AI AGENT: 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 hızla gelişmesini sağladı.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanlardaki başlangıçlar yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modelleri ile boğa piyasası döngülerinin mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin doğmasına yol açabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanı AI ajansları olacaktır. Bu eğilim geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024 yılı Ekim 11'de bir token piyasaya sürüldü ve Ekim 15'te 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından Ekim 16'da, bir protokol Luna'yı tanıttı, komşu kızın IP canlı yayın karakteriyle ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.

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 dünyadaki AI Agent'lar, bir dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, otonom algılama, analiz ve icra yoluyla 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 artıran ve yeniliği teşvik eden kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevre algılamasından karar icrasına kadar kapsamlı bir yetenek setine sahiptir ve yavaş yavaş her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili artışını teşvik etmektedir.

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

1. Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, işlem hassasiyetini artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik üretimi için, metin, tasarım hatta müzik yaratımı da dahil.

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

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimler, çok zincirli entegrasyon için özellikle uygundur.

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

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılındaki Dartmouth Konferansı'nda, "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nin bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA( gibi ilk AI programlarını doğurmuştur; bu, bir sohbet robotudur) ve Dendral( gibi organik kimya alanındaki uzman sistemdir). Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atılmasına ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmaların geliştirilmesinde büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan bir rapor sunmuştur; bu rapor, İngiltere'deki devam eden AI araştırmalarının durumunu ele almıştır. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve İngiltere'deki akademik kurumlar(, finansman kuruluşları) dahil olmak üzere, AI'ye olan büyük bir güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı" ile karşılaşmış, AI potansiyeline olan şüphe duygusu artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin 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. Otonom araçların tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki dağıtımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonları ile 1990'ların başlarında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hala devam eden bir zorluk. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimini destekleyerek, AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirmiş ve günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.

Yüzyılın başında, bilgi işlem gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişine neden oldu ve Siri gibi sanal asistanlar, tüketici uygulamalarında yapay zekanın faydasını gösterdi. 2010'larda, pekiştirmeli öğrenme ajanlarında ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla atılım yapıldı ve konuşma yapay zekasını yeni zirvelere taşıdı. Bu süreçte dil modelleri ve LLM( )Large büyük dil modellerinin ortaya çıkması, özellikle YZ ajanları alanında bir dönüm noktası olarak kabul edilen GPT-4'ün piyasaya sürülmesi başta olmak üzere YZ'nin gelişiminde önemli bir kilometre taşı haline gelmiştir. OpenAI'nin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, onlarca, hatta yüz milyarlarca parametre aracılığıyla geleneksel modellerin ötesinde dil oluşturma ve anlama yetenekleri gösterdi. Doğal dil işlemedeki mükemmel performansları, yapay zeka aracılarının dil oluşturma yoluyla mantıksal ve tutarlı etkileşim yetenekleri göstermesini sağlar. Bu, yapay zeka aracılarının sohbet yardımcıları ve sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolara uygulanmasına ve iş analizi, yaratıcı yazma (. gibi daha karmaşık görevler ) kademeli olarak genişletilmesine olanak tanır.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendi davranışlarını sürekli olarak optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçte şüphesiz önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu kazandırmakla kalmayıp, aynı zamanda disiplinler arası işbirliği yetenekleri de sunar. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmeye 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 olmaları ve hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında görmek mümkündür.

AI AGENT'in temeli "zekâ"dır------ yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zekâ davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçer ve çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; dış verileri yakalamak için sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanır. Bu, anlamlı özellikleri çıkarmayı, nesneleri tanımlamayı veya ortamda ilgili varlıkları belirlemeyi içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve 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 verilerin tek bir görüntüde birleştirilmesi.

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 dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modelleri koordine etmek üzere düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak hareket eder.

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'nin deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

Akıl yürütme süreci genellikle birkaç adım içerir: Öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından 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 çıkarım modülünün kararlarını eyleme geçirir. 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 kolunun hareketi.
• API çağrısı: Dış yazılım sistemleri ile etkileşim, örneğin veri tabanı 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'ın temel rekabet avantajıdır ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" yoluyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modeli güçlendirir. 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:

• 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 ortama uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını sürdürmek.

)# 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 sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi 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 büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının 44.8% olacağı öngörülüyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu 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 çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'ın kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'ın da genişlediğini gösteriyor.