Kodlama AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Dönemin "Yeni Ortakları"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini sağladı.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyonculuk çağının geldiğini gösterdi.
• 2024'te, memecoin ve lansman platformlarının heyecanı artacak.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modelleri ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin önünü açabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI ajansı olacağı açıktır. 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 kızın IP canlı yayın görüntüsü ile ilk kez Luna'yı tanıttı ve tüm sektörü ateşlemiş oldu.

Peki, AI Ajansı nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanıdık olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe etkileyici bir izlenim bırakıyor. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi 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 dünyadaki AI Agent'lar, bir dereceye kadar benzer bir rol üstlenmektedir; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak görev yaparak, otonom algılama, analiz ve uygulama yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent çeşitli sektörlere derinlemesine nüfuz etmiş ve verimliliği artıran ve yeniliği teşvik eden temel bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevresel algılamadan karar uygulamaya kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek farklı sektörlere sızarak verimlilik ve yeniliğin iki yönlü artışını teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, Dexscreener veya sosyal platform X'ten toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, kendini sürekli olarak optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, işlem doğruluğunu artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik üretimi için, metin, tasarım ve hatta müzik yaratımını içerir.

3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki etkileyiciler olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecek 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 önerilmiştir ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelini atmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA( gibi ilk AI programlarını doğurmuştur; bu bir sohbet robotudur) ve Dendral( organik kimya alanında uzman sistemdir). Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk önerisini ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları o zamanki hesaplama kapasitesinin ciddi kısıtlamaları tarafından sınırlanmıştır. Araştırmacılar doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmaların geliştirilmesinde büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan, Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir umutsuzluk ifade etmiştir ve bu durum, Birleşik Krallık akademik kurumları( dahil olmak üzere fonlayıcı kuruluşlar) tarafından AI'ya olan 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 şüphecilik artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya çapındaki işletmelerin 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 sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonları ile 1990'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeklenmesini artırmak ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak, bu arada 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneğindeki bir dönüm noktasını işaret etti. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimini şekillendirdi ve AI'yı teknoloji manzarasının ayrılmaz bir parçası haline getirerek günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti 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 diyalog tabanlı 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 görülmektedir. OpenAI, GPT serisini tanıttığından beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergilemiştir. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak tanımaktadır. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağlamakta ve giderek daha karmaşık görevler ( gibi ticari analiz, yaratıcı yazım) alanlarına yayılmaktadır.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme(Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendilerini sürekli olarak optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, Digimon Engine gibi AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdisine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim sağlar.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu süreçte önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahne odaklı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de kazandırmıştır. 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 öğrenip uyum sağlayabilmeleri ve hedeflere ulaşmak için ince kararlar alabilmeleridir. Onları, dijital ekonomi içinde bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanındaki yetenekli ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.

AI AGENT'in temeli "zekâ"dır ------ yani karmaşık problemleri otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zekâ davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in çalışma süreci genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, hareket etme, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçer ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; dış verileri yakalamak için sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayarlı Görme: 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 görünümde birleştirme.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirmektedir. Büyük dil modelleri gibi araçlar kullanılarak görevlerin anlaşılması, çözümlerin üretilmesi ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerin koordine edilmesi sağlanır.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirme Öğrenimi: AI AJAN'ının deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen çevreye uyum sağlamasını sağlar.

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

1.2.3 İcra Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel eylemleri ( robot hareketleri ) veya dijital eylemleri ( veri işleme ) gibi içerebilir. Yürütme modülü şunlara bağımlıdır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik Akış Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) ile tekrarlayan görevlerin yerine getirilmesi.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır, bu sayede ajanlar zamanla daha akıllı hale gelir. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli olarak iyileştirme yaparak, etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla adapte olma ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yaparak AI AJANI'nın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlamak.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile modeli güncel tutarak ajanların dinamik ortamdaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü 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 büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'in çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar da önemli ölçüde arttı. Microsoft'un AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'ın kripto alanının dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'ın da genişlediğini gösteriyor.