Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai kedatangan era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar yang bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Menjelang tahun 2025, sangat jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar sebesar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang pertama kali tampil secara langsung, meledakkan seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. Dalam kenyataan, AI Agent berperan dalam kapasitas serupa, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu dalam menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tidak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan kreasi musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-chain.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, serta melihat tren perkembangan mereka di masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar berfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritme pemrosesan bahasa alami dan peniruan fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara mendasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang menggembirakan, yang memicu kehilangan kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama, dengan meningkatnya skeptisisme terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya dan penerapan AI di sektor keuangan, kesehatan, dan lainnya juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, di mana asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Di dekade 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model-generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan juta bahkan miliaran parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Hal ini memungkinkan agen AI untuk diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilaku mereka sendiri dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Dan kemunculan GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terarah, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" pada jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah, mereka mampu belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" ------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknik-teknik berikut:
Penglihatan komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
Pengolahan Bahasa Alami (NLP): membantu AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Fusi sensor: Menggabungkan data dari beberapa sensor menjadi tampilan yang terintegrasi.
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai perancang atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Mengambil keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
Pembelajaran penguatan: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui percobaan dan kesalahan, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dijalankan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan data). Modul eksekusi bergantung pada:
Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
Panggilan API: Berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
Manajemen Proses Otomatisasi: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas-tugas berulang melalui RPA (Automasi Proses Robot).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi semakin cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus meningkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
Pembelajaran terawasi: Menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data real-time untuk menjaga kinerja agen di lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek serupa dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan tingkat penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy open source. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Suka
Hadiah
7
2
Bagikan
Komentar
0/400
OnchainUndercover
· 19jam yang lalu
Jadi, lingkaran itu terus saja mengumpulkan spekulasi.
Kebangkitan AI AGENT: Membangun inti cerdas dari ekosistem ekonomi baru Web3
Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar yang bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Menjelang tahun 2025, sangat jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar sebesar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang pertama kali tampil secara langsung, meledakkan seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. Dalam kenyataan, AI Agent berperan dalam kapasitas serupa, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu dalam menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tidak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan kreasi musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, serta melihat tren perkembangan mereka di masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar berfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritme pemrosesan bahasa alami dan peniruan fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara mendasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang menggembirakan, yang memicu kehilangan kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama, dengan meningkatnya skeptisisme terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya dan penerapan AI di sektor keuangan, kesehatan, dan lainnya juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, di mana asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Di dekade 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model-generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan juta bahkan miliaran parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Hal ini memungkinkan agen AI untuk diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilaku mereka sendiri dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Dan kemunculan GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terarah, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" pada jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah, mereka mampu belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" ------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknik-teknik berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai perancang atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dijalankan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan data). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi semakin cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus meningkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek serupa dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan tingkat penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy open source. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.