Artículos Relacionados con Agente

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Una frase para crear un sitio web de viajes para 9 personas, Altman: ChatGPT Work se quedó corto en el nombre

El cofundador de OpenAI, Sam Altman, demostró el poder de ChatGPT Work al organizar un viaje de fin de semana para 9 amigos con una sola instrucción verbal desde su teléfono. La IA analizó su historial de chats, generó tres opciones de viaje, construyó un sitio web interactivo para la planificación grupal y redactó un correo en Gmail, todo de forma autónoma. Altman y otros ejecutivos de OpenAI argumentan que el nombre "Work" se queda corto, ya que el modelo va más allá del ámbito laboral. Lanzado en julio, ChatGPT Work es un agente diseñado para tareas complejas y multipaso. Utiliza GPT-5.6 y se integra mediante plugins con herramientas como Gmail, Google Drive y Slack. Su función "Sites" permite crear aplicaciones web interactivas que se actualizan automáticamente, mientras que las "Tareas Programadas" automatizan procesos recurrentes. Un periodista de TechRadar probó ChatGPT Work para gestionar tareas personales como reservar restaurantes, planificar vacaciones familiares, coordinar renovaciones del hogar y organizar agendas semanales. La IA comparó precios, verificó calendarios y redactó borradores, requiriendo solo supervisión y aprobación humana en pasos clave. El móvil se convierte en un control remoto para el agente, permitiendo iniciar y monitorear tareas desde cualquier lugar. Aunque ChatGPT avanza hacia un "AGI personal", aún enfrenta límites en el acceso a datos sensibles y requiere autorización humana para acciones cruciales, como enviar correos o realizar pagos.

marsbit07/27 13:05

Una frase para crear un sitio web de viajes para 9 personas, Altman: ChatGPT Work se quedó corto en el nombre

marsbit07/27 13:05

Fragmentos Eternos del Dinero: Los Pagos de Terceros no tienen una Primera Naturaleza

**Fragmentos eternos del dinero: Los pagos de terceros carecen de una primera naturaleza** El sector de pagos vive una época convulsa, con Stripe intentando adquirir PayPal. Stripe, que alcanzó una valoración de 100.000 millones de dólares durante la pandemia pero no salió a bolsa, busca ahora nuevas narrativas de crecimiento a través de adquisiciones y la expansión hacia las stablecoins y la economía de los agentes. El artículo argumenta que la industria de pagos es inherentemente fragmentada y está subordinada a la banca tradicional, lo que limita el potencial disruptivo de cualquier jugador. Los esfuerzos de Stripe en stablecoins (como OUSD) y su red de pago para agentes (Tempo) son vistos como apuestas de futuro, pero enfrentan el desafío de la adopción real más allá del ámbito cripto. Se destaca que los modelos de negocio basados solo en procesamiento de pagos son limitados. El futuro podría estar en los servicios de valor añadido, especialmente en las redes de liquidación. Empresas como Stripe y Circle, al obtener licencias bancarias, podrían desarrollar sistemas de liquidación más eficientes que capturen parte del valor tradicionalmente retenido por los bancos. En conclusión, Stripe se enfrenta a una guerra de trincheras en un sector fragmentado. Su éxito depende de si puede trascender el simple procesamiento y capitalizar las oportunidades en stablecoins, agentes y, sobre todo, en la infraestructura de liquidación, para escapar de la eterna fragmentación del dinero.

marsbit07/21 12:35

Fragmentos Eternos del Dinero: Los Pagos de Terceros no tienen una Primera Naturaleza

marsbit07/21 12:35

¿Por qué es difícil popularizar las compras con agentes de IA?

**¿Por qué los agentes de IA para compras no se han popularizado?** La idea de dar a un agente de IA una billetera para que compre de forma autónoma suena futurista, pero confunde los desafíos reales de las compras. El acto de comprar combina dos acciones: **recuperación de información** (que se puede automatizar) y **juicios de valor** subjetivos (ligados a las emociones humanas). La narrativa del "monedero de IA" asume erróneamente que la IA puede hacerse cargo de ambas. El juicio de valor se divide en: **definir la necesidad** (establecer criterios) y **evaluar** opciones. La IA solo puede automatizar la evaluación. Las preferencias humanas no son fijas; se construyen durante el proceso de elección, por lo que la delegación total es imposible. La línea divisoria clave no es si un producto es estándar o personalizado, sino si **el acto de elegir en sí tiene valor experiencial**. Para productos mundanos (por ejemplo, papel), la automatización total es adecuada. Para compras placenteras (vino, muebles), la elección es parte del disfrute; aquí, la IA debe actuar como un asistente que filtra opciones, dejando la decisión final al humano. Existe un trilema: si la IA pregunta demasiado, es molesto y distorsiona la elección; si se basa solo en el historial, sofoca la exploración; si el humano decide todo, es ineficiente. Una solución es la **interacción por reconocimiento**: la IA presenta unas pocas opciones preseleccionadas para que el humano elija. El **pago es el eslabón menos importante**. No es necesario dar fondos a la IA; basta con tokens de pago de autorización limitada y única, como ya implementan Stripe, Mastercard y Google. La custodia autónoma de billeteras por parte de la IA es relevante principalmente para **compras empresariales estandarizadas** (B2B) o transacciones entre máquinas (M2M), no para el consumo personal. Los verdaderos cuellos de botella para las compras con IA son: 1. **Falta de fuentes de datos confiables**: reseñas falsas y productos falsificados socavan la capacidad de la IA para evaluar con precisión. 2. **La imposibilidad de automatizar la definición de la necesidad humana**: el derecho a definir qué es importante y a disfrutar de la elección final debe permanecer en manos humanas. En conclusión, el futuro no está en que la IA compre por nosotros de forma autónoma, sino en que **automatice de forma segura la investigación y el filtrado, devolviendo al humano el control sobre los criterios y el placer de la elección final**. Para las plataformas, la ventaja competitiva radicará en ofrecer una experiencia de elección excepcional con datos estructurados y verificables.

Foresight News07/20 06:09

¿Por qué es difícil popularizar las compras con agentes de IA?

Foresight News07/20 06:09

Evolución del orden en la era de la IA y Web3: Las dimensiones competitivas y los caminos de exploración de m&W

La humanidad está evolucionando de la mejora de la productividad a la reconfiguración de las relaciones de producción. La rápida evolución de los Agentes de IA está liberando una capacidad productiva sin precedentes. En este contexto, la colaboración a largo plazo entre humanos y agentes de IA requiere la construcción de relaciones de confianza, la evaluación de contribuciones complejas y mecanismos de distribución de valor justos y sostenibles. Mientras que Web3 ha sentado bases técnicas para la desconfianza en activos e identidades, la era de los Agentes de IA exige un nuevo sistema de orden que aborde crédito, colaboración e incentivos económicos. El artículo analiza el enfoque de m&WDAO, que propone EcoFi (Finanzas/Orden del Ecosistema), un modelo que busca conectar activos cognitivos humanos, capacidades de ejecución de agentes de IA y mecanismos económicos on-chain. Se exploran y contrastan varias direcciones existentes: * **Colony**: Enfocado en gobernanza y colaboración organizacional humana basada en contribución (reputación). * **SingularityNET (ASI)**: Centrado en la creación de un mercado abierto para el intercambio y composición de servicios de IA. * **Gitcoin Passport / Verax**: Especializados en infraestructura de verificación de identidad y resistencia a sybil. * **Farcaster / Lens Protocol**: Orientados a redes sociales y de información descentralizadas con identidad propia. Frente a estos enfoques, m&W busca una integración más profunda, proponiendo una evolución en tres etapas: 1. **m&W 1.0 - Anclaje de Crédito**: Selección de nodos de alta calidad ("Builders") y sedimentación de sus contribuciones en activos de crédito no transferibles (SBT). 2. **m&W 2.0 - Economía Colaborativa**: Implementación del protocolo EcoFi, donde el crédito se conecta con tareas reales, utilizando una verificación híbrida (IA + juicio humano + arbitraje) para tareas no estructuradas y creando un ciclo de retroalimentación valor-crédito. 3. **m&W 3.0 - Orden Inteligente**: Evolución hacia una economía de agentes, donde el historial de crédito humano sirve como base de confianza para que sus "gemelos digitales" (Agentes de IA) participen autónomamente en la red económica. El camino presenta desafíos significativos como el arranque frío por el filtrado estricto, el equilibrio entre verificación por IA y gobernanza humana, y la estabilidad del modelo económico del token ($CMW). La misión final de m&W no es ser otra plataforma de IA, sino explorar los cimientos de un nuevo orden productivo para la economía colaborativa humano-IA, utilizando blockchain para establecer credibilidad, reglas y un marco económico sostenible.

链捕手07/20 03:26

Evolución del orden en la era de la IA y Web3: Las dimensiones competitivas y los caminos de exploración de m&W

链捕手07/20 03:26

Zhipu, temiendo convertirse en el próximo MiniMax

"El año pasado, Zhipu AI era la empresa china más exitosa del sector de la IA, con una capitalización bursátil que superó el billón de HKD gracias al éxito de su aplicación 'Coding'. Sin embargo, tras la liberación de acciones y la fuerte caída en el valor de su competidor MiniMax, el fundador Tang Jie envió una carta interna titulada 'La ola gigante ha llegado'. En ella, evita casi por completo mencionar 'Coding', su principal motor de crecimiento. En su lugar, enfoca el discurso en conceptos a largo plazo como 'Long Horizon Task', 'Agent Autónomo' y 'AGI'. Esto no es solo un cambio técnico, sino una estrategia de narrativa para la valoración bursátil. Tang Jie teme que el mercado empiece a valorar a Zhipu con la lógica tradicional de una empresa SaaS o de internet, basada en métricas de ingresos recurrentes y crecimiento, como le sucedió a MiniMax. Su caída demostró que cuando una empresa de IA se juzga así, su valoración se desploma. Por ello, Zhipu busca reposicionarse como una 'empresa de AGI', comparable a OpenAI o Anthropic, cuyo valor se base en el potencial futuro y la proximidad a la inteligencia general, no en los resultados comerciales inmediatos. Anuncia el 'Plan Touch High', una inversión estratégica en I+D para los próximos dos años sin buscar rentabilidad a corto plazo. La industria china de los grandes modelos se bifurca: el camino de la monetización (como MiniMax) y el camino de la infraestructura/AGI (como Zhipu). Este último conlleva el riesgo de que los avances técnicos no se materialicen a tiempo. La carta de Tang Jie es una gestión de expectativas en un momento crítico, intentando ganar tiempo antes de que el mercado exija demostraciones comerciales concretas. La pregunta final es si Zhipu podrá alcanzar hitos técnicos lo suficientemente altos como para mantener su narrativa y valoración antes de que se agote la paciencia de los inversores."

marsbit07/12 01:05

Zhipu, temiendo convertirse en el próximo MiniMax

marsbit07/12 01:05

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