AI Agent: Kekuatan cerdas untuk membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas

Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.

• Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar memicu perkembangan pesat ICO.
• Tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang musim panas DeFi.
• Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandakan datangnya era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bull. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai valuasi pasar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, meledakkan seluruh industri.

Jadi, sebenarnya apa itu AI Agent?

Semua orang pasti sudah tidak asing lagi dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Red Queen sangat mengesankan. Red Queen adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.

Sebenarnya, AI Agent dan fungsi inti Ratu Hati memiliki banyak kesamaan. AI Agent di dunia nyata berperan dalam kapasitas yang mirip, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu bisnis dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Agen cerdas otonom ini, seperti anggota tim tak kasat mata, memiliki kemampuan menyeluruh mulai dari persepsi lingkungan hingga pelaksanaan keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.

Misalnya, AGENT AI dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerja dirinya sendiri melalui iterasi. AGENT AI bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

1. Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.

2. Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan musik.

3. Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.

4. Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.

Dalam laporan ini, kami akan menggali asal-usul, keadaan, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.

1.1.1 Sejarah Perkembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot) dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan jaringan saraf untuk pertama kalinya serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 mengenai status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill secara umum mengekspresikan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode kegembiraan awal, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan penelitian AI secara drastis berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, di mana keraguan terhadap potensi AI meningkat.

Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan global mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis, tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Di tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam pengembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter, telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).

Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknik Reinforcement Learning(, agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.

Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kehadiran GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, kontekstual, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan 'kecerdasan' sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga menyediakan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.

![Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) Prinsip kerja 1.2

Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------ yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.

1.2.1 Modul Persepsi

AGENT AI berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lain untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas terkait di lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang sering melibatkan teknologi berikut:

• Penglihatan komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
• Pemrosesan Bahasa Alami ### NLP (: Membantu AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
• Penggabungan sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang terintegrasi.

)# 1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan

Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan inferensi logis dan merumuskan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lain-lain sebagai pengatur atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model-model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

• Mesin Aturan: Mengambil keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
• Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
• Pembelajaran penguatan: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.

Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik ### seperti pergerakan robot ( atau operasi digital ) seperti pemrosesan data (. Modul eksekusi bergantung pada:

• Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
• Panggilan API: berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
• Manajemen Proses Otomatisasi: Dalam lingkungan perusahaan, melalui RPA) otomatisasi proses robot( melakukan tugas-tugas repetitif.

)# 1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus-menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:

• Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran Berkelanjutan: Mempertahankan kinerja agen dalam lingkungan dinamis dengan memperbarui model melalui data waktu nyata.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-time

AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang berkelanjutan. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.

![Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(

) 1.3 Kondisi Pasar

1.3.1 Status Industri

AI AGENT sedang menjadi sorotan pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Seperti halnya potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.

Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan ###CAGR( mencapai 44,8%. Pertumbuhan pesat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri dan permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, dan TAM juga berkembang.