AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Çağdaki "Yeni Ortaklar"

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

• 2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun canlı gelişimini doğurdu.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi'nin yaz dalgasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösteriyor.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modelleri ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminden kaynaklanmaktadır. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin ortaya çıkmasını sağlayabilir. 2025 yılına baktığımızda, açıkça görülüyor ki, 2025 döneminin yeni ortaya çıkan alanı AI ajanları olacaktır. 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 tanıttı ve komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayın yaptı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. 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, belirli bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknolojinin "akıllı koruyucuları" olarak, otonom algılama, analiz ve icra yoluyla, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre sızmış ve verimliliği artırmanın ve yeniliği teşvik etmenin anahtarı haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen takım üyeleri gibi, çevresel algılamadan karar verme süreçlerine kadar her yönüyle yetkinlik sergilemekte ve giderek her alana nüfuz ederek verimlilik ve yenilikte çifte artışı teşvik etmektedir.

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 kendini optimize ederek performansını iyileştirebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, işlem hassasiyetini artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik üretimi için kullanılır, metin, tasarım hatta müzik yaratımı dahil.

3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur.

Bu raporda, AI Agent'in kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektiflerini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerine bakacağız.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamalara evrimini sergilemektedir. 1956'da Dartmouth konferansında, "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 kez ortaya atılmasına ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etti. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemin hesaplama gücü kısıtlamaları nedeniyle ciddi şekilde engellendi. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmekte büyük zorluklar yaşadılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayımlanan İngiltere'de devam eden AI araştırmaları hakkında bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etti ve İngiltere'deki akademik kurumların), fonlama kurumları( dahil, AI'ya olan büyük güven kaybına yol açtı. 1973'ten sonra AI araştırma fonlaması önemli ölçüde azaldı ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşadı; AI potansiyeline yönelik şüpheler arttı.

1980'ler, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasını sağladı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını teşvik etti. Otonom araçların ilk kez tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, aynı zamanda AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonlarından 90'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle birlikte AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları başarıyla pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olarak kalıyor. Bununla birlikte, 1997'de, IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık problemleri çözme kapasitesinde AI için bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişimine zemin hazırladı, AI'yı teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına kadar, hesaplama gücündeki ilerleme derin öğrenmenin yükselişini hızlandırdı ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamalarındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirme öğrenimi ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller önemli ilerlemeler kaydetti ve diyalog tabanlı AI'yı yeni bir zirveye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modeli )Büyük Dil Modeli, LLM( ortaya çıkışı, AI gelişiminde önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI 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 aracılığıyla geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yetenekleri göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryoların yanı sıra, giderek daha karmaşık görevlere )ticari analiz, yaratıcı yazım( gibi konulara genişlemesini sağladı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sunuyor. 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 stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik etkileşim sağlıyor.

Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli bir teknik sınırları aşma evrimidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı 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; bu sayede hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları, bağımsız olarak dijital ekonomide hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.

AI AGENT'in temeli "zekâ"dır ------ yani algoritmalar aracılığıyla insanların veya diğer canlıların zekâ davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatikleştirme. AI AGENT'in 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 etkileşimde bulunur. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını 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 işleme ### NLP (: AI AGENT'in insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
• Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir görüşte birleştirmek.

)# 1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler temelinde karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; toplanan bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için uzman modelleri koordine etmek amacıyla düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak işlev görür.

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 AJANI'nın deneme-yanılma ile karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini sağlamak, değişen ortama uyum sağlamak.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: Öncelikle çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe dayanarak birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın uygulanması.

1.2.3 yürütme modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır, akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme dönüştürür. Bu bölüm, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemlerle veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri ###, örneğin robot hareketleri ( veya dijital işlemleri ), örneğin veri işleme ( içerebilir. İcra modülü şunlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA) robot süreç otomasyonu( ile 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" ile sürekli iyileştirme yaparak etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlayarak ve daha etkili hale gelerek gelişme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, 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 verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüleri 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 ekonomik 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 özerk ekonomik aktör olarak muazzam potansiyeliyle pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sergiliyor.

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

Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımı 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 genişlediğini gösteriyor.