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, sektörü geliştiren tamamen yeni bir altyapı getirir.
2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini tetikledi.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi'nin yaz patlamasını getirdi.
2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösterdi.
2024 yılında, memecoin ve lansman platformlarının yükselişi.
2025 yılına bakıldığında, yeni ortaya çıkan alan AI ajanları olacak. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te $GOAT token'ı piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, Virtuals Protocol, komşu kızı IP canlı yayın görüntüsüyle ilk kez Luna'yı tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
AI Agent ile film "Resident Evil"deki Kırmızı Kraliçe AI sistemi arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek dünyadaki AI Agent, belirli bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak işlev görmektedirler. Otonom algılama, analiz ve yürütme yoluyla, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz etmiş ve verimlilik ile yeniliği artırmanın anahtar gücü haline gelmiştir.
Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyleri gerçek zamanlı yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini performansını optimize eder. AI AGENT, tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Yürütme AI Ajanı: Ticaret, 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 oluşturma gibi içerik üretimi için kullanılır.
Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki görüş lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Agent: Sistemler veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama olanaklarını derinlemesine inceleyeceğiz, endüstri manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiklerini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında düzenlenen 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 ELIZA (bir sohbet botu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesi ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları o dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. 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 ve Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları (, finansman kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı, AI potansiyeline yönelik şüphelerin arttığı ilk "AI kışı"nı yaşamıştır.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticaretleşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına yol açtı. 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 tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin yayılmasını simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hâlâ devam eden bir zorluk olarak kalıyor. 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 oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesine ve günlük yaşamı etkilemeye başlamasına yol açtı.
Bu yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım sağladı ve diyalogsal AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) 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 tanıttığından beri, büyük ölçekli ön eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemelerini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazarlık) yayılmasını sağladı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendilerine ait davranışları sürekli olarak 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 tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye özgü ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu kazandırmanın yanı sıra, onlara farklı alanlarda işbirliği yapabilme yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması 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 ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, teknoloji açısından yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında değerlendirebilirsiniz.
AI AGENT'in temelinde "zekâ" yatar - yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar kullanarak insan veya diğer canlıların akıllı davranışlarını simüle etmek. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre ile etkileşimde bulunmak için algılama modülü aracılığıyla çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
Bilgisayar görmesi: 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 görüşte birleştirmek.
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlar.
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 AJANINI deneme yanılma yoluyla sürekli olarak karar verme stratejilerini optimize etmeye ve değişen çevreye uyum sağlamaya yönlendirmek.
Akıl yürütme süreci genellikle birkaç aşama içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu bölüm, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara bağımlıdır:
Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) kullanarak tekrarlayan görevleri yerine getirme.
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 verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla giderek daha uyumlu hale gelen ve daha etkili olma yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliklerini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanın yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri ile modeli güncelleyerek, temsilcinin dinamik ortamda performansını korumak.
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 bağımsız ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de aynı potansiyeli sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Microsoft'un 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, TAM'ın da genişlediğini gösteriyor, yatırımcıların buna olan önemi sürekli artıyor ve bunun için prim katları vermeye daha istekli hale geliyorlar.
Kamu blok zincirlerinin dağıtımı açısından Solana ana savaş alanıdır, aynı zamanda Base zinciri gibi diğer kamu blok zincirlerinin de büyük bir potansiyele sahip olduğu görülmektedir.
Pazar farkındalığı (Mindshare) açısından, FARTCOIN ve AIXBT oldukça önde. Fartcoin'in doğuşu GOAT ile aynı kaynaktan geliyor; her ikisi de bir AI AGENT modelinden türetilmiş durumda. Belirli bir model ve yapay zeka araçları arasındaki diyalog sürecinde, Trump'ın sesli şekilde gaz çıkarmayı sevdiği belirtilmiş ve bu nedenle bu AI modeli Fartcoin adında bir token ihraç edilmesini önermiştir. Böylece, Fartcoin 18 Ekim'de doğmuş, GOAT'tan (11 Ekim) biraz daha sonra, 2024 Aralık'ında 1 milyar doları aşan kısa bir değerleme gerçekleştirmiştir. Başlangıçta dijital para alanına yönelik bir mizahi bakış açısı olarak düşünülse de, o...
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.
AI Agent: Şifreleme ekonomisinin yeni ekosistemini şekillendiren akıllı güç
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, sektörü geliştiren tamamen yeni bir altyapı getirir.
2025 yılına bakıldığında, yeni ortaya çıkan alan AI ajanları olacak. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te $GOAT token'ı piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, Virtuals Protocol, komşu kızı IP canlı yayın görüntüsüyle ilk kez Luna'yı tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
AI Agent ile film "Resident Evil"deki Kırmızı Kraliçe AI sistemi arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek dünyadaki AI Agent, belirli bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak işlev görmektedirler. Otonom algılama, analiz ve yürütme yoluyla, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz etmiş ve verimlilik ile yeniliği artırmanın anahtar gücü haline gelmiştir.
Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyleri gerçek zamanlı yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini performansını optimize eder. AI AGENT, tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım hatta müzik oluşturma gibi içerik üretimi için kullanılır.
Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki görüş lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Agent: Sistemler veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama olanaklarını derinlemesine inceleyeceğiz, endüstri manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiklerini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında düzenlenen 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 ELIZA (bir sohbet botu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesi ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları o dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. 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 ve Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları (, finansman kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı, AI potansiyeline yönelik şüphelerin arttığı ilk "AI kışı"nı yaşamıştır.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticaretleşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına yol açtı. 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 tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin yayılmasını simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hâlâ devam eden bir zorluk olarak kalıyor. 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 oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesine ve günlük yaşamı etkilemeye başlamasına yol açtı.
Bu yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım sağladı ve diyalogsal AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) 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 tanıttığından beri, büyük ölçekli ön eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemelerini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazarlık) yayılmasını sağladı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendilerine ait davranışları sürekli olarak 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 tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye özgü ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu kazandırmanın yanı sıra, onlara farklı alanlarda işbirliği yapabilme yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması 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 ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, teknoloji açısından yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında değerlendirebilirsiniz.
AI AGENT'in temelinde "zekâ" yatar - yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar kullanarak insan veya diğer canlıların akıllı davranışlarını simüle etmek. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre ile etkileşimde bulunmak için algılama modülü aracılığıyla çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Akıl yürütme süreci genellikle birkaç aşama içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu bölüm, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara bağımlıdır:
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 verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla giderek daha uyumlu hale gelen ve daha etkili olma yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliklerini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
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 bağımsız ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de aynı potansiyeli sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Microsoft'un 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, TAM'ın da genişlediğini gösteriyor, yatırımcıların buna olan önemi sürekli artıyor ve bunun için prim katları vermeye daha istekli hale geliyorlar.
Kamu blok zincirlerinin dağıtımı açısından Solana ana savaş alanıdır, aynı zamanda Base zinciri gibi diğer kamu blok zincirlerinin de büyük bir potansiyele sahip olduğu görülmektedir.
Pazar farkındalığı (Mindshare) açısından, FARTCOIN ve AIXBT oldukça önde. Fartcoin'in doğuşu GOAT ile aynı kaynaktan geliyor; her ikisi de bir AI AGENT modelinden türetilmiş durumda. Belirli bir model ve yapay zeka araçları arasındaki diyalog sürecinde, Trump'ın sesli şekilde gaz çıkarmayı sevdiği belirtilmiş ve bu nedenle bu AI modeli Fartcoin adında bir token ihraç edilmesini önermiştir. Böylece, Fartcoin 18 Ekim'de doğmuş, GOAT'tan (11 Ekim) biraz daha sonra, 2024 Aralık'ında 1 milyar doları aşan kısa bir değerleme gerçekleştirmiştir. Başlangıçta dijital para alanına yönelik bir mizahi bakış açısı olarak düşünülse de, o...