Kodlama AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini tetikledi.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
2021'de çok sayıda NFT serisi eserinin ortaya çıkması, dijital koleksiyon çağının geldiğini işaret etti.
2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı, memecoin ve fırlatma platformlarının patlamasına öncülük etti.
Bu dikey alanlardaki başlangıçlar yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminden kaynaklanıyor. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlıyor. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanlarının AI ajanları olacağı açıkça görülüyor. Bu eğilim, geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı; 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın görüntüsü ile ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi bağımsız olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevlerinde birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi başlarına algılayarak, analiz ederek ve uygulayarak işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre derinlemesine nüfuz etmiş ve verimlilik ile yeniliği artırmada kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen bir takım üyesi gibi, çevre algılamasından karar verme ve uygulamaya kadar kapsamlı bir yetenek setine sahiptir ve yavaş yavaş her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili artışını teşvik etmektedir.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemler gerçekleştirmek için kullanılabilir; kendini sürekli olarak iyileştirerek performansını optimize edebilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çok zincirli entegrasyon için özellikle uygundur.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerine dair öngörülerde bulunacağız.
1.1.1 Gelişim Tarihçesi
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 temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını ortaya çıkardı. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine de tanıklık etti. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesinin ciddi kısıtlamalarıyla karşılaştı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığını ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kuruluşları ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) için AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşadı, AI potansiyeline yönelik şüpheler arttı.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini 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 tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonları ile 1990'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini nasıl genişleteceği ve bunları başarılı bir şekilde uygulamalara entegre etmenin hala devam eden bir zorluk olduğu bir durumdur. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarında, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamalarındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla sıçrama kaydetti 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 oldu; özellikle GPT-4'ün yayınlanması, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirket GPT serisini yayınladığından beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellere göre aşan dil üretim ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazım) genişlemeye başladı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bazı AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine dayalı olarak davranış stratejilerini ayarlayabilir ve gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim hikayesidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri yalnızca AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara disiplinler arası iş birliği yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklı olan yönü, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yetenekleridir; hedeflere ulaşmak için titiz kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zekâ"dır------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer. Bu bölümün işlevi, insanın duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
Bilgisayarla 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 birleştirerek tek bir görünüm oluşturma.
1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü
Ortamı algıladıktan sonra, AI AJANI veriler doğrultusunda karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirmektedir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak düzenleyici veya çıkarım motoru olarak görev yapar, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellere koordinasyon sağlar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar almak.
Makine öğrenimi modelleri: karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJAN'ının deneme yanılma ile karar verme stratejilerini sürekli optimize etmesini ve değişen ortamlara uyum sağlamasını sağlar.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedeflere dayanarak birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve çıkarım modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:
Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevler yerine getirilir.
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 ile etkileşim sırasında üretilen veriler, modeli güçlendirmek için sisteme geri beslenir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyon verimliliğini artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilmektedir:
Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'ın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel modeller keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanı dinamik bir ortamda performansını sürdürmesini sağlamak.
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'ın 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 potansiyeli ile piyasanın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir geleceği sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkacak. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın farklı sektörlerdeki nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artmakta, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'ın genişlediğini göstermektedir. Yatırımcıların bu konuya olan dikkati artmakta ve bu nedenle daha fazla prim çarpanı vermeye istekli olmaktadırlar.
Kamu blok zinciri açısından, belirli bir kamu blok zinciri ana savaş alanıdır, aynı zamanda belirli bir şey de vardır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
3
Repost
Share
Comment
0/400
DefiSecurityGuard
· 19h ago
*kodları sinirle denetliyor* mmm başka bir döngü, başka bir saldırı vektörü bekliyor... bu AI ajanlarını MEV istismarları için kontrol eden var mı? açıkçası oldukça şüpheli
AI Ajanının Yükselişi Web3 Yeni Ekonomi Ekosistemini Yeniden Şekillendiriyor
Kodlama AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
Bu dikey alanlardaki başlangıçlar yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminden kaynaklanıyor. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlıyor. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanlarının AI ajanları olacağı açıkça görülüyor. Bu eğilim, geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı; 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın görüntüsü ile ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi bağımsız olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevlerinde birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi başlarına algılayarak, analiz ederek ve uygulayarak işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre derinlemesine nüfuz etmiş ve verimlilik ile yeniliği artırmada kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen bir takım üyesi gibi, çevre algılamasından karar verme ve uygulamaya kadar kapsamlı bir yetenek setine sahiptir ve yavaş yavaş her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili artışını teşvik etmektedir.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemler gerçekleştirmek için kullanılabilir; kendini sürekli olarak iyileştirerek performansını optimize edebilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çok zincirli entegrasyon için özellikle uygundur.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerine dair öngörülerde bulunacağız.
1.1.1 Gelişim Tarihçesi
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 temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını ortaya çıkardı. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine de tanıklık etti. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesinin ciddi kısıtlamalarıyla karşılaştı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığını ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kuruluşları ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) için AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşadı, AI potansiyeline yönelik şüpheler arttı.
1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini 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 tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonları ile 1990'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini nasıl genişleteceği ve bunları başarılı bir şekilde uygulamalara entegre etmenin hala devam eden bir zorluk olduğu bir durumdur. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarında, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamalarındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla sıçrama kaydetti 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 oldu; özellikle GPT-4'ün yayınlanması, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirket GPT serisini yayınladığından beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellere göre aşan dil üretim ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazım) genişlemeye başladı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bazı AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine dayalı olarak davranış stratejilerini ayarlayabilir ve gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim hikayesidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri yalnızca AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara disiplinler arası iş birliği yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklı olan yönü, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yetenekleridir; hedeflere ulaşmak için titiz kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zekâ"dır------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer. Bu bölümün işlevi, insanın duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü
Ortamı algıladıktan sonra, AI AJANI veriler doğrultusunda karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirmektedir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak düzenleyici veya çıkarım motoru olarak görev yapar, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellere koordinasyon sağlar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedeflere dayanarak birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve çıkarım modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:
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 ile etkileşim sırasında üretilen veriler, modeli güçlendirmek için sisteme geri beslenir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyon verimliliğini artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilmektedir:
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'ın 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 potansiyeli ile piyasanın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir geleceği sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkacak. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın farklı sektörlerdeki nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artmakta, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'ın genişlediğini göstermektedir. Yatırımcıların bu konuya olan dikkati artmakta ve bu nedenle daha fazla prim çarpanı vermeye istekli olmaktadırlar.
Kamu blok zinciri açısından, belirli bir kamu blok zinciri ana savaş alanıdır, aynı zamanda belirli bir şey de vardır.