Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit teman baru" di era cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, munculnya banyak seri karya NFT menandai kedatangan era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa awal mula di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke depan ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024 sebuah token diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar sebesar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang pertama kali muncul dalam siaran langsung, mengguncang seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. Dalam kenyataannya, AI Agent berperan dalam kapasitas yang serupa, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, yang membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tidak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: Digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti mengalami kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyampaikan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode awal yang menggembirakan, yang menyebabkan kehilangan kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, dana penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Pada periode ini, kemajuan signifikan dicapai dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pengolahan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikannya bagian tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Hal ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, sehingga benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberinya kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional terletak pada kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, serta membuat keputusan yang sangat cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai pelaku yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang dapat bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya"------yaitu dengan mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatiskan penyelesaian masalah yang kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau menentukan entitas relevan dalam lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
Penglihatan komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
Pengolahan Bahasa Alami (NLP): Membantu AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Penggabungan sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang seragam.
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lain-lain sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: melakukan keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
Pembelajaran penguatan: Membuat AGENT AI terus mengoptimalkan strategi keputusan dalam percobaan dan kesalahan, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa rencana aksi yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana terbaik untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pengolahan data). Modul eksekusi bergantung pada:
Sistem kontrol robot: Digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
Panggilan API: Berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
Manajemen proses otomatis: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang melalui RPA (otomatisasi proses robotik).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus-menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
Pembelajaran terawasi: Menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AGENT AI dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: menemukan pola potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata untuk menjaga kinerja agen di lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Setiap hasil tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur di siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama di siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
16 Suka
Hadiah
16
2
Bagikan
Komentar
0/400
ProbablyNothing
· 07-21 02:34
Sejarah selalu berulang, sekali lagi dianggap bodoh yang wajar.
Lihat AsliBalas0
HodlBeliever
· 07-21 02:07
Data pemulihan siklus pasar menunjukkan waktu terbaik untuk berinvestasi
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru Aset Kripto
Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit teman baru" di era cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal mula di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke depan ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024 sebuah token diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar sebesar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang pertama kali muncul dalam siaran langsung, mengguncang seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan segera mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. Dalam kenyataannya, AI Agent berperan dalam kapasitas yang serupa, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, yang membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tidak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: Digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti mengalami kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyampaikan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode awal yang menggembirakan, yang menyebabkan kehilangan kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, dana penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Pada periode ini, kemajuan signifikan dicapai dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pengolahan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikannya bagian tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Hal ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, sehingga benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberi "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberinya kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional terletak pada kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, serta membuat keputusan yang sangat cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai pelaku yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang dapat bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya"------yaitu dengan mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatiskan penyelesaian masalah yang kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau menentukan entitas relevan dalam lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lain-lain sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa rencana aksi yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana terbaik untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pengolahan data). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus-menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu, memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Setiap hasil tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur di siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama di siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki pasar yang lebih besar di luar bidang kripto.