AI AGENT: Geleceğin yeni ekonomik ekosistemini şekillendiren akıllı güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"

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

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

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin doğmasına yol açabilir. 2025 yılına bakıldığında, 2025 döngüsündeki yeni ortaya çıkan alanın AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend, geçen yılın 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 ilk kez canlı yayın yaptı, tüm sektörü ateşleledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil"e aşina olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. 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, bir dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanının "akıllı koruyucuları" olarak, kendi kendine algılama, analiz ve icra yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent tüm sektörlere derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artıran ve yenilikçi çözümler üreten kilit bir güç haline gelmiştir. Bu özerk akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevre algılamasından karar verme sürecine kadar her alanda yeteneklere sahiptir ve giderek farklı sektörlere sızarak verimlilik ve yenilikte iki yönlü bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir platformdan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayalı olarak, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için otomatik ticaret için kullanılabilir ve sürekli olarak kendini optimize ederek performansını iyileştirir. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik oluşturma için, metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil.

3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki fikir lideri olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çoklu zincir entegrasyonu için özellikle uygundur.

Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların sektör manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerine göz atacağız.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth konferansında "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış, AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esasen sembolik yöntemlere odaklanmış, ELIZA( adlı bir sohbet robotu) ve Dendral( gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle büyük ölçüde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki AI araştırmaları hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından duyduğu genel bir karamsarlığı ifade etmiştir ve Birleşik Krallık akademik kuruluşlarında), finansman kuruluşları( da dahil olmak üzere, AI'ya olan büyük bir güven kaybı yaratmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış, AI alanı ilk "AI kışını" yaşamış ve AI potansiyeli konusunda şüpheci bir hava artmıştır.

1980'ler, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını teşvik etti. 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" deneyimini yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletme ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etme konusunda hala devam eden bir zorluk var. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları 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'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirerek günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi, 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 ilerleme kaydetti ve diyalogsal AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modeli )Large Language Model,LLM(' nin ortaya çıkışı AI gelişiminin önemli bir kilometre taşı oldu, özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir AI şirketi, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellere göre üstün dil üretimi ve anlama yetenekleri sergilemiştir. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları sayesinde, AI ajanları dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini sergileyebilmektedir. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağlamakta ve giderek daha karmaşık görevlere ) ticari analiz, yaratıcı yazma ( gibi alanlara genişlemektedir.

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, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdisine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim sağlayabilir.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, şüphesiz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryoya dayalı ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zekâ" ruhunu enjekte etmenin yanı sıra, onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sunmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin yeni ekonomik ekosistemini şekillendiren akıllı güç])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) 1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklı yanı, zamanla öğrenip uyum sağlayabilmeleri ve hedeflere ulaşmak için ince kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanındaki teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

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

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması 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

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermesi gerekir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal çıkarımlar ve stratejiler geliştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapmak üzere düzenleyici veya çıkarım motoru olarak hareket eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

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

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

1.2.3 Yürütme Modülü

İcra 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, robotik hareketler ### gibi fiziksel işlemleri veya veri işleme ( gibi dijital işlemleri içerebilir ). İcra modülü şunlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: İş ortamında, RPA( robotik süreç otomasyonu) ile tekrarlayan görevler gerçekleştirilir.

(# 1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenerek modeli güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilmektedir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilere dayanarak potansiyel kalıpları keşfetmek ve ajanların yeni ortama uyum sağlamasına yardımcı olmak.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki performansını koruyun.

)# 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 yeteneğini ve esnekliğini sağlar.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp###

( 1.3 Pazar Durumu

)# 1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarda odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de aynı geleceği sergiliyor.

Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarı 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselemektedir ve yıllık bileşik büyüme oranı ###CAGR### %44.8'e kadar çıkmaktadır. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli endüstrilere olan etkisini ve teknolojik yeniliklerin getirdiği piyasa talebini yansıtmaktadır.

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