Artículos Relacionados con Agentes

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Agentes", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

¿Quién puede ganar dinero en la era de los Agentes?

Resumen: En la era de los Agentes, ¿quién capturará valor en el mundo cripto? Tradicionalmente, dos teorías compiten: la de los "protocolos gruesos" (Fat Protocols), donde el valor se acumula en la capa base de la blockchain, y la de las "aplicaciones gruesas" (Fat Apps), donde las aplicaciones que poseen la relación con el usuario capturan más. Sin embargo, los Agentes (usuarios de software autónomos) desafían estas teorías. Al interactuar directamente vía API sin lealtad a marca o interfaz, erosionan la ventaja competitiva de las aplicaciones basada en la experiencia de usuario (UX). Esto abre varios escenarios futuros: 1) Las aplicaciones exitosas podrían desacoplarse de su frontend ("sin cabeza") y ofrecer su infraestructura como API a los Agentes. 2) Los protocolos podrían recuperar protagonismo si los Agentes los integran directamente, saltándose intermediarios. 3) Toda la pila tecnológica podría perder poder de fijación de precios, ya que los Agentes optimizan racionalmente por coste, comprimiendo los márgenes. 4) Podrían surgir nuevos modelos de negocio aún no imaginados, impulsados por una actividad económica masiva y nuevas interacciones máquina a máquina. A largo plazo, coexistirán usuarios humanos (donde las aplicaciones con buena UX seguirán captando valor) y Agentes (gobernados por dinámicas de eficiencia y coste). La clave para los creadores será ofrecer a los Agentes ventajas más allá del precio, como liquidez, baja latencia o garantías de liquidación.

链捕手05/27 13:59

¿Quién puede ganar dinero en la era de los Agentes?

链捕手05/27 13:59

three.ws Se Une a Google Cloud: Impulsando Agentes de IA en Cadena Nativos del Navegador en 3D

La plataforma de código abierto three.ws, que proporciona la capa 3D para agentes de IA en cadena, se alía con Google Cloud. Esta colaboración tiene como objetivo impulsar la próxima era de inteligencia con "cuerpo" nativa del navegador, liberando a los agentes de IA de las cajas de chat de texto. three.ws permite a cualquier IA tener una presencia 3D real directamente en el navegador, sin necesidad de plugins o instalaciones. Los desarrolladores pueden cargar cualquier avatar GLB/glTF, conectarlo a un modelo de lenguaje (como Claude de Anthropic) y añadir memoria a largo plazo, emociones en tiempo real y uso de herramientas. Estos agentes pueden acuñarse en cadena (en Solana o cadenas EVM), dotándolos de identidad verificable, billeteras y reputación transferible. La plataforma incluye un servidor listo para producción del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), permitiendo que asistentes como Claude controlen avatares 3D y ejecuten herramientas mediante lenguaje natural. La infraestructura de Google Cloud proporcionará la escala computacional, el alcance global y la base empresarial necesarios para experiencias más rápidas, ricas y responsivas a nivel mundial. three.ws ya está integrado en varios ecosistemas y es de código abierto.

TheNewsCrypto05/27 13:11

three.ws Se Une a Google Cloud: Impulsando Agentes de IA en Cadena Nativos del Navegador en 3D

TheNewsCrypto05/27 13:11

Bitroot Blockchain invitada a la Conferencia de Inteligencia Artificial de Tencent Cloud en Singapur, compartiendo escenario con Solana para hablar sobre el futuro

El 19 de mayo, en Singapur, se celebró un evento organizado por Tencent Cloud centrado en la intersección entre IA y Web3. El evento reunió a representantes de servicios en la nube, ecosistemas de blockchain (como Solana), fintech e infraestructuras emergentes, como la cadena de bloques Bitroot. Aunque Bitroot aún no ha lanzado su mainnet, su enfoque en una arquitectura nativa para IA, compatibilidad con EVM y ejecución en paralelo le valió una invitación, lo que refleja un creciente interés del sector por infraestructuras de nueva generación que puedan soportar Agentes de IA y ejecución automatizada y verificable en cadena. En las discusiones, se destacó que la competencia en IA está evolucionando de la capacidad de los modelos hacia cuestiones de datos, escenarios de aplicación y mecanismos de confianza. Los Agentes de IA, al pasar de ser asistentes a entidades autónomas que ejecutan transacciones y gestionan activos, necesitarán entornos de ejecución en cadena de alto rendimiento, baja latencia y bajo coste. Proyectos como Bitroot, que buscan optimizar el rendimiento mediante EVM en paralelo, se posicionan como actores relevantes en esta convergencia. En resumen, el evento subrayó que la próxima fase de la IA requerirá infraestructuras compuestas y de alto rendimiento, donde las blockchains con capacidad de ejecución verificable pueden complementar los sistemas tradicionales. La participación de Bitroot junto a actores establecidos como Solana señala una mayor atención del sector hacia las capas base diseñadas para la era de la IA y la automatización Web3.

marsbit05/27 08:18

Bitroot Blockchain invitada a la Conferencia de Inteligencia Artificial de Tencent Cloud en Singapur, compartiendo escenario con Solana para hablar sobre el futuro

marsbit05/27 08:18

CoinQuant presenta una infraestructura de trading para la economía de agentes

CoinQuant, la plataforma de trading sin código impulsada por IA con más de 15.000 usuarios, anuncia su expansión hacia una arquitectura unificada de inteligencia de trading diseñada tanto para operadores humanos como para agentes de IA autónomos. Esta infraestructura actúa como una capa de validación y confianza entre la intención de trading y el despliegue de capital en vivo, incorporando backtesting, métricas de riesgo y optimización en el flujo de trabajo. Su motor central combina backtesting de grado institucional, datos de mercado estructurados y un sistema propietario de expertos en dominio. Los traders humanos interactúan mediante una interfaz de lenguaje natural, mientras los agentes de IA se conectan mediante API para validar estrategias. Cada estrategia probada contribuye a una capa de inteligencia agregada y anónima. La compañía prepara el lanzamiento de una capa de ejecución automatizada en HyperLiquid y está recaudando una ronda de financiación de 3 millones de dólares para escalar el desarrollo y su arquitectura de agentes multi-nivel HYDRA. CoinQuant aspira a ser la columna vertebral de inteligencia para el trading algorítmico en la era de los agentes autónomos.

TheNewsCrypto05/26 05:59

CoinQuant presenta una infraestructura de trading para la economía de agentes

TheNewsCrypto05/26 05:59

La paradoja de la automatización: cuanto más fuerte sea la IA, más ocupados estaremos

El artículo "La Paradoja de la Automatización: Cuanto más fuerte es la IA, más ocupados estamos los humanos" desafía la narrativa predominante de que la IA eliminará puestos de trabajo de cuello blanco. Basándose en la experiencia de la empresa Every, que utiliza extensamente agentes de IA, el autor argumenta que, si bien la automatización asume tareas repetitivas (como codificación básica, servicio al cliente o redacción de borradores), no reduce la carga laboral humana. En cambio, reorganiza el trabajo: los humanos pasan de ser ejecutores a ser diseñadores de marcos, supervisores de calidad, tomadores de decisiones y solucionadores de problemas complejos en tiempo real. La IA commoditiza habilidades humanas del "ayer", haciendo que la producción genérica sea abundante y barata. Esto genera una homogeneización que, a su vez, incrementa la demanda de diferenciación, juicio contextual y adaptación a situaciones específicas del presente—competencias exclusivamente humanas. Por lo tanto, los expertos no desaparecen; su rol se vuelve más crucial para mantener estándares, diseñar sistemas y abordar lo que la IA no puede: definir qué vale la pena hacer y por qué. El artículo también critica la interpretación de los benchmarks de IA. Estos miden el desempeño dentro de un "marco" o prompt específico diseñado por humanos. A medida que la IA domina un marco, los humanos desplazan la meta hacia marcos más complejos, creando una brecha perpetua (una "paradoja de Zenón" de la IA). Incluso una IA general (AGI), al carecer de intencionalidad y estar alineada con objetivos humanos, seguiría necesitando un "delimitador" humano. La conclusión es que el futuro del trabajo no es la sustitución, sino una colaboración donde la IA amplifica las capacidades humanas, haciendo que el juicio, la creatividad y la definición de propósito sean más valiosos que nunca.

marsbit05/24 07:26

La paradoja de la automatización: cuanto más fuerte sea la IA, más ocupados estaremos

marsbit05/24 07:26

Las máquinas pagan, los humanos cosechan: La batalla de posicionamiento de las tarjetas de pago de IA de Coinbase, Stripe, Google y Visa

Autor: Ben Harvey Traducción: TechFlow Profundo Resumen: Hace un año, los pagos entre máquinas eran solo un concepto. Hoy, Coinbase, Stripe, Google y Visa han desplegado cuatro arquitecturas competitivas. Los Agentes de IA ya han realizado 1.76 mil millones de transacciones por un valor de 73 millones de dólares. Los gigantes tradicionales han invertido 80 mil millones en adquisiciones para posicionarse en esta nueva infraestructura de pagos. Este informe, elaborado en colaboración con Keyrock, Coinbase y Tempo, analiza cómo se está construyendo esta pila de pagos, su modelo económico y los obstáculos clave. Los cuatro protocolos (x402 de Coinbase, MPP de Stripe/Tempo, AP2 de Google y las extensiones de Visa) no compiten directamente, sino que se apilan para formar una infraestructura completa. La pregunta crucial no es qué protocolo ganará, sino qué empresas controlarán más capas y capturarán más valor. Las transacciones medianas están entre 0.01 y 0.10 dólares, y el 76% son inferiores al mínimo de 0.30 dólares que cobran las tarjetas, haciendo inviables los canales de pago tradicionales para microtransacciones. Los stablecoins, con costes de asentamiento de 0.0001 dólares en capa 2, son esenciales. El USDC domina, usándose en el 98.6% de los pagos, lo que valida su posición pero también crea una dependencia. Coinbase y Stripe lideran una carrera de integración vertical, controlando cada uno cinco de las seis capas de la pila de pagos emergente, respaldada por más de 80 mil millones en adquisiciones estratégicas. La actividad de los Agentes de IA es creciente, representando ya hasta el 75% de las transacciones en ciertas redes. El ritmo de adopción no lo marcará la tecnología, que está lista, sino la creación de una infraestructura de confianza que garantice la seguridad. La regulación vigente no aborda aún las transacciones autónomas entre máquinas. El futuro apunta a una migración gradual de transacciones cada vez mayores a la cadena de bloques, conforme maduren las capas de confianza.

marsbit05/22 04:24

Las máquinas pagan, los humanos cosechan: La batalla de posicionamiento de las tarjetas de pago de IA de Coinbase, Stripe, Google y Visa

marsbit05/22 04:24

Nuevo Paradigma y Lógica de Inversión en la Era de la IA+Web3

En la era de la convergencia entre la IA y Web3, este artículo de una firma de capital de riesgo analiza el ciclo real de inversión en IA, su vínculo esencial con la tecnología blockchain y los criterios clave para evaluar proyectos. El sector de la IA se divide en siete capas, desde la infraestructura eléctrica hasta los agentes de IA, y se destaca el carácter cíclico de industrias como los centros de datos, con una posible saturación hacia 2028. La integración con la criptografía se considera crucial por dos razones: primero, para facilitar pagos automáticos, de microvalor y alta frecuencia entre agentes de IA, que requieren soberanía financiera; y segundo, para proporcionar transparencia y auditabilidad en la cadena de bloques, combatiendo las "alucinaciones" o la manipulación en modelos de IA. Al evaluar proyectos, se prioriza la "honestidad": equipos fundadores con experiencia real y sin exageraciones, y productos con métricas sólidas, evitando proyectos impulsados solo por presentaciones o demos falsos. Finalmente, se identifica una gran oportunidad subestimada para 2026: la fusión de IA, blockchain y entretenimiento. Este ámbito podría generar mundos virtuales inmersivos donde los NPCs tengan autonomía impulsada por IA y los activos digitales estén protegidos por blockchain, capturando un enorme valor a medida que la automatización libere más tiempo humano para el ocio.

marsbit05/21 08:59

Nuevo Paradigma y Lógica de Inversión en la Era de la IA+Web3

marsbit05/21 08:59

Aprende Codex con el 'Resumen Matutino': Seis Niveles de Uso Replicables

Nota del editor: En lugar de empezar con conceptos complejos de IA, este artículo propone aprender a usar Codex a través de un flujo de trabajo cotidiano: el **resumen matutino**. Se presentan seis niveles prácticos y progresivos: **Nivel 1: Preguntar.** Conectar Slack, Gmail y Calendario y pedir a Codex que resuma los asuntos del día. **Nivel 2: Personalizar.** Usar un archivo 'agents' para definir preferencias y que cada resumen siga un formato útil y consistente. **Nivel 3: Automatizar.** Configurar la tarea para que se ejecute automáticamente cada mañana, teniendo el resumen listo al despertar. **Nivel 4: Especializar.** Crear resúmenes separados por proyecto o área (lanzamientos, contratación, personal), cada uno enfocado en lo relevante. **Nivel 5: Actuar.** Ir más allá del resumen: que Codex redacte borradores de respuestas, prepare notas para reuniones o identifique decisiones pendientes. **Nivel 6: Recordar.** Integrar un 'vault' o sistema de memoria. El resumen consulta y actualiza información persistente (notas de proyectos, personas, pendientes), haciendo que cada día sea más inteligente que el anterior. Esta guía escalable transforma Codex de una simple herramienta de consulta en un sistema operativo personal para el trabajo, enseñando capacidades avanzadas de forma natural y aplicada.

marsbit05/20 11:21

Aprende Codex con el 'Resumen Matutino': Seis Niveles de Uso Replicables

marsbit05/20 11:21

Socio de YC: Cómo construir una empresa nativa de IA que evolucione por sí misma

**Resumen: Cómo construir una empresa nativa de IA y autorrevolucionaria, según un socio de YC** Tom Blomfield, socio de Y Combinator, argumenta que la IA no debe usarse solo como una herramienta de productividad (un "copiloto"), sino para rediseñar fundamentalmente la empresa misma. En lugar de organizaciones jerárquicas y estáticas como las "legiones romanas", las futuras empresas nativas de IA operarán como un conjunto de bucles de IA recursivos y autorrevolucionarios. Estos bucles constan de: una capa de "sensores" (correos, tickets, datos), una capa de reglas y decisiones, una capa de herramientas deterministas y una capa de aprendizaje que cierra el ciclo. El objetivo es extraer todo el conocimiento tácito de la empresa (de mentes humanas, Slack, correos, documentos) y convertirlo en un "contexto organizacional" legible y procesable por la IA. Un ejemplo en YC es un agente que no solo responde consultas, sino que monitorea las fallas, diagnostica la causa (¿falta una herramienta? ¿un nuevo índice?) y automáticamente escribe, revisa y despliega el código para solucionarlo, mejorando el sistema mientras los humanos duermen. Esto cambia la estructura organizativa: * **"Quema tokens, no puestos de trabajo"**: El cuello de botella futuro será el uso de tokens y la calidad del contexto, no el número de empleados. * **"Fin de la gerencia media"**: Las funciones de coordinación de la gerencia media serán asumidas por la IA. * **Roles humanos clave**: Serán los "contribuyentes individuales" (IC) y los responsables directos ("directly responsible individuals") quienes tomen decisiones de alto riesgo y interactúen con el mundo real en situaciones novedosas, éticas o de alta carga emocional. Para construir tal empresa, es crucial: 1. **Hacer que toda la organización sea legible para la IA**: Registrar absolutamente todo (correos, chats, reuniones). 2. **Priorizar artefactos autorrevolucionarios**: Crear y mantener sistemas que la IA pueda leer y mejorar (por ejemplo, un manual actualizado automáticamente). 3. **Generar software desechable**: El software interno puede generarse bajo demanda y descartarse; el valor reside en el contexto del negocio y los datos. En esencia, el fundador debe construir no un equipo jerárquico, sino un "cerebro de la empresa" inteligente y en constante aprendizaje, donde los humanos actúen en los límites, llevando esa inteligencia al mundo real.

marsbit05/20 06:41

Socio de YC: Cómo construir una empresa nativa de IA que evolucione por sí misma

marsbit05/20 06:41

Agents y Mercados de Capital: ¿Cómo Obtendrán Financiamiento los Agentes Autónomos?

En la próxima década, surgirá un mercado de capitales dedicado a las empresas de Agentes de IA: entidades de software con personalidad jurídica que realizan tareas rutinarias (marketing, logística, investigación legal) y generan ingresos reales. Su ventaja económica es abrumadora, con costos hasta un 90% inferiores a las empresas humanas. Ejemplos como Sierra (atención al cliente) y Harvey (investigación legal), con valuaciones multimillonarias, demuestran la demanda. El marco legal ya existe en estados como Wyoming (EE.UU.), permitiendo LLCs gestionadas por algoritmos. La capitalización se desarrollará en capas: desde capital de riesgo inicial, hasta financiamiento programático de capital de trabajo, financiamiento basado en ingresos (RBF) y finalmente, fondos de cartera ("slate financing") que agrupen múltiples Agentes para distribuir riesgos y atraer capital institucional. La tokenización actuará como una capa de liquidación, facilitando la negociación secundaria. La diligencia debida se centrará en la solidez del negocio, la durabilidad del modelo y la estructura de capital codificada. El cuello de botella no es la oferta o demanda de capital, sino la creación de infraestructura financiera estándar: metodologías de calificación, contratos y datos auditables. Al liberar las restricciones legales y financieras, este mercado transformará a los Agentes de software interesante en un sector económico plenamente financiable, dirigiendo el capital hacia donde genere los mayores retornos ajustados al riesgo.

marsbit05/19 05:56

Agents y Mercados de Capital: ¿Cómo Obtendrán Financiamiento los Agentes Autónomos?