AI Ajanını Şifreleme: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Çağ'ın "Yeni Ortakları"

Her kripto para döngüsü, tüm endüstriyi geliştiren yeni bir altyapı getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin ortaya çıkışı ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının coşkusunu getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını simgeliyor.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulanması gereken, bu dikey alanların başlangıcının sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modelleri ile boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun zamanlarla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlıyor. 2025 yılına bakıldığında, 2025 döngüsünün yeni alanlarının AI aracılığı olacağı açık. Bu trend, geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024 yılı Ekim 11'de bir token piyasaya sürüldü ve Ekim 15'te 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaştı. Ardından, Ekim 16'da bir protokol Luna'yı tanıttı, komşu kızın IP canlı yayın görüntüsü ile ilk kez sahne aldı ve tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Ajansı tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı; filmdeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi kendiliğinden algılama, verileri analiz etme ve hızlı bir şekilde harekete geçme yeteneğine sahiptir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, belirli bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi başlarına algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırmanın ve yeniliği sağlamanın anahtarı haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen bir takım üyesi gibi, çevreyi algılamaktan karar vermeye kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek her sektöre sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformu veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemler gerçekleştirmek için kullanılabilir; sürekli olarak iterasyonlar içinde kendi performansını optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Yürütme AI Ajanı: İşlemler, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2. Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri sağlar, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.

Bu raporda, AI Ajanlarının kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerini gözlemleyeceğiz.

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 atılmış ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA( adlı bir sohbet robotu ve Dendral) adlı organik kimya alanında bir uzman sistemi gibi ilk AI programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmekte büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan, İngiltere'deki devam eden AI araştırma durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonra genel bir karamsarlığı ifade etmiştir ve bu durum, İngiltere'deki akademik kurumlar ve fonlama kuruluşları dahil olmak üzere AI'ya duyulan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalınca, AI alanı ilk "AI kışı"nı deneyimlemiş ve AI potansiyeline dair şüpheci duygular artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını teşvik etti. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 90'ların başında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hâlâ devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak bu sırada, 1997'de, IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme kapasitesinde AI için bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimini destekleyerek, AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi, Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki uygulanabilirliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılımlar yaptı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri (Large Language Model,LLM)'lerin ortaya çıkışı AI gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi, özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. OpenAI, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile, geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü başarıları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini göstermesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevler ( gibi ticari analiz, yaratıcı yazma ) alanlarına genişlemesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirmeli öğrenme (Pekiştirmeli Öğrenme ) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendilerini sürekli olarak davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bazı AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim sağlıyor.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihi. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçte kesinlikle önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajansı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

( 1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır. Hedeflere ulaşmak için ince detaylarla kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız hareket edebilen, yetenekli ve sürekli olarak gelişen katılımcılar olarak kripto alanında görmek mümkündür.

AI AGENT'in özü, "zekası"dır------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 AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurar ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalamaktadır. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya ortamda 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 işleme ( NLP ): AI AGENT'in insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
• Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir görünümde birleştirmek.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak kararlar almak zorundadır. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal çıkarımlar ve stratejiler geliştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler oluşturmak ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellere koordinasyon sağlamak üzere düzenleyici veya çıkarım motoru olarak hareket eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit kararlar almak.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları gibi öğeleri 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 adım içerir: önce çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi seçeneğin uygulanması.

1.2.3 İcra Modülü

Yürütme 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, robot hareketleri gibi fiziksel işlemleri ( veya veri işleme gibi dijital işlemleri ) içerebilir. Yürütme modülü şunlara bağlıdır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamlarda, RPA### robotik süreç otomasyonu### aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirir.

(# 1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in 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 beslenerek modeli güçlendirmesini sağlar. 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 yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli veriler kullanarak model eğitimi, AI AJANI'nın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Modeli gerçek zamanlı veri ile güncelleyerek, temsilcinin dinamik ortamda performansını korumak.

)# 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 yeteneğini ve esnekliğini sağlar.

( 1.3 Pazar Durumu

)# 1.3.1 Sektör Durumu

AI AJANI, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Tıpkı önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AJANI da bu döngüde benzer bir görünüm sergiliyor.

Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının ###CAGR### %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki yayılma gücünü ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor; bu, AI AJANI'nin kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'in de