Şifre Çözme AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini doğurdu.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon ürünleri çağının geldiğini gösterdi.
2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlar. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI temsilcisi olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı, komşu kız imajıyla ilk kez sahneye çıkararak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalıdır, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyicidir. Kızıl Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi kendi başına algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent'lar, bir bakıma benzer rolleri üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadırlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre sızmış durumda ve verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda kilit bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılama ile karar yürütme arasında kapsamlı bir yetenek yelpazesine sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızmakta ve verimlilik ile yenilikte ikili bir artış sağlamakta.
Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir etkileyici olarak, kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemi veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri düzenler, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektördeki yapıyı nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerine bakacağız.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esasen sembolik yöntemlere odaklandı ve ilk AI programları olan ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) ortaya çıktı. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenmesi kavramının ilk keşiflerine de tanıklık etti. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, o zamanın hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel yeteneklerini taklit eden algoritmalar geliştirmekte büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( da dahil olmak üzere fonlama kuruluşları ) üzerinde AI'ya karşı büyük bir güven kaybına neden oldu. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azaldı ve AI alanı, AI potansiyeline yönelik şüphelerin arttığı ilk "AI kışı"nı yaşadı.
1980'ler, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki işletmelerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına yol açtı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasına zemin hazırladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonları ile 90'ların başlarında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışını" yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hala devam eden bir zorluk. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları çözme becerisindeki bir dönüm noktasını temsil etti. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi, günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, yapay zekanın tüketici uygulama alanındaki uygulanabilirliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha ileri atılımlar yaptı ve diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, yapay zeka gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üreterek mantıklı, düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesine olanak tanıdı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağladı ve yavaş yavaş daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncuların girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek dinamik etkileşimleri gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, şüphesiz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahne bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılarken, onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de kazandırmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklılığı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedefe ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.
AI AGENT'in temeli "zeka" üzerinedir------ yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AJANI, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurarak çevresel bilgileri toplar. Bu kısmın işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özellikleri çıkarmak, nesneleri tanımak veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemek gibi işlemleri içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
Bilgisayarla Görüntü: Görüntü ve video verilerini işlemek ve anlamak için kullanılır.
Doğal Dil İşleme (NLP): AI AGENT'in insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir bakış açısında birleştirmek.
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda kararlar almak zorundadır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçlar, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak amacıyla düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak görev yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
Makine öğrenimi modelleri: karmaşık örüntü tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. dahil.
Pekiştirmeli öğrenme: AI AJAN'ın deneme-yanılma yoluyla karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlar.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu bölüm, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü şunlara dayanır:
Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim kurma, örneğin veritabanı sorgulama veya ağ hizmetlerine erişim.
Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirmek.
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yöntemlerle geliştirilmektedir:
Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Modeli gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını koruyun.
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
AI AJANI, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyeli ne kadar ölçülemezse, AI AJANI da bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5,1 milyar dolardan 2030'da 47,1 milyar dolara yükselebileceği ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44,8'e ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin ortaya çıkardığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının dışında daha büyük bir piyasa potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor,
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.
9 Likes
Reward
9
5
Share
Comment
0/400
FlashLoanPrince
· 07-01 08:38
ICO ve NFT'ye kıyasla, Agent bu sefer gerçekten yükselebilir mi?
View OriginalReply0
TokenVelocityTrauma
· 07-01 08:38
Yine emiciler tarafından oyuna getirilmek için yeni bir kavram geldi, tsk tsk.
View OriginalReply0
LidoStakeAddict
· 07-01 08:34
Hmm, AI cüzdanın bir sonraki sıfır ekleme fırsatı.
AI Ajansı: Bir sonraki nesil şifreleme ekosisteminin akıllı itici gücü
Şifre Çözme AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlar. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI temsilcisi olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı, komşu kız imajıyla ilk kez sahneye çıkararak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalıdır, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyicidir. Kızıl Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi kendi başına algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent'lar, bir bakıma benzer rolleri üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadırlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre sızmış durumda ve verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda kilit bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılama ile karar yürütme arasında kapsamlı bir yetenek yelpazesine sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızmakta ve verimlilik ile yenilikte ikili bir artış sağlamakta.
Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir etkileyici olarak, kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektördeki yapıyı nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerine bakacağız.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esasen sembolik yöntemlere odaklandı ve ilk AI programları olan ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) ortaya çıktı. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenmesi kavramının ilk keşiflerine de tanıklık etti. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, o zamanın hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel yeteneklerini taklit eden algoritmalar geliştirmekte büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( da dahil olmak üzere fonlama kuruluşları ) üzerinde AI'ya karşı büyük bir güven kaybına neden oldu. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azaldı ve AI alanı, AI potansiyeline yönelik şüphelerin arttığı ilk "AI kışı"nı yaşadı.
1980'ler, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki işletmelerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına yol açtı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasına zemin hazırladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonları ile 90'ların başlarında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışını" yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hala devam eden bir zorluk. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları çözme becerisindeki bir dönüm noktasını temsil etti. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi, günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, yapay zekanın tüketici uygulama alanındaki uygulanabilirliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha ileri atılımlar yaptı ve diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, yapay zeka gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üreterek mantıklı, düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesine olanak tanıdı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağladı ve yavaş yavaş daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncuların girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek dinamik etkileşimleri gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, şüphesiz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahne bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılarken, onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de kazandırmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklılığı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedefe ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.
AI AGENT'in temeli "zeka" üzerinedir------ yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AJANI, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurarak çevresel bilgileri toplar. Bu kısmın işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özellikleri çıkarmak, nesneleri tanımak veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemek gibi işlemleri içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda kararlar almak zorundadır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçlar, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak amacıyla düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak görev yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu bölüm, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü şunlara dayanır:
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yöntemlerle geliştirilmektedir:
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
AI AJANI, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyeli ne kadar ölçülemezse, AI AJANI da bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5,1 milyar dolardan 2030'da 47,1 milyar dolara yükselebileceği ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44,8'e ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin ortaya çıkardığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının dışında daha büyük bir piyasa potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor,