AI Agent: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan

1. Gambaran Umum Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Mit Partner Baru" 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 DeFi.
• Tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai kedatangan era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul pada siklus 2025 akan menjadi AI agent. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada tanggal 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada tanggal 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada tanggal 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, yang muncul pertama kali dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu ledakan di seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya AI Agent itu?

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 secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan mengambil tindakan dengan cepat.

Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran yang serupa, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, yang membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-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. Agen cerdas mandiri ini, seperti anggota tim tak kasat mata, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan efisiensi dan inovasi secara bersamaan.

Misalnya, AGENT AI 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. AGENT AI bukan bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

1. Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.

2. Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan kreasi musik.

3. Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.

4. Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-chain.

Dalam laporan ini, kami akan mendalami asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan memprediksi tren perkembangan di masa depan.

1.1.1 Sejarah Pengembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diusulkan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolis, melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan pertama jaringan saraf serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara mendasar menyatakan pesimisme yang luas terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh semangat, yang memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.

Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan global mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan 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" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun demikian, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, di mana asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mendorong AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan dirilisnya GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan meluncurkan seri GPT, model pra-latihan skala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter 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. Hal ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).

Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan masukan 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 adalah titik balik yang signifikan dalam proses ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berorientasi pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "jiwa" kecerdasan kepada agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.

1.2 Prinsip Kerja

Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatisasi penyelesaian 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 indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:

• Penglihatan 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 tampilan yang seragam.

1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan

Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perencanaan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lain-lain sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan 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 ditetapkan.
• Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll, digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
• Pembelajaran penguatan: membiarkan AGENT AI terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui percobaan dan kesalahan, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.

Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana yang paling optimal untuk dieksekusi.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin melibatkan operasi fisik ( seperti tindakan 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 perusahaan, melalui RPA( otomasi proses robot) menjalankan tugas-tugas yang berulang.

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah daya saing inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus-menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Modul pembelajaran biasanya diperbaiki dengan cara berikut:

• Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola yang mendasari dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran Berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata, menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-time

AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.

1.3 Kondisi Pasar

1.3.1 Status Industri

AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, berkat potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.

Menurut laporan terbaru dari sebuah perusahaan riset, 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 (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TAM