AI Ajanı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"

Her kripto para dönemi, tüm sektörü geliştiren tamamen yeni altyapılar getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının geldiğini işaret etti.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun mükemmel performansı memecoin ve fırlatma platformları dalgasına öncülük etti.

Vurgulanması gereken, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklandığıdır. Fırsatlar uygun bir zamana denk geldiğinde, büyük değişiklikler doğurabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı 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 kız imajıyla canlı yayın yaparak sektörde büyük bir patlama yarattı.

Peki, AI Agent nedir?

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

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar bir açıdan benzer bir rol üstlenir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, özerk algılama, analiz etme ve uygulama yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre sızmış durumda ve verimliliği artırma ve yeniliği teşvik etme konusunda kritik bir güç haline gelmiştir. Bu özerk akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılamadan karar verme uygulamasına kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve çeşitli endüstrilere yavaş yavaş sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili yükselişini teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AJANI, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak otomatik ticareti gerçekleştirmek, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetmek ve işlemleri gerçekleştirmek için kullanılabilir, sürekli olarak kendini optimize eden bir iterasyon sürecinde. AI AJANI tek bir form değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Belirli görevleri yerine getirmeye odaklanır, örneğin ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

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

3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir düşünce lideri olarak, kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine 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 potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz, endüstri manzarasını nasıl yeniden şekillendirdiklerini 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'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 aynı zamanda sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerinin yaşandığı bir dönemi de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etti ve Birleşik Krallık'taki akademik kurumları), finansman kurumları( dahil, AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşadı, AI potansiyeline yönelik şüphe duygusu arttı.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi, daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasına yol açtı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımlarına olan talebin çökmesiyle, AI alanı ikinci "AI kışı"nı deneyimledi. Ayrıca, AI sistemlerini ölçeklendirme ve bunları pratik uygulamalara başarıyla entegre etme konusunda hala devam eden bir zorluk var. Ancak, aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi, bu AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneğindeki bir dönüm noktasıydı. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu, AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti, Siri gibi sanal asistanlar AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'larda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım sağladı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir yüksekliğe taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri )Large Language Model, LLM('nun ortaya çıkışı AI gelişiminin 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 binlerce milyar parametre aracılığıyla, geleneksel modellere göre daha üstün dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki 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 yazım( gibi alanlara genişledi.

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

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Ve şüphesiz ki, GPT-4'ün ortaya çıkışı bu süreçte önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, daha sahneye uygun ve daha çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri sadece AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini teşvik etmeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

![AI AJANI DEŞİFRE: 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 yetenekleridir; hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

AI AGENT'in çekirdeği, "zekası"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları izler: algılama, akıl yürütme, hareket etme, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunur ve çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; dış verileri yakalamak için sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak anlamlı özellikler çıkartmak, nesneleri tanımak veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemektir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayarla Görme: Görüntü ve video verilerini işlemek ve anlamak için kullanılır.
• Doğal dil işleme ### NLP (: AI AJANI'nın 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 verileri kullanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlama, çözümler üretme ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle iş birliği yapar.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar almak.
• Makine öğrenimi modelleri: Karar ağaçları, sinir ağları vb. karmaşık desen tanıma ve tahmin için kullanılır.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'inin deneme-yanılma yoluyla karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesi ve değişen ortama uyum sağlaması.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ikincisi hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 Uygulama Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu bölüm, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri ###, örneğin robot hareketleri ( veya dijital işlemleri ), örneğin veri işleme ( içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:

• 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 avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini içerir. Zamanla uyum sağlayarak daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki şekilde geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi, AI AJANI'nın görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri aracılığıyla modeli güncel tutarak, ajanların dinamik ortamda 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.

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

) 1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile piyasada odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Bir önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de aynı şekilde bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor, yıllık bileşik büyüme oranı ###CAGR( %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine olan yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'nin genişlediğini gösteriyor.