Decode AI AGENT: Gelecekteki Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Zeki Güç

1. Arka Plan Genel Durum

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"

Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon eraının geldiğini gösterdi.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının heyecanını öncülük etti.

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modelinin ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük bir dönüşümü tetikleyebilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından, 16 Ekim'de bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kız imajıyla canlı yayın yaparak sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır; içindeki yapay zeka sistemi Kızıl Kalp, etkileyici bir izlenim bırakmaktadır. Kızıl Kalp, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir yapay zeka sistemidir; çevreyi kendi başına algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar bir dereceye kadar benzer bir rol üstlenmektedir; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve uygulama yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmada yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar birçok sektöre derinlemesine entegre olmuş ve verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevreyi algılamaktan karar vermeye kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere nüfuz ederek verimlilik ve yenilikte ikili bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformu veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemler gerçekleştirebilir, sürekli olarak iterasyonlar içinde kendi performansını optimize eder. AI AGENT, tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: İşlemler, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır ve operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturma için kullanılır.

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çok zincirli entegrasyonlar için uygundur.

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

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki 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 önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerinin yaşandığı bir dönemdir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesinin sınırlamalarıyla 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 İngiltere'deki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etmiştir ve bu, İngiltere akademik kurumları ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) üzerinde AI'ya dair büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamıştır; AI potansiyeline dair şüpheci bir tutum artmıştır.

1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini 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 sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletme ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etme konuları hala devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Bununla birlikte, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneğindeki bir dönüm noktasını temsil etti. Sinir ağları ve derin öğrenmenin canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu, AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulamalarındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha ileri atılımlar yaptı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir yüksekliğe taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı AI gelişiminde önemli bir dönüm noktası haline geldi. Özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir kırılma noktası olarak değerlendirildi. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyar hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilir hale gelmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) genişlemeye başladı.

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

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 ile temsil edilen büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahne bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de kazandırmıştır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin hayata geçirilmesi ve geliştirilmesini destekleyerek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını öne çıkaracaktır.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklılığı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için ince kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında yetenekli ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

AI AJANI'nın temeli "zekası"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalarla simüle etmektir. AI AJANI'nın çalışma süreci genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunur ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanın duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalamayı içerir. Bu, anlamlı özellikleri çıkarmak, nesneleri tanımlamak veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemek gibi işlemleri kapsar. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayarla Görüntü: 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 birleştirerek tek bir görünüm oluşturma.

1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçlar kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak için orkestratör veya akıl yürütme motoru olarak hareket eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık model tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'in deneme yanılma ile karar stratejilerini sürekli optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

Akıl yürütme süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunarak belirli görevleri tamamlar. 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 kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleri ile etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevlerin yerine getirilmesi.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıplar keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle model güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüleri aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak sahip olduğu büyük potansiyelle, birçok sektöre dönüşüm getirerek pazarın odak noktası haline geliyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülmesi zor olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir geleceği sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarı 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselebilir ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkabilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlere penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı piyasa talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor.