Reenviar el título original: El surgimiento de las aplicaciones de IA de Web3
El sector de los agentes de IA ha recorrido un largo camino desde que comenzó con agentes centrados en la personalidad. Al principio, nos cautivaban los agentes que podían entretenernos, hacer bromas o simplemente "vibrar" en CT. Estos agentes llamaron la atención y crearon expectación, pero a medida que el mercado evolucionó, una cosa quedó clara: el valor y la utilidad importan mucho más que la personalidad.
Hemos visto innumerables agentes impulsados por la personalidad lanzarse con una gran expectación inicial, solo para desvanecerse en la irrelevancia al no poder ofrecer nada más allá del compromiso superficial. Esta tendencia destaca una lección crítica: Web3 prioriza la sustancia sobre el espectáculo, la utilidad sobre la novedad.
Esta evolución refleja un cambio similar que ocurre en la IA de la Web2. Cada vez se están desarrollando LLM especializados para abordar casos de uso específicos, desde finanzas hasta legal, bienes raíces y más allá. Estos modelos se centran en la precisión y la fiabilidad, abordando las lagunas en la IA de propósito general.
El desafío con la IA de propósito general es que a menudo proporciona una respuesta "suficientemente buena", pero eso no siempre es aceptable. Por ejemplo, un modelo popular podría ser correcto el 70% del tiempo en una pregunta de nicho específica. Eso está bien para uso casual, pero desastroso en escenarios de alto riesgo, como si ganas un caso judicial o pierdes millones en una decisión financiera. Es por eso que los LLM especializados, ajustados para lograr una precisión del 98-99%, están volviéndose críticos.
Y eso nos lleva a una pregunta clave: ¿Por qué Web3? ¿Por qué no dejar que Web2 domine el panorama de la IA especializada?
Web3 ofrece varias ventajas que la IA tradicional de Web2 lucha por igualar:
Liquidez globalWeb3 permite a los equipos obtener financiamiento de manera mucho más eficiente. Con ofertas de tokens, un proyecto de IA puede acceder a la liquidez global, evitando meses de reuniones y negociaciones con capitalistas de riesgo. Democratiza la financiación, brindando a los desarrolladores los recursos que necesitan para construir más rápido.
Tokenomics para la acumulación de valorLos tokens permiten a los equipos recompensar a los primeros adoptantes, incentivar a los titulares y mantener su ecosistema. Por ejemplo, @virtuals_ioasigna el 1% de las comisiones de trading para cubrir los costos de inferencia, asegurando que sus agentes sigan funcionales y competitivos sin depender de financiación externa.
Infraestructura DeAIWeb3 ofrece modelos de código abierto, computación descentralizada (de jugadores como @hyperbolic_labs y @AethirCloud), y acceso a tuberías masivas de datos abiertos (@cookiedotfun, @withvana). proporcionando una base colaborativa y rentable que es difícil de replicar en Web2
Más importante aún, fomenta una comunidad de desarrolladores apasionados que impulsan la innovación juntos
El Ecosistema de IA Web3En el panorama de agentes de inteligencia artificial de Web3, estamos empezando a ver ecosistemas mejorar sus capacidades con integraciones que desbloquean casos de uso completamente nuevos. Desde Subnets de Bittensor hasta Olas, Pond y Flock, los ecosistemas están creando agentes más interoperables y poderosos. Al mismo tiempo, están surgiendo herramientas fáciles de usar para mejorar la funcionalidad, como @sendaifunEl Kit de Agente de Solana de Gate.com o @coinbase CDP SDK
Ecosistemas como estos están construyendo aplicaciones de IA centradas en la utilidad primero:
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@alchemistAIapp: Un generador sin código para aplicaciones de IA.- @myshell_ai: Una tienda de aplicaciones de inteligencia artificial enfocada en la generación de imágenes, novelas visuales y simuladores de waifu.
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@questflow: Un protocolo de orquestación multiagente (MAOP) que permite casos de uso que aumentan la productividad. La integración de Questflow con Virtuals creó agentes de Santa que gamifican airdrops y gestionan incentivos.
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@0xCapx: Una tienda de aplicaciones de inteligencia artificial orientada a la utilidad en Telegram.
Agentes Individuales Especializados en Casos de Uso del Mundo RealMás allá de los ecosistemas, los agentes individuales están emergiendo como expertos en campos específicos:
@corpauditai: Un agente de inteligencia artificial analista financiero que revisa informes e identifica oportunidades de mercado.
- $CPAAgente: Construido por @RealTjDunhamEste agente calcula impuestos cripto y genera informes para usuarios.
Esta transición de "chatbots charlando en CT" a "expertos especializados compartiendo ideas" continuará.
El futuro de los agentes de inteligencia artificial no se trata de chatbots aleatorios parloteando en CT. Se trata de expertos especializados en sus respectivos campos, entregando valor y conocimientos de manera atractiva. Estos agentes seguirán creando presencia en la mente y dirigiendo a los usuarios hacia productos reales, ya sea un terminal de trading, una calculadora de impuestos o una herramienta de productividad.
¿Dónde se acumulará el valor?Los mayores beneficiarios serán los Agentic L1 y las Capas de Coordinación.
- Agentic L1s: Plataformas como @virtuals_io and@ai16zdao están elevando el listón, asegurando que sus ecosistemas prioricen la calidad. Virtuals sigue siendo la principal L1 para los agentes, y pronto, @ai16zdaose unirá a la refriega. Los agentes que solo tienen personalidad están muriendo, dejando atrás agentes que son útiles y atractivos.- Capas de coordinación: Estas capas, como @TheoriqAI, orquestará enjambres de agentes, combinando sus fortalezas para ofrecer resultados fluidos y poderosos para los usuarios. Imagina unir agentes como aixbt, gekko y CPA para buscar alfa, ejecutar operaciones y manejar impuestos, todo en un flujo de trabajo cohesivo. El marco de descubrimiento basado en tareas de Theoriq es un paso hacia la liberación de esta inteligencia colectiva.
Conclusiones finalesEl relato de las aplicaciones de IA centradas en la utilidad apenas comienza. Web3 tiene una oportunidad única para abrir un espacio donde los agentes de IA no solo entretienen, sino que también resuelven problemas reales, automatizan tareas complejas y crean valor para los usuarios.
2025 será el año en que veremos la transición de los chatbots a los copilotos, ya que los LLM especializados y la orquestación multiagente redefinen cómo pensamos sobre la IA. Web2 y Web3 convergerán, pero la naturaleza abierta y colaborativa de Web3 sentará las bases para algunos de los avances más innovadores.
Ya no se trata de 'agentes de IA con personalidad'. Se trata de agentes que brindan utilidad y crean un impacto significativo.
Mantén tus ojos en Agentic L1s, Capas de Coordinación y las emergentes aplicaciones de IA. El nacimiento de la Era Agentic está aquí y apenas comienza.
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