Decoding AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan

1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"

Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren tamamen yeni bir altyapı getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun gelişimini hızlandırdı.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazı sıcaklığını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisinin piyasaya sürülmesi dijital koleksiyon çağının başlangıcını simgeliyor.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı, memecoin ve fırlatma platformlarının heyecanını yönlendirdi.

Vurgulanması gereken nokta, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklere dayanmadığı, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda büyük dönüşümler yaratabilir. 2025 yılına bakıldığında, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI temsilcisi olacağı açıktır. Bu eğilim geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024 yılının Ekim ayının 11'inde bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Hemen ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayın yaparak tüm sektörü ateşledi.

Yani, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı; filmdeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi kendiliğinden algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kızıl Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent'lar, bir dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanının "akıllı koruyucuları" olarak, otonom algılama, analiz ve icra yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar çeşitli sektörlere derinlemesine entegre olmuş, verimliliği ve yeniliği artırmanın anahtarı haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevre algılamasından karar verme ve icra aşamasına kadar kapsamlı yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızmakta ve verimlilik ile yeniliğin ikili yükselişini teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal medyadan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve işlemleri gerçekleştirir, kendisini sürekli olarak optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, 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: Metin, tasarım hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik üretimi için kullanılır.

3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki fikir lideri olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunur, topluluk oluşturur ve pazarlama etkinliklerine katılır.

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

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

1.1.1 Gelişim Tarihçesi

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 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 programlarının ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerine de tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, dönemin hesaplama gücünün sınırlılıkları tarafından 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 yayımlanan Birleşik Krallık'ta yürütülen AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarına yönelik erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( dahil olmak üzere fonlama kuruluşları ) için AI'ya duyulan büyük güven kaybını tetiklemiştir. 1973'ten sonra AI araştırma bütçeleri önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüpheler artmıştır.

1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya çapındaki 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 çeşitli sektörlerde kullanılması, 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 sistemlerini ölçeklendirme ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etme konuları, hâlâ devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI, teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelerek günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki gelişmeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla ilerleme kaydetti ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir yüksekliğe taşıdı. 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 görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (iş analizi, yaratıcı yazım gibi) 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, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdisine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryolu ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri sadece AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlar. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini destekleyerek AI ile yönlendirilen deneyimlerin yeni bir çağını başlatacaktır.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yetenekleridir; bu sayede hedeflere ulaşmak için ince ayrıntılı kararlar alabilirler. Bunlar, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görülebilir.

AI AJANI'nın temeli "zekası"dır------yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle eden algoritmalar aracılığıyla. AI AJANI'nın iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurar. Bu kısım, insanın duyularına benzer bir işlevsellik sunarak, sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar; bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanınması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknikleri 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 verileri kullanarak karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksal çıkarım ve strateji geliştirmektedir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak için düzenleyici veya çıkarım motoru olarak hareket eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

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

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

1.2.3 İcra Modülü

Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu bölüm, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme 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: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirme.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli olarak iyileştirme yapmak, etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Gözetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirmesini sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle model güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü sayesinde kendi 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 AJANI, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak sahip olduğu büyük potansiyel ile 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.

Bir araştırma kurumunun son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar çıkıyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin sağladığı pazar talebini yansıtıyor.

Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bazı şirketlerin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının ötesinde daha büyük bir potansiyele sahip olduğunu gösteriyor.