AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"

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

• 2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini teşvik etti.
• 2020'de, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021'de, birçok NFT koleksiyon serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmamakta, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucudur. Fırsat doğru zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler doğabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI temsili olacağı açıktır. Bu trend geçen 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 tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın görüntüsü ile ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile kesinlikle tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi bağımsız olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızla harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent, bir dereceye kadar 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 sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırma ve yenilik yaratma konularında belirleyici bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevre algılamadan karar verme yürütmeye kadar her alanda yeteneğe sahip olup, çeşitli endüstrilere giderek daha fazla sızarak verimlilik ve yeniliği artırmayı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak yineleme içinde kendi performansını optimize edebilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Yürütme AI Ajanı: İşlemleri, portföy yönetimini veya arbitrajı tamamlamak için belirli görevlere odaklanır ve operasyonel doğruluğu artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlar.

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

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

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri yönetmek için, özellikle çok zincirli entegrasyonlar için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların endüstri yapısını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerine bakış atacağız.

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, AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ilk AI programlarının ortaya çıkmasına neden olmuştur; bunlar arasında ELIZA( adında bir sohbet robotu) ve Dendral( organik kimya alanındaki uzman sistem bulunmaktadır). Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atılmasına ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesi sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde engellenmiştir. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan İngiltere'deki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki kapsamlı bir karamsarlığı ifade etmiş ve İngiltere'deki akademik kurumların(, finansman kuruluşları) da dahil olmak üzere, AI'ya olan büyük güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azalmış, AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış ve AI potansiyeline dair şüpheler artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasına yol açtı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyordu. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan pazar talebinin çökmesiyle, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluktur. Ancak, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık sorunları çözme yeteneğindeki bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI, teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelerek günlük hayatı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, yapay zekanın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üreteç modelleri daha fazla atılımlar gerçekleştirdi ve diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, yapay zeka gelişimi için 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 trilyonlarca parametre ile geleneksel modellere göre daha üstün dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim becerileri sergilemesine olanak tanıdı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda uygulanmasına ve giderek daha karmaşık görevlere ( ticari analiz, yaratıcı yazma) gibi genişletilmesine olanak sağladı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortama uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI tabanlı platformda, AI ajanı oyuncunun girdisine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkması, bu süreçteki 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 aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapabilme yeteneği de sağlar. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklılığı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

AI AGENT'in çekirdeği "zekası"dır------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in çalışma süreci genellikle şu adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AJANI, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunur ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan duygularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dışsal verileri yakalar. Bu, anlamlı özellikleri çıkarmayı, nesneleri tanımlamayı veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemeyi içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknikleri 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 birleştirmek.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçlar kullanarak, 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 işlev görür.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık model tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AJAN'ın deneme yanılma yoluyla karar verme stratejilerini sürekli 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

Uygulama modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme dönüştürür. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (, robot hareketleri ) veya dijital işlemleri (, veri işleme ) içerebilir. Uygulama modülü aşağıdaki unsurlara bağlıdır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
• API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) ile tekrarlayan görevleri yerine getirir.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; bu modül, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşimde üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini ve modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki şekilde geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AJANI'nın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilere dayanarak potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri ile model güncelleyerek, aracının dinamik ortamdaki performansını korumasını sağlamak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü ile 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 garanti eder.

1.3 Piyasa Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde piyasada odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Bir önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülmesi zor olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir geleceği sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselebileceği ve yıllık bileşik büyüme oranının 44.8%'e kadar çıkacağı tahmin ediliyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki yayılma gücünü ve teknoloji yeniliklerinin yarattığı pazar talebini yansıtıyor.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı 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 ötesinde daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor, TAM da