Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni partneri"

Her kripto para döngüsü, tüm endüstriyi geliştiren yenilikçi altyapılar getirir.

• 2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun büyük bir gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021'de birçok NFT serisinin piyasaya sürülmesi, dijital koleksiyon çağının başlangıcını simgeliyor.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının dalgasına öncülük etti.

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminden kaynaklandığıdır. Fırsat, uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin önünü açabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı oldukça açıktır. Bu eğilim 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 kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, bu filmdeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevresini algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızla harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar bir dereceye kadar benzer bir rol üstleniyorlar; modern teknoloji alanındaki "akıllı koruyucular" olarak, otonom algılama, analiz ve uygulama yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda kilit bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılamadan karar uygulamasına kadar kapsamlı bir yetenek setine sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere nüfuz ederek verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir platformdan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendi performansını 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 artırmak ve gereken süreyi azaltmak amacıyla tasarlanmıştır.

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

3.Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir fikir önderi olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri sağlama, özellikle çok zincir entegrasyonu için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki 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 ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA( gibi ilk AI programlarını, bir sohbet robotu) ve Dendral( gibi organik kimya alanında uzman sistemleri doğurdu. Bu aşama, ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesi ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi bir şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan bir rapor sunarak İngiltere'deki devam eden AI araştırmalarının durumunu değerlendirdi. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etti ve İngiltere'deki akademik kurumlar) ile finansman kuruluşları( dahil olmak üzere AI'ya dair büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azaldı ve AI alanı, "AI kışı" olarak bilinen ilk dönemi yaşadı; AI'nın potansiyeline dair şüpheler arttı.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel şirketlerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına neden oldu. 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 sektörlerdeki dağıtımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları başarılı bir şekilde gerçek uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneğindeki bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine zemin hazırladı ve AI'yı teknoloji manzarasının ayrılmaz bir parçası 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 ileri atılımlar gerçekleştirdi ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri )Large Language Model,LLM(' nin ortaya çıkışı AI gelişimi için önemli bir dönüm noktası haline geldi, özellikle de 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 modelleri aşan dil üretim ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki 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 kullanılmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere ) ticari analiz, yaratıcı yazma ( gibi alanlara genişlemesine imkan tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlamaktadır. Pekiştirmeli öğrenme )Reinforcement Learning( teknolojisi aracılığıyla, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.

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 sürecin önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, onlara farklı alanlarda iş birliği yapabilme yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini destekleyerek AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

![Şifreleme AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) 1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

AI AGENT'in çekirdeği "zekası"dır - yani karmaşık problemleri otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalarla simüle etmektir. AI AGENT'in çalışma akışı genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, hareket etme, öğrenme, ayarlama.

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

)# 1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurar ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları 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:

• Bilgisayarlı Görme: Görüntü ve video verilerini işlemek ve anlamak için kullanılır.
• Doğal dil işleme ### NLP (: AI AGENT'in insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
• Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir görüşte birleştirmek.

)# 1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AJANI verilerine dayanarak karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayalı mantıksal çıkarım ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modelleri koordine eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar almak.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık örüntü tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJANI'nın deneme yanılma yoluyla karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen çevreye uyum sağlamasını sağlar.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak 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"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girerek belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel işlemleri ###, örneğin robot hareketleri ( veya dijital işlemleri ), örneğin veri işleme ( içerebilir. Yürütme modülü şunlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA) robotik süreç otomasyonu( kullanılarak tekrarlayan görevler yerine getirilir.

)# 1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini ve modeli güçlendirmeyi içerir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli veriler kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Gözetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel desenler keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, temsilcinin dinamik ortamda performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla 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.

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 niteliğinde değişiklikler getiriyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sunuyor.

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 ve yıllık bileşik büyüme oranı ###CAGR( %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımı da önemli ölçüde arttı. Bazı şirketlerin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'in de