AI AGENT'i Çözme: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Zeki çağın "yeni ortakları"

Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren yenilikçi altyapılar getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisi eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve ilgili platformların dalgasını yönlendirdi.

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin doğmasına olanak tanır. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024 yılının 11 Ekim'inde bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de bir protokol Luna'yı başlattı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıktı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri 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 bulunmaktadır. Gerçek hayattaki AI Agent'lar bir noktada benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknolojik alanda "akıllı koruyucular" olarak, kendi kendine algılama, analiz etme ve icra etme yetenekleriyle, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre derinlemesine nüfuz ederek, verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevresel algılamadan karar verme icrasına kadar kapsamlı yeteneklere sahip olup, giderek birçok sektöre sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artış sağlamakta yardımcı olmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret yapmak, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetmek ve ticaret gerçekleştirmek için kullanılabilir, sürekli olarak kendi performansını optimize etmek için iterasyonlar içinde çalışır. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

2.Yaratıcı AI Ajanı: içerik oluşturma için, metin, tasarım hatta müzik yaratımı dahil.

3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir fikir lideri olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar kurmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektifini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerine bakacağız.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında yapılan 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, ilk AI programları olan ELIZA( adındaki bir sohbet botu) ve Dendral( organik kimya alanındaki uzman sistemi) doğmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesi ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerine de tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanın hesaplama gücü kısıtlamalarından ciddi şekilde etkilenmiştir. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda 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 kuruluşları(, dahil olmak üzere fonlama kuruluşları), AI'ye olan büyük güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış, AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış ve AI potansiyeline dair şüpheci duygular artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına neden oldu. 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 birçok sektörde uygulanması, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'ların başına kadar, özel AI donanımına olan pazar talebinin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek hala devam eden bir zorluk. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık problemleri çözme konusundaki AI'nın yeteneklerinde bir kilometre taşını temsil etti. 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, günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, yapay zekanın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım sağladı ve diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modelleri (Large Language Model, LLM )'nin ortaya çıkışı, yapay zeka gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modelleri geride bırakan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini sergilemesine olanak tanıdı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere ( gibi ticari analiz, yaratıcı yazma ) genişledi.

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, bazı AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek anlamda dinamik etkileşim sağlayabilir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye özel ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri sadece AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara alanlar arası işbirliği yeteneği de sağlar. Gelecekte, yenilikçi projeler platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulamaya geçişini ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklı olan yönü, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Bunlar, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görülebilir.

AI AGENT'in temeli "zekâ"dır------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle ederek karmaşık sorunları otomatikleştirme. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları izler: 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 çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; 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 birleştirerek tek bir görünüm oluşturma.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermesi gerekir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlayan, çözümler üreten ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle birlikte çalışan bir orkestratör veya akıl yürütme motoru işlevi görür.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar alır.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AGENT'in deneme-yanılma ile karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen çevreye uyum sağlamasını sağlamak.

İnferans süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanmasıdır.

1.2.3 Uygulama Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girerek belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel işlemleri (, örneğin robot hareketlerini ) veya dijital işlemleri (, örneğin veri işleme ) içerebilir. Yürütme modülü şu unsurlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
• API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA( robotik süreç otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevler gerçekleştirilir.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu modül, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli olarak iyileştirme yaparak, etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek 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 keşfetmek, ajanların yeni ortama uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki performansını korumak.

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 adaptifliğini ve esnekliğini garanti eder.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AJANI, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeliyle pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Geçmiş döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülmesi zor olduğu gibi, AI AJANI da bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarı 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselebilir, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e ulaşmaktadır. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknoloji yeniliklerinin getirdiği piyasa talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı 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 piyasa potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor, TAM da