AI AGENT: Akıllı Çağın Yeni Ortağı

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"

Her kripto para döngüsü, tüm endüstriyi geliştiren yeni altyapılar getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun büyük bir gelişimini doğurdu.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının coşkusunu getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024'te, pump.fun'un olağanüstü performansı memecoin ve launch platformlarının yükselişine öncülük etti.

Vurgulanması gereken, bu dikey alanların başlangıcının sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşimi olduğu sonucudur. Fırsatlar uygun bir zamanla karşılaştığında, büyük değişimlerin ortaya çıkabilmesi mümkündür. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen 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 Virtuals Protocol, komşu kız IP'sinin canlı yayın görüntüsüyle Luna'yı tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil"e aşina olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, 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 arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek hayattaki AI Agent, bir dereceye kadar benzer bir rol üstlenmektedir; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, kendi başlarına algılama, analiz etme ve uygulama yetenekleri ile işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılamadan karar verme ve uygulamaya kadar kapsamlı yeteneklere sahiptir ve her sektöre giderek daha fazla sızarak hem verimlilik hem de yenilikte çift yönlü bir artış sağlamaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, Dexscreener veya sosyal medya platformu X'ten toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemler gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini geliştirmek için iterasyonlar içinde optimize edebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

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

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki düşünce lideri olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

4. Koordinasyon Türü AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri koordine etmek, özellikle çok zincirli entegrasyonlar için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör üzerindeki etkilerini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerine dair öngörülerde bulunacağız.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esasen sembolik yöntemlere odaklanmış ve ilk AI programlarının, örneğin ELIZA( bir sohbet robotu) ve Dendral( organik kimya alanında bir uzman sistem), ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez ortaya atıldığı ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmek konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan İngiltere'deki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonra yaşadığı genel karamsarlığı ifade etmekte ve İngiltere'deki akademik kuruluşlar( dahil olmak üzere finansman kuruluşlarının) AI'ya olan büyük güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüphe duyguları artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel işletmelerin AI teknolojisini 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 tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonları ile 90'ların başları arasında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmanın ve bunları başarılı bir şekilde gerçek uygulamalara entegre etmenin yolları, hâlâ devam eden bir zorluktur. Ancak, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme yeteneğinde AI'nın bir dönüm noktasını oluşturdu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonundaki AI gelişimine temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi, günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselmesine yol açtı; Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamalarındaki uygulanabilirliğini gösterdi. 2010'larda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla atılımlar gerçekleştirildi ve diyalog tabanlı AI yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modelleri ( Büyük Dil Modeli, LLM ) ortaya çıktı ve AI gelişiminde önemli bir dönüm noktası haline geldi, özellikle GPT-4'ün çıkışı, AI ajanları alanındaki bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. OpenAI, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli ön eğitimli modeller yüzlerce milyar hatta binlerce milyar parametre ile geleneksel modellere göre üstün dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolar üzerinde uygulanmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere ( ticari analiz, yaratıcı yazım ) gibi alanlara genişlemesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Pekiştirmeli Öğrenme) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak davranışlarını optimize edebiliyor ve dinamik ortamlara uyum sağlayabiliyor. Örneğin, Digimon Engine gibi AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim sağlıyor.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkması, şüphesiz ki bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahne bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farklılığı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneklerine sahip olmaları ve hedeflere ulaşmak için ince kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz.

AI AGENT'in özü, "zekası"dır ------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle etmektir. AI AGENT'in çalışma akışı genellikle şu adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime geçer ve çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya ortamda ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknikleri 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 birleştirerek tek bir görünüm oluşturma.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayalı kararlar almak zorundadır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji oluşturma yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak görev yapar, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modelleri koordine eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar almak.
• 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 sağlamak, değişen ortama uyum sağlamak.

İzleme süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: önce çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 İcra Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girer. Bu, fiziksel operasyonları (, örneğin robot hareketleri ) veya dijital operasyonları (, örneğin veri işleme ) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:

• 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: Şirket ortamında, RPA( robot süreç otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirin.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla giderek daha uyumlu ve etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki şekilde geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yaparak AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlamak.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, aracının dinamik ortamdaki performansını koruyun.

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 sahip olduğu büyük potansiyel ile pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'in son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar yükselebilir. 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 artmıştır. Microsoft'un AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerinin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir, TAM da