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

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Mitpartner" di Era Cerdas

Setiap siklus mata uang kripto akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.

• Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
• Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
• Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang 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 langkah awal di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, transformasi besar dapat terjadi. Menyongsong tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul dalam siklus 2025 adalah agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar sebesar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang disiarkan langsung untuk pertama kalinya, 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 dan fungsi inti dari Ratu Hati memiliki banyak kesamaan. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa dalam beberapa hal, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas 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 tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.

Misalnya, sebuah AI AGENT 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. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan 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 dibutuhkan.

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

3.AI Agen 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-rantai.

Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.

1.1.1 Sejarah Perkembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga penerapan yang luas. Istilah "AI" pertama kali diusulkan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan jaringan saraf dan 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 mengenai keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill pada dasarnya menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase kegembiraan awal, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" 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 menyaksikan 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 dan 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" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi nyata tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue buatan IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan tonggak penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikannya bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Di 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 peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu meluncurkan seri GPT, model pra-pelatihan besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter, telah menunjukkan kemampuan pembangkitan 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 pembangkitan bahasa. Ini memungkinkan agen AI untuk diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).

Kemampuan pembelajaran 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, dalam 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 jelas merupakan titik balik penting dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, lebih kontekstual, dan lebih beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "jiwa" yang "cerdas" kepada agen AI, tetapi juga memberinya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.

Prinsip Kerja 1.2

Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah, 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, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasan"-nya------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 untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstraksi fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas relevan dalam lingkungan. Tugas utama modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:

• Visibilitas 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 terintegrasi.

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 fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

• Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
• Model Pembelajaran Mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
• Pembelajaran penguatan: Membuat AGENT AI terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.

Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana 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 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 pergerakan lengan robot.
• Panggilan API: berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
• Manajemen Alur Kerja Otomatis: Dalam lingkungan perusahaan, tugas-tugas berulang dilakukan melalui RPA (Automasi Proses Robotik).

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus-menerus meningkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu ini 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, agar AGENT AI dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran berkelanjutan: Mempertahankan kinerja agen di lingkungan dinamis dengan memperbarui model melalui data waktu nyata.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata

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

1.3 Status 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 Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

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