AI AJANI'NI DEŞİFRE ETME: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

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 canlı gelişimini doğurdu.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösterdi.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun mükemmel performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanlardaki başlangıçların yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsat uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük bir dönüşümü tetikleyebilir. 2025 yılına bakıldığında, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl 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, komşu kızın IP canlı yayın imajı ile ilk kez Luna'yı piyasaya sürdü, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kızıl Kalp Kraliçesi oldukça etkileyicidir. Kızıl Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi otonom şekilde algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik var. Gerçek dünyadaki AI Agent, belirli bir ölçüde benzer bir rol üstleniyor; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı oluyorlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent çeşitli sektörlere derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırmanın ve yeniliği teşvik etmenin anahtarı haline geldi. Bu otonom zeka varlıkları, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılamadan karar verme yürütmesine kadar her yönüyle yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere yavaş yavaş sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artışı teşvik ediyor.

Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, belirli bir veri platformundan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını iyileştirir. AI AGENT tek bir form değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. İcra AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır ve işlem doğruluğunu artırmak ve gereken süreyi azaltmak amacıyla tasarlanmıştır.

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

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada fikir lideri olarak, kullanıcılarla etkileşim kurmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış, AI'nin bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ilk AI programlarının doğuşuna neden olmuştur, bunlar arasında ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) bulunmaktadır. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine de tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, o dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan, Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( dahil olmak üzere fonlama kuruluşları ) üzerinde AI'ye duyulan büyük güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış, AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış ve AI potansiyeline yönelik şüphecilik artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini 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 sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 90'ların başı arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek hala devam eden bir meydan okuma. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarının dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimine zemin hazırladı ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, işlem gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla ilerleme kaydedildi ve diyalog tabanlı AI yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, AI gelişiminin önemli bir kilometre taşı haline geldi. Özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülmektedir. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellere göre daha üstün dil üretim ve anlama yetenekleri sergilemiştir. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının mantıklı ve düzenli etkileşim becerileri sergilemesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesine ve giderek daha karmaşık görevler (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazım) üstlenmesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. 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 girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçek anlamda dinamik etkileşim gerçekleştirir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu sürecin önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği kazandırmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye 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 hedeflerine ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, son derece yetenekli ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında görmek mümkündür.

AI AGENT'in temeli "zekası"dır------ yani karmaşık problemleri otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmek. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunur. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya ortamda ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham veriyi anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayar görüşü: 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 veriye dayalı kararlar almak zorundadır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve 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 hareket eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar alma.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJANI'nın deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

Akıl yürütme süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: öncelikle ortamın değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 İcra Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, belirli görevleri yerine getirmek 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 kolunun hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirin.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini ve modeli güçlendirmeyi içerir. Zamanla adapte olabilme ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyonel verimliliklerini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Gözetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilere dayanarak potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri ile modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamda performansını korumak.

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.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile piyasada odak haline geliyor ve birçok sektöre dönüşüm getiriyor. Bir önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer 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 yükselebileceği, yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e kadar çıkabileceği tahmin edilmektedir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bazı büyük teknoloji şirketlerinin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek artan bir şekilde aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir potansiyele sahip olduğunu gösteriyor.