Cómo Valory y Olas construyen autonomía en agentes de IA – perspectivas de David Minarsch

La IA sigue sintiéndose para muchas personas como una herramienta que abres momentáneamente y luego cierras. Pero ¿qué pasaría si el software continuara trabajando mientras estás ausente, tomara decisiones por sí mismo y gestionara sus propios recursos? En una conversación con Bitcoinmagazine.nl, David Minarsch explica por qué Valory y Olas están construyendo un mundo en el que los Agentes de IA no solo se vuelven más inteligentes, sino que también son propiedad del usuario. Visita nuestro Discord Conecta con entusiastas de las cripto con ideas afines Aprende gratis los fundamentos de Bitcoin y trading - paso a paso, sin conocimientos previos. Obtén explicaciones claras y gráficos de analistas experimentados. Únete a una comunidad que crece junta. Ir a Discord ahora Valory y Olas construyen juntos una pila de agentes unificada Quien quiera entender el ecosistema de Valory y Olas, primero debe tener clara esa distinción. Valory funciona como un laboratorio de construcción donde los ingenieros desarrollan software de código abierto para Agentes de IA autónomos. Olas forma la capa de red donde ese software se une, se coordina y funciona económicamente a través de Smart Contracts. Esa separación es deliberada. Valory escribe código y experimenta con arquitecturas de agentes. Olas gestiona los incentivos, la gobernanza y la infraestructura en la que los agentes pueden existir, colaborar e intercambiar valor. El resultado es una pila coherente en la que los agentes se construyen, despliegan y utilizan, sin una parte central que tome el control completo. De esa pila surgió Pearl como una implementación directa de la misma filosofía: si los agentes deben ser propiedad de los usuarios, entonces debe existir una capa con la que puedan ejecutarse sin conocimientos de desarrollador, y ese rol lo cumple Pearl.  Cuando un Agente de IA es más que una herramienta inteligente Minarsch hace una clara distinción en la conversación entre herramientas de IA y Agentes de IA. Muchas personas llaman agente a todo lo que tiene una interfaz de chat, pero según él eso no es correcto. Una herramienta refuerza lo que haces en ese momento. Haces una pregunta, el sistema responde y tan pronto como te alejas, no sucede nada más. Un agente funciona fundamentalmente diferente a una herramienta de IA tradicional. Formulas un objetivo en lugar de un prompt suelto, después de lo cual el sistema sigue funcionando, ejecuta tareas de forma independiente, reacciona a nueva información y ajusta su comportamiento sin necesidad de input humano continuo. "Lo que haces con las herramientas es asistencia. Con los agentes, das un objetivo de alto nivel y dejas que el sistema lo ejecute de forma autónoma mientras no estás presente." Por eso Minarsch menciona sistemas de conducción autónoma o estrategias de trading autónomas como ejemplos más claros. Das dirección y condiciones marco, pero la ejecución ocurre de forma independiente. Muchos de los coding agents actuales ya se mueven en esa dirección. Donde antes pensaban junto contigo mientras observabas, ahora puedes darles tareas que duran minutos o más sin supervisión. Minarsch ve en esto un cambio estructural en cómo se construye y utiliza el software. A medida que la IA se vuelve más poderosa, el software se desplaza del soporte a la ejecución real, donde la pregunta central gira en torno a cómo se organiza esa autonomía técnica y económicamente. Three MASSIVE AI Agent Announcements LIVE NOW ⬜️ 🟪 🥇 Pearl—The 1st "Agent App Store" 🏆 Olas Accelerator—$1 million in grants for devs 🏗️ $13.8 Million raise led by @1kxnetwork It's all happening NOW—read on👇🏻 pic.twitter.com/ezn84rK7vN — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 4 de febrero de 2025 Pearl hace accesibles a los agentes sin renunciar a la propiedad Pearl es la respuesta de Valory y Olas a ese cambio hacia Agentes de IA autónomos. Es una App de Escritorio local en la que los usuarios ejecutan agentes que ellos mismos poseen, incluido el software y las wallets. El agente obtiene su propia wallet, y tú decides exactamente qué fondos delegas. Todo lo demás permanece cerrado. Minarsch ve cada vez más casos de uso en los que los servicios de IA centralizados comienzan a generar tensiones. Eso incluye datos sensibles a la privacidad, propiedad intelectual, contexto médico, y también dependencia de una sola parte de computación en la nube en otra jurisdicción. En tales casos, se trata menos de modelos y más de control. "Cripto comenzó con 'posee tus claves, posee tus monedas', y creemos que eso también debe aplicarse a la IA y el software." Por eso Pearl elige local-first, aunque eso hace que la construcción sea más pesada. No arreglas errores "simplemente" en un backend, y no puedes implementar constantemente en silencio. Lo que envías debe funcionar de inmediato. Esa es precisamente la razón por la que Minarsch lo ve como un fundamento para agentes que siguen funcionando durante mucho tiempo. Say hi to Pearl's new home @pearldotyou and https://t.co/mdPzJ5Scvd 🪂 🤖https://t.co/WA25nYSFRc brings user-owned AI agents to everyday consumers. Your agents. Running on your device. Owned by you. If you have been following along on Pearl's journey here, go give… https://t.co/xkdEVMt6M3 — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 16 de diciembre de 2025 Predict muestra cómo funcionan realmente los agentes autónomos Uno de los ejemplos más claros dentro de Pearl es el llamado predict-agent. A través de Pearl, un usuario puede configurar tal agente, darle una estrategia y asignar un presupuesto. Después, el agente funciona de forma independiente en segundo plano y toma posiciones en mercados de predicción que se ajustan a esa estrategia. El usuario habla con el agente a través del chat, pero después el agente hace el trabajo. Analiza mercados, compra información y opera basándose en estimaciones probabilísticas. Es crucial que el agente tenga su propia wallet y solo pueda trabajar con fondos que el usuario ha delegado explícitamente. Este sistema funciona desde 2023. Eso lo hace interesante según Minarsch, porque no solo ves teoría sino comportamiento a lo largo del tiempo. Lo que destaca es que el rendimiento mejora a medida que los agentes funcionan más tiempo. Esa autonomía surge porque los agentes aprenden a lidiar con la incertidumbre, la repetición y la probabilidad, en lugar de que entiendan todo de antemano. Los mercados de predicción se prestan bien para esto. Las personas se centran principalmente en mercados donde hay atención. Donde las personas dirigen su atención a mercados populares, los agentes pueden estar activos sin esfuerzo en la long tail, donde existen oportunidades más pequeñas y menos llamativas, y donde la escala solo es posible mediante la ejecución autónoma continua. The narrative around Prediction Markets is heating up. But for Olas, this isn't new. Olas AI agents have been autonomously participating in these markets since 2023. Prediction Trader by @autonolas is an AI agent designed to automate prediction market trading for you — helping… pic.twitter.com/qLudrkcs0c — Olas (formerly Autonolas) (@autonolas) 9 de diciembre de 2025 Sistemas multi-agente y el rol del Marketplace Mech Según Minarsch, la autonomía escalable solo surge cuando un agente puede tomar decisiones y al mismo tiempo apoyarse en otros agentes para datos, computación y funciones especializadas. Para ello, el sistema utiliza el llamado Marketplace Mech, un mercado diseñado para agentes. Dentro de ese entorno, los agentes compran servicios de otros agentes, como conjuntos de datos, cálculos, predicciones o experiencia específica, mientras que el usuario no nota nada de esto porque Pearl intercepta y simplifica completamente estas interacciones. "El usuario nunca entra en contacto directo con el Marketplace; los agentes manejan esto entre ellos." Esa estructura se alinea fuertemente con cómo funciona la colaboración entre personas. Nadie lo hace todo por sí mismo, sino que recurre a otros mientras la calidad sea suficiente y se cambia cuando ya no es el caso. En Pearl ocurre el mismo proceso entre máquinas, donde los agentes rastrean localmente cómo se desempeñan otros agentes y consideran esa información en su toma de decisiones. Eso hace que el sistema sea resiliente y también trae nuevos desafíos en torno a la reputación, el spam y el control de calidad. Según Minarsch, no hay un punto final fijo para eso, porque estos sistemas se desarrollan gradualmente y deben ajustarse a medida que escalan. Precisamente porque esta infraestructura se ha utilizado activamente desde 2023, el equipo obtiene una visión clara de dónde surgen los verdaderos cuellos de botella y cómo deben resolverse en la práctica. Olas just got a MAJOR upgrade🔥🟪 A new look. A clearer message. 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Esa limitación hace que el sistema sea predecible y, por lo tanto, confiable. A medida que los modelos se vuelven más generales, se vuelve más difícil diseñar esos marcos. Muchos agentes resultan ser además sistemas multi-agente en sí mismos, con roles separados para ejecución, control y gestión de saldos. Para los usuarios, eso no tiene que ser visible. Así como con una app no piensas en la organización interna, con un agente quieres saber que hace lo que promete. La confiabilidad sigue siendo así el mayor obstáculo para la adopción amplia. Drawing on multi-agent systems research, Autonolas enables the creation of composable autonomous off-chain systems that can run complex logic such as machine learning algorithms in a trust-minimized way, and take action across blockchains and web2 APIs. pic.twitter.com/7mKZK6wxZk — Valory is hiring (@valoryag) 24 de marzo de 2023 2026 como punto de inflexión para agentes y propiedad Mirando hacia 2026, Minarsch ve converger algunas líneas claras. A través de modelos como Pearl, los agentes llegan directamente al consumidor, donde no funcionan como herramientas sueltas sino como sistemas activos a largo plazo que continúan colaborando y construyendo valor. Además, espera el surgimiento de unicornios de una sola persona. Porque una persona puede apoyarse en ejércitos de software-agents que construyen, prueban e iteran. Eso cambia cómo surgen las startups y cómo se mantiene el software. "Creo que este año veremos las primeras empresas unicornio de una sola persona, porque con coding agents más genéricos puedes construir ejércitos de software-agents que te apoyan." El comercio de agente a agente jugará un rol cada vez mayor en esto. Cripto facilita que los agentes se paguen entre sí, compartan recursos y atraigan capital. Lo que eso significa económicamente aún está abierto. Pero una cosa está clara para Minarsch. Los usuarios están listos para dejar de alquilar y quieren control sobre su software y datos. Quien posee sus Agentes de IA mantiene el control sobre datos, comportamiento y valor. Valory y Olas construyen toda su pila en torno a ese principio para estar preparados para lo que la autonomía realmente requiere. Best wallet - billetera confiable y anónima Best wallet - billetera confiable y anónima Más de 60 chains disponibles para todas las cripto Acceso temprano a nuevos proyectos Altas recompensas de staking Bajos costos de transacción Best wallet review Comprar ahora vía Best Wallet Atención: la criptomoneda es una inversión muy volátil y no regulada. Haz tu propia investigación.

El mensaje Cómo Valory y Olas construyen autonomía en Agentes de IA – perspectivas de David Minarsch fue escrito por Raul Gavira y apareció primero en Bitcoinmagazine.nl.