AI AGENT: Gelecekteki yeni ekonomik ekosistemi şekillendiren akıllı güç

1. Arka Plan Durumu

1.1 Giriş: Akıllı dönemin "yeni ortağı"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini doğurdu.
• 2020'de, DEX'in likidite havuzları DeFi yaz dalgasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını göstermektedir.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu trendine öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmamaktadır, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük değişimler doğurabilir. 2025 yılına bakıldığında, 2025 döngüsündeki yeni ve yükselen alanın AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yılın 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 imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşlemiş oldu.

Peki, AI Agent tam olarak 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 Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar, bir dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve gerçekleştirme yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre derinlemesine sızmış ve verimliliği artırmak ve yenilik sağlamak için önemli bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevresel algılamadan karar verme uygulamasına kadar her yönüyle yeteneklere sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere sızarak verimlilik ve yeniliğin çift yönlü artışını teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir; sürekli olarak kendini geliştirmek için iterasyonlar içinde optimize edilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

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

3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir görüş lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların nasıl endüstri manzarasını yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır; bunlar arasında ELIZA( adlı bir sohbet robotu) ve Dendral( organik kimya alanında bir uzman sistemi) bulunmaktadır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atıldığı ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücünün sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan İngiltere'deki devam eden AI araştırmaları hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığı ifade etmiş ve İngiltere'deki akademik kuruluşların(, finansman kuruluşları) da dahil olmak üzere, AI'ya olan büyük güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşamış, AI potansiyeli konusundaki şüpheler artmıştır.

1980'ler, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasını sağladı. 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 sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 90'ların başında, özel AI donanımına olan pazar talebinin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerini ölçeklendirme ve bunları başarılı bir şekilde gerçek uygulamalara entegre etme sorunu, hala devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Bu yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha ileri atılımlar gerçekleştirdi ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri (Large Language Model,LLM)'nin ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir kilometre taşı oldu; özellikle de GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli ön eğitimli modeller, yüzlerce milyar hatta binlerce milyar parametre ile, geleneksel modellere göre daha üstün dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini göstermesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere ( ticari analiz, yaratıcı yazım ) gibi alanlara genişlemesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yetenekleri, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlar. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girişlerine dayanarak davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 ile temsil edilen büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, şüphesiz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zekâ" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak, AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik edecek ve 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 ince detaylarla kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.

AI AJANI'nın temeli "zeka"dır------yani, karmaşık problemleri otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmek üzere algoritmalar kullanmaktır. AI AJANI'nın çalışma akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için dış dünya ile etkileşimde bulunur. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar; bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanımlanması veya ortamda ilgili varlıkların belirlenmesini 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 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 karar vermesi gerekir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlama, çözümler üretme ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerin koordinasyonunu sağlama gibi görevleri yerine getirir.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJANI'nın deneme yanılma ile karar stratejilerini sürekli optimize etmesini ve değişen çevreye uyum sağlamasını sağlamak.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle ortamın değerlendirilmesi, ikincisi hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, robot hareketleri gibi fiziksel işlemleri ( veya veri işleme gibi dijital işlemleri ) içerebilir. Yürütme modülü şunlara bağımlıdır:

• 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 ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevler yerine getirilir.

(# 1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabetçi avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" ile sürekli olarak gelişim, etkileşim sırasında üretilen verilerin sistemi güçlendirmek için modele geri beslenmesini içerir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlamak.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki 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 sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin yeni ekonomik ekosistemini şekillendiren akıllı güç]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp###

( 1.3 Pazar Durumu

)# 1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak sahip olduğu büyük potansiyel ile pazardaki odak haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir potansiyel 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 bekleniyor, yıllık bileşik büyüme oranı ###CAGR### %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu 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 çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'in genişlediğini gösteriyor.