniones expresadas no constituyen asesoramiento o recomendación de inversión. Los lectores deben realizar una debida diligencia exhaustiva basada en su situación financiera, objetivos de inversión y tolerancia al riesgo antes de realizar cualquier inversión (este documento no considera estos factores). Este documento no constituye una oferta de compra o venta de ningún activo mencionado.