Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner" di era cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar memicu perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa dimulainya bidang vertikal ini bukan hanya karena inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, muncul dengan citra si gadis sebelah sebagai karakter siaran langsung untuk pertama kalinya, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya itu AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata, dalam beberapa hal, memainkan peran yang serupa; mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan pintar, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik di ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, bahkan kreasi musik.
AI Agen Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan mendalami asal usul, keadaan terkini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, serta melihat tren perkembangan di masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diperkenalkan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, yang melahirkan beberapa program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan jaringan saraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kapasitas komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan sebuah laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 mengenai kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill secara dasar mengungkapkan skeptisisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh antusiasme, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI secara drastis berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama, di mana perasaan skeptisisme terhadap potensi AI meningkat.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan global mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya dan penerapan AI di berbagai sektor seperti keuangan dan kesehatan juga menandai ekspansi teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia, Garry Kasparov, yang merupakan tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran dalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model,LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI digunakan dalam skenario seperti asisten chat, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap berkembang ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan pembelajaran model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi kepada agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberi mereka kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang sangat rinci untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritme, untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, ini termasuk mengekstraksi fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan dalam lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
Visi komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
Pemrosesan Bahasa Alami ( NLP ): Membantu AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Penggabungan sensor: mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang terintegrasi.
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan inferensi logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lainnya sebagai pengatur atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll, digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
Pembelajaran penguatan: Membuat AI AGENT terus-menerus mengoptimalkan strategi keputusan melalui trial and error, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya melibatkan beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mewujudkan keputusan dari modul penalaran menjadi tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik ( seperti gerakan robot ) atau operasi digital ( seperti pemrosesan data ). Modul eksekusi bergantung pada:
Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
Panggilan API: berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
Manajemen proses otomatis: Dalam lingkungan bisnis, melalui RPA( otomatisasi proses robot) untuk melaksanakan tugas yang berulang.
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan kompetitif inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Dengan perbaikan berkelanjutan melalui siklus umpan balik atau "roda data", data yang dihasilkan selama interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran Berkelanjutan: Memperbarui model dengan data secara real-time, menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Setiap hasil tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan ke berbagai industri. Seperti halnya potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama pada siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari suatu lembaga, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan yang diperkirakan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, dan TAM juga meningkat.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
8
Bagikan
Komentar
0/400
OPsychology
· 07-12 03:04
Kecelakaan lama sudah dibicarakan, tanpa inovasi tidak bisa.
Lihat AsliBalas0
StakeOrRegret
· 07-10 08:57
25 tahun ai membuat siapa yang menganggur kita lihat saja
Lihat AsliBalas0
nft_widow
· 07-10 07:23
25 tahun melihat ai, berapa banyak rug yang dilupakan tahun lalu?
Lihat AsliBalas0
StableNomad
· 07-09 04:08
cerita yang sama tahun yang berbeda... degens tidak pernah belajar tapi hey pool likuiditas itu terus mencetak
Lihat AsliBalas0
SchroedingerMiner
· 07-09 04:08
Hah, orang itu mengingat kembali hari-hari kita merebut ICO di tahun 17.
Lihat AsliBalas0
GasWhisperer
· 07-09 04:02
hmm... pengenalan pola menunjukkan kita hanya mengikuti gelombang hype sejujurnya
Lihat AsliBalas0
CodeSmellHunter
· 07-09 03:58
Klip yang sudah sering dibicarakan, bisa menghasilkan uang?
Lihat AsliBalas0
InfraVibes
· 07-09 03:49
Masih mengangkat konsep AGENT ya~ belum cukup diangkat?
AI Agen: Penggerak Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi WEB3 Baru
Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner" di era cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa dimulainya bidang vertikal ini bukan hanya karena inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, muncul dengan citra si gadis sebelah sebagai karakter siaran langsung untuk pertama kalinya, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya itu AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata, dalam beberapa hal, memainkan peran yang serupa; mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan pintar, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik di ekosistem kripto:
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, bahkan kreasi musik.
AI Agen Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan mendalami asal usul, keadaan terkini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, serta melihat tren perkembangan di masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diperkenalkan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, yang melahirkan beberapa program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan jaringan saraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kapasitas komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan sebuah laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 mengenai kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill secara dasar mengungkapkan skeptisisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh antusiasme, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI secara drastis berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama, di mana perasaan skeptisisme terhadap potensi AI meningkat.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan global mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya dan penerapan AI di berbagai sektor seperti keuangan dan kesehatan juga menandai ekspansi teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia, Garry Kasparov, yang merupakan tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran dalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model,LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI digunakan dalam skenario seperti asisten chat, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap berkembang ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan pembelajaran model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi kepada agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberi mereka kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang sangat rinci untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritme, untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, ini termasuk mengekstraksi fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan dalam lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan inferensi logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lainnya sebagai pengatur atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya melibatkan beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mewujudkan keputusan dari modul penalaran menjadi tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik ( seperti gerakan robot ) atau operasi digital ( seperti pemrosesan data ). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan kompetitif inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Dengan perbaikan berkelanjutan melalui siklus umpan balik atau "roda data", data yang dihasilkan selama interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Setiap hasil tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan ke berbagai industri. Seperti halnya potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama pada siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari suatu lembaga, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan yang diperkirakan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, dan TAM juga meningkat.