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.
• Tahun 2021, banyak seri karya NFT diluncurkan menandai kedatangan 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 kombinasi sempurna antara model pembiayaan dan siklus bull market. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, perubahan besar dapat terjadi. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada tanggal 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar AS pada tanggal 15 Oktober. Kemudian, pada tanggal 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, yang tampil perdana dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu ledakan di seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya itu 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 Merah. AI Agent di dunia nyata memainkan peran serupa hingga tingkat tertentu, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan pintar, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci untuk peningkatan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.

Misalnya, sebuah AI AGENT 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. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

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

2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, 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, terutama cocok untuk integrasi multi-rantai.

Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi secara mendalam asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan mengantisipasi tren perkembangan di masa depan.

1.1.1 Sejarah Pengembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga penerapan yang luas. Pada konferensi Dartmouth 1956, istilah "AI" pertama kali diperkenalkan, meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolis, melahirkan program-program AI awal seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill pada dasarnya mengekspresikan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk 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 membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan syaraf, 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 untuk memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis, masih merupakan tantangan yang berkelanjutan. Namun, 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 syaraf dan pembelajaran dalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mendorong AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan 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 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 dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku 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 sebuah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berorientasi pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, terus 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 bisa dianggap sebagai partisipan yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yang berarti mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Proses 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 bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas relevan di lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, 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 berbagai sensor menjadi tampilan yang terpadu.

1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan

Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengkoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

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

Proses inferensi biasanya mencakup beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini bisa melibatkan operasi fisik (seperti gerakan robot) atau operasi digital (seperti pengolahan 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 Otomatis: Di lingkungan perusahaan, tugas berulang dilakukan melalui RPA (Automasi Proses Robot).

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 diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi 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: Mengidentifikasi pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data real-time untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata

AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya 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 AI AGENT.

1.3 Status Pasar

1.3.1 Status Industri

AI AGENT sedang menjadi sorotan pasar, dengan potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan ke berbagai industri. Seperti halnya potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama pada 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 yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta 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 Microsoft semakin meningkat, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TA