A medida que el campo de los agentes de IA evoluciona, el mercado ha experimentado una enorme transformación desde su enfoque inicial en agentes personalizados. En sus inicios, la gente se sentía atraída por agentes que podían entretener, contar chistes o "crear ambiente" en las redes sociales. Estos agentes realmente generaron conversación y atención, pero a medida que el mercado ha evolucionado, un hecho se ha vuelto cada vez más claro: el valor práctico es mucho más importante que la personalización.
Muchos agentes enfocados en la personalización generaron gran interés al ser lanzados, pero debido a su incapacidad para ofrecer valor más allá de la interacción superficial, finalmente se desvanecieron de la vista del público. Esta tendencia resalta una lección clave: en el ámbito de Web3, el valor sustancial prevalece sobre la apariencia, y la utilidad supera a la novedad.
Esta evolución es paralela a la transformación en el campo de IA de Web2. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) especializados están siendo desarrollados continuamente para abordar necesidades específicas en nichos como finanzas, derecho y bienes raíces. Estos modelos ponen mayor énfasis en la precisión y confiabilidad, compensando las deficiencias de 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 escenarios. Por ejemplo, la tasa de precisión de un modelo popular en problemas especializados puede ser solo del 70%. Esto puede ser suficiente para el uso diario, pero en escenarios de alto riesgo como decisiones judiciales o decisiones financieras importantes, puede tener consecuencias desastrosas. Es por eso que los modelos de lenguaje especializados (LLM) que han sido afinados para alcanzar una precisión del 98-99% se están volviendo cada vez más importantes.
Entonces surge la pregunta: ¿por qué elegir Web3? ¿Por qué no permitir que Web2 domine el campo de la IA profesional?
Web3 tiene varias ventajas significativas sobre la IA tradicional de Web2:


Primero, la liquidez global. Web3 permite a los equipos obtener 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 capitalistas de riesgo. Este enfoque democratiza el financiamiento, permitiendo a los desarrolladores obtener más rápidamente 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 las tarifas de transacción para cubrir los costos de inferencia, asegurando que sus agentes mantengan funcionalidad y competitividad sin depender de financiamiento externo.


El tercero es la infraestructura de IA descentralizada. Web3 proporciona modelos de código abierto, recursos de computación descentralizados (como Hyperbolic y Aethir) y enormes tuberías de datos abiertas (como Cookie DAO y Vana), ofreciendo a los desarrolladores una plataforma de colaboración y costo-efectividad que es difícil de replicar en Web2. Más importante aún, fomenta una comunidad de desarrolladores apasionados que impulsan la innovación.


Ecosistema de IA Web3
En el ecosistema de agentes de IA Web3, vemos a diversos ecosistemas mejorar 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 fáciles de usar como el Solana Agent Kit de SendAI o el SDK de CDP de Coinbase también están surgiendo constantemente.
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 enfocada en la generación de imágenes, novelas visuales y simulación de personajes virtuales.



Questflow lanzó un protocolo de orquestación de múltiples agentes (MAOP), dedicado a mejorar escenarios de aplicación de productividad, cuya integración con Virtuals creó agentes de Santa Claus para gestión de incentivos y airdrops gamificados.



Capx AI ha lanzado una tienda de aplicaciones de IA priorizando la utilidad en Telegram.



Agentes individuales enfocados en casos de uso prácticos
Fuera del ecosistema, también están surgiendo agentes individuales en campos especializados. Por ejemplo:

Corporate Audit AI, como agente de IA de análisis financiero, se especializa en la revisión de informes e identificación de oportunidades de mercado.




El Agente $CPA fue desarrollado por Tj Dunham, enfocado en calcular impuestos de criptomonedas y generar informes para los usuarios.



Esta transformación de "chatbots de charla casual en redes sociales" a "expertos que comparten conocimientos especializados" continuará.
El futuro de los agentes de IA no está en chatbots que charlan de manera casual, sino en agentes especializados en diversos campos, que transmiten valor y conocimientos de manera atractiva. Estos agentes seguirán creando compartición de ideas y guiando a los usuarios hacia productos reales, ya sea terminales de trading, calculadoras fiscales o herramientas de productividad.
¿Dónde se concentrará el valor?
Los mayores beneficiarios serán las capas de L1 y coordinación de agentes.


En el ámbito de L1 para 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 más destacada en el ámbito de los agentes, mientras que la plataforma de lanzamiento de ai16z también se unirá pronto a la competencia. Los agentes completamente personalizados están desapareciendo, siendo reemplazados por agentes que son prácticos y atractivos.


En términos de capas de coordinación, plataformas como Theoriq orquestarán la colaboración de numerosos agentes, integrando sus fortalezas para ofrecer a los usuarios soluciones potentes y sin fisuras. Imagina integrar agentes como aixbt, gekko y CPA en un flujo de trabajo unificado para realizar funciones de obtener alpha, ejecutar transacciones y procesar impuestos. El marco de descubrimiento basado en tareas de Theoriq está avanzando hacia la liberación de esta inteligencia colectiva.



Últimos pensamientos
La narrativa de aplicaciones de IA priorizando la utilidad apenas está comenzando. Web3 tiene una oportunidad única de abrir un espacio donde los agentes de IA no solo puedan entretener, sino también resolver problemas reales, automatizar tareas complejas y crear valor para los usuarios. El 2025 será testigo de la transición de chatbots a asistentes colaborativos, y los LLM especializados y la orquestación de múltiples agentes redefinirán nuestra 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 ya no se trata de "agentes de IA con personalidad", sino de agentes que pueden ofrecer valor práctico y crear un impacto significativo. Es importante prestar atención a las L1 de agentes, las capas de coordinación y las aplicaciones de IA emergentes. La era de los agentes ya ha llegado, y esto es solo el comienzo.

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