AI Ajansı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Görünümü
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yaz patlamasını getirdi.
2021'de birçok NFT serisinin ortaya çıkması, dijital koleksiyon çağının başladığını işaret ediyor.
2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının akımına öncülük etti.
Vurgulanması gereken, bu dikey alanlardaki başlangıçların yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler yaratabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajansı olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te $GOAT token'i piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşlemiş oldu.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyici. Kızıl Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi kendi başına algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri birçok benzerliğe sahiptir. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanının "akıllı koruyucuları" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent çeşitli sektörlere derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artıran ve yenilikçi çözümler sunan önemli bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen takım üyeleri gibi, çevreyi algılama ve karar verme gerçekleştirme konularında kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek daha fazla sektöre sızarak verimlilik ve yenilikte ikili 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 yönetir ve ticaret gerçekleştirir, sürekli olarak kendisini optimize eder. AI AGENT tek bir form değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanmış, işlem hassasiyetini artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlayan bir yapay zeka türüdür.
2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.
Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine etmek için, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektördeki yapıyı nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edeceğiz ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nin bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atıldığı ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerinin yaşandığı bir dönemdir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücünün sınırlamaları nedeniyle önemli derecede kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki kapsamlı karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ve fonlama kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ye olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı birinci "AI kışı"nı yaşamıştır; AI potansiyeline dair şüphe duyguları artmıştır.
1980'lerde, uzman sistemlerin geliştirilmesi ve ticarileşmesi, küresel 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 1990'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 yolları, hala devam eden bir zorluk olmuştur. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturmuş ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamış, günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulamalarındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla ilerleme kaydetti ve diyalog AI'sını yeni bir zirveye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir dönüm noktası oldu; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüzlerce milyar hatta binlerce milyar parametre aracılığıyla, geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda uygulanmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (iş analizi, yaratıcı yazım gibi) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlamaktadır. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girişlerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçte kesinlikle önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryolu ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle 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 geliştirilmesini 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; bu sayede hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilirler. Bunlar, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanındaki teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görülebilir.
AI AGENT'in özü "zeka"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçer ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. 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 İşleme (NLP): AI AGENT'in 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 veriler doğrultusunda 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 anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapmak üzere düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak görev yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJANI'nın deneme-yanılma yoluyla karar verme stratejilerini sürekli optimize etmesini sağlamak ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu bölüm, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemlerle veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara dayanır:
Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirme.
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" ile sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için 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 sağlamasına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Modeli gerçek zamanlı verilerle güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını korumak.
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü ile 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 bu döngüde de aynı şekilde bir perspektif sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli endüstrilere olan nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazara sahip olduğunu gösteriyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
6
Share
Comment
0/400
BTCRetirementFund
· 14h ago
Gerçekten hala Blok Zinciri'nin dünyayı değiştireceğine inanan var mı?
View OriginalReply0
GmGnSleeper
· 07-30 01:24
Ah, yine yapay zeka ile işe başladık.
View OriginalReply0
GasGuzzler
· 07-30 01:19
Bir şey söylemek gerekirse boğa koşusu kimseyi beklemez.
View OriginalReply0
Layer2Arbitrageur
· 07-30 01:16
lmao bu döngüleri geriye koşmayı hayal et... ngmi fr
View OriginalReply0
WagmiOrRekt
· 07-30 01:10
Açıkçası, bu sefer gerçekten dayanamayacağımı düşünüyorum.
View OriginalReply0
CountdownToBroke
· 07-30 01:04
Gerçekten ilginç, yine emiciler tarafından oyuna getirilmek.
AI Agent: Kripto Varlıklar yeni ekosistemini şekillendiren akıllı güç
AI Ajansı: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Görünümü
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.
Vurgulanması gereken, bu dikey alanlardaki başlangıçların yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler yaratabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajansı olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te $GOAT token'i piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşlemiş oldu.
Peki, AI Agent tam olarak nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyici. Kızıl Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi kendi başına algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.
Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri birçok benzerliğe sahiptir. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanının "akıllı koruyucuları" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent çeşitli sektörlere derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artıran ve yenilikçi çözümler sunan önemli bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen takım üyeleri gibi, çevreyi algılama ve karar verme gerçekleştirme konularında kapsamlı yeteneklere sahiptir ve giderek daha fazla sektöre sızarak verimlilik ve yenilikte ikili 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 yönetir ve ticaret gerçekleştirir, sürekli olarak kendisini optimize eder. AI AGENT tek bir form değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
2.Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.
Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerinde bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine etmek için, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektördeki yapıyı nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edeceğiz ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nin bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atıldığı ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerinin yaşandığı bir dönemdir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücünün sınırlamaları nedeniyle önemli derecede kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki kapsamlı karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ve fonlama kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ye olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı birinci "AI kışı"nı yaşamıştır; AI potansiyeline dair şüphe duyguları artmıştır.
1980'lerde, uzman sistemlerin geliştirilmesi ve ticarileşmesi, küresel 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 1990'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 yolları, hala devam eden bir zorluk olmuştur. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturmuş ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamış, günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulamalarındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla ilerleme kaydetti ve diyalog AI'sını yeni bir zirveye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir dönüm noktası oldu; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüzlerce milyar hatta binlerce milyar parametre aracılığıyla, geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda uygulanmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (iş analizi, yaratıcı yazım gibi) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlamaktadır. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girişlerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçte kesinlikle önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryolu ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle 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 geliştirilmesini 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; bu sayede hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilirler. Bunlar, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanındaki teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görülebilir.
AI AGENT'in özü "zeka"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algılama Modülü
AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçer ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda 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 anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapmak üzere düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak görev yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: ilk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu bölüm, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemlerle veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara dayanır:
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" ile sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü ile 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 bu döngüde de aynı şekilde bir perspektif sergiliyor.
Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli endüstrilere olan nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtıyor.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazara sahip olduğunu gösteriyor.