La nueva era de la colaboración entre agentes de IA: explorando el potencial de los protocolos comerciales de agentes
Recientemente, el desarrollo del rendimiento de los modelos de IA ha tendido a estabilizarse, y el enfoque de la industria se ha desplazado de la investigación y desarrollo tecnológico a la aplicación práctica. Los agentes de IA se han convertido en un nuevo punto de atención, pero las limitaciones de los agentes individuales han puesto de manifiesto la importancia de la colaboración especializada. Sin embargo, actualmente la colaboración entre agentes carece de un sistema estandarizado.
Para resolver este problema, surgió una solución llamada protocolo comercial (ACP). ACP logra la estandarización y automatización de la colaboración de agentes a través de cuatro etapas: "solicitud-negociación-transacción-evaluación". Esto permite que los agentes de diferentes plataformas colaboren sin problemas.
Con ACP, los agentes pueden operar como entidades económicas autónomas las 24 horas del día. Casos como fondos de cobertura en la cadena y la producción de medios autónomos han demostrado su viabilidad. Actualmente, alrededor de 1 millón de agentes generan un valor de 1.000 millones de dólares al año, y se espera que esta cifra se dispare a 1 billón de dólares para 2035.
Agente AI: La próxima frontera en el campo de la IA
Las diferencias en el rendimiento de los modelos de IA más populares son ahora mínimas, y el enfoque de la industria está cambiando de la búsqueda de la superioridad técnica a cómo utilizar efectivamente estas herramientas. Esta transformación es similar al proceso humano de descubrir el fuego y luego comenzar a explorar sus aplicaciones prácticas.
Los agentes de IA son diferentes de las herramientas que ejecutan pasivamente una única tarea; son más como sistemas proactivos que pueden comprender completamente la tarea y tomar decisiones de manera autónoma. Por ejemplo, al reservar un restaurante, el agente de IA no solo puede recomendar un restaurante, sino que también puede considerar las preferencias del usuario, buscar opciones populares e incluso ayudar con las reservas en tiempo real.
Inconvenientes del sistema de agentes actual
A pesar de que las funciones de los agentes de IA son poderosas, no son omnipotentes. Cada campo requiere un conocimiento especializado específico, y la memoria y la capacidad de cálculo de los agentes también tienen limitaciones. Por ejemplo, un agente que es experto en recomendaciones de restaurantes no puede convertirse de repente en un experto legal.
Si los agentes de diferentes campos pueden colaborar, se mejorará significativamente la calidad del servicio. Sin embargo, la implementación de la colaboración multi-agente enfrenta numerosos desafíos, como el alcance del trabajo, los estándares de calidad, la fijación de precios y la evaluación de la entrega que deben resolverse. La complejidad de estos problemas aumenta significativamente con el número de agentes colaborativos.
Por lo tanto, el ecosistema de agentes necesita urgentemente un protocolo estándar que pueda estructurar y automatizar la colaboración entre agentes. Este protocolo debería abarcar una infraestructura comercial completa que incluya la ejecución de contratos, la negociación de condiciones, la evaluación de calidad y los pagos.
ACP: estándar abierto para la comercialización de agentes
ACP incluye cuatro etapas principales: solicitud, negociación, transacción y evaluación. Este proceso es similar al proceso tradicional de publicación de RFP por parte de las empresas, pero se ha automatizado completamente a través de contratos inteligentes.
Tomemos como ejemplo la apertura de una tienda de limonada, el agente de gestión Lemo primero determina las tareas necesarias y luego solicita servicios a los agentes profesionales a través de ACP. Tomando la creación de carteles como ejemplo, las cuatro etapas de ACP son las siguientes:
Fase de solicitud: Lemo publica una solicitud de creación de cartel, con un presupuesto de 50 dólares.
Fase de negociación: el diseñador representante de Pixie propone completar en 2 días, con un costo de 40 dólares. Lemo acepta y la transacción continúa.
Etapa de transacción: el protocolo inteligente bloquea 40 dólares, Pixie comienza a crear.
Etapa de evaluación: el evaluador revisa los resultados a través de un agente, se liquidan automáticamente y se registra la reputación una vez que cumplen con los estándares.
El impacto de ACP en el ecosistema de agentes
ACP no solo mejora la eficiencia, sino que también liderará una transformación fundamental en el ecosistema de agentes. A través de ACP, los agentes pueden trabajar ininterrumpidamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, logrando un nuevo nivel de modelo de negocio.
fondo de cobertura que nunca duerme
Los fondos de cobertura en la cadena muestran el potencial de aplicación de ACP. Los agentes de diferentes especialidades trabajan en coordinación, analizando continuamente los datos del mercado y ajustando la cartera, sin necesidad de intervención manual.
fábrica de producción de medios autónoma
Las fábricas de producción de medios impulsadas por agentes pueden operar de manera autónoma 24/7, manejando todo el proceso desde la planificación hasta la distribución. Este modelo es especialmente adecuado para la industria de los ídolos virtuales, ya que puede aumentar significativamente la interacción en tiempo real con los fans.
Perspectivas futuras de la economía de intermediación
La economía de agentes ha pasado de ser un concepto a una realidad. El rápido desarrollo de la base tecnológica, como la drástica reducción de los costos de inferencia de IA y la aparición de modelos de código abierto de alto rendimiento, ha creado un ambiente favorable para la creación de agentes.
Se espera que para 2025, alrededor de 1 millón de agentes públicos funcionen en la cadena, generando un valor total de agencia de 1,000 millones de dólares anuales (GAP). Si esta tendencia continúa, el GAP podría alcanzar 1 billón de dólares para 2035.
Sin embargo, lograr este crecimiento sigue enfrentando desafíos, especialmente en lo que respecta a la protección de la privacidad. Con el desarrollo de la tecnología de pruebas de conocimiento cero, se espera que estas limitaciones se superen gradualmente, liberando aún más el potencial de la economía de agentes.
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HalfBuddhaMoney
· 07-26 00:22
Ser engañados de un nuevo nivel, lo hemos adorado.
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gas_fee_trauma
· 07-25 09:02
El nuevo herramienta para emitir moneda y tomar a la gente por tonta ha llegado.
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NFTArchaeologist
· 07-25 08:55
Ah, otra historia sobre Ser engañados.
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MrRightClick
· 07-25 08:45
¿Las predicciones de los números son un poco absurdas, verdad?
ACP inicia una nueva era de colaboración de agentes de IA, la economía de agentes podría alcanzar un billón de dólares en 2035.
La nueva era de la colaboración entre agentes de IA: explorando el potencial de los protocolos comerciales de agentes
Recientemente, el desarrollo del rendimiento de los modelos de IA ha tendido a estabilizarse, y el enfoque de la industria se ha desplazado de la investigación y desarrollo tecnológico a la aplicación práctica. Los agentes de IA se han convertido en un nuevo punto de atención, pero las limitaciones de los agentes individuales han puesto de manifiesto la importancia de la colaboración especializada. Sin embargo, actualmente la colaboración entre agentes carece de un sistema estandarizado.
Para resolver este problema, surgió una solución llamada protocolo comercial (ACP). ACP logra la estandarización y automatización de la colaboración de agentes a través de cuatro etapas: "solicitud-negociación-transacción-evaluación". Esto permite que los agentes de diferentes plataformas colaboren sin problemas.
Con ACP, los agentes pueden operar como entidades económicas autónomas las 24 horas del día. Casos como fondos de cobertura en la cadena y la producción de medios autónomos han demostrado su viabilidad. Actualmente, alrededor de 1 millón de agentes generan un valor de 1.000 millones de dólares al año, y se espera que esta cifra se dispare a 1 billón de dólares para 2035.
Agente AI: La próxima frontera en el campo de la IA
Las diferencias en el rendimiento de los modelos de IA más populares son ahora mínimas, y el enfoque de la industria está cambiando de la búsqueda de la superioridad técnica a cómo utilizar efectivamente estas herramientas. Esta transformación es similar al proceso humano de descubrir el fuego y luego comenzar a explorar sus aplicaciones prácticas.
Los agentes de IA son diferentes de las herramientas que ejecutan pasivamente una única tarea; son más como sistemas proactivos que pueden comprender completamente la tarea y tomar decisiones de manera autónoma. Por ejemplo, al reservar un restaurante, el agente de IA no solo puede recomendar un restaurante, sino que también puede considerar las preferencias del usuario, buscar opciones populares e incluso ayudar con las reservas en tiempo real.
Inconvenientes del sistema de agentes actual
A pesar de que las funciones de los agentes de IA son poderosas, no son omnipotentes. Cada campo requiere un conocimiento especializado específico, y la memoria y la capacidad de cálculo de los agentes también tienen limitaciones. Por ejemplo, un agente que es experto en recomendaciones de restaurantes no puede convertirse de repente en un experto legal.
Si los agentes de diferentes campos pueden colaborar, se mejorará significativamente la calidad del servicio. Sin embargo, la implementación de la colaboración multi-agente enfrenta numerosos desafíos, como el alcance del trabajo, los estándares de calidad, la fijación de precios y la evaluación de la entrega que deben resolverse. La complejidad de estos problemas aumenta significativamente con el número de agentes colaborativos.
Por lo tanto, el ecosistema de agentes necesita urgentemente un protocolo estándar que pueda estructurar y automatizar la colaboración entre agentes. Este protocolo debería abarcar una infraestructura comercial completa que incluya la ejecución de contratos, la negociación de condiciones, la evaluación de calidad y los pagos.
ACP: estándar abierto para la comercialización de agentes
ACP incluye cuatro etapas principales: solicitud, negociación, transacción y evaluación. Este proceso es similar al proceso tradicional de publicación de RFP por parte de las empresas, pero se ha automatizado completamente a través de contratos inteligentes.
Tomemos como ejemplo la apertura de una tienda de limonada, el agente de gestión Lemo primero determina las tareas necesarias y luego solicita servicios a los agentes profesionales a través de ACP. Tomando la creación de carteles como ejemplo, las cuatro etapas de ACP son las siguientes:
El impacto de ACP en el ecosistema de agentes
ACP no solo mejora la eficiencia, sino que también liderará una transformación fundamental en el ecosistema de agentes. A través de ACP, los agentes pueden trabajar ininterrumpidamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, logrando un nuevo nivel de modelo de negocio.
fondo de cobertura que nunca duerme
Los fondos de cobertura en la cadena muestran el potencial de aplicación de ACP. Los agentes de diferentes especialidades trabajan en coordinación, analizando continuamente los datos del mercado y ajustando la cartera, sin necesidad de intervención manual.
fábrica de producción de medios autónoma
Las fábricas de producción de medios impulsadas por agentes pueden operar de manera autónoma 24/7, manejando todo el proceso desde la planificación hasta la distribución. Este modelo es especialmente adecuado para la industria de los ídolos virtuales, ya que puede aumentar significativamente la interacción en tiempo real con los fans.
Perspectivas futuras de la economía de intermediación
La economía de agentes ha pasado de ser un concepto a una realidad. El rápido desarrollo de la base tecnológica, como la drástica reducción de los costos de inferencia de IA y la aparición de modelos de código abierto de alto rendimiento, ha creado un ambiente favorable para la creación de agentes.
Se espera que para 2025, alrededor de 1 millón de agentes públicos funcionen en la cadena, generando un valor total de agencia de 1,000 millones de dólares anuales (GAP). Si esta tendencia continúa, el GAP podría alcanzar 1 billón de dólares para 2035.
Sin embargo, lograr este crecimiento sigue enfrentando desafíos, especialmente en lo que respecta a la protección de la privacidad. Con el desarrollo de la tecnología de pruebas de conocimiento cero, se espera que estas limitaciones se superen gradualmente, liberando aún más el potencial de la economía de agentes.