Agente de IA Decode: O poder inteligente que molda o futuro da nova ecologia económica

Os Agentes de IA estão reformando a economia das criptomoedas, demonstrando um grande potencial desde Finanças Descentralizadas até GameFi. Este artigo é baseado em um artigo escrito pela Klein Labs e compilado pelo PANews. (Contexto anterior: Interpretação do Guia de Inicialização da Y Combinator: Quais são as tendências de desenvolvimento dos Agentes de IA no futuro?) (Contexto adicional: Bankless: Como a tecnologia de encriptação se torna o supercombustível dos Agentes de IA) 1. Antecedentes 1.1 Introdução: O "novo parceiro" da era da inteligência Cada ciclo de criptomoeda traz uma nova infraestrutura que impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria. Em 2017, o surgimento dos contratos inteligentes impulsionou o próspero desenvolvimento das ICOs. Em 2020, as pools de liquidez da DEX trouxeram o boom das Finanças Descentralizadas. Em 2021, o lançamento de uma grande quantidade de obras colecionáveis não fungíveis marcou a chegada da era das coleções digitais. Em 2024, o excelente desempenho do pump.fun liderou o frenesi das memecoins e das plataformas de lançamento. É importante enfatizar que o início dessas áreas verticais se deve não apenas à inovação tecnológica, mas também à combinação perfeita entre o modelo de financiamento e o ciclo de alta do mercado. Quando a oportunidade encontra o momento certo, pode gerar grandes mudanças. Olhando para 2025, é evidente que o novo campo emergente do ciclo de 2025 será o dos Agentes de IA. Essa tendência atingiu o pico em outubro do ano passado, com o lançamento do token $GOAT em 11 de outubro de 2024, atingindo um limite de mercado de 150 milhões de dólares em 15 de outubro. Logo em 16 de outubro, o Protocolo Virtuals lançou a LUNA, com a estreia da IP da garota ao lado, causando um grande impacto na indústria como um todo. Então, afinal, o que é um Agente de IA? Todos devem estar familiarizados com o clássico filme "Resident Evil", onde o impressionante sistema de IA Red Queen se destaca. A Red Queen é um poderoso sistema de IA que controla instalações complexas e sistemas de segurança, capaz de perceber o ambiente de forma autônoma, analisar dados e tomar ações rápidas. Na prática, os Agentes de IA têm muitas semelhanças com as funcionalidades centrais da Red Queen. Na realidade, os Agentes de IA desempenham, até certo ponto, funções semelhantes, sendo os "guardiões inteligentes" do campo tecnológico moderno, ajudando empresas e indivíduos a lidar com tarefas complexas por meio de percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autônomos até assistentes de atendimento inteligentes, os Agentes de IA penetraram em diversas áreas, tornando-se uma força-chave para melhorar a eficiência e a inovação. Esses seres autônomos e inteligentes, como membros invisíveis da equipe, possuem habilidades abrangentes que vão desde a percepção do ambiente até a tomada de decisões, gradualmente se infiltrando em diversas indústrias, impulsionando a melhoria da eficiência e da inovação. Por exemplo, um Agente de IA pode ser usado para automatizar negociações, gerenciando carteiras de investimento e executando transações com base em dados coletados de Dexscreener ou da plataforma social X, otimizando constantemente seu desempenho por meio de iterações. Os Agentes de IA não são de uma única forma, mas são classificados em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema de encriptação: Agentes de IA Executivos: focados na conclusão de tarefas específicas, como negociação, gestão de carteiras de investimento ou arbitragem, visando aumentar a precisão operacional e reduzir o tempo necessário. Agentes de IA Criativos: usados para geração de conteúdo, incluindo redação de textos, design e até composição musical. Agentes de IA Sociais: atuam como líderes de opinião nas redes sociais, interagindo com os usuários, construindo comunidades e participando de atividades de marketing. Agentes de IA Coordenadores: coordenam interações complexas entre sistemas ou participantes, sendo especialmente adequados para integrações multi-cadeia. Neste relatório, exploraremos as origens, o estado atual e as amplas perspectivas de aplicação dos Agentes de IA, analisando como eles estão remodelando o panorama do setor e antecipando as tendências futuras de desenvolvimento. 1.1.1 Histórico de Desenvolvimento A evolução dos Agentes de IA demonstra a transição da IA da pesquisa básica para a aplicação generalizada. Na Conferência de Dartmouth de 1956, o termo "IA" foi proposto pela primeira vez, estabelecendo as bases para a IA como um campo independente. Neste período, a pesquisa em IA estava principalmente focada em métodos simbólicos, levando ao desenvolvimento dos primeiros programas de IA, como ELIZA (um chatbot) e Dendral (um sistema especialista na área da química orgânica). Esta fase também testemunhou a proposta inicial de redes neurais e a exploração preliminar do conceito de aprendizado de máquina. No entanto, a pesquisa em IA nesse período foi severamente limitada pelas restrições de poder computacional da época. Os pesquisadores enfrentaram grandes dificuldades no desenvolvimento de algoritmos para processamento de linguagem natural e imitação das funções cognitivas humanas. Além disso, em 1972, o matemático James Lighthill apresentou um relatório sobre o estado da pesquisa em IA no Reino Unido, publicado em 1973. O relatório de Lighthill expressou principalmente um pessimismo abrangente em relação à pesquisa em IA após a fase inicial de entusiasmo, levando a uma perda significativa de confiança no potencial da IA por parte de instituições acadêmicas no Reino Unido, incluindo agências de financiamento. Após 1973, o financiamento para pesquisa em IA foi drasticamente reduzido, e o campo de IA experimentou seu primeiro "inverno da IA", aumentando a desconfiança no potencial da IA. Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas globais a adotar tecnologias de IA. Neste período, houve avanços significativos em aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural, impulsionando o surgimento de aplicações de IA mais complexas. A introdução dos primeiros veículos autônomos e a implantação da IA em setores como finanças e saúde marcaram a expansão da tecnologia de IA. No entanto, no final dos anos 1980 e início dos anos 1990, o campo de IA passou por seu segundo "inverno da IA", devido ao colapso da demanda de mercado por hardware de IA especializado. Além disso, a ampliação da escala dos sistemas de IA e sua integração bem-sucedida em aplicações práticas continuaram sendo um desafio contínuo. No entanto, em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, marcando um marco na capacidade da IA de resolver problemas complexos. O renascimento das redes neurais e do aprendizado profundo no final dos anos 1990 estabeleceu as bases para o desenvolvimento da IA, tornando-a uma parte indispensável do cenário tecnológico e começando a impactar a vida cotidiana. No início deste século, o avanço da capacidade computacional impulsionou o surgimento do aprendizado profundo, enquanto assistentes virtuais como Siri demonstraram a utilidade da IA em aplicações de consumo. Na década de 2010, agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 alcançaram avanços adicionais, levando a IA conversacional a novas alturas. Durante esse processo, a introdução de grandes modelos de linguagem se tornou um marco importante no desenvolvimento da IA, especialmente com o lançamento do GPT-4, considerado um ponto de viragem no campo de Agentes de IA. Desde a introdução da série GPT pela OpenAI, modelos pré-treinados em grande escala com centenas de bilhões ou 100 biliões de parâmetros têm demonstrado capacidades de geração e compreensão de linguagem superiores aos modelos tradicionais. Seu excelente desempenho no processamento de linguagem permitiu que os Agentes de IA demonstrassem habilidades de interação lógica e coerente por meio da geração de linguagem. Isso permite que os Agentes de IA sejam aplicados em cenários como assistentes de chat, atendimento ao cliente virtual e, gradualmente, se expandam para tarefas mais complexas, como análise de negócios e redação criativa. A capacidade de aprendizagem dos grandes modelos de linguagem representa um marco importante para os Agentes de IA...