Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm endüstriyi geliştiren yeni altyapılar sunar.
2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
2020'de, DEX'in likidite havuzları DeFi'nin yaz rüzgarını getirdi.
2021'de, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının geldiğini gösterdi.
2024'te, bir lansman platformunun mükemmel performansı memecoin ve lansman platformu dalgasına öncülük etti.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla birleştiğinde, büyük dönüşümler doğurabilir. 2025 yılına baktığımızda, açıkça görülüyor ki, 2025 döngüsündeki yeni alan AI aracılığı olacaktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı; içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, 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 Kızıl Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar, bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak görev yaparlar. Otonom algılama, analiz etme ve uygulama yetenekleri sayesinde, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevreden algılama ve karar verme uygulama yetenekleriyle her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin çift yönlü artışını sağlamaktadır.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için otomatik ticaret için kullanılabilir, sürekli olarak kendi performansını optimize eden iterasyonlar içinde. AI AGENT tek bir forma sahip değil, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılmaktadır:
Yürütme tipi AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmak ve gereken süreyi azaltmak amacıyla tasarlanmıştır.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimler, özellikle çok zincirli entegrasyon için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamaya evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına neden oldu. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan, Birleşik Krallık'ta devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından karşılaştığı genel karamsarlığı ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ve fonlama kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973 sonrasında AI araştırma fonları önemli ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşadı; AI potansiyeline yönelik şüpheci duygular arttı.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojisini benimsemesine neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanımı, AI teknolojisinin yayılmasını simgeledi. Ancak 1980'lerin sonları ile 90'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini nasıl artıracağı ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre edeceği hala devam eden bir meydan okumadır. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonundaki AI gelişimine temel oluşturmuş, AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamış ve günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla atılımlar gerçekleşti ve diyalog tabanlı AI yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir kilometre taşı oldu; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellere göre dil üretimi ve anlama yeteneklerini aşan performanslar sergilemiştir. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü yetenekleri sayesinde, AI ajanları dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergileyebilmektedir. Bu durum, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılmasına olanak tanımış ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) doğru genişlemiştir.
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 sağlayabilirler. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, daha sahne odaklı ve daha çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda alanlar arası işbirliği yeteneği de sunmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli 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 farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomi içinde bağımsız olarak hareket edebilen, teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında değerlendirebilirsiniz.
AI AGENT'in özü "zeka"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçerek çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
Bilgisayarla Görme: 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 görünümde birleştirme.
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayalı olarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlama, çözümler oluşturma ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için uzman modellerle iş birliği yapma görevini üstlenir.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit kararlar almak.
Makine öğrenimi modelleri: karmaşık model tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'in deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlar.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birçok olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:
Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevler gerçekleştirilir.
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenim modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak modelin eğitimini gerçekleştirmek, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıplar keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri ile modeli güncelleyerek, ajanı dinamik bir ortamda performansını sürdürebilir.
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AJANI sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi AI AJANI'nın uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarda odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de 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, yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e kadar çıkacağı öngörülüyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki etkisini ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının dışında daha büyük bir pazara 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.
Yapay Zeka AJANI'nın Yükselişi: Web3 Yeni Ekonomi Ekosisteminin Akıllı Merkezi
Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm endüstriyi geliştiren yeni altyapılar sunar.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla birleştiğinde, büyük dönüşümler doğurabilir. 2025 yılına baktığımızda, açıkça görülüyor ki, 2025 döngüsündeki yeni alan AI aracılığı olacaktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı; içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, 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 Kızıl Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar, bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak görev yaparlar. Otonom algılama, analiz etme ve uygulama yetenekleri sayesinde, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevreden algılama ve karar verme uygulama yetenekleriyle her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin çift yönlü artışını sağlamaktadır.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için otomatik ticaret için kullanılabilir, sürekli olarak kendi performansını optimize eden iterasyonlar içinde. AI AGENT tek bir forma sahip değil, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılmaktadır:
Yürütme tipi AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmak ve gereken süreyi azaltmak amacıyla tasarlanmıştır.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamaya evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına neden oldu. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan, Birleşik Krallık'ta devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından karşılaştığı genel karamsarlığı ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ve fonlama kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973 sonrasında AI araştırma fonları önemli ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşadı; AI potansiyeline yönelik şüpheci duygular arttı.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojisini benimsemesine neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanımı, AI teknolojisinin yayılmasını simgeledi. Ancak 1980'lerin sonları ile 90'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini nasıl artıracağı ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre edeceği hala devam eden bir meydan okumadır. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonundaki AI gelişimine temel oluşturmuş, AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamış ve günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla atılımlar gerçekleşti ve diyalog tabanlı AI yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir kilometre taşı oldu; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellere göre dil üretimi ve anlama yeteneklerini aşan performanslar sergilemiştir. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü yetenekleri sayesinde, AI ajanları dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergileyebilmektedir. Bu durum, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılmasına olanak tanımış ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) doğru genişlemiştir.
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 sağlayabilirler. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, daha sahne odaklı ve daha çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda alanlar arası işbirliği yeteneği de sunmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli 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 farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomi içinde bağımsız olarak hareket edebilen, teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında değerlendirebilirsiniz.
AI AGENT'in özü "zeka"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçerek çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini 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
Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayalı olarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlama, çözümler oluşturma ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için uzman modellerle iş birliği yapma görevini üstlenir.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birçok olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenim modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AJANI sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi AI AJANI'nın uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarda odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de 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, yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e kadar çıkacağı öngörülüyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki etkisini ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının dışında daha büyük bir pazara sahip olduğunu gösteriyor.