AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Özeti

1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"

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

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

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanlardaki başlangıçların sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modelleri ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler doğurabilir. 2025'e bakıldığında, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olduğu açıkça görülüyor. 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 kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanıdık olmalı, içindeki yapay zeka sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir yapay zeka sistemidir, çevreyi algılama, verileri analiz etme ve hızlı bir şekilde harekete geçme yeteneğine sahiptir.

Aslında, AI Ajansı ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek dünyadaki AI Ajansı, bir dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, karmaşık görevlerle başa çıkmak için işletmelere ve bireylere yardımcı olmak amacıyla kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yeteneklerine sahiptir. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Ajansı her sektöre derinlemesine nüfuz etmiş ve verimliliği artırmanın ve yeniliği teşvik etmenin anahtarı haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevreyi algılamaktan karar almaya kadar her alanda yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızmakta ve verimlilik ile yeniliği artırmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir ve sürekli olarak kendi performansını optimize etmek için iterasyonlar içinde gelişir. AI AGENT, tek bir formda değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı da dahil olmak üzere içerik oluşturma için kullanılır.

3. Sosyal Yapay Zeka Ajanı: Sosyal medya üzerindeki fikir önderi olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk kurmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'in 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 AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda, "AI" terimi ilk kez ortaya atılmıştır ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış, ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır; bunlar arasında ELIZA( bir sohbet robotu) ve Dendral( organik kimya alanında bir uzman sistem) bulunmaktadır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücünün sınırlılıkları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmek konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında, matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan, İngiltere'de yürütülen AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlık ifade etmiş ve bu, İngiltere'deki akademik kurumlar(, finanse eden kuruluşlar) dahil olmak üzere, AI'ya olan büyük bir güven kaybına neden olmuştur. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı, AI potansiyeline olan şüphe duygusunun arttığı bir "AI kışı" yaşamıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasını sağladı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasına yol açtı. 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 nasıl artıracağı ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmenin yolları hala devam eden bir zorluk olmaktadır. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi; bu, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği konusunda bir dönüm noktasıydı. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI, teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelerek günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Bu yüzyılın başlarına kadar, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi, Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım gerçekleştirdi 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 alanındaki dönüşüm noktası olarak görülüyor. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modellere göre üstün dil oluşturma ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevler ( ticari analiz, yaratıcı yazma) gibi alanlara genişledi.

Büyük dil modellerinin öğrenme yetenekleri, 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 girişlerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknoloji sınırlarını aşan bir evrim hikayesidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uyumlu ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajansı 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 yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedeflere ulaşmak için ince ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

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

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurarak çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan sensörlerine 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:

• Bilgisayarla Görüntü: 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 birleştirmek.

1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermesi gerekir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. 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 akıl yürütme motoru olarak görev yapar.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit kararlar almak.
• Makine öğrenimi modelleri: Karar ağaçları, sinir ağları gibi karmaşık desen tanıma ve tahmin için kullanılır.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AJANI'nın deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

Akıl yürütme süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ikincisi hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanmasıdır.

1.2.3 Uygulama Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, dış sistemler veya cihazlarla etkileşim kurarak belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel eylemleri (, örneğin robot hareketleri ) veya dijital eylemleri (, örneğin veri işleme ) içerebilir. İcra modülü şunlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleri ile etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirir.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in çekirdek rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin modele güç katmak için sisteme geri beslenmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme kabiliyeti, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirmesini sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel desenler keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki performansını korumak.

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 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. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülmesinin zor olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir görünüm sergiliyor.

Bir araştırma şirketinin 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 yayılımını ve teknoloji yeniliklerinin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

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