Original: 0xJeff
Compilado por: Yuliya, PANews
Con el desarrollo del campo de los agentes de IA, el mercado ha experimentado una transformación significativa desde su enfoque inicial en agentes personalizados. En las primeras etapas, las personas se sintieron atraídas por agentes que podían entretener, contar chistes o 'crear ambiente' en redes sociales. Estos agentes generaron atención y discusión, 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 centrados en la personalización generaron gran interés al ser lanzados, pero se desvanecieron de la vista pública debido a su incapacidad de ofrecer valor más allá de la interacción superficial. Esta tendencia destaca una lección clave: en el ámbito de Web3, el valor sustantivo prevalece sobre la superficie, y la practicidad supera a la novedad.
Esta evolución es paralela a la transformación en el ámbito de IA de Web2. Se están desarrollando modelos de lenguaje de gran especialización (LLM) para satisfacer necesidades específicas en sectores como finanzas, legalidad e inmobiliaria. Estos modelos se centran más en la precisión y confiabilidad, compensando las limitaciones de la IA general.
Las limitaciones de la IA general radican en que a menudo solo puede proporcionar respuestas 'aproximadas', lo cual es inaceptable en ciertos escenarios. Por ejemplo, un modelo popular puede tener una tasa de precisión del 70% en problemas profesionales específicos. Esto puede ser suficiente para el uso diario, pero en escenarios de alto riesgo, como decisiones judiciales o financieras significativas, puede tener consecuencias desastrosas. Por eso, los LLM especializados, que pueden alcanzar una precisión del 98-99%, están cobrando cada vez más importancia.
Entonces, surge la pregunta: ¿por qué elegir Web3? ¿Por qué no dejar que Web2 domine el ámbito de la IA profesional?
Web3 tiene varias ventajas significativas sobre la IA tradicional de Web2:
Primero, hacia la liquidez global. Web3 permite a los equipos obtener fondos 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 a los desarrolladores acceder más rápidamente a los recursos necesarios.
En segundo lugar, hacia 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 tenedores y mantener la sostenibilidad del ecosistema. Por ejemplo, Virtuals asigna el 1% de las tarifas de transacción para cubrir los costos de inferencia, asegurando que su agente mantenga su funcionalidad y competitividad sin depender de fondos externos.
El tercer aspecto es la infraestructura de IA descentralizada. Web3 proporciona modelos de código abierto, recursos de computación descentralizados (como Hyperbolic y Aethir) y enormes canales de datos abiertos (como Cookie DAO y Vana), ofreciendo a los desarrolladores una plataforma colaborativa y rentable que es difícil de replicar en Web2. Más importante aún, fomenta una comunidad de desarrolladores apasionados que impulsa la innovación.
Ecosistema de IA de Web3
En el ecosistema de agentes de IA de Web3, vemos cómo diversos ecosistemas están mejorando sus capacidades mediante la integración de nuevas funciones, abriendo nuevos escenarios de aplicación. Desde subredes de Bittensor hasta Olas, Pond y Flock, estos ecosistemas están construyendo agentes más interoperables y funcionales. Al mismo tiempo, herramientas fáciles de usar como el Solana Agent Kit de SendAI o el SDK de CDP de Coinbase están surgiendo constantemente.
Los siguientes ecosistemas están construyendo aplicaciones de IA con enfoque en la practicidad:
ALCHEMIST AI desarrolló una plataforma de construcción de aplicaciones de IA sin código.
MyShell creó una tienda de aplicaciones de IA enfocada en generación de imágenes, novelas visuales y simulación de personajes virtuales.
QuestflowSe lanzó un protocolo de orquestación de múltiples agentes (MAOP) dedicado a mejorar la productividad en aplicaciones, cuya integración con Virtuals crea un agente de Santa Claus para gestión de airdrops gamificados e incentivos.
Capx AI lanzó una tienda de aplicaciones de IA enfocada en la practicidad en Telegram.
Agentes individuales enfocados en casos de uso prácticos
Fuera del ecosistema, los agentes individuales en campos especializados están surgiendo continuamente. Por ejemplo:
Corporate Audit AI, como agente de IA de análisis financiero, se encarga de revisar informes e identificar oportunidades de mercado.
$CPA Agent desarrollado por Tj Dunham, enfocado 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 diversos campos que transmiten valor y conocimientos de manera cautivadora. Estos agentes continuarán creando intercambio de ideas y guiando a los usuarios hacia productos reales, ya sean terminales de trading, calculadoras fiscales o herramientas de productividad.
¿Hacia dónde se concentrará el valor?
Los principales beneficiarios serán los L1 de agentes y las capas de coordinación.
En el ámbito de los L1 de agentes, plataformas como Virtuals y ai16z están elevando los estándares de la industria, asegurando que sus ecosistemas prioricen la calidad. Virtuals sigue siendo la plataforma L1 de más alto nivel en el campo de los agentes, y la plataforma de lanzamiento de ai16z pronto se unirá 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 están orquestando la colaboración de múltiples agentes, integrando sus fortalezas para ofrecer soluciones potentes y sin fisuras a los usuarios. Imagina integrar agentes como aixbt, gekko y CPA para realizar funciones de obtención de alpha, ejecución de transacciones y manejo de impuestos en un flujo de trabajo unificado. El marco de descubrimiento basado en tareas de Theoriq avanza en la dirección de liberar esta inteligencia colectiva.
Reflexiones finales
La narrativa de aplicaciones de IA con enfoque en la practicidad apenas está comenzando. Web3 tiene una oportunidad única para abrir un nuevo espacio donde los agentes de IA no solo pueden entretener, sino también resolver problemas reales, automatizar tareas complejas y crear valor para los usuarios. 2025 será testigo de la transición de chatbots a asistentes colaborativos, y la especialización en LLM y la orquestación de múltiples agentes redefinirán la percepción 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. Ahora no se trata de 'agentes de IA con personalidad', sino de agentes que pueden proporcionar valor práctico y crear un impacto significativo. Es importante prestar atención a los L1 de agentes, capas de coordinación y nuevas aplicaciones de IA emergentes. La era de los agentes ha llegado, y esto es solo el principio.