Artículo reimpreso de: Yuliya
Texto original: 0xJeff
Compilado por: Yuliya, PANews
A medida que el campo de los agentes de IA evoluciona, el mercado ha pasado de enfocarse inicialmente en agentes personalizados a una transformación significativa. En los primeros días, la gente estaba atraída por agentes que podían entretener, contar chistes o 'crear ambiente' en las redes sociales. Estos agentes ciertamente generaron mucho debate y atención, pero a medida que el mercado evolucionó, un hecho se volvió cada vez más claro: el valor práctico es mucho más importante que la personalización.
Muchos agentes que se centraron en la personalización generaron una gran atención al ser lanzados, pero debido a su incapacidad para ofrecer valor más allá de la interacción superficial, finalmente desaparecieron de la vista de las personas. Esta tendencia resalta una lección clave: en el ámbito de Web3, el valor sustantivo prevalece sobre el efecto superficial, y la practicidad supera a la novedad.
Esta evolución es paralela a la transformación en el campo de la IA de Web2. Los modelos de lenguaje grande (LLM) especializados se están desarrollando continuamente para abordar las necesidades específicas de nichos como finanzas, derecho y bienes raíces. Estos modelos se centran más en la precisión y la fiabilidad, llenando los vacíos dejados por la IA general.
Las limitaciones de la IA general radican en que a menudo solo puede ofrecer respuestas 'aproximadas', lo cual es inaceptable en ciertos contextos. Por ejemplo, un modelo popular puede tener una tasa de precisión de solo el 70% en cuestiones profesionales específicas. Esto puede ser suficiente para el uso diario, pero en escenarios de alto riesgo, como decisiones judiciales o decisiones financieras significativas, puede resultar catastrófico. Es por eso que los LLM especializados, que pueden alcanzar una precisión del 98-99% gracias a un ajuste fino, están volviéndose cada vez más importantes.
Entonces, la pregunta es: ¿por qué elegir Web3? ¿Por qué no dejar que Web2 domine el campo de la IA profesional?
Web3 ofrece varias ventajas significativas sobre la IA tradicional de Web2:
Primero, la liquidez global. Web3 permite a los equipos acceder a financiamiento de manera más eficiente. A través de la emisión de tokens, los proyectos de IA pueden acceder directamente a la liquidez global, evitando reuniones y negociaciones tediosas con VC. Este enfoque democratiza la financiación, permitiendo que los desarrolladores obtengan más rápido los recursos que necesitan.
En segundo lugar, la acumulación de valor a través de la economía de tokens. Los tokens permiten a los equipos recompensar a los primeros adoptantes, incentivar a los poseedores y mantener la sostenibilidad del ecosistema. Por ejemplo, Virtuals asigna el 1% de sus tarifas de transacción para cubrir los costos de inferencia, asegurando que sus agentes mantengan funcionalidad y competitividad sin depender de financiación externa.
En tercer lugar, la infraestructura de IA descentralizada. Web3 ofrece modelos de código abierto, recursos de computación descentralizados (como Hyperbolic y Aethir) y enormes canales de datos abiertos (como Cookie DAO y Vana), proporcionando a los desarrolladores una plataforma de colaboración y eficiencia de costos que es difícil de replicar en Web2. Más importante aún, fomenta una comunidad de desarrolladores apasionados que impulsan la innovación.
Ecosistema de IA de Web3
En el ecosistema de agentes de IA de Web3, vemos que diversos ecosistemas están mejorando sus capacidades mediante la integración de nuevas funciones, abriendo nuevos escenarios de aplicación. Desde la subred de Bittensor hasta Olas, Pond y Flock, estos ecosistemas están creando agentes más interoperables y funcionales. Al mismo tiempo, herramientas de fácil uso como el Solana Agent Kit de SendAI o el SDK de CDP de Coinbase están surgiendo continuamente.
Los siguientes ecosistemas están construyendo aplicaciones de IA priorizando la utilidad:
ALCHEMIST AI ha desarrollado una plataforma de construcción de aplicaciones de IA sin código.
MyShell ha creado una tienda de aplicaciones de IA centrada en la generación de imágenes, novelas visuales y simulación de personajes virtuales.
Questflowlanzó un protocolo de orquestación de múltiples agentes (MAOP) dedicado a mejorar escenarios de productividad, cuya integración con Virtuals creó agentes de Papá Noel para la gestión de airdrops gamificados e incentivos.
Capx AI lanzó un tienda de aplicaciones de IA priorizando la utilidad en Telegram.
Agentes individuales enfocados en casos de uso reales
Fuera del ecosistema, los agentes individuales en áreas profesionales también están surgiendo continuamente. Por ejemplo:
Corporate Audit AI, como agente de IA para análisis financiero, se especializa en revisar informes e identificar oportunidades de mercado.
$CPA Agent, desarrollado por Tj Dunham, se centra en calcular impuestos sobre criptomonedas y generar informes para los usuarios.
Esta transición de 'chatbots charlando en redes sociales' a 'expertos compartiendo conocimientos profesionales' continuará.
El futuro de los agentes de IA no radica en chatbots que charlan sin rumbo, sino en agentes expertos en diversas áreas profesionales que transmiten valor y conocimientos de manera atractiva. Estos agentes continuarán creando un intercambio de ideas y guiando a los usuarios hacia productos prácticos, ya sean terminales de trading, calculadoras fiscales o herramientas de productividad.
¿Dónde se concentrará el valor?
Los mayores beneficiarios serán los agentes L1 y la capa de coordinación.
En términos de agentes L1, plataformas como Virtuals y ai16z están elevando los estándares de la industria, asegurando que su ecosistema priorice la calidad. Virtuals sigue siendo la plataforma L1 de más alto nivel en el campo de los agentes, mientras que la plataforma de lanzamiento de ai16z se unirá pronto a la competencia. Los agentes puramente personalizados están desapareciendo, siendo reemplazados por agentes que son tanto prácticos como atractivos.
En el ámbito de la capa de coordinación, plataformas como Theoriq orquestarán la colaboración de numerosos agentes, integrando sus fortalezas para ofrecer soluciones poderosas y sin costuras a los usuarios. Imagina integrar agentes como aixbt, gekko y CPA, logrando funciones de obtención de alpha, ejecución de trades y manejo fiscal en un flujo de trabajo unificado. El marco de descubrimiento basado en tareas de Theoriq avanza en la dirección de liberar esta inteligencia colectiva.
Últimas reflexiones
La narrativa de aplicaciones de IA priorizando la utilidad apenas está comenzando. Web3 tiene una oportunidad única para abrir un espacio donde los agentes de IA no solo pueden entretener, sino también resolver problemas prácticos, automatizar tareas complejas y crear valor para los usuarios. 2025 será testigo de la transformación de chatbots en asistentes colaborativos, y los LLM especializados y la orquestación de múltiples agentes redefinirán nuestra comprensión de la IA.
Aunque Web2 y Web3 se fusionarán gradualmente, las características abiertas y colaborativas de Web3 sentarán las bases para los avances más innovadores. Ya no se trata de 'agentes de IA con personalidad', sino de agentes que pueden ofrecer valor práctico y crear impactos significativos. Es importante prestar atención a los agentes L1, la capa de coordinación y las nuevas aplicaciones de IA emergentes. La era de los agentes ha llegado, y esto es solo el comienzo.