Huobi Growth Academy | Informe de investigación en profundidad sobre Agentes de IA: El núcleo de la revolución inteligente, que podría experimentar una gran explosión en 2025

Introducción

La inteligencia artificial (IA) ha entrado en una nueva etapa, evolucionando de un modelo de tarea única a agentes inteligentes con capacidad de toma de decisiones autónoma y colaboración: los Agentes de IA. Este cambio se debe no solo a los avances en algoritmos y capacidad de cálculo, sino también a la habilitación de la tecnología blockchain en términos de descentralización, transparencia e inmutabilidad. Los Agentes de IA no solo han tenido un impacto profundo en las industrias tradicionales, sino que también han mostrado un gran potencial en el ámbito financiero, en el ecosistema Web3, en servicios automatizados y en el ámbito de los juegos.

Los Agentes de IA, como el núcleo del futuro sistema económico inteligente, redefinirán los modelos comerciales y la estructura social con su capacidad de autogestión y colaboración intersectorial. Con la continua evolución de la tecnología, se espera que los Agentes de IA experimenten un crecimiento explosivo en 2025, convirtiéndose en una fuerza central en la revolución inteligente. Este informe analizará en detalle la base tecnológica, los escenarios de aplicación, los desafíos enfrentados y las tendencias futuras de desarrollo de los Agentes de IA, con el objetivo de proporcionar una visión integral a los profesionales, inversores e investigadores en campos relacionados.

Uno, ¿qué es un Agente de IA?

1.1 Definición

Los Agentes de IA son entidades inteligentes con autonomía, percepción del entorno y capacidad orientada a objetivos. Pueden tomar decisiones en función del entorno externo y los objetivos internos, y ejecutar tareas para lograr dichos objetivos. En comparación con los sistemas de inteligencia artificial tradicionales, los Agentes de IA tienen una mayor capacidad de autogestión y toma de decisiones autónoma, pueden pensar de forma independiente y adaptarse dinámicamente en entornos complejos. Sus características principales incluyen:

Autonomía: Los Agentes de IA pueden tomar decisiones y ejecutar tareas de manera independiente, de acuerdo con sus objetivos y situaciones, sin intervención humana.

Percepción del entorno: A través de la recopilación de datos externos, los Agentes de IA pueden ajustar su comportamiento en tiempo real para adaptarse a diferentes situaciones cambiantes.

Orientación a objetivos: Las acciones de los Agentes de IA se centran en lograr objetivos predeterminados, capaces de optimizar los caminos de decisión para completar eficientemente las tareas.

1.2 Clasificación

Agente único: Este agente realiza tareas más simples e independientes, generalmente sin interactuar con otros agentes. Por ejemplo, el sistema de control en vehículos autónomos o el asistente en dispositivos de hogares inteligentes.

Sistema multiagente (MAS): Varios Agentes colaboran para completar tareas complejas, generalmente en sistemas distribuidos. Los múltiples agentes comparten información y coordinan la colaboración para abordar tareas más complejas, como la gestión automatizada de la cadena de suministro.

Agentes autónomos: Este tipo de Agentes, además de poseer las características tradicionales de los agentes inteligentes, también tienen autonomía económica y pueden realizar operaciones financieras como transacciones en cadena y transferencias de tokens, desempeñando un papel importante en la blockchain.

Gráfico: Desde el inicio de este año, el valor de mercado de AIxCrypto ha crecido significativamente

Dos, tecnologías y arquitecturas clave

2.1 Tecnologías clave

La implementación de Agentes de IA depende de la combinación de múltiples tecnologías avanzadas, que incluyen las siguientes:

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Estas tecnologías permiten que los Agentes de IA extraigan conocimientos de grandes volúmenes de datos y optimicen continuamente sus modelos de decisión. A través del aprendizaje por refuerzo, los Agentes de IA se perfeccionan en múltiples procesos de toma de decisiones, mejorando así la calidad de las decisiones.

Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo permite a los Agentes de IA ajustar continuamente sus estrategias a través de un mecanismo de recompensas y castigos a medida que interactúan con el entorno, logrando así sus objetivos. Por ejemplo, AlphaZero de DeepMind ha dominado las técnicas del juego de Go a través del aprendizaje por refuerzo.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Basado en modelos de lenguaje de gran escala como GPT, los Agentes de IA pueden comprender y generar lenguaje natural, logrando interacciones eficientes con los usuarios. Por ejemplo, ChatGPT utiliza tecnología NLP para ayudar a los usuarios a proporcionar servicios de consulta o ejecutar tareas.

Blockchain y contratos inteligentes: Blockchain proporciona la infraestructura descentralizada, asegurando la transparencia y seguridad de los Agentes de IA en la ejecución de tareas. Los contratos inteligentes proporcionan a los Agentes de IA un entorno de ejecución de protocolos automatizados, permitiendo realizar transacciones financieras sin intervención de terceros.

Cálculo distribuido: Con la proliferación de sistemas multiagente, el cálculo distribuido se ha convertido en una tecnología de soporte necesaria; tecnologías como el marco de computación Swarm pueden acelerar la colaboración y el intercambio de datos entre múltiples Agentes, mejorando la eficiencia en la ejecución de tareas.

Grafos de conocimiento: Los grafos de conocimiento proporcionan a los Agentes de IA conocimientos contextuales y capacidades de razonamiento, permitiéndoles combinar múltiples fuentes de conocimiento en procesos de toma de decisiones complejos, lo que les permite hacer juicios más precisos.

2.2 Diseño de arquitectura

El diseño arquitectónico de los Agentes de IA generalmente incluye los siguientes módulos centrales:

Módulo de percepción: Responsable de recopilar información del entorno externo, incluidos datos de entrada y retroalimentación de sensores. Por ejemplo, en el campo financiero, el módulo de percepción puede recopilar datos del mercado en tiempo real para apoyar decisiones de inversión.

Módulo de decisión: Genera planes de acción y determina prioridades basándose en objetivos y datos del entorno. El módulo de decisión selecciona automáticamente la mejor ruta de acción mediante análisis algorítmico y de modelos.

Módulo de ejecución: Responsable de implementar las estrategias generadas por el módulo de decisión, ejecutando operaciones reales. El módulo de ejecución a menudo necesita interactuar con sistemas externos (como blockchain, plataformas de trading, etc.).

Módulo de aprendizaje: Durante la ejecución de tareas, los Agentes de IA optimizan continuamente sus estrategias de decisión a través de mecanismos de retroalimentación. Al aprender de datos históricos, los Agentes de IA pueden mejorar su eficiencia y precisión en la ejecución.

Tres, escenarios de aplicación

3.1 Finanzas

La aplicación de Agentes de IA en la industria financiera se ha convertido gradualmente en la norma, especialmente en las siguientes áreas:

Inversión inteligente: Los Agentes de IA pueden analizar datos de mercado a nivel global, ajustando en tiempo real la cartera de inversiones para maximizar los rendimientos. Por ejemplo, las plataformas de gestión de inversiones pueden desplegar Agentes de IA para ejecutar la asignación de activos basada en el análisis de big data.

Trading automatizado: A través de algoritmos de trading de alta frecuencia, los Agentes de IA pueden capturar oportunidades de ganancias derivadas de fluctuaciones del mercado en un período muy corto. Al combinar esto con la tecnología blockchain, el proceso de trading se vuelve descentralizado y automatizado.

Finanzas descentralizadas (DeFi): En el ámbito de DeFi, los Agentes de IA pueden actuar como proveedores de liquidez, optimizando la asignación de activos en el fondo de liquidez, mejorando así la tasa de retorno de los usuarios.

3.2 Ecosistema Web3

Mercado NFT: Los Agentes de IA pueden gestionar de forma independiente procesos como la creación, transacción y subasta de activos digitales. Al combinar contratos inteligentes y tecnología blockchain, los Agentes pueden asegurar la transparencia y seguridad de cada transacción.

Gestión de DAO: En organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), los Agentes de IA pueden proporcionar recomendaciones de decisión y ejecutar operaciones de gobernanza, como votaciones y distribución de activos. A través de la tecnología blockchain, cada operación ejecutada por el Agente puede ser rastreada y verificada, asegurando la transparencia y equidad de la DAO.

3.3 Servicios automatizados

Soporte al cliente: Los Agentes de IA, como ChatGPT, pueden proporcionar soporte al cliente 24/7, manejando automáticamente consultas y quejas de los clientes, reduciendo la intervención humana y mejorando la experiencia del cliente.

Logística y cadena de suministro: Los Agentes de IA desempeñan un papel crucial en la automatización de la logística, optimizando rutas de transporte, gestión de inventarios, etc., asegurando un funcionamiento eficiente de la cadena de suministro.

3.4 Juegos y mundos virtuales

En la industria de los juegos, los Agentes de IA están desempeñando un papel cada vez más importante:

NPC de IA: En el metaverso y el ecosistema GameFi, los personajes no jugables (NPC) impulsados por IA ofrecen experiencias interactivas dinámicas, permitiendo a los jugadores interactuar de manera más natural y profunda con los agentes en el mundo virtual.

Gráfico: Desde el inicio de este año, la financiación de proyectos relacionados con IA ha superado a otras áreas

Cuatro, modelos de negocio

A medida que la tecnología de Agentes de IA sigue evolucionando, el modelo de negocio se está expandiendo hacia direcciones más diversas y descentralizadas. El potencial comercial de los Agentes de IA no solo se manifiesta en aplicaciones de industrias tradicionales, sino que también presenta oportunidades sin precedentes en Web3 y economías descentralizadas. A continuación se presentan los principales modelos de negocio que pueden impulsar la aplicación práctica de los Agentes de IA y sus tecnologías relacionadas, creando valor para actividades económicas innovadoras.

4.1 Tokenomics

La Tokenomics (economía de tokens) es un modelo económico que opera bajo un sistema de blockchain y tokens digitales. Los Agentes de IA en escenarios de aplicación descentralizados a menudo dependen de tokens como medio de intercambio para participar en actividades económicas. Los Agentes autónomos pueden emitir o utilizar tokens para completar diversas funciones en la plataforma y crear valor comercial. Los componentes clave de su modelo de negocio son los siguientes:

Mecanismo de incentivos en tokens: Muchos Agentes de IA emiten tokens para incentivar a los usuarios a participar en diversas actividades de la plataforma. Por ejemplo, en plataformas de finanzas descentralizadas (DeFi), los Agentes de IA actúan como proveedores de liquidez, obteniendo recompensas en tokens al proporcionar liquidez a la plataforma y ejecutar estrategias de trading. Las recompensas en tokens generalmente están estrechamente relacionadas con el crecimiento del ecosistema de la plataforma y la participación de los usuarios.

4.2 Economía de datos

Los datos son uno de los recursos más valiosos de la economía moderna, especialmente bajo el impulso de tecnologías como la inteligencia artificial y blockchain, cuyo valor económico se amplifica aún más. Los Agentes de IA pueden recopilar y procesar diversos datos a través de su capacidad de cálculo y procesamiento de información eficientes, formando así la base de la economía de datos.

4.3 Servicios de infraestructura

A medida que la tecnología de los Agentes de IA madura, cada vez más empresas comienzan a buscar proporcionar servicios de infraestructura tecnológica y computacional para los Agentes de IA. Estos modelos de servicio incluyen, pero no se limitan a, capacidad de cálculo, recursos de almacenamiento, interfaces API, etc.

4.4 Contratos inteligentes y mercados descentralizados

Los Agentes de IA ejecutan transacciones y actividades comerciales automáticamente a través de contratos inteligentes, reduciendo la intervención humana y mejorando la eficiencia. En mercados descentralizados, los contratos inteligentes pueden proporcionar un entorno de ejecución más confiable para los Agentes de IA:

Plataforma de mercado descentralizado: Los Agentes de IA pueden realizar transacciones directamente en mercados descentralizados, sin necesidad de intermediarios. Los contratos inteligentes garantizan la transparencia y equidad de las transacciones, y el proceso de transacción puede automatizarse por completo. Por ejemplo, en el mercado de NFT, los Agentes de IA pueden gestionar de forma independiente la creación, transacción y subasta de activos digitales, logrando así actividades de mercado autónomas y descentralizadas.

Autonomía descentralizada: Las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) pueden ejecutar automáticamente tareas de gobernanza a través de Agentes de IA, reduciendo la dependencia de la intervención humana en el proceso de toma de decisiones. La combinación de contratos inteligentes y Agentes de IA puede ayudar a las DAO a mejorar la eficiencia de las decisiones y aumentar la participación de la comunidad, promoviendo así el desarrollo autónomo y la innovación continua de la plataforma.

Cinco, desafíos enfrentados

5.1 Desafíos tecnológicos

Cuello de botella en el rendimiento: A medida que aumenta el número de Agentes de IA, cómo mejorar la eficiencia del cálculo del sistema se convierte en un desafío, especialmente cuando múltiples Agentes colaboran, la demanda de potencia de cálculo aumentará drásticamente, lo que se convierte en un cuello de botella para el desarrollo tecnológico actual.

Privacidad de datos: En un entorno descentralizado, equilibrar la protección de la privacidad de los datos con la transparencia es un desafío importante que enfrentan los Agentes de IA. Especialmente en los sectores financiero y de salud, la protección de datos personales es fundamental.

5.2 Regulación y legalidad

Responsabilidad legal: La capacidad de autonomía de los Agentes de IA hace que su comportamiento sea impredecible, lo que plantea desafíos en la determinación de la responsabilidad legal. Actualmente, no existe un marco legal claro que defina la responsabilidad de los Agentes de IA en la ejecución de tareas.

Autonomía económica y regulación: Los Agentes de IA tienen autonomía económica, lo que puede llevar a problemas de regulación, especialmente en pagos transfronterizos y transacciones de monedas digitales.

5.3 Comunidad y ecosistema

Educación del usuario y tasa de adopción: Aunque los Agentes de IA han mostrado potencial en múltiples campos, la educación del usuario sigue siendo un gran desafío. Muchos usuarios potenciales carecen de comprensión sobre el funcionamiento de los Agentes, lo que afecta directamente su aplicación en el mercado masivo.

Competencia y colaboración: Con la aparición de múltiples proyectos y plataformas de Agentes de IA, cómo lograr un equilibrio entre cooperación y competencia en un ecosistema abierto será clave para el desarrollo futuro.

Seis, estudios de caso

Con la combinación de inteligencia artificial y blockchain, los Agentes de IA han logrado avances significativos en múltiples campos y escenarios de aplicación. A través del análisis de casos concretos, podemos comprender mejor cómo se aplica esta tecnología en la práctica y cómo impulsa la transformación de la industria. A continuación, se presentan algunos casos representativos que no solo muestran la poderosa capacidad de los Agentes de IA, sino que también revelan cómo la tecnología se combina con diferentes campos para generar un impacto profundo en todo el ecosistema.

6.1 Agente TruthGPT

TruthGPT es un Agente de IA completamente autónomo basado en tecnología blockchain, diseñado para ejecutar estrategias de inversión automatizadas y arbitraje en el campo de las finanzas descentralizadas (DeFi). Su ventaja principal radica en ser completamente descentralizado, sin intervención humana, capaz de juzgar de forma independiente las tendencias del mercado y ejecutar transacciones en cadena. El lanzamiento de este proyecto marca la entrada de los Agentes de IA en una nueva fase de aplicación en el campo de DeFi.

• Funciones clave y aplicaciones

Arbitraje automatizado: El Agente TruthGPT es capaz de detectar oportunidades de arbitraje en el mercado utilizando su algoritmo, ya sea a través de diferencias de precios entre intercambios o diferencias de rendimiento basadas en diferentes protocolos DeFi, tomando decisiones rápidamente y ejecutando transacciones. A través de reacciones rápidas, el Agente TruthGPT puede maximizar sus rendimientos en el ecosistema DeFi mientras reduce la volatilidad emocional que pueden causar las decisiones humanas.

Gestión de riesgos inteligente: Para evitar riesgos excesivos, TruthGPT también ha integrado funciones de control de riesgos inteligentes. Los Agentes de IA monitorean en tiempo real las fluctuaciones del mercado, analizan datos históricos y ajustan estrategias de inversión, asegurando así la seguridad de los fondos y la estabilidad de los rendimientos. Ejecución descentralizada: Al integrar blockchain y contratos inteligentes, el Agente TruthGPT puede ejecutar directamente las operaciones en los contratos inteligentes sin intervención humana. Este modelo de ejecución descentralizado asegura la transparencia, seguridad e inmutabilidad de las transacciones y elimina los costos y riesgos que podrían surgir de las instituciones intermediarias.

Incentivos económicos en tokens: TruthGPT adopta un mecanismo de incentivos en tokens, donde los usuarios pueden obtener servicios de agente mediante la posesión de tokens nativos de la plataforma, así como recibir recompensas en tokens al proporcionar liquidez y participar en la gobernanza.

6.2 Marco Swarm

El Marco Swarm es un marco de cálculo distribuido de código abierto, diseñado para lograr el procesamiento eficiente de tareas complejas mediante la colaboración de múltiples Agentes de IA. No es solo una plataforma para construir sistemas de IA, sino un ecosistema centrado en la colaboración de sistemas multiagente (MAS). El lanzamiento de este marco marca una expansión adicional de los Agentes de IA en el campo de la colaboración y el cálculo distribuido.

• Funciones clave y aplicaciones

Colaboración multiagente: El Marco Swarm puede combinar múltiples Agentes de IA en un colectivo, completando tareas complejas a través de un cálculo distribuido. Estas tareas pueden involucrar procesamiento de datos, intercambio de información y toma de decisiones colaborativas en múltiples áreas, mejorando enormemente la eficiencia y precisión de la ejecución de tareas.

Asignación y optimización de tareas: El Marco Swarm permite a los usuarios asignar diferentes tareas a diferentes Agentes de IA, estas tareas se distribuyen según sus capacidades y especialidades específicas.

Tolerancia a fallos y capacidad de adaptación: El Marco Swarm posee una fuerte capacidad de tolerancia a fallos; si uno de los Agentes de IA en el sistema falla o no puede completar su tarea, otros Agentes asumirán automáticamente su tarea, asegurando que el sistema no interrumpa su funcionamiento.

Integración blockchain: El Marco Swarm, al combinarse con la tecnología blockchain, proporciona a los Agentes de IA registros inmutables y un entorno de ejecución descentralizado.

A través de la aplicación del Marco Swarm, podemos ver las ventajas de los Agentes de IA en sistemas multiagente, especialmente en términos de colaboración, tolerancia a fallos y adaptabilidad. No solo impulsa la cooperación eficiente entre los agentes, sino que también proporciona una nueva dirección para el cálculo distribuido.

Gráfico: Variación en los datos de estrellas en GitHub desde su lanzamiento

6.3 NPC de IA en GameFi

La aplicación de Agentes de IA en la industria de los juegos se está volviendo cada vez más común, especialmente en la fusión de GameFi (finanzas de juegos) y mundos virtuales, donde los NPC de IA (personajes no jugables) se han convertido en una parte importante para mejorar la experiencia de juego. Las plataformas GameFi no solo ofrecen a los jugadores una experiencia de juego, sino que también integran tecnología blockchain, otorgando a los mundos virtuales la capacidad de realizar actividades económicas, mientras que los NPC de IA brindan apoyo inteligente y automatizado para estas actividades económicas virtuales.

Interacción dinámica y comportamiento inteligente: Los NPC tradicionales de juegos interactúan principalmente con los jugadores a través de guiones predefinidos, mientras que los NPC de IA tienen la capacidad de aprender y tomar decisiones de forma autónoma. Pueden reaccionar a factores dinámicos como el comportamiento del jugador, cambios en el entorno y requisitos de tareas.

Economía virtual y comercio: En plataformas GameFi, los NPC de IA pueden participar en la construcción de la economía virtual, proporcionando interacciones de mercado en tiempo real a los jugadores a través de trading automatizado, gestión de activos y distribución de recursos.

Metaverso e interacción social: Con el surgimiento del concepto de metaverso, los NPC de IA también están comenzando a entrar en escenarios sociales virtuales. Por ejemplo, en mundos de realidad virtual, los NPC de IA pueden convertirse en compañeros sociales virtuales para los jugadores, ofreciendo entretenimiento, educación o servicios de colaboración. Gobernanza de juegos descentralizada: En plataformas GameFi, los NPC de IA pueden participar en la gobernanza y toma de decisiones del juego a través de organizaciones autónomas descentralizadas (DAO). Estos Agentes de IA pueden ajustar automáticamente las reglas del juego, recompensas de tareas y distribución de recursos basándose en la retroalimentación y participación de los jugadores, promoviendo el desarrollo saludable de la comunidad del juego.

Siete, desarrollo futuro

La combinación de Agentes de IA y activos criptográficos alcanzará avances cruciales en los próximos años. Con el continuo avance tecnológico y el cambio en la demanda del mercado, los Agentes de IA ayudarán a lograr innovaciones en el ámbito de los activos criptográficos a múltiples niveles, incluyendo colaboración entre cadenas, compartición de recursos y métodos de cálculo eficientes. En el desarrollo futuro, la combinación de Agentes de IA y activos criptográficos se centrará más en la inteligencia, la automatización y la seguridad, trayendo un ecosistema más eficiente y flexible.

7.1 Direcciones tecnológicas

• 7.1.1 Colaboración entre cadenas

La heterogeneidad de la tecnología blockchain significa que existen barreras técnicas entre diferentes blockchains y que los recursos e información son difíciles de intercambiar entre múltiples plataformas blockchain. La capacidad de colaboración entre cadenas de los Agentes de IA será una dirección tecnológica clave en su desarrollo futuro. A través de la tecnología de puentes entre cadenas, los Agentes de IA podrán superar las limitaciones de diferentes blockchains, aprovechando las ventajas de diferentes cadenas y mejorando su aplicación en múltiples redes de activos criptográficos.

Gestión y optimización de activos: Los Agentes de IA pueden gestionar inteligentemente los activos en diferentes cadenas, moviéndolos entre cadenas para maximizar los rendimientos o reducir los costos de transacción.

Colaboración de datos entre cadenas: Diferentes plataformas blockchain suelen tener diferentes mecanismos de consenso, estructuras de datos y modelos de transacción; los Agentes de IA actuarán como intermediarios, facilitando el procesamiento e interacción de datos entre cadenas.

Interoperabilidad DeFi: Actualmente, las diferentes plataformas y protocolos en el ecosistema DeFi suelen estar aislados. La capacidad de los Agentes de IA para operar entre cadenas puede permitir la gestión automatizada de activos y la ejecución de decisiones entre múltiples protocolos DeFi, optimizando así la interoperabilidad de los servicios DeFi y la experiencia del usuario.

• 7.1.2 Computación Swarm más eficiente

Con el crecimiento continuo de las redes blockchain y el aumento de la complejidad de las tareas, los métodos de cálculo tradicionales tienen dificultades para satisfacer demandas cada vez más complejas. La computación Swarm, como un método de cálculo distribuido, puede gestionar grandes volúmenes de datos y ejecutar tareas complejas mediante la coordinación de la colaboración de múltiples Agentes de IA. En el ámbito de los activos criptográficos, la computación Swarm tiene un enorme potencial, especialmente en el análisis de datos, la ejecución de contratos inteligentes y la toma de decisiones comerciales.

La ventaja de la computación Swarm radica en su capacidad para acelerar los procesos de cálculo y mejorar la eficiencia mediante la cooperación entre múltiples agentes (Agentes de IA).

Ejecución y optimización de contratos inteligentes: La computación Swarm puede asumir tareas de ejecución en contratos inteligentes, completando la verificación, cálculo y ejecución de transacciones de los términos del contrato mediante la colaboración de múltiples agentes inteligentes.

Evaluación de riesgos distribuida: Los Agentes de IA pueden predecir tendencias del mercado y evaluar riesgos sobre la base de cálculos distribuidos. Varios agentes pueden procesar conjuntamente grandes volúmenes de datos del mercado, reduciendo así los riesgos asociados a un único modelo de predicción y mejorando la precisión y fiabilidad global.

Análisis de datos descentralizado: Los Agentes de IA podrán obtener y analizar datos de manera eficiente entre múltiples fuentes de datos descentralizadas mediante métodos de cálculo distribuidos, proporcionando percepciones rápidas y precisas del mercado, ayudando así a los usuarios a tomar decisiones de inversión más inteligentes.

7.2 Campos emergentes

• 7.2.1 Agente x IoT (fusión de IoT y activos criptográficos)

La combinación de tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) con activos criptográficos, especialmente en la aplicación de contratos inteligentes y blockchain, abrirá más campos de aplicación innovadores para los Agentes de IA. Los Agentes de IA pueden impulsar la aplicación de activos criptográficos en el ecosistema de IoT mediante una conexión sin fisuras con dispositivos IoT.

Contratos inteligentes y pagos automatizados: Los Agentes de IA pueden lograr pagos automáticos y la ejecución de contratos inteligentes basándose en datos de IoT al trabajar en conjunto con dispositivos IoT.

Sistema de trading y liquidación descentralizados: En el mercado de activos criptográficos, los dispositivos IoT pueden convertirse en la entrada para el trading, y los Agentes de IA son responsables de completar automáticamente la ejecución y liquidación de las transacciones basándose en los datos del dispositivo, mejorando la utilidad y flexibilidad de las plataformas de trading descentralizadas.

Tokenización de dispositivos IoT: Los dispositivos IoT en sí mismos se convertirán en parte de los activos criptográficos, y los Agentes de IA pueden ayudar a convertir los derechos de uso o los flujos de datos de estos dispositivos en activos digitales, promoviendo la digitalización y fluidez de los activos IoT.

• 7.2.2 Agente x redes sociales (fusión de redes sociales y activos criptográficos)

Las redes sociales se han convertido en una parte indispensable de la vida diaria, y la combinación de Agentes de IA con activos criptográficos también abrirá nuevas oportunidades de desarrollo en este ámbito. Al combinar estrechamente los activos criptográficos con las redes sociales, los Agentes de IA podrán ofrecer a los usuarios servicios más personalizados, seguros e inteligentes.

Protección de la privacidad y gestión de datos: Los Agentes de IA pueden ayudar a los usuarios a gestionar sus datos personales en plataformas de redes sociales, asegurando la protección de la privacidad y el uso conforme de los datos.

Mercados descentralizados basados en redes sociales: Los Agentes de IA pueden identificar oportunidades de inversión en activos criptográficos analizando el contenido y el comportamiento de los usuarios en las plataformas sociales.

Tokenización social y mecanismos de recompensa: Los Agentes de IA pueden generar automáticamente criptomonedas o tokens sociales basándose en la interacción del usuario en plataformas sociales, creación de contenido y otras acciones.

Gestión de identidad descentralizada: Los Agentes de IA podrán ayudar a los usuarios a gestionar su identidad digital, asegurando que la información de identidad del usuario en las plataformas sociales esté protegida de manera segura y privada a través de sistemas de verificación de identidad descentralizados.

Ocho, conclusiones y recomendaciones

El desarrollo futuro de los Agentes de IA está lleno de potencial. Desde decisiones autónomas más inteligentes hasta una profunda integración con múltiples industrias, y colaboración inteligente entre campos, los Agentes de IA sin duda se convertirán en una fuerza clave para impulsar transformaciones en todos los niveles de la sociedad. A medida que la tecnología continúe rompiendo barreras, y la ética y la gobernanza se perfeccionen, la amplia aplicación de los Agentes de IA traerá oportunidades de innovación sin precedentes para la sociedad humana. Sin embargo, encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y la ética y la regulación será el desafío más crítico en el desarrollo futuro.

Los Agentes de IA representan la fusión de la inteligencia artificial y la tecnología descentralizada, siendo una parte importante del ecosistema Web3. A pesar de los numerosos desafíos que enfrenta esta tecnología, el impacto revolucionario potencial que trae no debe ser subestimado. En el futuro, con avances tecnológicos, la mejora de marcos regulatorios y la promoción de la educación del usuario, se espera que los Agentes de IA experimenten un crecimiento rápido.

Se recomienda a los desarrolladores, empresas e inversores en campos relacionados que presten atención al desarrollo de la tecnología de Agentes de IA y participen activamente en esta revolución inteligente, promoviendo su aplicación e innovación en diversas industrias.