Dekode AI Agent: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Rekan 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.
• Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
• Pada tahun 2021, banyak karya seri NFT yang muncul menandakan datangnya era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, performa luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga hasil dari perpaduan sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar yang bullish. Ketika peluang 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 bulan 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 pertama kali dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu ledakan di seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya AI Agent?

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

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

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 kinerjanya dalam iterasi. AGENT AI bukanlah satu bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan tertentu 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 dibutuhkan.

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

Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, kondisi saat ini, 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 diperkenalkan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolis, yang melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti mengalami kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill pada dasarnya mengungkapkan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode kegembiraan awal, yang menyebabkan kehilangan kepercayaan yang besar terhadap AI dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendana ). Setelah tahun 1973, pendanaan penelitian AI secara drastis berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.

Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar mendorong perusahaan global untuk 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 dan 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" kedua. Selain itu, bagaimana memperbesar 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 menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikannya bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Di tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI dialogis ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak sebuah perusahaan AI merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar hingga 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 teratur 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 teknologi pembelajaran penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, benar-benar mewujudkan interaksi yang 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. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, terarah ke konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "kecerdasan" pada agen AI, tetapi juga memberikan 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.

1.2 Prinsip Kerja

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

Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" ------ 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

AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang berarti, mengenali objek, atau menentukan entitas relevan dalam lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti, yang biasanya 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 terpadu.

1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan

Setelah mendeteksi lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar sebagai pengatur atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus untuk fungsi tertentu seperti 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, menyesuaikan dengan lingkungan yang berubah.

Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah penilaian terhadap lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana aksi yang mungkin 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 mungkin melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan data). Modul eksekusi bergantung pada:

• Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti pergerakan lengan robot.
• Panggilan API: Berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
• Manajemen Proses Otomatis: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang melalui RPA (Automasi Proses Robotik).

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring waktu. Dengan perbaikan berkelanjutan melalui siklus umpan balik atau "data flywheel", data yang dihasilkan dalam interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan perusahaan alat yang kuat untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:

• Pembelajaran terawasi: Menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola yang mendasari dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time

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

1.3 Status 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. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.

Menurut laporan terbaru dari sebuah perusahaan riset pasar, 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 yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

Investasi perusahaan besar dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka juga meningkat secara signifikan. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari raksasa teknologi menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki