AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörün gelişimini destekleyen tamamen yeni bir altyapı getirir.
2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi'nin yaz patlamasını getirdi.
2021 yılında, çok sayıda NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının gelişini işaret etti.
2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformları dalgasına öncülük etti.
Öne çıkarmak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı sadece teknoloji inovasyonundan kaynaklanmıyor, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir şekilde birleşmesinin bir sonucu. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimler doğabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI aracılığı olacağı açıkça görülüyor. Bu trend geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı, komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayında tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Ajanı tam olarak 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 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 bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, karmaşık görevlerle başa çıkmalarına yardımcı olmak için otonom algılama, analiz ve yürütme yapmaktadırlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz etmiş, verimliliği ve yeniliği artırmak için anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevresel algılamadan karar yürütmeye kadar her yönüyle yeteneklere sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artış sağlanmaktadır.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendisini optimize edebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
Uygulamalı AI Ajanı: İşlemler, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel hassasiyeti artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.
2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik üretimi için, metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşime geçmek, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Koordinasyon sistemleri veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri sağlamak, özellikle çok zincirli entegrasyonlar için uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektör yapısını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in 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 çoğunlukla sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA( gibi ilk AI programları ile Dendral) gibi organik kimya alanında uzman sistemler ortaya çıkmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerine tanıklık etmiştir. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan, Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu üzerine bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları(, özellikle fon veren kuruluşlar), üzerinde AI'ya büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüphecilik artmıştır.
1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini 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. Otonom araçların ilk kez tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki dağıtımı, 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 sistemlerinin ölçeğini büyütmek ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Ancak aynı zamanda, 1997'de bir şirketin Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve bazı sanal asistanlar, yapay zekanın tüketim uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve bazı üretken modeller daha fazla ilerleme kaydederek diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model,LLM) ortaya çıkışı, yapay zeka gelişiminde önemli bir kilometre taşı haline geldi. Özellikle belirli bir modelin piyasaya sürülmesi, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak sağladı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda kullanılmasını sağladı ve zamanla daha karmaşık görevler ( ticari analiz, yaratıcı yazım ) gibi yönlere doğru genişledi.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirme öğrenimi (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 sağlıyor.
Erken dönem kural sistemlerinden, belirli bir modeli temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Belirli bir modelin ortaya çıkması, kuşkusuz bu sürecin önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryo bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri yalnızca AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapabilme yeteneği de sağlar. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmeye 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; hedeflerine ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanındaki teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zeka" üzerinedir------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalarla simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
)# 1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT dış dünyayla etkileşimde bulunmak için algılama modülünü kullanarak çevresel bilgileri toplar. Bu kısım, insanların duyularına benzer bir işlevselliğe sahiptir ve sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dışsal verileri yakalar; bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknikleri içerir:
Bilgisayarlı Görme: Görüntü ve video verilerini işlemek ve anlamak için kullanılır.
Doğal dil işleme ### NLP ###: AI AJANI'nın insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir görüşte birleştirme.
(# 1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayalı olarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar alır.
Makine öğrenme modelleri: karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
Pekiştirme Öğrenimi: AI AGENT'inin deneme-yanılma yoluyla karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: Öncelikle ortamın değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanması.
)# 1.2.3 Uygulama Modülü
Yürütme modülü AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, robot hareketleri gibi fiziksel işlemleri ### veya veri işleme gibi dijital işlemleri ### içerebilir. Yürütme modülü şunlara bağımlıdır:
Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun 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 getirir.
(# 1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla adaptasyon gösteren ve daha etkili hale gelen bu yetenek, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
Gözetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlamak.
Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıplar keşfetmek, ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamda 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 kararların ayarlanmasında 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 sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektöre dönüşüm getiriyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.
Bir pazar araştırma kuruluşunun en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknoloji yeniliklerinin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da belirgin şekilde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir piyasa potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'in genişlediğini gösteriyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
6
Repost
Share
Comment
0/400
MEVHunterZhang
· 4h ago
ai ne anlıyor, er ya da geç us tarafından yaptırım uygulanacak
View OriginalReply0
ZKProofster
· 4h ago
teknik olarak konuşursak... sadece başka bir heyecan döngüsü
View OriginalReply0
WhaleWatcher
· 4h ago
Yine bir grup enayiyi oyuna getirmek için büyük bir gösteri başlıyor.
AI Ajansı: Şifreleme yeni ekonomiyi şekillendiren akıllı güç
AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortakları"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörün gelişimini destekleyen tamamen yeni bir altyapı getirir.
Öne çıkarmak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı sadece teknoloji inovasyonundan kaynaklanmıyor, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir şekilde birleşmesinin bir sonucu. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimler doğabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni yükselen alanının AI aracılığı olacağı açıkça görülüyor. Bu trend geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı, komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayında tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Ajanı tam olarak 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 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 bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, karmaşık görevlerle başa çıkmalarına yardımcı olmak için otonom algılama, analiz ve yürütme yapmaktadırlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz etmiş, verimliliği ve yeniliği artırmak için anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevresel algılamadan karar yürütmeye kadar her yönüyle yeteneklere sahiptir ve giderek çeşitli sektörlere sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artış sağlanmaktadır.
Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformundan veya sosyal medya platformundan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendisini optimize edebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:
2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik üretimi için, metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil.
3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşime geçmek, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz; bunların sektör yapısını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim eğilimlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
AI AGENT'in 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 çoğunlukla sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA( gibi ilk AI programları ile Dendral) gibi organik kimya alanında uzman sistemler ortaya çıkmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerine tanıklık etmiştir. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan, Birleşik Krallık'taki AI araştırmalarının durumu üzerine bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları(, özellikle fon veren kuruluşlar), üzerinde AI'ya büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüphecilik artmıştır.
1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini 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. Otonom araçların ilk kez tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki dağıtımı, 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 sistemlerinin ölçeğini büyütmek ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Ancak aynı zamanda, 1997'de bir şirketin Deep Blue bilgisayarı, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturdu ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve bazı sanal asistanlar, yapay zekanın tüketim uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve bazı üretken modeller daha fazla ilerleme kaydederek diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model,LLM) ortaya çıkışı, yapay zeka gelişiminde önemli bir kilometre taşı haline geldi. Özellikle belirli bir modelin piyasaya sürülmesi, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri sergilemesine olanak sağladı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda kullanılmasını sağladı ve zamanla daha karmaşık görevler ( ticari analiz, yaratıcı yazım ) gibi yönlere doğru genişledi.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirme öğrenimi (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 sağlıyor.
Erken dönem kural sistemlerinden, belirli bir modeli temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. Belirli bir modelin ortaya çıkması, kuşkusuz bu sürecin önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryo bazlı ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri yalnızca AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapabilme yeteneği de sağlar. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmeye 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; hedeflerine ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanındaki teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zeka" üzerinedir------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalarla simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
)# 1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT dış dünyayla etkileşimde bulunmak için algılama modülünü kullanarak çevresel bilgileri toplar. Bu kısım, insanların duyularına benzer bir işlevselliğe sahiptir ve sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dışsal verileri yakalar; bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknikleri içerir:
(# 1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayalı olarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapar.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: Öncelikle ortamın değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanması.
)# 1.2.3 Uygulama Modülü
Yürütme modülü AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirlenen görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, robot hareketleri gibi fiziksel işlemleri ### veya veri işleme gibi dijital işlemleri ### içerebilir. Yürütme modülü şunlara bağımlıdır:
(# 1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla adaptasyon gösteren ve daha etkili hale gelen bu yetenek, işletmelere karar verme ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
)# 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 kararların ayarlanmasında 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 sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektöre dönüşüm getiriyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT de bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.
Bir pazar araştırma kuruluşunun en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor, yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknoloji yeniliklerinin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da belirgin şekilde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek artıyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir piyasa potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'in genişlediğini gösteriyor.