agent

Visa ha emitido tarjetas para agentes de IA. La AgentCard de Alchemy se ha integrado a la red de Visa, lo que significa que la IA ahora puede gastar dinero por sí sola.
Esto es mucho más real que cualquier narrativa de UFO, es una canalización de pagos que se ha concretado. Comprar poder de cálculo, pagar API, y liquidar tarifas de datos se ha automatizado completamente; la sensación es que los agentes en la cadena han comenzado a mostrar "habilidades de billetera".
Ahora mismo estamos en la etapa de infraestructura y alineación, esperando a que el primer agente de consumo genere datos. Esta narrativa de pagos de IA no será solo especulativa, hay que estar atentos a la pista. #AI #PayFi #Agent $BTC

Deja que la IA maneje tu pasta, suena bonito decir que es autonomía, pero en realidad es solo darle un sueldo al robot. El próximo paso es que seguro se va a poner a hacer trading con las claves privadas. La narrativa del Agente en la cadena apenas está comenzando, espera a que un gran inversor de IA empiece a mover el mercado. #AI #Agent $FET

Y Combinator lanza un agente de IA revolucionario: solo manda un mensaje de texto y podrás crear y operar una empresa completa

El famoso incubador Y Combinator ha presentado el "Agente Locus Founder". Los usuarios solo necesitan enviar un mensaje por iMessage, SMS o Telegram describiendo su idea de negocio, y la IA se encargará de completar automáticamente todo el proceso de creación, operación y liquidación de pagos en USDC. Desde la concepción del producto hasta la operación real, todo es manejado por la IA de forma autónoma.

¿Por qué es importante? Esta es la tentativa más radical del agente de IA en el campo de las aplicaciones comerciales: la IA ya no es solo una "herramienta de apoyo", sino que se convierte en un ente operativo independiente, lo que cambiará por completo la forma de emprender y el escenario de pagos en Web3.

#YC #AI #Agent #Web3

Hermes Agent推出异步子代理与Stripe支付技能

Nous Research 宣布智能体框架 Hermes Agent 推出两项重磅更新：异步子代理后台任务功能，用户可在子代理运行期间照常对话，主窗口不再锁死；以及三款 Stripe 支付集成技能，可通过 hermes skills install 命令直接安装使用。

为什么重要：异步子代理让多任务并行成为可能，结合支付技能集成，AI Agent正从对话工具进化为可执行商业操作的自主系统。

#HermesAgent #AI #Agent #Web3

【Flujo de datos】Token de AI Agent: ¿Qué nos pueden decir los datos en cadena?

Recientemente, los tokens en el sector de AI Agent han mostrado un rendimiento fuerte, pero también está aumentando la emoción de FOMO. Vamos a hacer un 'chequeo' a este sector utilizando datos en cadena.

📊 Revisión de indicadores clave:

1️⃣ Concentración de holdings (proporción de las 10 direcciones principales)
Cuanto mayor es la concentración de tokens, menor es el costo para impulsar el precio, pero también mayor es el riesgo de presión de venta. La mayoría de los tokens en el sector de AI Agent tienen una concentración de holdings en el rango del 30-60% en las 10 principales direcciones, lo que se considera una concentración media.

2️⃣ Actividad de interacción de contratos
Volumen de llamadas a contratos en los últimos 30 días vs promedio de 90 días: los tokens de AI principales han crecido de 2 a 5 veces, lo que indica que el uso real está aumentando, no es solo especulación.

3️⃣ Cambios en las posiciones de ballenas
A través de etiquetas en cadena, se han rastreado direcciones de ballenas conocidas, y en los últimos 7 días, las compras netas más altas se concentran en $FET , $GRASS y otros tokens de AI establecidos, mientras que los nuevos tokens de narrativa han mostrado una salida neta.

4️⃣ Tasa de cobertura de liquidez
Saldo de direcciones de recarga de CEX / volumen de transacciones diario promedio, cuanto mayor sea la proporción, mayor será la capacidad de realizar liquidez. Rango saludable > 3x.

🔍 Conclusión:
El sector en general está caliente, pero la estructura interna está diversificada: los tokens de AI establecidos tienen un respaldo real en datos en cadena, mientras que los nuevos tokens de narrativa son más un efecto de rotación de capital.

Referencia de operación: Ten cuidado al seguir tendencias alcistas, enfócate en los activos que muestran un aumento continuo en la actividad en cadena, en lugar de solo observar la temperatura del concepto.

#AI #Agent #链上数据 #inversión en cripto

📰 加密市场热点速递

1. OpenRouter发布Fusion复合模型接口
OpenRouter近日推出Fusion复合模型方案，可将同一提示并行分发给多个大模型，再通过裁判与合成模型整合最终答案。最新基准测试显示，多模型协同在复杂推理与深度研究任务中明显优于传统单模型，体现出“多视角互补”的价值。市场关注点在于，该方案有望以更低成本获得接近头部闭源模型的效果，推动AI基础设施朝“模型编排+结果合成”方向加速演进。

2. 多模型混搭提升性价比成行业看点
从公开测试结果看，不同厂商模型组合在复杂任务中表现更强，既能提升答案稳定性，也能增强推理覆盖面。值得注意的是，即便是同一模型进行双路协同与自我合成，也出现了较明显的分数提升。这说明复合式推理正在从“堆参数”转向“重编排”，未来或带动推理层、中间件层和AI服务聚合平台获得更多市场关注，相关技术路径值得持续跟踪。

3. Databricks开源Omnigent切入Agent管控
Databricks近期开源元排布框架Omnigent，支持运行在多个现有Agent工具之上，并将不同框架下的智能体转化为可互操作组件，缓解接口割裂与协作困难问题。其核心亮点在于可在元排布层执行有状态安全策略，不再仅依赖提示词约束。对于企业级AI落地而言，这类具备跨Agent编排、权限审查、过程干预能力的基础设施，正成为部署智能体系统的重要支撑。

4. 安全审批与成本控制成为Agent落地重点
Omnigent还强化了实时风控、预算管理与协作能力，例如可在检测到高风险动作后中断流程并请求人工审批，也可在模型调用成本达到上限时自动暂停任务。系统同时提供沙箱化网络请求拦截与团队共享会话功能，凸显Agent应用正从“能否完成任务”转向“是否可控、可审计、可协同”。这一趋势或将推动企业更重视AI治理、成本监控与合规基础设施建设。

#AI #Agent #crypto

剑桥&芝加哥大学开源DecentMem：去中心化内存让多智能体协作效率提升24%

剑桥大学与芝加哥大学团队开源多智能体记忆框架DecentMem，用去中心化私有内存替代传统的全局共享内存。研究发现共享记忆会导致智能体收敛到相似决策路径，而DecentMem通过保留每个智能体的私有记忆来维持认知差异。在AutoGen、DyLAN和AgentNet的测试中，DecentMem相比集中式记忆基线平均提升8.6%，最佳场景下提升23.8%，同时Token消耗减半。

为什么重要：DecentMem从底层架构上解决了多智能体系统"分工失效"的核心难题，为更高效的AI Agent协作网络铺平了道路。

#AI #多智能体 #开源 #Agent

Databricks lanza el framework de despliegue de Agentes Omnigent bajo licencia Apache 2.0, que resuelve los problemas de colaboración y control de seguridad entre múltiples Agentes.

Databricks ha abierto el framework de despliegue de Agentes Omnigent, que corre sobre herramientas existentes como Claude Code, Codex y Pi, permitiendo que diferentes Agentes se conviertan en componentes de sistema interoperables. Omnigent implementa directamente un control de seguridad con estado en la capa de despliegue, soportando la interceptación de acciones de git push y solicitando aprobación manual después de que los Agentes descarguen paquetes npm, o estableciendo un límite de costos de LLM para pausar la operación al acumular 100 dólares. El framework también integra un sandbox para solicitudes de red, previniendo la filtración de información sensible.

¿Por qué es importante?: Omnigent cierra la brecha de interoperabilidad en la orquestación de múltiples Agentes, proporcionando una infraestructura crítica de control de seguridad para que los Agentes de IA pasen de la experimentación a la implementación a nivel empresarial.

#Databricks #AI #Agent #open-source

📰 Resumen Rápido del Mercado Cripto

1. Nvidia Blackwell establece un nuevo estándar de eficiencia de hardware para agentes inteligentes
Las últimas pruebas de aa-agentperf muestran que Nvidia Blackwell está muy por delante en escenarios de carga de agentes. Las pruebas se realizaron con una reproducción de trayectorias de programación reales, utilizando como indicador clave la cantidad de agentes concurrentes soportados por megavatio de potencia. Los resultados indican que el GB300 NVL72 puede manejar aproximadamente 61,400 agentes concurrentes con el mismo presupuesto de energía, mejorando más de 20 veces en comparación con el H200, y la capacidad de concurrencia de la tarjeta única también ha mejorado considerablemente. Esto significa que los costos de infraestructura para escenarios de alta concurrencia como agentes de IA, programación automática y atención al cliente podrían seguir cayendo, y la competencia en eficiencia de cómputo está acelerándose.

2. La competencia en infraestructura de IA se intensifica, AMD enfrenta mayores presiones de rendimiento
A partir de los resultados de esta prueba de hardware para agentes, el enfoque del mercado ha cambiado de la simple capacidad de entrenamiento a la eficiencia de inferencia, la carga concurrente y la producción por unidad de energía. Nvidia Blackwell, gracias a su sistema de refrigeración líquida y capacidad de despliegue de alta densidad, ha establecido una ventaja más fuerte en escenarios de aplicación de agentes, lo que también crea presión sobre competidores como AMD. Para el mercado cripto, el aumento de la temperatura en la cadena de suministro de potencia de IA podría seguir afectando la fijación de precios de GPU, centros de datos, recursos eléctricos y activos conceptuales de IA, con los fondos prestando más atención a la nueva narrativa de “inferencia eficiente”.

3. OpenRouter prueba la herramienta subagent, impulsando la colaboración entre múltiples modelos
OpenRouter ha lanzado recientemente una herramienta de proxy del lado del servidor llamada openrouter:subagent, que permite al modelo principal delegar tareas específicas a modelos más pequeños y de menor costo durante el proceso de generación, y luego devolver los resultados. Este mecanismo ayuda a reducir costos de llamada mientras se garantiza la efectividad general, y mejora la flexibilidad en la ejecución de tareas complejas. Si el modelo de trabajo se conecta a herramientas de búsqueda, extracción, etc., puede completar primero la búsqueda y la inferencia en múltiples pasos, para luego retroalimentar al modelo principal, mostrando que las aplicaciones de IA están pasando de respuestas de “modelo único” a “colaboración de múltiples agentes”.

4. La arquitectura de subagentes refuerza la utilidad, pero la gestión del contexto sigue siendo clave
Es importante destacar que la solución de subagentes no es completamente automatizada. El modelo de trabajo no puede leer directamente el contexto del modelo principal, por lo que el modelo principal debe proporcionar el contexto completo en la descripción de la tarea, de lo contrario, podría afectar la calidad de ejecución. Para evitar la recursión infinita y el descontrol de recursos, OpenRouter ha añadido protecciones como la prohibición de auto-referencia, limitación de profundidad de anidación y un límite en el número total de tareas. En general, estas herramientas son más adecuadas para desarrolladores y flujos de trabajo empresariales, y en el futuro podrían acelerar el despliegue de productos de agentes de IA de bajo costo, aumentando aún más la atención del mercado en la pista de los Agentes.

#AI #Agent #Nvidia

OpenRouter lanza la herramienta subagent: los grandes modelos pueden delegar subtareas a modelos más pequeños en medio de la generación

OpenRouter ha lanzado la herramienta de proxy del lado del servidor openrouter:subagent, que permite a los grandes modelos delegar subtareas independientes a candidatos más pequeños y económicos durante la generación de contenido. Los resultados de las subtareas se devuelven en forma de outcome para que el modelo principal los integre. El modelo de trabajo también puede equiparse con herramientas independientes como búsquedas en línea y scraping web, permitiendo razonamientos en múltiples pasos en un entorno de sandbox. Para evitar la recursión infinita, OpenRouter ha introducido un límite de profundidad anidado y un límite rígido.

¿Por qué es importante? El subagent establece un nuevo paradigma de colaboración en tareas entre modelos, lo que reducirá significativamente el costo de razonamiento de tareas complejas de Agentes.

#AI #OpenRouter #人工智能 #Agente

Parloa lanza las Habilidades de Agente basadas en MCP: configuración de habilidades AI sin código

La plataforma de conversación AI para empresas Parloa ha lanzado la función Habilidades de Agente, construida sobre el protocolo MCP, que permite a las empresas añadir herramientas y habilidades externas a su Agente AI sin necesidad de código, reduciendo el tiempo de integración de semanas a horas. Este es un hito importante para el protocolo MCP en aplicaciones AI a nivel empresarial, marcando una aceleración en la evolución del ecosistema de Agentes AI hacia la estandarización y la capacidad de ser enchufables.

¿Por qué es importante? El protocolo MCP se está convirtiendo en el conector USB-C de los Agentes AI, el producto de Parloa valida la viabilidad comercial de integrar habilidades AI sin código, lo que reducirá drásticamente la barrera de entrada para las aplicaciones AI en empresas.

#AI #MCP #Agent #inteligencia artificial

【叙ativa流】Agente de IA en el sector: ¿fin de la especulación o verdadero punto de partida?

En los últimos 30 días, las monedas conceptuales de AI+Crypto han tenido un aumento promedio que supera 3 veces al BTC. La emoción es real, pero la burbuja también se está acumulando.

Hoy desglosamos en tres niveles:

▎1. Nivel narrativo: la demanda real de la economía de Agentes
Los datos de CoinGecko muestran que el número de tokens etiquetados como "Agente de IA" ha crecido de 12 a 47 desde principios de año. Pero al mirar detenidamente las páginas de los proyectos, más del 70% de las funciones de los Agentes son solo "diálogo + interacción en la cadena", sin una verdadera barrera de entrada.

Los proyectos realmente con barreras son: (programación de poder de cómputo), (almacenamiento de datos), (renderización de IA). Estas tres infraestructuras determinan que no son solo conceptos.

▎2. Nivel de fondos: ¿qué están comprando las instituciones?
El monitoreo de Lookonchain muestra que en las últimas dos semanas, las carteras de ballenas han comprado netamente tokens en el sector de IA por aproximadamente 120 millones de dólares. Pero los objetivos de compra son muy concentrados: los 5 principales tokens consumen el 80% de los fondos.

Esto significa que los fondos reconocen el sector, pero no todos los objetivos.

▎3. Nivel de riesgo: la carrera entre la regulación y la narrativa
La SEC de EE. UU. ha emitido varias consultas sobre tokens relacionados con IA, enfocándose en proyectos donde "las afirmaciones de utilidad real no coinciden con el precio del token". Una vez que un proyecto es señalado, sufre un retroceso promedio del 30% en 48 horas.

▎Conclusión
El sector de Agentes de IA no está muerto, pero "qué comprar" es más importante que "comprar o no comprar". Evita las monedas puramente conceptuales y concéntrate en proyectos que tengan ingresos reales o datos de usuarios.

#AI #Agent #InversiónCrypto

El configurador web de Hermes Agent está en línea, soportando la construcción visual de agentes inteligentes de manera integral.

Nos Research ha anunciado la llegada del constructor de perfiles visuales en el panel de control web de Hermes Agent, permitiendo a los desarrolladores crear y configurar roles de agentes en un solo lugar. El proceso de configuración abarca el nombrado del agente, la elección del proveedor de modelos y la configuración de parámetros de inferencia, instalación de la biblioteca de habilidades Skills Hub, y la configuración y prueba del servidor MCP.

¿Por qué es importante? El desarrollo de agentes AI está evolucionando de la operación puramente basada en código hacia configuraciones visuales, lo que reduce la barrera de entrada para desarrollar Agentes AI.

#AI #Agent #开源 #Web3

📰 Resumen rápido de los puntos calientes del mercado cripto

1. La carrera de contenido de IA recibe más inversión, Jingying Technology ha completado una ronda de financiamiento A y A+ de varios millones de dólares, con inversores como la oficina familiar de Wang Huiwen y Ant Group. La compañía también anunció que Wang Minjie, ex Chief Application Scientist de AWS, asumirá el cargo de Chief Scientist. Se posiciona como una empresa nativa de agentes en la industria del contenido, centrando su enfoque en cortometrajes de IA, y construyendo un entorno de aprendizaje reforzado que permita la integración de agentes de creadores y su auto-evolución, iterando continuamente a través de retroalimentación real de los usuarios, reflejando cómo la producción de contenido de IA y el ciclo de comercialización están acelerando su formación.

2. La capacidad de aplicación de IA sigue expandiéndose, la funcionalidad de búsqueda web en la API de Responses ahora soporta resultados de imágenes, ya no se limita a la devolución de información textual. Esto significa que los desarrolladores pueden llamar directamente a contenidos de imágenes como productos, lugares, referencias visuales, etc., en sus aplicaciones, y combinar enlaces de origen para mejorar el efecto de presentación y la experiencia interactiva. Para asistentes de IA, creación de contenido, recomendaciones de comercio electrónico y guías turísticas, la incorporación de la búsqueda de imágenes promete aumentar la usabilidad del producto, mostrando que la capacidad multimodal se está convirtiendo en una dirección clave en la competencia de aplicaciones de IA.

#AI #Agent #multimodal

📰 Resumen de las tendencias del mercado cripto

1. La interconexión de la potencia de IA se calienta, CPO se convierte en el nuevo enfoque de infraestructura
A medida que el tráfico de entrenamiento y razonamiento de modelos de IA sigue en aumento, los centros de datos enfrentan múltiples presiones como el ancho de banda, el consumo energético, la pérdida de señal y la gestión térmica. El CPO, que integra profundamente el motor óptico y el chip, se ve como una dirección clave para mejorar la eficiencia de la interconexión de alta velocidad dentro y fuera de los racks. Actualmente, compañías como Nvidia y Broadcom están impulsando activamente soluciones de conmutación relacionadas, pero el empaque avanzado, la gestión térmica, el mantenimiento y la estandarización siguen siendo obstáculos críticos para la implementación en la industria.

2. La carrera de "superconexión" de IA podría remodelar la distribución del valor en la industria
Se considera que el próximo foco de competencia en la infraestructura de IA está cambiando de la simple expansión de la potencia de cálculo a la mejora de la "capacidad de conexión". En comparación con rutas como NPO, OIO y LPO, el CPO se ve como una solución de próxima generación con mayor potencial a largo plazo. Una vez que la tecnología madure, el valor de la cadena de suministro podría concentrarse aún más en los fabricantes de chips de conmutación, en las partes centrales de módulos ópticos y en empresas de empaque avanzado, lo que podría convertir a esta carrera en un nuevo punto caliente de interés para el capital de IA y semiconductores.

3. Alta demanda de pagos por Agent, pero la necesidad real aún está por verificarse
Recientemente se ha discutido la infraestructura de pagos en torno a la economía de Agent, pero múltiples investigaciones indican que el mercado aún se encuentra en una fase de exploración temprana. Ya sea entre Agent y comerciantes, API o entre Agents, la actividad de transacciones reales y la conversión comercial son bastante limitadas. En esta etapa, la industria parece estar más en la validación de escenarios y necesidades, en lugar de entrar en una fase de gran volumen; a corto plazo, se debe prestar más atención a la frecuencia de uso real y a modelos de negocio sostenibles.

4. Diversificación del modelo comercial de Agent, los escenarios financieros son relativamente más claros
Desde la perspectiva de la implementación, los Agents frente a los comerciantes están limitados por la experiencia del usuario y los canales de distribución, los Agents frente a API están restringidos por la disposición de apertura y el sistema de precios de los grandes proveedores de SaaS, y los Agents frente a Agents aún son más conceptuales. En comparación, el sector financiero es uno de los pocos que tiene demandas existentes, pero las barreras de entrada también son altas, ya que las instituciones de pago y financieras tradicionales siguen teniendo una ventaja significativa en cumplimiento, canales y recursos de clientes.

5. El pago no siempre es el fin, la capacidad de colaboración podría ser una mayor oportunidad
Los observadores de la industria señalan que el pago es solo un eslabón en la cadena de colaboración de Agents; lo que realmente puede determinar el valor comercial son la coordinación de tareas, la verificación de identidad, la gestión de permisos y la capacidad de ejecución automática. En el futuro, si una plataforma logra resolver primero el problema de la eficiencia de colaboración entre múltiples Agents, la función de pago podría convertirse en una parte integrada. Para la industria cripto, aún hay espacio para la imaginación en la liquidación en cadena, pero el requisito previo es primero validar las necesidades reales y cerrar el ciclo del producto.

#AI #Agent #crypto

Talus（$US）esta oleada se siente más como un "rebote impulsado por eventos": el lanzamiento del airdrop de Kaito sumado a la función de agregación de Agent ha motivado la liberación de incentivos ecológicos, atrayendo la atención del mercado de vuelta en el corto plazo, con un aumento que llegó a alcanzar el 81% durante la semana.

Los datos actuales indican que el precio ronda los 0.01167 dólares, con un volumen de transacciones de aproximadamente 6.14 millones de dólares en 24H, y una capitalización de mercado de unos 25.67 millones de dólares. La cantidad no es tan grande, por lo que los cambios en el sentimiento de los fondos tendrán un impacto más notable en la elasticidad del precio.

Me preocupan dos cuestiones: después de que termine el entusiasmo por el airdrop, ¿podrá seguir creciendo el uso de la cadena/producto? La discusión en la comunidad china sigue siendo baja, por lo que si no hay una narrativa continua, el aumento a corto plazo podría enfrentar presión de retroceso. Comprar en máximos requiere precaución; es recomendable observar la intensidad de la absorción tras un retroceso.

#Talus #Agent #ecología de airdrop

La era del agente de IA, $GENIUS podría ser esa pieza del rompecabezas subestimada

@GeniusOfficial está construyendo un protocolo que fusiona profundamente la inteligencia de IA con activos en cadena. Más que un token, es una apuesta temprana en la "economía de máquinas".

¿Por qué prestar atención a $GENIUS ?

1. El punto de encuentro de AI + Crypto — La narrativa más fuerte de este ciclo, el capital está buscando a los que realmente tienen producto
2. La infraestructura de la economía de agentes — Cuando los agentes de IA comiencen a operar de manera autónoma, hacer pagos y firmar contratos, se necesita una vía cripto nativa
3. La evolución del modelo de token — $GENIUS no solo es gobernanza, sino también el "combustible" para que los agentes invoquen inteligencia

El mercado todavía ve los tokens de IA con ojos de meme, pero la verdadera captura de valor se produce en proyectos con escenarios de uso real.

Genius 2.0, si logra cerrar el ciclo entre Agente ↔ acción en cadena, el potencial es mucho mayor que ahora.

#genius #AI #Agente

La narrativa de los Agentes en cadena ya no es solo ruido; el jefe de Mysten Labs dejó claro que "no es hype, estamos entrando en la era de los Agentes", y han dejado claro que están tratando la blockchain como la capa de confianza para la IA. Si Sui logra lanzar un marco de Agente que realmente funcione, el panorama podría cambiar drásticamente. De lo contrario, solo será otro token de VC disfrazado. #IA #Agent $SUI

¿Obra maestra de código abierto sufre "recogida oficial" por parte de grandes empresas? El plugin estrella OMO lanza críticas directas a Anthropic por plagio a nivel pixel de su arquitectura de Agentes

El proyecto de código abierto OpenCode, con 167,000 estrellas, ve cómo su plugin oficial No.1, el equipo OMO, acusa públicamente a Anthropic de plagiar a nivel pixel la arquitectura de múltiples modelos en su flujo de trabajo dinámico Claude Code y en el modo ultracode de Opus 4.8. OMO fue desarrollado por un hacker coreano de 23 años llamado Q y ya ha conseguido 60,000 estrellas. En enero de este año, el flujo de trabajo ultrawork y el cerebro coordinador atlas de OMO fueron acusados de ser absorbidos por Anthropic como funciones de pago cerradas. OMO también acusa a FactoryAI de trasladar su arquitectura de Agentes de tres capas.

¿Por qué es importante? Esta es la controversia más intensa entre la comunidad de código abierto de IA y las grandes empresas de código cerrado sobre el plagio arquitectónico, que desgarra directamente el camino depredador de "primero eliminar, luego absorber" de las grandes empresas, afectando la dirección del ecosistema abierto de plataformas de Agentes de IA.

#AI #Anthropic #开源 #Agente