AI Ajanını Kodlama: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"

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

• 2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT koleksiyon serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösterdi.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının trendini belirledi.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsat uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük bir dönüşümü tetikleyebilir. 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 ABD doları piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Ajanı tam olarak nedir?

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

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek hayattaki AI Agent, belirli bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, özerk algılama, analiz etme ve uygulama yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar AI Agent, her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu özerk akıllı varlıklar, görünmez ekip üyeleri gibi, çevresel algılamadan karar verme uygulamasına kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, yatırım portföylerini gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve ticaret yapabilir, sürekli olarak kendi performansını optimize edebilir. AI AGENT tek bir biçimde 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, işlem hassasiyetini artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım hatta müzik yaratımı dahil içerik üretimi için kullanılır.

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada bir etkileyici olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyecek, bunların sektördeki yapıyı 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 konferansında "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temeli atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarının ortaya çıkmasına yol açtı. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atılması ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemdeki hesaplama gücü sınırlamaları tarafından ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973 yılında yayınlanan İngiltere'deki devam eden AI araştırma durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etti ve İngiltere'deki akademik kuruluşlar ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) AI'ya olan büyük bir güven kaybı yaşadı. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışı"nı deneyimledi, AI potansiyeline yönelik şüpheci duygular arttı.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki 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 genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'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 nasıl yapılacağı hala devam eden bir zorluk olarak varlığını sürdürdü. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi; bu, AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından bir dönüm noktasıydı. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimine zemin hazırladı ve AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirdi, günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulamalarındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla sıçrama yaptı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişimi için önemli bir dönüm noktası haline geldi. Özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor. Bir AI şirketinin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlerle (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazım) genişledi.

Büyük dil modellerinin öğrenme yetenekleri, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlamaktadır. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknikleri sayesinde, AI ajanları kendi davranışlarını sürekli olarak optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim sağlamaktadır.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, onlara alanlar arası işbirliği yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, yüksek teknik bilgiye sahip ve sürekli gelişen kripto alanındaki katılımcılar olarak görebiliriz.

AI AGENT'in temelinde "zeka" yer alır ------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalar aracılığıyla simüle etmek. AI AGENT'in çalışma akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurar ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalamak, anlamlı özellikleri çıkarmak, nesneleri tanımak veya çevredeki ilgili varlıkları belirlemektir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve 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 birleştirme.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT verileri temel alarak karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlar.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar alma.
• Makine öğrenimi modelleri: Karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJAN'ını deneme-yanılma ile sürekli olarak karar verme stratejilerini optimize etmeye ve değişen ortama uyum sağlamaya teşvik eder.

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

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve çıkarım 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. Yürütme modülü şunlara bağımlıdır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya web hizmetlerine erişim.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ile tekrarlayan görevleri yerine getirmek.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanı dinamik ortamda performansını sürdürmesini sağlamak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü ile 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 özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.

Bir piyasa araştırma şirketinin son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara büyümesi bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkıyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın farklı sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtıyor.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir teknoloji devinin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu durum AI AGENT'in kripto alanı dışında da sahip olduğunu gösteriyor.