El primer trimestre de 2025 presenció un aumento explosivo de agentes de IA en cripto, marcando una de las tendencias más notables en el mundo blockchain. A diferencia de los chatbots simples, estas entidades digitales autónomas pueden poseer y gestionar criptomonedas, ejecutar transacciones, crear contenido e interactuar entre sí, todo sin control humano directo. A principios de 2025, Twitter y YouTube sobre criptomonedas estaban dominados por debates sobre “Agentes de IA” como la nueva gran novedad.

Lo que comenzó como experimentos de nicho en 2024 de repente se hizo popular: el valor de mercado del sector de agentes de IA pasó de prácticamente cero a más de $10 mil millones en cuestión de meses. Desarrolladores, inversores y grandes plataformas criptográficas están compitiendo para abrazar esta tendencia, lanzando miles de agentes en cadena y nuevos tokens atados a su éxito.

Crecimiento del Mercado y Momentum en el Q1 de 2025

Por todas las medidas, los agentes de IA tomaron el mercado de criptomonedas por asalto a principios de 2025. En el lapso de sólo unos meses, lo que era un sector prácticamente inexistente creció hasta convertirse en una economía multimillonaria. La capitalización total de mercado para tokens relacionados con agentes de IA saltó a más de $15 mil millones para finales del primer trimestre. Para ponerlo en perspectiva, este crecimiento fue de casi cero a mediados de 2024, lo que demuestra cuán rápidamente se encendió la narrativa.

Los medios de datos sobre criptomonedas y los artículos de investigación subrayaron este ascenso meteórico, señalando cómo de repente "prácticamente cada gran canal o influencer" estaba promoviendo agentes de IA como el Próximo Gran Asunto.

Se predice que el Valor de Mercado Total de los tokens de IA cripto alcance $150 mil millones en 2025 (Fuente: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Varios eventos de alto perfil alimentaron este impulso. A fines de 2024, un agente de IA experimental llamado Truth Terminal fue noticia después de persuadir a Marc Andreessen (el famoso capitalista de riesgo) para enviarle $50,000, que el agente luego usó para promover una meme coin. El truco se volvió viral: la capitalización del mercado de la meme coin explotó a más de $1.2 mil millones y mostró la euforia especulativa que los agentes de IA podrían provocar. Para enero de 2025, las redes sociales estaban inundadas de historias similares y predicciones audaces. Influencers promovieron agentes autónomos que potencialmente podrían ganar dinero o rendimiento para los usuarios mientras dormían, atrayendo a multitud de inversores minoristas.

En el lado de los números, la adopción y la participación también aumentaron. Una plataforma líder, Virtuals, informó haber lanzado más de 11,000 agentes de IA distintos para el primer trimestre y vio más de 140,000 poseedores únicos de tokens de agentes en su red, una captación notable en poco tiempo. Las principales bolsas y billeteras comenzaron a listar y apoyar estos nuevos tokens, facilitando aún más el acceso.

Los volúmenes de negociación para tokens de agentes de IA se dispararon, y al menos algunos de estos activos se convirtieron en monedas del top-100 por capitalización de mercado durante el trimestre. Por ejemplo, el token VIRTUAL del Protocolo Virtuals vio un aumento de precio del 850% a fines de 2024, alcanzando un máximo histórico en enero de 2025 cuando la emoción alcanzó su punto máximo. Asimismo, el token ai16z (un token DAO de agente de IA) aumentó a miles de millones en valoración para el final del Q1. Incluso tokens más establecidos centrados en IA como el FET de Fetch.ai disfrutaron de un renovado interés de los inversores como parte de esta tendencia.

Vale la pena señalar que este rápido crecimiento ocurrió incluso en un entorno de mercado criptográfico generalmente mixto en el primer trimestre. Si bien Bitcoin y las altcoins más grandes eran relativamente estables, la narrativa de los agentes de IA inyectó una nueva ola especulativa reminiscente de modas pasadas (desde ICOs hasta locuras de cultivo de rendimiento DeFi). Sin embargo, muchos observadores creen que hay más en esto que solo bombo, como exploraremos. El auge del Q1 marcó el comienzo: los agentes de IA demostraron que podían captar la imaginación, y el capital, de la comunidad criptográfica, estableciendo un mercado considerable que ahora busca validación a través de casos de uso reales y crecimiento continuo a lo largo de 2025.

¿Qué Son Exactamente los Agentes de IA Cripto?

En su núcleo, los agentes de IA cripto son programas de software autónomos imbuidos con inteligencia artificial que operan en redes blockchain. En términos prácticos, un agente de IA en cripto es a menudo un bot o entidad digital que puede percibir información, tomar decisiones y ejecutar acciones, todo mientras posee y transacciona criptomonedas. A veces se encarnan como asistentes similares a chatbots o como servicios de fondo con acceso a una billetera cripto. Lo que los hace novedosos es la combinación de IA avanzada (para "poder cerebral") con activos y operaciones basados en blockchain (para "agencia").

Según expertos, estos agentes aprovechan técnicas de IA de vanguardia como Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU) e IA conversacional para interactuar con usuarios y datos. Pueden responder a preguntas complejas sobre mercados, proporcionar asesoramiento financiero personalizado o guiar a los usuarios a través de tareas cripto en una interfaz de chat, de manera similar a una Alexa o Siri, pero centrados en cripto y con conocimiento del mercado al segundo. Crucialmente, más allá de simplemente conversar, un agente de IA cripto puede tomar acciones directas en nombre del usuario. Por ejemplo, podría ejecutar una transacción cuando se cumplen ciertas condiciones, mover fondos entre billeteras o incluso implementar un contrato inteligente.

En contraste con los tradicionales bots de trading cripto o scripts simples, estos agentes de IA son típicamente más adaptativos e "inteligentes." Utilizan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), el mismo tipo de IA detrás de ChatGPT, para analizar el contexto y formular decisiones. Son capaces de interpretar indicaciones de lenguaje natural (por ejemplo, "¿Debería mantener o vender Ethereum ahora?") y combinar eso con datos en cadena y razonamiento de IA para llegar a una respuesta o acción. Debido a que son impulsados por IA, pueden mejorar con el tiempo (aprendiendo de nuevos datos o comentarios) y manejar entradas no estructuradas que los algoritmos rígidos podrían pasar por alto. En esencia, si un bot de trading es como una calculadora siguiendo una fórmula fija, un agente de IA es más como un analista que puede ajustar dinámicamente su estrategia a medida que las condiciones evolucionan.

Otra característica definitoria es que muchos agentes de IA son dotados de su propia billetera cripto o activos digitales, permitiéndoles operar con cierta autonomía financiera. El análisis de CoinMarketCap describió un agente autónomo cripto como semejante a “un emprendedor digital con su propia billetera cripto”. Esto significa que un agente puede poseer fondos (a menudo proporcionados por usuarios o inversores), gastar o invertir esos fondos, e incluso pagar a otros. De hecho, algunos agentes "contratan" a otros agentes o freelancers humanos para tareas; por ejemplo, un agente de IA podría pagar automáticamente por feeds de datos, comprar servicios como diseño gráfico (a través de pagos cripto) para crear contenido, o recompensar a los usuarios por contribuciones. Esta es una diferencia clave de un chatbot de IA regular: un agente cripto tiene agencia económica. Puede respaldar sus decisiones con dólares y centavos (o más bien, tokens y Wei), lo que abre la puerta a tanto posibilidades emocionantes como nuevos riesgos.

También es importante distinguir a los agentes de IA de los chatbots ordinarios. A primera vista, uno podría conversar con un agente de IA a través de una interfaz de chat, pero bajo el capó, un verdadero agente es autónomo y guiado por objetivos. Como decía un comentario de la industria, estos no son tus chatbots típicos a los que nos hemos acostumbrado; son seres digitales autónomos que pueden comercializar, crear contenido e incluso contratar a otros agentes de IA usando cripto. En otras palabras, un agente de IA es orientado a la acción: no solo responde a consultas, puede iniciar secuencias complejas de pasos en el mundo cripto. Por ejemplo, si se le da un objetivo de "hacer crecer un portafolio a 2 BTC", un agente suficientemente avanzado podría ejecutar continuamente operaciones, apostar activos en plataformas DeFi, reinvertir ganancias, y así sucesivamente, con mínima entrada adicional. Esta capacidad autodirigida es lo que justifica llamarlos agentes.

En resumen, un agente de IA cripto = cerebro de IA + manos cripto. El cerebro de IA (aprendizaje automático, PLN, etc.) le da comprensión y capacidad de toma de decisiones, mientras que las manos cripto (billeteras, contratos inteligentes, APIs de intercambios) le permiten efectuar cambios en el entorno blockchain. Esta poderosa combinación sustenta todos los emocionantes casos de uso que discutiremos, pero también subyace muchos de los desafíos (como confiar a una IA con dinero!). En el primer trimestre de 2025, la tecnología detrás de estos agentes maduró a un punto donde no solo eran factibles sino que estaban en alta demanda, estableciendo el escenario para experimentación rápida a lo largo de la industria cripto.

¿Cómo Funcionan los Agentes de IA en un Contexto Cripto?

Bajo el capó, los agentes de IA cripto integran un conjunto de tecnologías para funcionar sin problemas. A un alto nivel, el flujo de trabajo de un típico agente de IA en cripto involucra (1) interpretar entrada, (2) analizar datos, (3) tomar una decisión, y (4) ejecutar esa decisión en cadena. Vamos a desglosar eso con un escenario de ejemplo – digamos, un agente de trading de IA – mientras destacamos los componentes clave que lo hacen posible:

• Interfaz de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Muchos agentes comienzan tomando una entrada humana. Contenido: comando o consulta. Usando NLP, el agente puede entender las instrucciones o preguntas del usuario en lenguaje común. Por ejemplo, un usuario podría indicarle al agente: “Monitorea el mercado y compra 0.5 BTC si el precio baja de $25k.” El modelo de lenguaje del agente analiza esto, reconociendo la intención (comprar Bitcoin) y la condición (precio < $25k). Los modelos LLM modernos permiten un alto grado de comprensión, por lo que el agente puede manejar solicitudes matizadas e incluso hacer preguntas aclaratorias si es necesario.

• Recuperación de Datos vía APIs y Feeds: Una vez que sabe qué hacer, el agente recopila los datos necesarios. En nuestro ejemplo, el agente de trading obtendría el precio actual de BTC de una API de datos de mercado confiable. Los agentes de IA suelen integrarse con diversas Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) – feeds de precios de exchanges, datos de protocolos DeFi, analítica on-chain, sentimiento en redes sociales, etc. Los agentes avanzados usan técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener información en tiempo real al formular una respuesta o decisión. También pueden consultar bases de datos históricas o incluso realizar búsquedas web. Esto asegura que el agente no opere a ciegas; se actualiza constantemente con la información más reciente (una razón por la cual los agentes de IA pueden superar a los algoritmos estáticos en mercados en rápido movimiento).

• Motor de Razonamiento y Decisión de IA: A continuación, viene el “cerebro” del agente – generalmente una combinación de un LLM y, posiblemente, modelos especializados (para predicción, evaluación de riesgos, etc.) Con la entrada y los datos en mano, el agente analiza la situación y decide una acción. Continuando el ejemplo: la lógica del agente compara el precio con los $25k. Esta lógica podría ser una simple regla establecida por el usuario o una estrategia más compleja que la IA aprendió (como un análisis de indicadores técnicos). Muchos agentes cripto también incorporan aprendizaje por refuerzo y otras técnicas de planeación de IA para sopesar opciones. Por ejemplo, un agente podría simular resultados: “Si compro ahora, ¿cuál es la ganancia proyectada frente a si espero?” El advenimiento de modelos de código abierto poderosos como DeepSeek-R1 ha mejorado significativamente esta capacidad de razonamiento – el razonamiento avanzado de DeepSeek-R1 permite a los agentes planificar y adaptar estrategias con mucho menor costo que depender de modelos propietarios. De hecho, el primer agente de IA cripto construido sobre DeepSeek-R1 se lanzó a finales de 2024 como una prueba de que los modelos abiertos de IA pueden impulsar a los agentes on-chain de manera efectiva, aprendiendo comportamientos óptimos solo a través del aprendizaje por refuerzo.

• Ejecución On-Chain (Contratos Inteligentes y Monederos): Una vez tomada la decisión, el agente la lleva a cabo interactuando con sistemas blockchain. Nuestro agente de trading, al ver que el precio de BTC baja a $24,900, ejecutará una orden de compra. ¿Cómo? Si está conectado a un exchange de criptomonedas, podría usar las APIs del exchange con la cuenta del usuario. Si está completamente on-chain, el agente podría llamar a un contrato inteligente de un exchange descentralizado (DEX) para intercambiar algo de stablecoin por 0.5 BTC. El propio monedero cripto del agente entra en juego aquí – podría ya tener las stablecoins o tener permiso para usar fondos del monedero del usuario (otorgado de antemano). Algunos agentes están implementados como contratos inteligentes en sí mismos o usan una serie de contratos inteligentes para llevar a cabo instrucciones de forma segura. Otros funcionan off-chain (como servicios en la nube o bots) pero firman transacciones con claves privadas cuando necesitan hacer algo on-chain. En todos los casos, la blockchain proporciona la capa de ejecución para las elecciones del agente, ya sea negociar, mover fondos, acuñar un NFT o desplegar otro contrato. El Protocolo Virtual, por ejemplo, estandariza esto tokenizando agentes como tokens ERC-20 y dándoles identidades on-chain, haciendo que sea sencillo para un agente interactuar con aplicaciones basadas en Ethereum usando su instancia de token y módulos asociados.

• Aprendizaje y Adaptación: La última pieza es que muchos agentes de IA tienen un bucle de retroalimentación para mejorar con el tiempo. Esto podría ser mediante aprendizaje explícito (actualizando sus modelos con nuevos datos) o implícito (ajustando estrategias basada en resultados). Un agente podría notar que cierto pool DeFi que usó para rendimiento tuvo un bajo desempeño y “aprender” a evitarlo la próxima vez. O podría recibir retroalimentación del usuario (“ese consejo no fue útil”) e incorporarlo. La idea es que los agentes cripto no son algoritmos estáticos; idealmente, mejoran continuamente (o al menos se actualizan) a medida que cambian las condiciones. En el primer trimestre de 2025, se estaba realizando mucho experimento en esta línea – por ejemplo, agentes usando entradas multimodales (datos de precios + sentimiento de redes sociales) para refinar sus decisiones de trading, o aprovechando el "Chain-of-Thought" prompting (una técnica de IA) para razonar de manera más sistemática. Aunque no todos los agentes son realmente autoaprendices todavía, la tendencia es hacia una autonomía creciente no solo en la acción sino en la formación de estrategias.

En resumen, un agente de IA cripto funciona combinando insight impulsado por IA con acción blockchain: entiende metas, recopila datos de fuentes relevantes, decide el mejor curso usando modelos de IA, y luego actúa on-chain mediante transacciones o llamadas a contratos. Este bucle puede ejecutarse continuamente y a velocidad de máquina. Un humano puede establecer parámetros o metas generales, pero el agente maneja las decisiones del día a día o segundo a segundo. Para los usuarios, es como delegar tareas a un asistente digital muy hábil (e incansable). Para el ecosistema cripto, significa que una parte cada vez mayor de la actividad es ejecutada por algoritmos coordinándose entre sí, lo cual es un desarrollo fascinante, esencialmente, agentes económicos autónomos participando junto a humanos en mercados y redes.

Casos de Uso: Cómo se están Aplicando los Agentes de IA en Cripto

Una razón por la cual los agentes de IA ganaron tanta atención en el primer trimestre de 2025 es la inmensa amplitud de sus posibles casos de uso en el sector cripto. Estas no son ideas teóricas – incluso en las implementaciones tempranas, vimos agentes de IA desempeñando una variedad de funciones útiles (y a veces novedosas). A continuación, exploramos algunas de las aplicaciones del mundo real más notables de los agentes de IA cripto que surgieron a finales del primer trimestre, abarcando DeFi, trading, DAOs, NFTs y juegos.

DeFi: Optimización de Rendimiento y Finanzas Automatizadas (DeFAI)

Las finanzas descentralizadas demostraron ser un terreno fértil para los agentes de IA, dando lugar a lo que algunos llaman “DeFAI” – la convergencia de DeFi con la automatización impulsada por IA. En el complejo mundo de los cultivos de rendimiento, pools de liquidez y protocolos de préstamos, es sumamente difícil para los usuarios individuales mantenerse al tanto de dónde están los mejores rendimientos o los riesgos más bajos en cualquier momento. Los agentes de IA están interviniendo para actuar como gestores de dinero autónomos.

Como describen los expertos, agentes sofisticados pueden monitorear constantemente APYs, profundidades de liquidez y riesgos de protocolo a través de una gama de plataformas DeFi y mover automáticamente los activos a donde puedan ganar el mejor rendimiento en ese momento. Por ejemplo, un agente de IA que gestiona depósitos de stablecoins podría cambiar tus fondos entre diferentes protocolos de préstamos (Compound, Aave, una plataforma más nueva, etc.) cada vez que encuentre una tasa de interés más alta, todo mientras evalúa el riesgo del contrato inteligente o la liquidez para evitar trampas de miel. Similarmente, un agente podría proporcionar liquidez a un pool de un DEX cuando las tarifas son altas y retirar cuando el volumen baje, maximizando las ganancias de tarifas sin la intervención manual del usuario.

Este tipo de optimización en tiempo real era esencialmente un bot de yield farming 24/7, pero uno que usa IA para tomar decisiones más inteligentes que un script estático. Considera múltiples factores: no solo los APRs titulares sino también cosas como la salud de la plataforma, cualquier cambio de gobernanza inminente, o incluso el sentimiento (si, digamos, se publica la noticia de un exploit, un agente de IA podría retirar fondos proactivamente). Un post de Medium ofrecía un estudio de caso conceptual de un “fondo DeFi futurista dirigido enteramente por agentes de IA,” donde diferentes agentes especializados manejan escaneo de mercados, trading, gestión de riesgos y cumplimiento​. En tal configuración, un agente de IA Gestor de Riesgos podría monitorear las posiciones de un usuario y si la volatilidad se dispara más allá de un umbral, activa el sistema para cubrirse o reducir la exposición inmediatamente​ – una respuesta más rápida y disciplinada de lo que podría manejar un humano. Mientras tanto, un AI de Escaneo de Mercado lee feeds de precios y redes sociales para encontrar oportunidades de arbitraje o tendencias​, y un AI de Trader ejecuta miles de micro-trades con base en esa inteligencia​.

Mientras ese fondo completamente autónomo es una ilustración, elementos de él ya son reales. Para el primer trimestre de 2025, había productos orientados al usuario donde uno podía depositar activos y un agente de IA se haría cargo de la estrategia. Algunas DApps de gestión de activos cripto comenzaron a ofrecer “bóvedas gestionadas por IA” que prometían asignar capital dinámicamente por ti. A veces se utilizaba el término “agente de rendimiento” para agentes que manejan la agregación de rendimiento. El beneficio clave es la eficiencia y vigilancia: los agricultores DeFi humanos duermen y pueden perder oportunidades o advertencias súbitas, mientras que un agente de IA está siempre alerta y reacciona en milisegundos.

Por supuesto, entregar tu dinero a una IA conlleva problemas de confianza, que abordaremos más adelante. Pero la tracción era innegable – varios proyectos DeFi reportaron usuarios confiando significativas cantidades TVL (Valor Total Bloqueado) a estrategias impulsadas por IA. Los inversionistas ven los flujos de trabajo DeFi multiaAgente como un gran avance también, coordinando agentes autónomos y humanos en mercados y redes de blockchain.Content: agents](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) que se especializan (uno encuentra las mejores tasas, otro ejecuta el reequilibrio, otro maneja seguros a través de Nexus Mutual, etc.) podrían mejorar dramáticamente los resultados de rendimiento y la gestión de riesgos. Esto se alinea con la idea de "money legos" en DeFi, ahora con pegamento de IA entre ellos.

En resumen, los agentes de IA en DeFi buscan maximizar los rendimientos y gestionar riesgos automáticamente, brindando incluso a los usuarios casuales la oportunidad de beneficiarse de estrategias complejas. Este caso de uso es una evolución directa de los asesores robóticos y gestores de carteras automatizadas vistos en las finanzas tradicionales, mejorados para el paisaje descentralizado y de rápido movimiento de las criptomonedas.

Comercio e Inversión: Comerciantes y Analistas Autónomos

Si hay un ámbito donde la velocidad y el análisis de datos son supremas, es el comercio, y los agentes de IA han tenido un gran impacto aquí. Los mercados de criptomonedas funcionan las 24 horas del día a nivel global, y las decisiones en fracciones de segundo pueden generar grandes diferencias. Los agentes de comercio de IA emergieron para capitalizar eso, funcionando como comerciantes infatigables y analistas de mercado que ejecutan estrategias las 24 horas del día.

Uno de los ejemplos más comentados en el primer trimestre fue AIXBT, un agente de IA que esencialmente se convirtió en un influencer de comercio de criptomonedas por derecho propio. Según los informes, AIXBT escanea las opiniones de más de 400 influencers de criptomonedas principales y las tendencias en cadena, luego comparte sus informes de mercado sintetizados en X en tiempo real. El análisis curado de este agente se volvió tan popular que acumuló un gran número de seguidores (con algunos datos que sugieren que comandaba el 3% del "mindshare" total de Crypto Twitter a principios de 2025) y su token asociado alcanzó una valoración superior a $500 millones. En efecto, AIXBT convirtió el arbitraje de información en un negocio: al ser más rápido y más comprensivo en digerir el sentimiento del mercado que cualquier humano, proporcionó llamadas y comentarios valiosos, y la gente valoró el "juicio" del agente con dinero real a través de su token.

Más allá de los feeds sociales, muchos agentes de IA participan directamente en el comercio algorítmico en los intercambios. Estos van desde bots relativamente simples mejorados con modelos de pronóstico de IA hasta sistemas muy complejos. Un Trader Autónomo de IA puede ingerir inteligencia en tiempo real (precios, libros de órdenes, noticias) y colocar órdenes con tiempo de sub-segundo. A diferencia de un algoritmo de alta frecuencia rígido, el comerciante impulsado por IA podría adaptar su estrategia si nota cambios de régimen; por ejemplo, si un mercado que estaba en rango comienza a tener tendencia, podría cambiar de tácticas de reversión media a seguimiento de tendencias. Tal adaptabilidad fue demostrada por agentes que participaron en arbitraje de volatilidad durante eventos noticiosos: podían interpretar un titular de noticia de última hora (usando PNL), predecir el impacto en el mercado y ajustar posiciones en consecuencia en cuestión de momentos.

También vimos agentes de IA usados por individuos como asistentes personales de comercio. Imagina decirle a un agente, "Monitorea Ethereum y si comienza a caer rápidamente, vende parte de mi posición, de lo contrario, compra gradualmente en las caídas." El agente entonces maneja la ejecución. Esto libera a los comerciantes de estar mirando gráficos las 24 horas del día. Algunas plataformas de comercio de criptomonedas integraron estudios de bots de IA donde los usuarios podían configurar su propio agente con reglas en lenguaje sencillo y hacerlo comerciar a través de claves API. La combinación de GPT-4 (y sus sucesores) con APIs de comercio permitió una nueva ola de "comerciantes de IA DIY" sin necesidad de habilidades de codificación.

Significativamente, también se aplicaron configuraciones de múltiples agentes en el comercio. Como se describió anteriormente, un ecosistema podría tener un agente de IA como el Escáner de Mercado, otro como el Ejecutor de Comercio y otro como el Gerente de Riesgo. Al dividir roles, cada agente puede especializarse y luego compartir información o comandos entre sí. Por ejemplo, un agente podría centrarse únicamente en analizar el sentimiento de Twitter o los movimientos de grandes carteras (alertas de ballenas) y señalar a otro agente cuando ocurre algo notable, como "gran flujo hacia el intercambio detectado, posible venta en camino." El agente comercial recibe eso y tal vez reduce la exposición preventivamente. Todo esto puede ocurrir sin ningún humano en la ecuación, creando una pila de comercio autónoma que opera continuamente.

Los casos de uso en el mundo real en el primer trimestre incluyeron agentes de arbitraje que explotan diferencias de precios en DEXs, agentes de gestión de liquidez para creación de mercado y agentes de comercio de derivados que gestionan posiciones de futuros perpetuos con cobertura impulsada por IA. Incluso, algunos fondos de criptomonedas afirmaron estar utilizando agentes de IA para gestionar carteras enteras, donde los humanos establecen la estrategia de alto nivel y los límites de riesgo, pero la IA decide los intercambios específicos. Aunque el rendimiento de estos comerciantes de IA varía, algunos informes anecdóticos mostraron que superaron a las carteras humanas promedio durante el trimestre, en gran parte gracias a su capacidad para reaccionar instantáneamente y sin emociones ante los movimientos del mercado.

En resumen, el caso de uso de la negociación para los agentes de IA se trata de velocidad, adaptabilidad y amplitud de análisis. Actúan como comerciantes siempre activos y sin emociones que pueden analizar un océano de datos (precios, noticias, feeds sociales, datos en cadena) y ejecutar un plan en tiempo real. En los volátiles mercados de criptomonedas del primer trimestre de 2025, eso resultó invaluable para muchos que buscaban una ventaja o simplemente la tranquilidad de que "alguien" (aunque no humano) está vigilando los mercados en su nombre.

DAOs y Gobernanza en Cadena: Agentes de IA como Tomadores de Decisiones

Las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs) son esencialmente mecanismos de gobernanza grupal en la blockchain, gestionan fondos o protocolos por votación colectiva. Curiosamente, los agentes de IA han empezado a participar en DAOs e incluso a dirigir algunos. Este es un caso de autonomía a nivel organizacional: ¿puede un agente de IA actuar como un miembro gobernante, o incluso ser el núcleo de un DAO, tomando decisiones para el beneficio de la comunidad?

Un caso llamativo es ai16z como se mencionó anteriormente. El proyecto se describe como el primer DAO dirigido por un agente de IA autónomo. En la práctica, ai16z tiene una persona de IA modelada según Marc Andreessen, tomando decisiones de inversión de una manera similar a la de un capital de riesgo. Los tenedores de tokens esencialmente apuestan por la pericia de la IA para asignar capital sabiamente. El agente utiliza un marco de simulación de múltiples agentes llamado Eliza para interactuar en distintas plataformas y mantener una "personalidad" consistente. Incluso tiene votaciones de gobernanza donde las propuestas de la IA se ejecutan si los tenedores de tokens dan su consentimiento. Esto invierte el guion usual del DAO: en lugar de que los humanos propongan y voten mientras los bots ejecutan automáticamente, aquí una IA propone acciones y los humanos votan para ratificar o vetarlas. El éxito del token de ai16z (alcanzando $2 mil millones de capitalización de mercado y ofreciendo un APY considerable por staking) indica que muchos encontraron este concepto atractivo, confiando en que una IA dirigiera un DAO de inversión basado en lógica impulsada por datos, presumiblemente libre de sesgos humanos.

Más allá de las organizaciones totalmente dirigidas por IA, los agentes de IA también sirven como analistas o delegados en DAOs más tradicionales. Algunos DAOs tienen miles de propuestas, publicaciones en foros y discusiones fuera de la cadena, demasiado para que cualquier persona pudiera seguir. Se han desplegado agentes de IA para resumir propuestas de gobernanza, evaluar impactos potenciales e incluso emitir votos automáticamente según criterios preestablecidos. Por ejemplo, el DAO del tesoro de un protocolo DeFi podría emplear un agente de IA para escanear todas las solicitudes de financiamiento y marcar aquellas que cumplen con ciertos criterios de ROI o riesgo, luego votar automáticamente "Sí" o "No" basándose en ese análisis. Este tipo de agente actúa como un proxy para un votante (ya sea un individuo o una comunidad entera que lo haya confiado). En el primer trimestre de 2025, ya hubo experimentos tempranos donde pequeños tenedores de tokens agruparon sus votos y dejaron que un agente de IA votara en su nombre, creando efectivamente un "pool de delegación de IA" en gobernanza. El agente votaría en lo que determinaría como el mejor interés del pool, después de analizar argumentos y métricas en cadena.

Otro uso interesante es el de tesoreros de IA. Los DAOs a menudo tienen grandes tesorerías que necesitan ser gestionadas, invirtiendo para obtener rendimiento, diversificando activos, presupuestando gastos. Los agentes de IA pueden asumir el papel de gestión de tesorería, decidiendo cómo asignar fondos bajo las directrices dadas por la comunidad. Un DAO podría decir, "mantener X meses de operación en stablecoins, asignar Y% a rendimiento de bajo riesgo, Z% a oportunidades de crecimiento" y un agente de IA podría luego implementar esa política y ajustarla a medida que los mercados cambian. Esto es similar al caso de uso en DeFi pero operando dentro de los límites del mandato de una comunidad.

El beneficio de la IA en la gobernanza es nuevamente la eficiencia y el procesamiento de datos. Un agente de IA no se aburre leyendo 50 publicaciones en foros sobre una propuesta, puede resumirlas en segundos y extraer los puntos clave. Puede detectar patrones (por ejemplo, "esta propuesta es similar a la del trimestre pasado que fracasó, es probable que las preocupaciones sean X, Y, Z"). En teoría, también puede ser más objetivo, no influenciado por políticas o ganancias personales, si está programado para maximizar las métricas a largo plazo del DAO.

Sin embargo, otorgar poder a la IA en los DAOs también es controvertido. Hay un debate en curso: el código es ley, pero ¿puede el código comprender verdaderamente las implicaciones sociales y a largo plazo de las decisiones? Para el primer trimestre de 2025, el enfoque era cauteloso: los agentes de IA mayormente asesoraban o ejecutaban tareas claramente definidas, en lugar de dirigir unilateralmente los DAOs (a excepción de experimentos audaces como ai16z). Sin embargo, la tendencia es que a medida que los agentes de IA se demuestran en roles más específicos, las comunidades podrían confiarles másfrom en to es.

Contenido: más autoridad. Es concebible que para finales de 2025, veamos propuestas de DAO escritas por agentes de IA y aprobadas porque la comunidad ha visto el historial del agente de decisiones acertadas.

En resumen, los agentes de IA en las DAOs están actuando como participantes inteligentes: desde analistas de propuestas y representantes de votación hasta líderes autónomos de pleno derecho en organizaciones experimentales. Esto está expandiendo lo que "autónomo" puede significar en Organización Autónoma Descentralizada: no solo autónomo en la ejecución, sino posiblemente también en la toma de decisiones.

NFTs y Contenido Creativo: Agentes de IA como Creadores y Curadores

El auge de los NFTs de años anteriores fue mayormente sobre arte digital y coleccionables, pero los agentes de IA están agregando una nueva dimensión: creación de contenido dinámica e interactiva. En el primer trimestre de 2025, comenzamos a ver agentes impulsados por IA desempeñando roles en la economía de creadores de NFT, tanto en la generación de nuevo contenido como en la gestión de colecciones o comunidades existentes.

Una de las aplicaciones más sencillas es el arte y los coleccionables generados por IA. Las plataformas que experimentan con “agentes de NFT generativos” permiten que una IA cree de forma continua nuevas obras de arte NFT o música basándose en ciertos parámetros, incluso respondiendo a tendencias. Por ejemplo, un agente de IA podría monitorear qué estilos o temas se están vendiendo bien en los mercados de NFT y luego generar nuevas piezas para acuñar y listar para la venta, ajustando su estilo para satisfacer la demanda de la audiencia. Esto efectivamente convierte al agente en un artista autónomo.

Algunos coleccionistas de NFT configuran agentes para hacer cosas como componer música NFT o crear diseños de tarjetas comerciales. El agente podría entonces automáticamente listarlos en mercados, manejar precios (tal vez bajándolos si no se venden, o incrementándolos si la demanda es alta), y transferir ganancias a su cartera o a la del propietario. Aunque el arte generativo con IA no es nuevo, integrarlo con tareas de acuñación y ventas en cadena crea un canal completo donde la IA no solo crea, sino que también comercializa la creación por sí misma.

Otro caso de uso es la gestión comunitaria para proyectos de NFT. Las colecciones populares de NFT a menudo tienen comunidades en Discord/Telegram que necesitan moderación, respuestas a preguntas frecuentes y participación. Los agentes de chat de IA han sido empleados para servir como guías comunitarios 24/7 – respondiendo preguntas de los poseedores (por ejemplo, “¿Cuándo es el próximo airdrop para los propietarios de NFT?”), proporcionando información sobre cómo hacer staking o usar los NFTs e incluso creación de historias (algunos proyectos NFT tienen historias o narraciones ficticias, y los agentes de IA pueden interpretar personajes para hacer la comunidad más inmersiva). Un artículo sobre Agentes de IA señala que dichos agentes pueden proporcionar apoyo educativo simplificando (https://botpress.com/blog/crypto-ai-agent) la jerga y conceptos de criptografía para los recién llegados – esto se extiende a las comunidades NFT donde los nuevos a menudo necesitan ayuda para entender el proyecto. Al automatizar estas interacciones, los proyectos mantienen su comunidad comprometida sin moderadores humanos las 24 horas, especialmente a través de zonas horarias.

También existe un cruce entre agentes de IA y NFTs en forma de influencers virtuales o personalidades impulsadas por IA. Ya mencionamos AIXBT en Twitter. Podemos considerarlo como una especie de NFT en sí mismo – no es una imagen estática, sino una persona digital con seguidores y valor tokenizado. De manera similar, proyectos como Luna en la plataforma Virtuals muestran un agente de IA que actúa como vocalista de IA y personalidad de redes sociales. La misión de Luna es hacer crecer sus seguidores a 100k, y ella incluso gasta su propio tesoro para encargar artistas del mundo real para graffiti y contrata otros agentes de IA para la creación de contenido.

Esto difumina la línea entre los NFTs (como personajes digitales únicos) y los agentes de IA (como actores autónomos). Esencialmente, Luna es como un personaje NFT que está vivo, tomando decisiones para aumentar su fama y valor simbólico. Podemos imaginar agentes de IA similares representando personajes de juegos, ídolos virtuales o mascotas de marca que interactúan con fanáticos y llevan a cabo iniciativas de mercadeo de manera autónoma. Podrían lanzar coleccionables NFT limitados de sí mismos a los fanáticos, etc. Este concepto de influencers virtuales autónomos surgió tanto de las tendencias de NFT como de IA.

Luna AI y sus capacidades

Desde la perspectiva de los coleccionistas o creadores de NFT, los agentes de IA también son útiles para gestión de carteras y descubrimiento. Un agente podría manejar la colección de NFT de uno: seguir los valores de mercado, encontrar compradores u oportunidades de intercambio, alertarte sobre nuevas caídas de tendencia que coincidan con tu gusto o incluso pujar en subastas por ti dentro de ciertos límites. Dado el exceso de mercados de NFT, tener una IA que curara lo que vale la pena es valioso. Algunos servicios en el primer trimestre ofrecieron “asesores” de IA que te dicen qué proyectos NFT tienen actividad inusual en la cadena (como ballenas comprando, lo que podría indicar un próximo aumento de precio).

Un ejemplo concreto: el juego Kuroro Wilds (mencionado en Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) utilizó un agente de IA como parte de su campaña de juego para airdrop. En este juego de rol, el agente de IA (o sistema de IA) de la campaña monitoreó a los jugadores completando misiones y tareas sociales, luego los recompensó con puntos convertibles en los próximos tokens KURO. Esto es esencialmente un mecanismo de distribución impulsado por IA – asegurando un compromiso genuino de los jugadores al verificar algorítmicamente acciones y dispensar recompensas, algo que sería tedioso para los humanos manejar manualmente para miles de jugadores. Creó un sistema de recompensas dinámico y sensible que se ajustó a medida que los jugadores participaban, haciendo el airdrop más atractivo y justo. En un sentido más amplio, cualquier proyecto de NFT o juegos podría emplear agentes de manera similar para gestionar programas de recompensas, airdrops o economías en el juego en tiempo real.

En resumen, los agentes de IA en NFTs y círculos creativos criptográficos sirven como creadores, curadores y gestores. Generan contenido (arte, música, historias), interactúan con comunidades como representantes siempre disponibles y optimizan la colección y distribución de coleccionables digitales. Esto inyecta nueva vida en los NFTs – pasando de medios estáticos a algo más cercano a entidades o servicios vivos, que encaja muy bien con el concepto en evolución del metaverso.

Gaming y Metaverso: Participantes de Juegos Autónomos

Las plataformas de juegos en blockchain y metaverso comenzaron a adoptar agentes de IA también, para crear mundos más dinámicos e interactivos. Los juegos son esencialmente sistemas complejos de reglas – un campo de juego ideal para que la IA navegue y encuentre estrategias óptimas o para simular personajes inteligentes. Para el primer trimestre de 2025, vimos el uso temprano de agentes de IA tanto como jugadores y personajes no jugadores (PNJs) en juegos de criptos.

En el lado del jugador, los agentes de IA pueden jugar juegos jugar para ganar (P2E) para ganar recompensas en nombre de los usuarios. Esto podría sonar como botting (y de hecho, se refleja en una línea delgada), pero algunos juegos permiten o incluso fomentan ciertas formas de automatización. Por ejemplo, en un juego de mundo virtual donde las tareas rutinarias ganan tokens, un usuario podría desplegar un agente de IA para realizar esas tareas de manera continua. La diferencia respecto de un macro básico es que un agente de IA podría realmente aprender la mecánica del juego y optimizar su estilo de juego – potencialmente incluso descubrir nuevas estrategias u oportunidades de arbitraje en la economía del juego. Hubo instancias de agentes de IA ejecutando múltiples cuentas de juegos para cultivar tokens del juego que son intercambiables en exchanges, actuando efectivamente como “becas” autónomas (tomando prestado un término de los días de Axie Infinity). Sin embargo, los desarrolladores de juegos son cautelosos, ya que el uso incontrolado de agentes puede desequilibrar un juego. Así que las aplicaciones más interesantes son cuando los juegos integran agentes de manera diseñada.

Por ejemplo, Kuroro Wilds, el RPG mencionado anteriormente, no solo usó un agente de IA para su sistema de recompensas, sino que podría allanar el camino para personajes impulsados por IA en su jugabilidad. La descripción de Kuroro Wilds destaca su historia atractiva y misiones – uno puede imaginar agentes de IA controlando algunos monstruos o dadores de misiones que se adapten a las acciones de los jugadores. Incluso si Kuroro en sí mismo aún no lo ha hecho completamente, otros proyectos insinuaron PNJs impulsados por IA. Un agente PNJ en un juego blockchain podría ajustar su dificultad o diálogo en función de cómo se comportan los jugadores. Debido a que los juegos dentro de blockchain a menudo tienen activos persistentes (como un PNJ podría dejar un token o NFT), usar IA para regular esas caídas basadas en la oferta/demanda podría ayudar a que la economía del juego se mantenga equilibrada.

Otro dominio son las plataformas de metaverso – espacios virtuales compartidos a menudo vinculados con NFTs. Los agentes de IA se emplean como asistentes virtuales o recibidores en estos mundos. Por ejemplo, si entras en una galería virtual, un agente de IA podría darte la bienvenida, responder preguntas sobre el arte (extrayendo información de IPFS o la procedencia en blockchain del NFT), e incluso facilitar una compra guiándote a través de una interacción de contrato inteligente. Esencialmente, actúan como los “locales de IA” del metaverso, haciéndolo más vivaz. Sin ellos, muchos espacios de metaverso se sienten vacíos a menos que personas reales estén conectadas simultáneamente; los agentes pueden llenar ese vacío estando presentes 24/7.

Juegos como Axie Infinity ya usaban scripts automatizados históricamente, pero los agentes del primer trimestre de 2025 son mucho más avanzados – pueden realmente estrategizar en el juego competitivo. Se hablaba en la comunidad sobre desarrollar agentes de IA que pudieran entrenar con aprendizaje por refuerzo para sobresalir en juegos blockchain, lo cual podría un día llevar a competiciones de IA contra IA en cadena (posiblemente un nuevo deporte de espectadores, similar a torneos de ajedrez con IA pero con tokens en juego). Algunos experimentos tempranos dejaron que las IA aprendieran

Contenido: juegos de estilo de cartas coleccionables en blockchain, encontrando combinaciones novedosas de cartas que los jugadores humanos no habían descubierto. Este tipo de exploración puede enriquecer el meta del juego o incluso ayudar a los desarrolladores a identificar si ciertos activos son demasiado poderosos.

En resumen, en los videojuegos, los agentes de IA sirven como ayudantes y desafiantes - pueden automatizar las partes aburridas para los jugadores (ganar tokens, realizar misiones repetitivas), o pueden convertirse en parte del tejido del juego (PNJ inteligentes, eventos dinámicos). La visión definitiva son juegos que pueden funcionar en gran medida de manera autónoma con contenido y personajes impulsados por IA, lo cual encaja bien con el ethos descentralizado - imagina un mundo de juego que sigue evolucionando incluso si el equipo de desarrollo original se retira, porque los agentes de IA lo mantienen vivo e interesante.

Es temprano, pero el primer trimestre de 2025 mostró un vistazo de cómo los agentes de IA podrían transformar el juego Web3 en una experiencia más autónoma e inmersiva, donde no todos los personajes que encuentras son humanos, pero aún así pueden ser atractivos y beneficiosos para el ecosistema.

Principales Plataformas, Proyectos y Tokens de Agentes de IA que Lideran el Espacio

A medida que la tendencia de los agentes de IA despegó, ciertas plataformas y proyectos surgieron como el pilar de este nuevo ecosistema, cada uno contribuyendo de diferentes maneras - desde proporcionar infraestructura hasta emitir tokens populares a los que los inversores acudieron en masa. Aquí destacamos algunos de los principales actores y tokens que configuran el espacio de los agentes de IA en el primer trimestre de 2025:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): A menudo mencionado como el punto de partida de la explosión de agentes de IA, Virtuals es una plataforma descentralizada (lanzada en 2021) que facilita crear, implementar y monetizar agentes de IA en la cadena. Virtuals ofrece un marco llamado GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) para construir agentes con un mínimo de código, utilizando componentes modulares. Esencialmente, los usuarios pueden diseñar un agente de IA (definir su misión, conectar modelos de IA como lenguaje o visión, establecer sus permisos y presupuesto) y luego acuñarlo como un token ERC-20 en Virtuals. Cada token de agente representa una parte/instancia de ese agente. Esta innovación de agentes de IA tokenizados es clave - significa que los agentes pueden ser poseídos, intercambiados y tener sus propias micro-economías. Por ejemplo, si un agente se vuelve popular o rentable, la demanda por su token aumenta, beneficiando a los poseedores. Virtuals también introdujo un modelo de copropiedad, permitiendo a múltiples desarrolladores colaborar en un agente y compartir sus ingresos (que se distribuyen a través de reglas en la cadena).

A finales de 2024 y en enero de 2025, Virtuals experimentó un gran crecimiento. Su token nativo VIRTUAL subió ~850%, alcanzando un ATH en enero, y estaba cotizando alrededor de $1.22 con cerca de $800M en capitalización de mercado al momento del informe. Esto lo convirtió en el segundo token relacionado con agentes de IA más grande por capitalización de mercado. El crecimiento fue impulsado por hitos importantes del ecosistema: lanzaron funciones en la cadena Base de Coinbase para copropiedad, y varios agentes de IA construidos en Virtuals lograron popularidad viral en entretenimiento (como la mencionada vocalista Luna). Además, Virtuals opera como una plataforma de lanzamiento de IA - proyectos como CLANKER, VVAIFU y MAX se observaron haber utilizado Virtuals para iniciar sus agentes, contribuyendo a más de $60 millones en ingresos para el protocolo. En resumen, Virtuals es para los agentes de IA lo que Ethereum fue para los tokens ICO - la plataforma principal donde ocurre la innovación, lo cual a su vez impulsa valor a su token y red.

• ai16z (AI16Z token): Este proyecto captó la atención tanto por su homenaje irónico a una leyenda de VC como por su modelo pionero de una DAO gobernada por IA. Lanzado a finales de 2024, ai16z desplegó un agente de IA (apodado “Marc” en honor a Andreessen) como el jefe operativo de un fondo de capital de riesgo descentralizado. El agente utiliza el marco de multiagente Eliza para coordinar decisiones en diferentes plataformas, manteniendo una estrategia coherente. El token AI16Z actúa tanto como gobernanza como utilidad - los poseedores pueden votar sobre propuestas y el token se utiliza para transacciones dentro del ecosistema. El proyecto también estableció un parámetro económico interesante con un suministro fijo de 1.1 mil millones de tokens, y ofreció un alto rendimiento de apuesta (~31.4% APR) a través de algo llamado ai16zPOOL para fomentar la participación.

Para enero de 2025, la capitalización de mercado de ai16z aumentó a $2 mil millones, reflejando un gran interés. Demostró que la comunidad estaba dispuesta a invertir en un concepto de un fondo gestionado por IA - esencialmente confiando en un algoritmo para identificar y tal vez incluso ejecutar inversiones en startups u oportunidades de trading. El éxito de ai16z también subrayó el aspecto multicanal de los agentes de IA: opera en Solana, mostrando que este movimiento no se limita a Ethereum o una sola cadena. El uso de la alta capacidad de Solana probablemente ayuda al agente ai16z a realizar transacciones rápidas cuando es necesario. En general, ai16z se alza como una prueba de concepto de que las organizaciones autónomas pueden existir - donde una IA es efectivamente el CEO - y la comunidad cripto asignará un valor sustancial a ellas.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): No todos los actores clave eran nuevos en 2025. Fetch.ai (FET) ha existido durante algunos años, construyendo un marco y red de agentes de IA. En 2025, Fetch.ai se unió a SingularityNET y Ocean Protocol para formar lo que denominaron la Alianza de Superinteligencia Artificial (ASI Alliance). Esta colaboración apuntó a combinar fortalezas: SingularityNET aporta experiencia en mercados descentralizados de IA e investigación AGI, Fetch.ai contribuye con su tecnología y herramientas de agente (por ejemplo, su plataforma DeltaV basada en agentes), y Ocean proporciona la infraestructura de datos y mercados para datos de entrenamiento de IA. Juntos, esta alianza se posiciona a la vanguardia del desarrollo de IA descentralizada. En el contexto de agentes cripto, la alianza y particularmente la tecnología de Fetch.ai proporcionan las herramientas subyacentes para hacer que los agentes sean más inteligentes y más interoperables entre redes.

El token de Fetch, FET, fue destacado como el token de agentes de IA con la mayor capitalización de mercado en ese momento, sugiriendo que había superado incluso a Virtuals en valor para el primer trimestre. (De hecho, FET y el token AGIX de SingularityNET experimentaron significativos repuntes, dado su conexión con la narrativa de IA en general). El objetivo de la alianza de perseguir AGI (Inteligencia General Artificial) de manera descentralizada es una meta a largo plazo, pero mientras tanto, sus plataformas se están utilizando para agentes prácticos - desde la optimización logística hasta los oráculos predictivos en DeFi. El producto Predictoor de Ocean, que procesó $800M en volumen de mercado de datos en seis meses, indica la escala a la que operan estos proyectos de infraestructura, alimentando información útil a los agentes de IA. En resumen, la ASI Alliance y el token FET representan el lado más enfocado en infraestructura e investigación de los agentes de IA en cripto - menos impulsado por el hype, pero proporcionando tecnología seria y (potencialmente) los modelos de IA de mayor nivel sobre los que otros pueden construir.

• OriginTrail (TRAC): A primera vista, OriginTrail se centra en la cadena de suministro y datos de Web3, no en agentes de IA. Entonces, ¿por qué se cuenta entre los “tokens de agentes de IA a observar”? La razón es que los buenos datos son el combustible para una buena IA. El gráfico de conocimiento descentralizado de OriginTrail y la plataforma de datos verificables pueden servir como columna vertebral para agentes de IA que necesitan información confiable. Por ejemplo, un agente de IA utilizado en la optimización de la cadena de suministro empresarial podría extraer datos autenticados a través de OriginTrail para tomar decisiones. Las asociaciones de OriginTrail con grandes empresas (Oracle, BSI, etc.) sugieren que sus datos podrían alimentar la automatización impulsada por IA en esas industrias. El token TRAC se utiliza para apostar y recompensar la provisión de datos y asegurar la integridad de los datos en la red. A medida que los agentes de IA asumen tareas como verificar la procedencia de la cadena de suministro o automatizar la logística (áreas donde IA + blockchain tienen un valor claro), un proyecto como OriginTrail se vuelve esencial. Para el primer trimestre de 2025, la importancia de TRAC fue reconocida y mantuvo una capitalización de mercado saludable (no tan alta como las plataformas de agentes llamativas, pero con una sólida perspectiva a largo plazo). Con un suministro máximo de 500M y tokenomía que fomenta el uso en la red, TRAC está bien posicionado para crecer si los agentes de IA se expanden hacia casos de uso empresarial del mundo real que requieren datos seguros y confiables - en efecto, tratando de ser el “Google de Web3” como el proyecto lo imagina, que a su vez sería ampliamente utilizado por agentes de IA que necesiten consultar ese gráfico de conocimiento.

• Otros Destacados: Hay otros nombres emergentes: ChainGPT lanzó agentes de IA orientados al análisis en cadena e incluso contenido cómico (según una publicación en LinkedIn, lanzó un segundo agente para inteligencia de mercado que también actúa como un “comediante” de Web3 para aumentar la participación. BULLY fue citado como un ejemplo de una “moneda meme de agentes de IA”, combinando narrativas de IA con cultura meme en el ecosistema de Virtuals. Aunque no es técnicamente innovador, tales agentes meme atraen rápidamente la comunidad y la liquidez, aunque con alto riesgo. También tenemos la categoría más amplia de proyectos cripto enfocados en IA (como Cortex, Numerai, etc.) que no son agentes per se pero están relacionados. Notablemente, incluso algunos protocolos cripto convencionales comenzaron a agregar integraciones de IA - para finales del primer trimestre, hubo indicios de cosas como Uniswap.Skip la traducción para los enlaces de markdown.

Contenido: considerando asistentes de interfaz impulsados por IA, etc., mostrando cómo los grandes jugadores podrían incorporar tecnología de agentes sin lanzar su propio token.

Principales Tendencias y Tecnologías que Impulsan los Agentes de IA

Varios desarrollos importantes en tendencias y tecnologías convergieron a finales de 2024 y en el primer trimestre de 2025 para impulsar el auge de los agentes de IA en el sector cripto. Comprender estos desarrollos ofrece una visión sobre por qué está sucediendo ahora y hacia dónde se dirige:

El “Momento iPhone” para la IA: Modelos Avanzados y Avances de Código Abierto

Los agentes de IA se beneficiaron enormemente de los rápidos avances en las capacidades de los modelos de IA. Muchos expertos se refieren a finales de 2024/inicios de 2025 como un “momento iPhone” para la IA, un punto en el que la tecnología de IA se volvió lo suficientemente fácil de usar y potente como para desencadenar una adopción masiva. Dos desarrollos destacan:

• Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) alcanzaron nuevas alturas: Con el GPT-4 de OpenAI (a menudo llamado “o1” en algunos círculos) estableciendo un alto estándar, la comunidad de código abierto respondió con modelos como Llama 2 y luego DeepSeek-R1. Este último, desarrollado por una startup china DeepSeek, logró un rendimiento equiparable a los mejores modelos estadounidenses pero a una fracción del costo de funcionamiento. En enero de 2025, se lanzó DeepSeek-R1 y se promocionó como 20-50 veces más barato de usar que el modelo comparable de OpenAI. Esto es un cambio de juego: de repente, ejecutar un agente de IA bastante sofisticado se volvió económicamente viable para una gama más amplia de proyectos cripto (que pueden no tener los recursos para llamar API costosas miles de veces). El análisis de Switchere sobre DeepSeek señaló que adoptar R1 podría ser clave para que las plataformas de agentes de IA reduzcan gastos y se centren en la utilidad en lugar del bombo. De hecho, los proyectos rápidamente integraron R1 o modelos similares; por ejemplo, una primera ola de agentes de IA que utilizan modelos personalizados basados en DeepSeek se lanzó como prueba de que se puede lograr un alto rendimiento a bajo costo.

La implicación más amplia es que la IA ya no es un obstáculo; la calidad del razonamiento, comprensión del lenguaje e incluso la multitarea que los agentes tienen ahora está muy por delante de lo que era con los modelos de la era 2022. Este “impulso intelectual” significa que los agentes pueden manejar tareas más complejas de manera autónoma (lo que los hace realmente útiles, no solo trucos). También democratiza el espacio: un pequeño equipo de desarrolladores puede incorporar un modelo de última generación sin ir a la bancarrota, a menudo utilizando marcos abiertos como HuggingFace o similares.

• Marcos de IA multimodal y especializada: Junto con mejores modelos vinieron marcos adaptados para operaciones de agentes. Por ejemplo, el marco Eliza permite simulaciones de múltiples agentes donde los agentes mantienen identidad y conocimiento a través de diferentes entornos. Técnicas como Chain-of-Thought (CoT) y Tree-of-Thoughts se integraron en el razonamiento del agente para mejorar la profundidad de la toma de decisiones. Esto ayudó a los agentes a desglosar problemas en subtareas de manera más efectiva (importante para flujos de trabajo complejos como, “Analiza este nuevo token, decide si es una estafa, luego formula una estrategia de inversión”). Los agentes también comenzaron a usar Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con bases de datos vectoriales, lo que significa que podían tener memoria a largo plazo y recuperar información relevante al instante, en lugar de estar limitados por la ventana de contexto fija de un LLM. Todo esto combinado hizo que los agentes de IA fueran más inteligentes, más confiables y mejores en acciones en tiempo real que sus predecesores.

El resultado de estos avances en IA es claro: los agentes cripto autónomos se volvieron realmente prácticos en 2025. Anteriormente, tal vez un agente fallara con frecuencia o proporcionara información incorrecta debido a los límites del modelo. Ahora, con un nivel de cognición cercano al GPT-4 disponible y rentable, los agentes pueden realmente imitar lo que un experto humano podría hacer, al menos en dominios definidos. Esto impulsó a emprendedores y desarrolladores a probar agentes en todo tipo de nichos, confiados en que la IA puede manejarlo.

Sistemas Multi-Agente y Orquestación

A medida que los agentes de IA individuales crecieron en capacidad, se destacó una tendencia emergente de conectarlos en sistemas multi-agente para abordar procesos complejos de múltiples pasos. En lugar de que una IA monolítica intente hacerlo todo, creamos un conjunto de agentes especializados que colaboran. Esta idea ha existido en la investigación de IA, pero el cripto proporciona un campo de juego único para implementarla, porque puedes tener agentes que transaccionan y se comunican en cadena con transparencia.

En el primer trimestre de 2025, vimos diseños donde, por ejemplo, una plataforma DeFi desplegaría diferentes agentes para diferentes roles: un agente especializado en monitorear mercados de préstamos, otro especializado en ejecutar refinanciamiento de deudas, otro en yield farming, etc., todo bajo una estrategia paraguas. La plataforma entonces orquesta efectivamente estos agentes como un equipo, a menudo con un agente “gerente” o un contrato inteligente de coordinación asegurando que trabajen hacia el objetivo unificado del usuario.

Los expertos de la industria han mencionado explícitamente que se espera que los flujos de trabajo orquestados de múltiples agentes sean el próximo gran salto para la IA en blockchain. Los inversores están observando a equipos que construyen el middleware y los protocolos para coordinar enjambres de agentes. Esto incluye cosas como estandarizar cómo se comunican los agentes (quizás en un protocolo como libp2p o usando eventos en cadena), cómo negocian tareas entre ellos, y cómo resolver conflictos si dos agentes tienen diferentes sugerencias.

Una dirección concreta son los mercados de agentes de IA – imagina un mercado abierto donde un agente pueda contratar a otro para una subtarea. Esto ocurrió en algunos escenarios de Virtuals: un agente con un presupuesto puede publicar una solicitud (“Necesito una imagen creada para mi publicación, pagaré 0.01 ETH”) y otro agente especializado en generación de imágenes la cumple. Todo automatizado. Esto efectivamente crea una economía de servicios autónoma en cadena. Algunos proyectos como HyperSDK (nombre hipotético aquí para ilustración) podrían tener como objetivo ser la plataforma que habilita dicho comercio entre agentes de manera confiable.

Otro aspecto son las plataformas de lanzamiento e incubadoras de agentes, que tocamos con Virtuals. La idea de una plataforma de lanzamiento de IA es agilizar la introducción de nuevos agentes al mercado, incluyendo financiarlos (como un DAO o inversores proporcionando capital inicial al tesoro del agente) y compartir infraestructura. Varios proyectos de plataformas de lanzamiento – con tokens como CLANKER, VVAIFU, MAX – surgieron, enfocándose en financiar y promover nuevas ideas de agentes. Crean un efecto dominó: si un agente de su establo se convierte en un éxito rotundo (como un bot de trading super útil que todos quieren usar), el token y la reputación de la plataforma de lanzamiento se disparan, lo que atrae más talento y financiación, y así sucesivamente. La precaución, como se mencionó, es que necesitan una línea de “proyectos exitosos” para mantener el impulso, de lo contrario el interés podría desvanecerse entre grandes éxitos.

Finalmente, los criterios de referencia y evaluación se volvieron más prominentes – ¿Cómo sabemos que el Agente A es mejor que el Agente B en una tarea? Se desarrollaron herramientas como el benchmark GAIA para probar agentes de IA en la resolución de problemas del mundo real. En un resultado, el marco Eliza obtuvo aproximadamente un 19.4% en GAIA, que si bien no es la más alta, demostró una sólida capacidad para casos de uso en Web3. Este tipo de métrica ayuda a guiar mejoras y también brinda a los inversores una manera de medir si una tecnología de agentes es realmente innovadora o solo marketing.

En resumen, los sistemas multi-agente y su orquestación están haciendo que los agentes de IA sean escalables y modulares. En lugar de un generalista, la tendencia es equipos de agentes especialistas coordinados para un mayor rendimiento general – muy parecido a cómo funcionan las organizaciones complejas en la sociedad humana, pero aquí los “empleados” son programas de IA. El primer trimestre de 2025 vio la base para esto con plataformas de lanzamiento y marcos, y es probable que acelere a medida que surjan historias de éxito.

Profundizando la Integración con la Tecnología Blockchain (DeFi, Contratos Inteligentes, Oráculos)

Los agentes de IA no prosperarían si no fuera por las tecnologías blockchain que les permiten realmente hacer cosas. Una tendencia en el primer trimestre es la profundización de la integración de los agentes de IA con varias partes del stack tecnológico cripto, permitiendo acciones más eficientes y seguras:

• Oráculos y fuentes de datos más inteligentes: Los agentes dependen de datos, y proyectos como API3, Chainlink comenzaron a personalizar servicios de oráculos para el uso de IA. Por ejemplo, un agente de IA podría necesitar una fuente personalizada que agregue no solo precios, sino índices de volatilidad, índice de sentimiento social, etc. Las redes de oráculos comenzaron a ofrecer productos de datos compuestos a los que los agentes pueden suscribirse en cadena, pagando con tokens por cada actualización. Esta sinergia asegura que los agentes actúen sobre datos de alta calidad. En retorno, algunos agentes de IA se han utilizado para mejorar los propios oráculos – por ejemplo, Chainlink experimenta con IA para detectar puntos de datos atípicos o intentos de manipulación de oráculos en tiempo real, esencialmente un "perro guardián" de IA para mejorar la seguridad de los oráculos.

• Carteras de Contratos Inteligentes y Abstracción de Cuentas: El auge de la abstracción de cuentas (ERC-4337) en Ethereum facilitó tener carteras de contratos inteligentes, que pueden ser programadas con políticas. Muchos agentes de IA que controlan fondos usan estas carteras inteligentes para ejecutar secuencias complejas como “si se cumple la condición X, entonces firmar la transacción Y”. La abstracción de cuentas también permite cosas como tarifas patrocinadas (un agente podría tener una dirección patrocinada pagando el gas, así no necesita manejar ETH para el gas, simplificando su operación). Vimos que se usaron meta-transacciones donde un agente presenta una intención y otro servicio paga el gas para ejecutarla, lo que ayuda en la UX donde los agentes actúanHere is the translation into Spanish, with markdown links kept in their original format:

Sin traducción para los enlaces de markdown.

Contenido: para los usuarios, sin requerir que los usuarios siempre aprueben en tiempo real (el usuario dio una aprobación general por adelantado). Esencialmente, la infraestructura blockchain se está adaptando para permitir que las transacciones impulsadas por AI ocurran de manera más fluida.

• Cadenas y Protocolos Dedicados para Agentes de IA: Existe la noción de "Cadenas de Agentes" - blockchains o subredes optimizadas para la actividad de agentes de IA. Por ejemplo, una red podría priorizar la finalización rápida y un alto rendimiento, permitiendo a los agentes interactuar con frecuencia sin alta latencia o costo. Algunos proyectos insinuaron el lanzamiento de cadenas laterales específicamente para albergar enjambres de agentes de IA (tal vez con soporte integrado para protocolos de comunicación de agentes a nivel de consenso). Si bien ninguno se hizo público en el primer trimestre, el concepto está flotando y podría materializarse más adelante en 2025.

• Modelos de tokens deflacionarios o impulsados por utilidades: Una tendencia en tokenómica para las plataformas de agentes es asegurar que el valor del token esté vinculado al uso real. Por ejemplo, Virtuals vio una apreciación del token impulsada por la actividad porque cuantos más agentes y co-propietarios, más VIRTUAL se necesita o se quema en tarifas. Otro ejemplo es requerir el staking de tokens de plataforma para crear o ejecutar un agente (asegurando que haya interés de por medio para que los agentes de spam estén desincentivados). Los tokens de agentes de IA adoptan cada vez más modelos donde la demanda de tokens escala con los agentes activos y el éxito de esos agentes, en lugar de la pura especulación. Esta es una tendencia tomada de DeFi (donde, por ejemplo, un token de DEX acumula valor a partir de las tarifas de negociación). Está destinado a abordar la preocupación por el hype incorporando utilidad.

• Marcos de seguridad y entornos protegidos: Reconociendo los riesgos de dar control del código AI sobre fondos, algunos proyectos implementaron entornos protegidos y salvaguardas para los agentes. Por ejemplo, la billetera de contrato inteligente de un agente podría tener una regla: no puede enviar más de X cantidad por día sin aprobación de firma múltiple, o un interruptor de emergencia si se detecta un comportamiento anormal. Estas medidas se discutieron en círculos de seguridad para garantizar que un AI descontrolado o hackeado no agote todo de una vez. Además, las herramientas de auditoría se están extendiendo a la lógica de los agentes de IA (más allá del código del contrato inteligente, auditando las estrategias o los datos de entrenamiento para garantizar que no haya puertas traseras maliciosas). Aunque esto aún está evolucionando, es una integración vital de la mentalidad de seguridad del blockchain en el ámbito de los agentes de IA.

En esencia, la tecnología blockchain y los agentes de IA están co-evolucionando: blockchain proporciona los carriles y las barandillas para que los agentes operen, y el aumento en el uso de agentes está influyendo en cómo se diseñan nuevas características o protocolos de blockchain (más flexibilidad, más seguridad, más disponibilidad de datos). Este ciclo virtuoso es una tendencia clave que hace que el "Web Agente" sea una posibilidad realista.

Fenómeno Comunitario y Cultural: Memes, Hype y Educación

Ninguna tendencia cripto está completa sin un elemento cultural. Los agentes de IA no surgieron en un vacío de pura tecnología; fueron impulsados por la fascinación comunitaria, la cultura de los memes y un sentido más amplio de la narrativa.

• Poder Memético: La noción de "agentes autónomos" se prestó a memes y antropomorfización. Los usuarios de cripto en Twitter hicieron bromas sobre "AI degens" invirtiendo en monedas a las 3am o agentes haciendo "el trabajo de Dios" publicando memes (como lo hizo Truth Terminal). Emergeron memecoins que se basaban en el tema de los agentes, por ejemplo, tokens que no tenían una verdadera IA pero se nombraban con palabras de moda relacionadas con IA para atraer al público (esto es análogo a cómo cualquier moneda con "Inu" en su nombre despego durante las locuras de memes). Las discusiones han insinuado que pasamos por una fase de hype impulsado por memes​. Los proyectos como BULLY (una moneda meme del ecosistema Virtuals) ejemplifican monedas meme de agentes de IA que prosperan en el apoyo comunitario y la tendencia, con un potencial viral rápido​. Aunque muchas de estas monedas probablemente no duren, aumentaron la visibilidad: de repente, incluso los comerciantes ocasionales sabían "agente de IA" como una palabra de moda, alimentando aún más el ciclo de interés.

• Educación y Accesibilidad: Curiosamente, una tendencia positiva es que muchos proyectos de agentes de IA invirtieron en educar a los usuarios sobre el cripto y la IA. Dado que un agente de IA a menudo tiene una interfaz de chatbot, los recién llegados encontraron más fácil hacer preguntas al agente y aprender. Por ejemplo, alguien podría aprender sobre el staking o cómo usar una plataforma DeFi charlando con un agente de IA integrado en esa plataforma. Esto tiene el efecto de atraer a más personas: no tienes que leer decenas de documentos, simplemente puedes preguntar al asistente de IA. Así que a medida que más plataformas incorporaron agentes de IA como frontales o soporte, la barrera de entrada para usar servicios cripto cayó. Esta tendencia podría ampliar significativamente la adopción del cripto si continúa (imagina que cada billetera tenga un tutor de IA, cada DApp tenga una guía de IA).

• Desarrollo Abierto y Comunitario: La tendencia de los agentes de IA tiene un fuerte enfoque de código abierto. Los proyectos están compartiendo planos de agentes, plantillas de estrategia, e incluso "personalidades" de agentes para que otros construyan sobre ellos. Las comunidades en Reddit (como r/Build_AI_Agents) y Discord están surgiendo para colaborar en la creación de agentes, compartiendo consejos sobre qué modelos o indicaciones funcionan mejor para determinadas tareas. Esta cultura colaborativa acelera el desarrollo: alguien descubre cómo conectar mejor un agente a contratos Uniswap y ese conocimiento se difunde, etc. También significa que el movimiento no está controlado por ninguna entidad única; al igual que con el cripto mismo, es un empuje de innovación descentralizado con muchos contribuyentes independientes.

• Escrutinio Regulatorio como un Tema: Aunque aún no es una tendencia de lleno, a finales del primer trimestre hubo una creciente conversación sobre regulación. Vale la pena señalarlo como una tendencia con visión de futuro: los responsables políticos comenzaron a preguntar cómo los agentes de IA encajarían en las leyes existentes. ¿Son asesores de inversión? ¿Sus creadores necesitan licencias si el agente gestiona dinero? Si un agente causa una pérdida, ¿quién es responsable? Estas preguntas se plantearon en paneles y artículos. Aunque la regulación concreta aún no había llegado al final del primer trimestre, la comunidad se está preparando para ello, y algunas plataformas comenzaron preventivamente a implementar KYC para agentes o limitar ciertas funcionalidades en jurisdicciones. Por lo tanto, parte de la narrativa está cambiando de puro Salvaje Oeste a un desarrollo ligeramente más consciente de la conformidad, especialmente para los agentes que manejan grandes fondos.

En resumen, más allá de la tecnología, la ola de agentes de IA es un fenómeno social. Capturó las imaginaciones – desde constructores serios que lo ven como el futuro de la automatización, hasta los señores de memes que tratan a los agentes como la última moda con la que divertirse (y hacer dinero rápido). Esta mezcla de hype y entusiasmo genuino, templada gradualmente por la educación y la discusión de responsabilidades, definió el tono de Q1 2025 en la comunidad cripto.

Riesgos, Desafíos y Críticas del Auge de los Agentes de IA

Aunque el auge de los agentes de IA en el cripto ha sido emocionante, también trae una serie de riesgos y desafíos que fueron debatidos fervientemente en el primer trimestre de 2025. Es crucial examinar estos temas para obtener una visión equilibrada:

Riesgos Técnicos: Calidad de Datos, Seguridad y Fiabilidad

Los agentes de IA son tan buenos como los datos y el código en que operan. Un riesgo importante es la precisión y fiabilidad de los datos. Si a un agente se le alimentan datos incorrectos o desactualizados, puede tomar decisiones desastrosamente erróneas​. Por ejemplo, un agente que lea una fuente de datos con retraso podría comprar o vender al precio equivocado, o podría basar su consejo en rumores que fueron desmentidos una hora antes. En el primer trimestre, hubo algunos incidentes menores de agentes que ofrecían información falsa (como decirle a un usuario que cierto blockchain estaba detenido cuando no lo estaba, debido a la recopilación de un artículo antiguo). El desafío es asegurar que los agentes tengan información oportuna y correcta, lo cual es difícil en un contexto descentralizado. Las soluciones incluyen usar múltiples fuentes de datos (si 5 fuentes coinciden en un precio, es probable que sea preciso) e implementar pasos de verificación (tal vez un agente pida a un segundo agente que repase una respuesta). Pero el riesgo no se puede eliminar; por lo tanto, la desinformación por parte de la IA es una preocupación real, especialmente si los usuarios confían ciegamente en el agente.

La seguridad es otro problema enorme. Por diseño, estos agentes pueden tener y transferir valor, por lo que se convierten en objetivos para la explotación. Un agente de IA comprometido podría ser catastrófico: si alguien hackea la clave del agente o manipula su lógica, podría drenar fondos. También hay riesgo de phishing o ingeniería social a través de agentes: un atacante puede engañar a un agente de IA para que revele información sensible o tome una acción no autorizada alimentándole entradas maliciosas (algo análogo a los ataques de inyección de indicaciones en chatbots). Los expertos han señalado que los agentes que manejen credenciales de billetera son posibles objetivos y deben estar bien asegurados​. Las mejores prácticas que se están discutiendo incluyen encriptación de todas las comunicaciones del agente, autorización estricta (un agente no debería poder hacer todo incluso si está hackeado; otorgarle el menor privilegio necesario), y auditorías regulares del código del agente y del modelo de AI en busca de vulnerabilidades​. Como esto es nuevo, los marcos de seguridad están poniéndose al día. Durante el primer trimestre, no se informó públicamente de hackeos importantes de un agente de IA, pero ciertamente muchos hackers éticos estaban sondeando, y parece cuestión de tiempo a menos que se implementen medidas robustas.

La fiabilidad se relaciona con la comprensión. Incluso una IA avanzada puede tener dificultades con casos límite o consultas complejas fuera de su distribución de entrenamiento​. Por ejemplo, pregunta a un agente de IA sobre una cuestión legal matizada sobre cripto en un país específico – puede que no lo maneje correctamente o en absoluto. O un agente podría malinterpretar un comando debido a la ambigüedad y hacer algo no deseado. La “comprensión limitada de consultas complejas” se reconoce como un riesgo​. La mitigación hasta ahora ha sido: definir claramente el ámbito de las funciones del agente (no esperar que un bot de trading explique implicaciones fiscales, por ejemplo) y asegurarse de que haya una manera fácil de recurrir a soporte o intervención humana​.Contenido: Algunas plataformas colocan una pregunta "¿Estás satisfecho? Sí/No" después de las interacciones con agentes para que un humano pueda revisar rápidamente si algo parece incorrecto.

Otro aspecto es el sobreajuste y la falta de generalización: un agente puede funcionar bien en condiciones normales pero fallar durante eventos cisne negro porque nunca encontró datos similares durante el entrenamiento. Esto es riesgoso en criptomonedas, donde ocurren eventos extremos. Por lo tanto, los componentes de gestión de riesgos o mecanismos de seguridad son importantes para detener a los agentes cuando las cosas se salen completamente de lo esperado.

Exceso de confianza y supervisión humana

Con cualquier automatización, existe el peligro de confiar demasiado en ella. Confiar excesivamente en agentes de IA puede llevar a la complacencia. Si los usuarios comienzan a delegar todas las decisiones a los agentes sin comprender la lógica, podrían estar en problemas si el agente falla. Un escenario: un agente aconseja mantener un cierto token durante una caída del mercado; un usuario podría aceptar eso ciegamente y sufrir grandes pérdidas, mientras que un inversor experimentado podría haber cuestionado el consejo y vendido. Ya hay anécdotas de comerciantes con menos experiencia siguiendo las acciones de bots de IA y quemándose cuando el mercado cambia bruscamente (algunos grupos de Telegram se formaron alrededor de copiar los movimientos de un agente particular, recordando el copy-trading de “gurús” humanos).

El desafío es mantener a los humanos en el circuito de manera adecuada. ¿Cómo evitar la confianza ciega? Los expertos sugieren tratar a los agentes de IA como asistentes, no como jefes. La guía de Botpress aconseja a los usuarios usar agentes como herramientas complementarias, no como asesores únicos, y siempre combinar los conocimientos del agente con su propia investigación. Algunas plataformas lo implementan por diseño: para acciones críticas importantes, el agente puede recomendar pero aún requerir que el usuario haga clic para confirmar, o al menos tener una configuración para eso. Sin embargo, eso reduce el beneficio de la automatización total. Es un equilibrio delicado. Durante el primer trimestre, muchos de los primeros en adoptar eran expertos en tecnología y vigilaban a sus agentes de todos modos, pero a medida que más usuarios del público general se incorporan (quizás atraídos por la facilidad de que una IA maneje las cosas), el riesgo de confiar demasiado aumenta.

También existe un lado filosófico: responsabilidad por decisiones. Si un agente de IA en una DAO vota de cierta manera y resulta ser una mala decisión, la comunidad podría culpar a la IA o a sus creadores. Pero dado que es "autónomo", hay un área gris de responsabilidad. Para agentes personales, si pierde tu dinero, técnicamente es culpa tuya por usarlo, pero desde una perspectiva de experiencia de usuario, puede ser difícil de aceptar, y podría haber llamados para formas de seguro o garantías en el rendimiento del agente, que actualmente no existen ampliamente.

Exceso de entusiasmo versus realidad: sostenibilidad de la tendencia

La industria de las criptomonedas ha visto muchos ciclos de entusiasmo, y los escépticos de los agentes de IA argumentan que esto es solo la última moda. De hecho, para marzo de 2025 hubo un enfriamiento de la euforia inicial. Un análisis señala que después de la primera ola de proyectos de agentes de IA en 2024, hubo una rápida dilución de liquidez a principios de 2025, lo que significa que surgieron tantos proyectos que el dinero de los inversores se extendió. Muchos tokens alcanzaron precios altísimos y luego se desplomaron a medida que los especuladores pasaron a la siguiente tendencia, un patrón muy similar a la era ICO o el verano DeFi.

El desafío aquí es pasar del entusiasmo a la sustancia. El artículo sugiere que estamos entrando en una fase más madura enfocada en ingresos y rendimiento de productos, donde solo aquellos proyectos de agentes que proporcionen valor real y flujos de ingresos estables sobrevivirán. Esto implica que muchos proyectos actuales desaparecerán, esencialmente una consolidación que se avecina. El primer trimestre podría haber sido el pico del entusiasmo; el segundo y tercer trimestre podrían traer algunas lecciones difíciles (algunos agentes perderán fondos, algunos tokens se acercarán a cero cuando no puedan cumplir con la tecnología prometida).

Hay críticas de que, con toda la charla, muchos agentes de IA todavía no están generando resultados realmente revolucionarios. ¿Están las carteras gestionadas por IA superando significativamente al mercado? ¿Están los gobernadores de DAO de IA tomando mejores decisiones que los humanos? La evidencia sigue siendo escasa o anecdótica. Algunos de los primeros usuarios informaron ganancias o mejoras modestas, pero nada excepcional que no pudiera ser logrado por un equipo humano competente. Esto abrió el debate: ¿está la narrativa de los agentes de IA superando a la realidad? O como algunos en los foros de criptomonedas lo expresaron, "¿Es esto solo automatización DeFi con un nuevo nombre llamativo?" La contrargumentación de los defensores es que estos son los primeros días y la tecnología de agentes mejorará exponencialmente (especialmente con modelos de IA mejores y aprendiendo de los errores). Pero para convencer al mercado en general, los éxitos necesitan ser visibles.

Otra crítica gira en torno a la tokenomics y captura de valor. Los detractores dicen, está bien, tienes un token de agente de IA, pero ¿a qué te da derecho exactamente? Si un agente tiene éxito, ¿el token acumula algún valor o flujos de efectivo, o es solo especulativo? Algunos tokens de agentes podrían carecer de utilidad clara (más allá de la gobernanza o el prestigio). Los proyectos más inteligentes, como hemos señalado, intentan vincular el valor del token al uso del agente, pero no todos lo hacen. Si demasiados tokens de agentes terminan siendo entusiasmo sin sustancia, podría manchar a todo el sector. Ya vimos al final del primer trimestre algunos tokens que se lanzaron con el entusiasmo (sin un producto de agente funcionando) perder 80-90% de su valor rápidamente.

En esencia, la cuestión de la sostenibilidad es fundamental: ¿pueden los agentes de IA estar a la altura de las expectativas? El consenso entre las voces más comedidas es que sí, pueden ser revolucionarios, pero requerirá eliminar el ruido. Es similar a cómo la burbuja de las puntocom estalló y luego surgieron verdaderos gigantes de internet. Podríamos ver cómo se desinfla una "burbuja de agentes de IA", pero eso no significa que el concepto esté muerto, solo los excesos.

Preocupaciones éticas y regulatorias

A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos, surgen cuestiones éticas. Si se instruye a un agente de IA para maximizar las ganancias, ¿se involucrará en comportamientos poco éticos (como esquemas de pump-and-dump o explotar lagunas que perjudican a otros)? Hay un escenario en el que un agente de trading de IA descubre cómo manipular el precio de un token de baja capitalización a su favor, esencialmente haciendo lo que un operador deshonesto podría, pero sin una brújula moral para decir que se detenga. O considera un agente de IA inundando una red o las redes sociales con desinformación para influir en los mercados (se podría argumentar que el agente Truth Terminal promocionando una moneda meme fue una versión leve de esto). Existe el riesgo de que los agentes de IA amplifiquen actividades maliciosas si no se controlan adecuadamente. Esto lleva a llamados para establecer guías o restricciones sobre lo que los agentes autónomos pueden hacer, tal vez codificadas en su programación (similar a las leyes de Asimov, pero para las finanzas criptográficas).

En el lado regulatorio, se están examinando diversos ángulos:

• Regulación financiera: Si un agente de IA está dando asesoría de inversión o gestionando un fondo, ¿debería registrarse como asesor de inversiones o gestor de fondos? Las leyes actuales claramente no contemplan entidades no humanas en esos roles. Los reguladores podrían intentar responsabilizar a los creadores u operadores del agente bajo marcos existentes. Por ejemplo, la SEC podría decir que un fondo gestionado por IA aún tiene una persona de control (los creadores) que necesita cumplir con las regulaciones. Ahora hay un área gris, pero es probable que sea puesta a prueba si algún fondo de agentes de IA pierde mucho dinero de los consumidores.

• Responsabilidad y personalidad jurídica: Algunos académicos legales están proponiendo la idea de que los agentes altamente autónomos podrían necesitar un estatus similar a la personalidad jurídica corporativa, para que puedan ser demandados o puedan celebrar contratos. Pero esa es una discusión muy incipiente. Por ahora, el enfoque predeterminado es que alguien (el desarrollador, el usuario o la DAO que “posee” el agente) será considerado responsable de las acciones del agente. Esta incertidumbre podría obstaculizar ciertos usos (por ejemplo, una institución TradFi podría dudar en usar un agente de IA criptográfico debido a la responsabilidad poco clara si algo sale mal).

• AML/KYC: Un agente de IA podría usarse para mover fondos de maneras que oculten quién está realmente detrás de ellos. A los reguladores les preocupa que los agentes sean utilizados como fachadas para el lavado de dinero. Algunos intercambios que incluyeron tokens de agentes de IA en el primer trimestre comenzaron a hacer preguntas sobre si los tesoros de tokens están debidamente verificados por KYC, etc. Si un agente de IA posee activos significativos, ¿necesitará una identidad verificada o cumplir con las reglas de viaje al transferir grandes sumas? Es probable que estos problemas de cumplimiento salgan a la superficie. En un Twitter Spaces, un VC mencionó que los agentes de IA basados en blockchain deberán encontrar casos de uso eficientes que también se ajusten a los límites regulatorios (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs), insinuando que los agentes que operan sin control enfrentarán restricciones.

En general, aunque el primer trimestre de 2025 se centró principalmente en la construcción y el entusiasmo, estos desafíos y críticas formaron una corriente subyacente a la que los equipos responsables prestan atención. Cómo la comunidad aborde la seguridad de los datos, la supervisión adecuada, la gestión del entusiasmo y la navegación de cuestiones legales determinará si los agentes de IA pueden madurar de una tendencia a una parte confiable y a largo plazo del ecosistema criptográfico.

Perspectivas para agentes de IA en criptografía (resto de 2025 y más allá)

A medida que avanzamos más allá del impulso inicial del primer trimestre, la gran pregunta es: ¿qué sigue para los agentes de IA en el espacio criptográfico? El pronóstico para el resto de 2025 es de optimismo cauteloso con algunos temas clave a observar:

Hacia una "Web Agencial": Mayor autonomía y ubicuidad

Líderes de la industria, como Jansen Tang de Virtuals, prevén una "Web Agencial" en el horizonte, un escenario donde los agentes de IA manejan una parte significativa de las transacciones digitales y servicios. Esto podría ser transformador: imagina que para finales de 2025 sea normal para tu agente de IA personal coordinarse con otros para hacer cosas como gestionar tu cartera multicanal, encontrar la mejor manera de refinanciar tu préstamo criptográfico, programar tu votación en DAO mientras estás de vacaciones, e incluso gestionar una tienda en línea para ti que acepte pagos en criptomonedas. Y todas estas interacciones agente-a-agente y agente-a-humano estarían aseguradas y registradas en blockchain, brindando transparencia y responsabilidad.Contenido: normalmente no tendríamos con la IA de caja negra.

Esto no está a décadas de distancia: los defensores dicen que elementos de esto podrían estar a solo meses de distancia​. Ya tenemos vislumbres: agentes de finanzas personales, agentes del mercado de NFT, etc. Para finales de 2025, podríamos ver integraciones de agentes en aplicaciones criptográficas cotidianas. Por ejemplo, su aplicación de cartera de criptomonedas podría venir con una pestaña de "asistente de IA" que pueda ejecutar comandos a través de todas sus aplicaciones DeFi a través de una única interfaz. Los intercambios podrían ofrecer el reequilibrio de cartera impulsado por IA como una característica. Es probable que parte de esto se despliegue a medida que aumenta la competencia: quien proporcione el asistente de IA más inteligente y seguro podría atraer a los usuarios.

La expectativa es que los agentes se conviertan en algo común como los contratos inteligentes, efectivamente una capa sobre los contratos inteligentes que añade inteligencia. Y a medida que proliferan, comenzarán a interactuar más entre ellos directamente. Podríamos presenciar comportamientos emergentes: clústeres de agentes cooperando para mantener, por ejemplo, un fondo de cobertura descentralizado, o agentes de proyectos cruzados negociando intercambios de liquidez entre protocolos sin intermediarios humanos.

Enfoque en la Utilidad y el Valor Demostrado

El bombo probablemente dará paso a una mentalidad de “muéstrame resultados”. El resto de 2025 debería traer claridad sobre cuáles proyectos de agentes de IA están realmente entregando. Anticipamos:

• Sacudida de proyectos más débiles: Muchos de los tokens de "dinero rápido" o ideas a medias se desvanecerán a medida que los usuarios se concentren en soluciones que funcionen de manera demostrable. Los proyectos que sobrevivan probablemente sean aquellos que tienen bases de usuarios activas, ingresos reales o métricas de rendimiento claras a las que señalar (p.ej., un fondo impulsado por agentes que superó al mercado en X%, o un soporte al cliente de agentes de IA que redujo los tiempos de respuesta en Y%). Este proceso darwiniano es saludable y refleja ciclos de innovación anteriores.

• Ganadores estableciendo estándares: Los proyectos que tengan éxito pueden establecer estándares de facto para la industria. Por ejemplo, si Virtuals continúa dominando, su estándar de tokenización para agentes podría ser ampliamente adoptado y otras cadenas podrían implementar la compatibilidad de Virtuals. O si otra plataforma tiene el mejor sistema para la comunicación entre agentes, podría convertirse en algo análogo a un "HTTP para agentes". Para finales de 2025, probablemente veamos cierta convergencia en torno a las mejores prácticas y protocolos, tal vez incluso cuerpos formales o grupos de trabajo para estandarizar las interfaces de agentes de IA.

• Integración con Legacy y CeFi: Para demostrar realmente su valor, los agentes de IA pueden extenderse más allá del mundo cripto-nativo. Podríamos verlos interactuando con finanzas tradicionales o servicios Web2. De hecho, un ejemplo temprano es Circle (emisor de USDC) demostrando cómo los agentes de IA pueden ser aprovechados para automatizar pagos en USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Si estos experimentos dan frutos, bancos o aplicaciones fintech podrían incorporar agentes de IA cripto para cosas como liquidaciones transfronterizas u operaciones de tesorería, destacando la utilidad en el sistema financiero más amplio.

La métrica clave para el final del año será cuánta actividad económica real están gestionando los agentes de IA? Si una parte considerable del TVL de DeFi o el volumen de operaciones o las asignaciones del tesoro del DAO están bajo control de agentes (con buenos resultados), sabremos que han consolidado su utilidad.

Innovación Continua: Agentes más Inteligentes, Seguros y Especializados

Tecnológicamente, esperamos que los agentes de IA sean aún más inteligentes y eficientes. Con la competencia abierta (DeepSeek vs OpenAI vs otros), llegarán nuevas versiones de modelos, posiblemente DeepSeek-R2 o un modelo de nivel “GPT-5” para finales de 2025. Cada avance en IA se traducirá directamente en mejoras en agentes: más contexto, mejor razonamiento, menos errores. Además, los modelos podrían volverse más especializados. Por ejemplo, un "modelo de trader de IA" ajustado con datos de mercado podría superar a un modelo general en tareas de trading. Podríamos ver una biblioteca de modelos especializados que los agentes puedan intercambiar según la tarea (uno para tareas de lenguaje, otro para tareas cuantitativas, etc.).

Agentes multi-modal también avanzarán: agentes que pueden ver, oír y operar en espacios virtuales o incluso físicos. No es descabellado que un agente de IA pueda analizar imágenes satelitales (a través de una API) para informar un comercio de materias primas, o escanear repositorios de código blockchain para decidir si un nuevo proyecto DeFi está bien construido. Cuanto más rico sea el input, más informadas estarán las decisiones del agente.

En el lado de la seguridad, habrá innovación en Alineación de Agentes (asegurando que los objetivos de IA se mantengan alineados con los objetivos del usuario y las normas éticas). Quizás los agentes vengan con formación certificada que evite estrategias imprudentes. Y habrá marcos de prueba más robustos en su lugar: piense en pruebas de resistencia de un agente de IA bajo escenarios de mercado extremos antes de implementarlo con fondos reales (tal vez los entornos de simulación o las "redes de prueba de agentes" serán una cosa).

Tecnología regulatoria es otra área: podemos ver los primeros intentos de agentes de IA compatibles. Por ejemplo, un agente de trading de IA que siga ciertas regulaciones podría registrar todas sus decisiones para auditoría, negarse a ejecutar operaciones con información privilegiada (si de alguna manera deduce información privilegiada) o hacer cumplir listas blancas / negras de ciertos activos por razones legales. Las empresas podrían crear versiones empresariales de agentes con estos resguardos para atraer a usuarios institucionales que necesitan conformidad.

Desafíos Potenciales y Factores Externos

A pesar de la trayectoria positiva, algunas cosas podrían impedir o dar forma a la perspectiva:

• Restricciones Regulatorias: Si ocurre un desastre de alto perfil (digamos que un agente de IA causa una gran pérdida financiera a muchos o está implicado en el blanqueo de dinero), los reguladores podrían reaccionar con fuerza, tal vez incluso restringiendo el uso de software financiero autónomo o requiriendo licencias. Eso podría ralentizar el desarrollo o empujarlo más al underground / descentralizado. Por el contrario, una regulación clara y de apoyo (algunas jurisdicciones podrían abrazarla, ofreciendo sandboxes para agentes de IA) podría acelerar el progreso. El panorama regulatorio global será un factor determinante.

• Condiciones del Mercado: Una caída severa del mercado de criptomonedas en 2025 podría reducir el entusiasmo y el capital para la experimentación con agentes de IA. Si la gente sale de los mercados, tienen menos necesidad de un trader de IA sofisticado. Por otro lado, un mercado estable o en alza proporciona un terreno fértil para probar y beneficiarse de estos sistemas. Dicho esto, se podría argumentar que los agentes de IA podrían incluso ser más útiles en un mercado bajista para navegar la complejidad, pero el interés público podría decaer si hay menos dinero por ganar.

• Percepción Pública y Confianza: Si hay demasiadas historias de agentes fallando o actuando de manera extraña, el público podría volverse cauteloso. La confianza es difícil de ganar y fácil de perder, especialmente con la IA que algunas personas desconfían inherentemente. La comunidad necesitará resaltar éxitos y ser transparente sobre fracasos para mantener un sentimiento positivo general.

Visión a Largo Plazo: Una Síntesis de IA y Blockchain

Ampliando la vista, la tendencia de agentes de IA en cripto es parte de una síntesis más amplia de dos tecnologías transformadoras: IA y blockchain. La visión a largo plazo es que blockchain proporciona una capa de confianza para la IA. Puede registrar lo que hacen los agentes autónomos, haciéndolos responsables. Puede manejar la transferencia de valor, dándoles agencia económica. La IA, a su vez, puede proporcionar inteligencia y automatización a blockchain, haciendo más eficientes y fáciles de usar los sistemas descentralizados.

Para finales de 2025, esperamos ver la primera prueba sólida de que esta síntesis crea algo fundamentalmente nuevo: quizás un DAO que funcione completamente a través de IA y logre resultados que ninguna organización humana podría, o un mercado descentralizado donde los agentes de IA intercambien servicios entre sí a la velocidad de la luz, creando valor de forma autónoma. Estos podrían estar aún en estado naciente, pero lo suficientemente visibles como para señalar un futuro donde los agentes económicos autónomos sean una parte normal del Web3.

En conclusión, el resto de 2025 probablemente llevará el fenómeno de los agentes de IA desde su etapa formativa hasta un crisol de validación. Aquellos proyectos y agentes que emerjan exitosos podrían formar la columna vertebral de un nuevo paradigma criptográfico.

La emoción del Q1 madurará en un impacto en el mundo real, cumpliendo la promesa de que “esto es más que solo bombo publicitario: estos agentes están revolucionando cripto e IA”. Si todo va bien, para cuando redactemos el informe de fin de año, podríamos estar viendo a los agentes de IA no como una tendencia separada, sino como una parte integral y asumida del tejido del ecosistema criptográfico.