Analisis AI Agensi: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra 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 memicu gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari sebuah 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 pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul pada 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 nilai pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang disiarkan secara langsung untuk pertama kalinya, memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen Red Heart sangat mengesankan. Queen Red Heart adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa dalam beberapa aspek, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu dalam menghadapi tugas yang kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan pelaksanaan. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai sektor, menjadi kekuatan kunci untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga pelaksanaan keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda efisiensi dan inovasi.
Misalnya, 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 satu bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: Digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat 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 memprediksi tren pengembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Selama periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan jaringan syaraf untuk pertama kalinya serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pengolahan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill pada dasarnya mengekspresikan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh semangat, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar terhadap AI dari lembaga akademis di Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, anggaran penelitian AI secara signifikan dikurangi, 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-perusahaan di seluruh dunia 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 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" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas 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 memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI 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 menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat 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 dalam bidang agen AI. Sejak sebuah perusahaan meluncurkan seri GPT, model pra-latih 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 terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten percakapan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap meluas 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 yang dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah pengembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kemunculan GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik besar dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berbasis konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya menginjeksikan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, 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 dengan mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk otomatisasi penyelesaian 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, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas relevan di 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 tampilan yang terintegrasi.
1.2.2 Modul Penalaran dan Pengambilan 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. Menggunakan model bahasa besar dan sejenisnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Pengambilan 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: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya melibatkan beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana aksi yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul inferensi. 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 Otomatisasi: Dalam lingkungan bisnis, melaksanakan tugas berulang melalui RPA (Otomatisasi Proses Robot).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Dengan perbaikan berkelanjutan melalui umpan balik atau "roda data", data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi bisnis 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: menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata untuk menjaga kinerja agen di lingkungan 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 fokus pasar, berkat potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan untuk berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur di siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari sebuah perusahaan riset, 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 suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
7
Bagikan
Komentar
0/400
fren.eth
· 07-26 12:26
Ah, datang lagi menggambar kue...
Lihat AsliBalas0
SerLiquidated
· 07-26 09:52
Bear Market yang dihabiskan habis oleh suckers
Lihat AsliBalas0
DefiEngineerJack
· 07-25 09:14
*sigh* siklus pola yang dapat diprediksi lagi. tampilkan verifikasi formal terlebih dahulu ser
Lihat AsliBalas0
ponzi_poet
· 07-25 09:13
Mengerti, mengerti, Pangeran Infrastruktur selamanya adalah dewa.
Lihat AsliBalas0
BlockchainTalker
· 07-25 09:09
sebenarnya, pola siklus itu agak dapat diprediksi jujur saja
Lihat AsliBalas0
BankruptcyArtist
· 07-25 08:58
Apa pun tidak bisa mengejar... Kapan bisa berdiri di sisi angin yang tepat?
Lihat AsliBalas0
AirdropBuffet
· 07-25 08:47
Ah ha, para suckers kembali mulai bertaruh pada cerita baru.
Kebangkitan AI sebagai Agen: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Siklus Baru Enkripsi
Analisis AI Agensi: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
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 pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul pada 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 nilai pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang disiarkan secara langsung untuk pertama kalinya, memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen Red Heart sangat mengesankan. Queen Red Heart adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa dalam beberapa aspek, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu dalam menghadapi tugas yang kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan pelaksanaan. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai sektor, menjadi kekuatan kunci untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga pelaksanaan keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda efisiensi dan inovasi.
Misalnya, 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 satu bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: Digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat 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 memprediksi tren pengembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Selama periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan jaringan syaraf untuk pertama kalinya serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pengolahan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill pada dasarnya mengekspresikan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh semangat, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar terhadap AI dari lembaga akademis di Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, anggaran penelitian AI secara signifikan dikurangi, 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-perusahaan di seluruh dunia 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 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" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas 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 memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI 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 menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat 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 dalam bidang agen AI. Sejak sebuah perusahaan meluncurkan seri GPT, model pra-latih 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 terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten percakapan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap meluas 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 yang dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah pengembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kemunculan GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik besar dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berbasis konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya menginjeksikan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, 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 dengan mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk otomatisasi penyelesaian 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, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas relevan di lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Penalaran dan Pengambilan 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. Menggunakan model bahasa besar dan sejenisnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya melibatkan beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana aksi yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul inferensi. 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:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Dengan perbaikan berkelanjutan melalui umpan balik atau "roda data", data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi bisnis untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
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 fokus pasar, berkat potensi besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan untuk berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur di siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari sebuah perusahaan riset, 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 suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.