Şifre Çözme AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını simgeliyor.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun mükemmel performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar doğru zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlayabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te belirli bir token tanıtıldı ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, belirli bir protokol Luna'yı tanıtarak komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı ve tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisler ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi otonom olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kızıl Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent'lar, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz yapma ve uygulama yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar birçok sektöre derinlemesine yerleşmiş olup, verimliliği artırma ve yeniliği sağlama konusunda kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, sanki görünmez bir takım üyesi gibi, çevreyi algılamadan karar vermeye kadar her açıdan yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere yavaş yavaş nüfuz ederek, verimliliği ve yeniliği iki yönlü olarak artırmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetir ve işlemleri gerçekleştirir, sürekli olarak iterasyon içinde kendi performansını optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, bunun yerine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmak ve gereken zamanı azaltmak amacıyla tasarlanmıştır.

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

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

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çok zincirli entegrasyon için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth konferansında, "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 ELIZA( gibi ilk AI programlarını, bir sohbet robotu) ve Dendral( gibi organik kimya alanında uzman sistemler) doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesi ve makine öğrenimi kavramının başlangıç keşfini de görmüştür. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemin hesaplama kapasitesi sınırlamaları tarafından ciddi şekilde 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 bir raporda Birleşik Krallık'ta devam eden AI araştırmalarının durumunu sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları(, fonlama kuruluşları) dahil olmak üzere, AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973 sonrasında AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamıştır, AI potansiyeline yönelik şüpheci duygular artmıştır.

1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojilerini 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 tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin yayılmasını da simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 1990'ların başında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, sürekli bir zorluk olmaya devam ediyor. Bununla birlikte, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimini destekleyerek, AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini ve günlük yaşamı etkilemeye başlamasını sağladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve 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 atılım gerçekleştirdi ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin ( Büyük Dil Modeli, LLM ) ortaya çıkması, 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 aracılığıyla, geleneksel modellere göre daha üstün dil üretim ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri göstermesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanmasını sağladı ve yavaş yavaş daha karmaşık görevler olan ( ticari analiz, yaratıcı yazım ) gibi alanlara genişledi.

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 göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırların aşıldığı bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçte kesinlikle önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, senaryolaştırılmış ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli ortaya çıkacak ve AI ajan teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

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

AI AGENT'in çekirdeği "zekâ" ile ilgilidir------yani karmaşık problemleri otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmek. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunarak çevresel bilgileri toplar. Bu kısmın işlevi, insan 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 ana görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayar Görmesi: 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 verilerin birleşik bir görünümde birleştirilmesi.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir, toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapar.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karar ağaçları, sinir ağları vb. dahil, karmaşık desen tanıma ve tahmin için kullanılır.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AJANI'nın deneme-yanılma ile karar stratejilerini sürekli optimize etmesini ve değişen çevreye uyum sağlamasını sağlamak.

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

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme döker. Bu kısım, belirlenen görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. 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 kolunun hareketi.
• API çağrısı: dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) ile tekrarlayan görevleri yerine getirir.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür, bu sayede ajanlar zamanla daha akıllı hale gelebilir. Geri besleme döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenerek modeli güçlendirmesini sağlar. Zamanla uyum sağlayarak giderek daha etkili hale gelen bu yetenek, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AJANI'nın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdan potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortama uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile modeli güncel tutarak, ajanı dinamik ortamlardaki performansını sürdürmek.

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 otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Geçmiş döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir görünüm sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarı 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselecek, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkacak. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki etkisini ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

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