AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Mitra 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 musim panas DeFi.
• Tahun 2021, banyak seri karya NFT muncul menandai kedatangan era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa kemunculan bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus bull market. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, suatu token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai valuasi pasar sebesar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang muncul pertama kali dengan citra IP gadis tetangga dalam siaran langsung, meledakkan 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 dan fungsi inti Ratu Hati memiliki banyak kesamaan. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa dalam beberapa hal, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi, analisis, dan eksekusi yang mandiri. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan pintar, 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 menyebar 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 melakukan perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerja dirinya sendiri dalam iterasi. AI AGENT bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

1. Agen AI Eksekutif: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.

2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.

3. AI Agen Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.

4. Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.

Dalam laporan ini, kami akan menggali asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan.

1.1.1 Sejarah Perkembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada masa ini, penelitian AI sebagian besar berfokus pada metode simbolis, 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 masa itu sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi yang ada. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan mengenai keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara fundamental mengekspresikan skeptisisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh antusiasme, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademik di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, dana penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" 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. Periode ini menyaksikan kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom pertama dan penerapan AI di berbagai sektor seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar terhadap perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana memperbesar 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 memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan merilis seri GPT, model pra-latih skala 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 untuk 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 lebih banyak otonomi kepada agen AI. Melalui teknologi 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 yang 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 batas 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 bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "jiwa" yang "cerdas" kepada agen AI, tetapi juga memberinya kemampuan untuk berkolaborasi 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.

![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(

) 1.2 Prinsip Kerja

Perbedaan antara AIAGENT dan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma, untuk secara otomatis menyelesaikan 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 penentuan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti dari 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.
• Pemrosesan Bahasa Alami ### NLP (: Membantu AGENT AI memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
• Fusi sensor: Menggabungkan data dari beberapa sensor menjadi tampilan yang terpadu.

)# 1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan

Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan 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 inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus yang digunakan untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

• Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
• 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 melalui trial and error, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.

Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana optimal untuk dieksekusi.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin melibatkan operasi fisik ### seperti tindakan robot ( atau operasi digital ) seperti pemrosesan 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 Otomatisasi: Di lingkungan perusahaan, melalui RPA) otomatisasi proses robot( untuk melaksanakan tugas yang berulang.

)# 1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah keunggulan kompetitif inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini yang beradaptasi 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 berikut:

• Pembelajaran terawasi: menggunakan data beranotasi untuk melatih model, sehingga AI AGENT 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 real-time untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata

AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.

![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(

) 1.3 Situasi Pasar

1.3.1 Status Industri

AGENT AI 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 dalam siklus sebelumnya, AGENT AI juga menunjukkan prospek yang sama dalam 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 pesat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, dan TAM juga semakin meluas.