AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra 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.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT 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 kemunculan di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus bull market. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang yang muncul dalam siklus 2025 adalah AI agent. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, suatu token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, dengan penampilan IP si gadis tetangga yang disiarkan langsung, yang memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya 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 secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa sampai batas tertentu, mereka adalah "pelindung kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas yang kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tidak 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 otomatisasi perdagangan, 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 satu bentuk, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan kreasi musik.
3.AI Agent Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengatur interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga penerapan yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat terhambat oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritme untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pandangan pesimis yang menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusias awal, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara drastis, 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 di seluruh dunia 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 serta penerapan AI di berbagai sektor 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" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Tetapi pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan 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 memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan 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, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih 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. Hal ini memungkinkan agen AI digunakan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap berkembang ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknik Reinforcement Learning(, agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan 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 menerobos batasan teknologi. Munculnya GPT-4 tentu saja merupakan titik balik besar dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terarah, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "kecerdasan" sebagai jiwa agen AI, tetapi juga menyediakan kemampuan kolaborasi 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.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan 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 sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" ------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, 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 indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan 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 satu tampilan yang seragam.
)# 1.2.2 Modul Inferensi dan 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 perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk penciptaan 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: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui percobaan dan kesalahan, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana optimal untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul inferens. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik ### seperti tindakan robot ( atau operasi digital ) seperti pengolahan 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) otomatisasi proses robot( untuk melaksanakan tugas-tugas yang berulang.
)# 1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan 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 dimasukkan kembali ke dalam 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 ditingkatkan melalui 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 terlabel, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model melalui data 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. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa mendatang. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi sorotan pasar, dengan potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi otonom, membawa perubahan bagi banyak 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 Markets and Markets, 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 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 proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka 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, dan TAM juga sedang
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.
21 Suka
Hadiah
21
6
Bagikan
Komentar
0/400
ZKProofster
· 07-10 01:44
sebenarnya, belum yakin tentang agen ai ini... tampilkan saya bukti matematis terlebih dahulu
Lihat AsliBalas0
MissingSats
· 07-09 00:45
Hah? AI datang lagi untuk menipu dompet saya?
Lihat AsliBalas0
StableGeniusDegen
· 07-07 02:44
Kembali dikelilingi oleh AI
Lihat AsliBalas0
RuntimeError
· 07-07 02:43
Jadi kita berbicara tentang AI yang dianggap bodoh lagi.
Lihat AsliBalas0
ProposalDetective
· 07-07 02:42
Apa yang baru di tahun 2025?
Lihat AsliBalas0
MetaverseLandlord
· 07-07 02:38
Sudah berinvestasi di ICO dan DeFi, jangan berharap AI akan pergi!
AI Agent: Asisten pintar yang membentuk ekosistem enkripsi masa depan
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa kemunculan di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus bull market. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang yang muncul dalam siklus 2025 adalah AI agent. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, suatu token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, dengan penampilan IP si gadis tetangga yang disiarkan langsung, yang memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya 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 secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa sampai batas tertentu, mereka adalah "pelindung kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas yang kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tidak 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 otomatisasi perdagangan, 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 satu bentuk, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan kreasi musik.
3.AI Agent Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga penerapan yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat terhambat oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritme untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pandangan pesimis yang menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusias awal, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara drastis, 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 di seluruh dunia 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 serta penerapan AI di berbagai sektor 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" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Tetapi pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan 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 memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan 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, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih 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. Hal ini memungkinkan agen AI digunakan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap berkembang ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknik Reinforcement Learning(, agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan 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 menerobos batasan teknologi. Munculnya GPT-4 tentu saja merupakan titik balik besar dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terarah, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "kecerdasan" sebagai jiwa agen AI, tetapi juga menyediakan kemampuan kolaborasi 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.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan 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 sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" ------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, 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 indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti 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 penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk penciptaan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana optimal untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul inferens. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik ### seperti tindakan robot ( atau operasi digital ) seperti pengolahan data (. Modul eksekusi bergantung pada:
)# 1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan 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 dimasukkan kembali ke dalam 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 ditingkatkan melalui cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus-menerus. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa mendatang. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi sorotan pasar, dengan potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi otonom, membawa perubahan bagi banyak 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 Markets and Markets, 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 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 proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka 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, dan TAM juga sedang