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 sektörü geliştiren yeni bir altyapı getirir.

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini sağladı.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının getirdi.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT serisi eserinin piyasaya sürülmesi dijital koleksiyonculuk çağının başlangıcını simgeliyor.
• 2024'te, belirli bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu trendini yönlendirdi.

Vurgulanması gereken, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığı, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimleri tetikleyebilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te belirli bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de belirli bir protokol, komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez Luna'yı tanıttı ve tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Ajanı tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile mutlaka tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. 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 dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstleniyor; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, karmaşık görevlerle başa çıkmalarına yardımcı olmak için otonom algılama, analiz ve yürütme yetenekleriyle işletmelere ve bireylere destek oluyor. Otonom sürüş arabalarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırma ve yenilik yaratma konusunda kilit bir güç haline geldi. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevre algılamasından karar yürütmeye kadar kapsamlı bir yetenek setine sahip olup, giderek çeşitli endüstrilere sızarak verimliliği ve yeniliği artırmak için çift yönlü bir yükseliş sağlıyor.

Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak portföyleri gerçek zamanlı yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını geliştirebilir. AI AGENT tek bir biçim değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. İcra AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu 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 düşünce lideri olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimlerin koordinasyonu, çok zincirli entegrasyon için özellikle uygundur.

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini 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'nın temel araştırmadan geniş bir uygulama alanına evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelleri atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA( gibi ilk AI programlarını, bir sohbet robotu) ve Dendral( gibi organik kimya alanında uzman sistemleri doğurdu. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk önerisini ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfini de gördü. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü kısıtlamaları nedeniyle ciddi şekilde sınırlıydı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmekte büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırma durumu hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etti ve Birleşik Krallık akademik kurumları), finansman kuruluşları( dahil, AI'ya olan büyük bir güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azaldı ve AI alanı, AI potansiyeline yönelik şüpheci bir havanın arttığı ilk "AI kışı"nı yaşadı.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki işletmelerin 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. 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 birlikte, AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hâlâ devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak, bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme konusundaki AI'nın yetenekleri açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden yükselişi, 1990'ların sonlarındaki AI gelişim için bir temel oluşturdu ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesine ve günlük yaşamı etkilemeye başlamasına yol açtı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini tetikledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketim uygulama alanındaki kullanılabilirliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılım yaptı ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modeli )Large Language Model,LLM('nın ortaya çıkışı, AI gelişiminin önemli bir kilometre taşı oldu, özellikle de GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirket, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi alanlarda uygulanmasını sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere ) gibi ticari analiz, yaratıcı yazma ( genişledi.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirmeli öğrenme )Reinforcement Learning( teknolojisi aracılığıyla, 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 stratejisini ayarlayarak gerçek anlamda dinamik etkileşimi gerçekleştirebilir.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 ile temsil edilen büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara disiplinler arası işbirliği 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.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin yeni ekonomik ekosistemini şekillendiren zeki güç])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) 1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır. Hedeflere ulaşmak için hassas kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanında yüksek teknik beceriye sahip ve sürekli gelişen katılımcılar olarak değerlendirebilirsiniz.

AI AGENT'in temeli, "zekâ"sıdır------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zekâ davranışlarını simüle ederek karmaşık sorunları otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu 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 etkileşime geçer. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya ortamda 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 AJANI'nın 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 dayalı kararlar almak zorundadır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirmektedir. Büyük dil modelleri gibi araçlar kullanılarak, içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle görev anlayışı, çözüm üretimi ve koordinasyon sağlanmaktadır.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• 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 olarak optimize etmesini sağlamak, değişen ortama uyum sağlaması.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın uygulanmasının seçilmesidir.

1.2.3 İcra Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirmekte kullanılır. Bu bölüm, dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girerek belirlenen görevleri tamamlar. Bu, robot hareketleri gibi fiziksel işlemleri veya veri işleme gibi dijital işlemleri içerebilir. İcra modülü şunlara dayanır:

• 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 getirir.

)# 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 verilerin sisteme geri beslenmesini sağlayarak modeli güçlendirir. Zamanla adapte olma ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülü genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile modeli güncelleyerek, temsilcinin dinamik bir ortamda performansını koruyun.

(# 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 uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(

) 1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeliyle piyasanın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Geçtiğimiz döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de aynı şekilde bir potansiyel sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarı 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselebilir ve yıllık bileşik büyüme oranı ###CAGR( %44.8'e kadar çıkabilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyon gücünü ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu ve TAM'ın da