Kodlama 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 büyük gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösteriyor.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun mükemmel performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmamakta, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler doğurabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kız imajıyla canlı yayın yaparak tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyici. Kızıl Kalp Kraliçesi, 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 hayattaki AI Agent, bir bakıma benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi başlarına algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkma konusunda yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş arabalarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine entegre olmuş ve verimliliği artırma ile yenilikçilikte kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevreyi algılamaktan karar vermeye kadar her alanda yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere sızarak verimlilik ve yenilikçiliği artırmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini optimize edebilir. AI AGENT tek bir forma sahip değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlama üzerine odaklanan, operasyonel doğruluğu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlayan bir ajandır.

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

3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada görüş lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimlerin koordinasyonu, çoklu zincir entegrasyonu 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 eğilimlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara geçişini 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 ilk AI programlarının doğmasına yol açmıştır; bunlar arasında ELIZA( bir sohbet robotu) ve Dendral( organik kimya alanında bir uzman sistem) bulunmaktadır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atılmasına ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama kapasitesinin sınırlamaları nedeniyle 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 yayınlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmaları hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarındaki erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etmiştir ve bu durum, Birleşik Krallık'taki akademik kurumlar(, finansman kuruluşları) dahil olmak üzere AI'ya dair büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamıştır; bu da AI potansiyeline yönelik şüphelerin artmasına neden olmuştur.

1980'ler, 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 çıkmasına zemin hazırladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'ların başına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci bir "AI kışı" yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini nasıl artıracağı ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmenin yolları hala devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak, aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine zemin hazırladı ve AI'nın teknolojik manzaranın ayrılmaz bir parçası haline gelmesini sağladı, ayrıca günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Bu yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretici modeller daha fazla atılım sağladı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri (Large Language Model, LLM)'ün ortaya çıkışı, AI gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneği göstermesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevler ( gibi ticari analiz, yaratıcı yazım ) konularına doğru genişledi.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Pekiştirmeli Öğrenme ) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajansı oyuncu girdilerine 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 teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve şüphesiz ki, GPT-4'ün ortaya çıkışı bu süreçte önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye özgü ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri yalnızca AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini teşvik etmeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yetenekleridir; bu sayede hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanındaki yüksek teknik beceriye sahip ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.

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

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algı modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer ve çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; dış verileri yakalamak için sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanır. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algı 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 tek bir görünümde birleştirme.

1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü

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

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit kararlar almak.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AJAN'ını deneme-yanılma yoluyla karar verme stratejilerini sürekli optimize ederek değişen çevreye uyum sağlaması.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları" olup, akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girer. 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 sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirir.

1.2.4 Öğrenme Modülü

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

Öğrenme modülü genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Gözetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle model güncelleyerek, ajanı dinamik ortamdaki performansında tutmak.

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 özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyeli ölçülemezken, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sergiliyor.

Bir kuruluşun en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara yükselebileceği ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlere olan etkisini ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

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