AI Ajanı, Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?
AI Agent projeleri, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler olarak genellikle kurumsal hizmet sınıfındadır. Web3 alanında ise, model eğitimi ve platform toplama türündeki projeler, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, yalnızca %8, ancak AI alanındaki piyasa değerleri %23'e kadar çıkıyor. Bu nedenle, güçlü bir piyasa rekabeti göstermektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla, gelecekte 10 milyar doların üzerinde değere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegre edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tam ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalıdır, böylece merkeziyetsizlik ve ağ etkisi teşvik edilebilir.
AI Dalgası: Projelerin Çıkışı ve Değerlemelerin Yükselmesi Durumu
ChatGPT'nin 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmiştir. 2024 yılı Mayıs ayına gelindiğinde, ChatGPT'nin aylık geliri 20,3 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını da tanıtmıştır. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etmiş ve kendi AI modelleri ile uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamıştır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürmüştür. Açıkça AI alanı, artık bir savaş alanı haline gelmiştir.
Büyük teknoloji devlerinin yarışı sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına yönelik yapılan anketler, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiğini ortaya koydu. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 artarak, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıttı.
AI teknolojisine olan ilgi, yatırım piyasasında doğrudan yansıyor; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergiliyor. Dünya genelinde 1.5 milyar dolardan fazla olan 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerleme ile OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki yoğun rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin dinamik büyümesine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan büyük ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler ardı ardına ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekorlar kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı hızlı bir gelişim döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Ancak, bu modeller teknolojik avantajları somut ürünlere dönüştürmede hala zorluklarla karşılaşıyor; örneğin model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve modelin şeffaflık sorunları gibi. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önemli hale geliyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunma kapsamını vurguluyor. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf dil modellerinden, gerçekten öğrenebilen ve gerçek sorunları çözebilen akıllı sistemlere evrimleştiğini göstermektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umudu görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel ilkeleriyle birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi ortaya çıkmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergiliyor.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz. AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.
Kavramların Açıklanması: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Ajansı'ndan bahsetmeden önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamalarını sağlamak için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı jenerasyon teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, tıpkı Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sadece bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilen ve seyahatinizi takviminize ekleyen bir varlıktır.
Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket eden akıllı sistemler olarak genel bir kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde edip, işlendikten sonra yürütücülerle çevre üzerinde etki yaratan sistemlerdir (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Agent, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistandır. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; örneğin AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkide bulunmalarıdır.
ChatGPT'yi örnek alarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT ise bu mimari üzerine geliştirilen model serisidir. GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilmiş bir AI Agent'tır.
Sınıflandırma Özeti
Şu anda AI Agent pazarı henüz bir standart sınıflandırma oluşturmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin karşılık gelen belirgin etiketlerine göre birincil ve ikincil sınıflara ayırdık. Birincil sınıflar, temel altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmaktadır:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaların B tarafı hizmetleri.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı olan araçlar ve çerçeveler sağlar.
Veri işleme sınıfı: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitimi kategorisi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması gibi.
B tarafı hizmetleri: Temelde kurumsal kullanıcıları hedef alarak, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomasyon çözümleri sunmaktadır.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile ayrılır. Etkileşim türü Agent, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşimi gerçekleştirir.
Duygusal destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Generatif Ön Eğitimli Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi erişimi sağlayan bir Agent.
İçerik Üretimi: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.
Web2 AI Agent Gelişim Durumu Analizi
Yaptığımız istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine yoğunlaşmakta; bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları gelmektedir. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin baskın olmasının başlıca nedeni, teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerinde inşa edildiğinden, geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan talep daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı nispeten istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmeleri için faydalıdır.
Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretim türündeki AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler, üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla eğilim göstermektedir. Bu, içerik üretim türündeki AI'nın proje havuzundaki oranının küçük olmasına neden olmuştur.
Bu trend, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının pratik değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da belirginleşmesiyle, bu yapının bazı değişiklikler göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türleri hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.
Web2 AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini örnek olarak alacağız.
Karakter AI:
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.
Teknik analiz: Character AI, Google’ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI’nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu da belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google’ın diyalog tabanlı dil modeli Llama’nın geliştirilmesinde yer almıştır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten detaylı cevaplar çekebilme yeteneğine sahiptir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılarla bu durumu desteklerken, kullanıcıları eğitmekte ve yönlendirmekte, sorular sormaları ve anahtar kelimeleri aramaları için yardımcı olmaktadır. Bu sayede kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaşmış olup, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekmiştir. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar fonlama aldığını ve değerinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırımcılar arasında Daniel Gross liderliğinde, Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunmaktadır.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Bu modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur, bilgilerin gerçeklik ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi olandan başlayarak çeşitli stil ve temalarda görüntüler oluşturabilirler.
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.
17 Likes
Reward
17
2
Repost
Share
Comment
0/400
JustHereForAirdrops
· 08-09 23:18
Hayat kurtaran bir ipten çok önce a16z'nin kkx'i izlemesine izin ver.
View OriginalReply0
ClassicDumpster
· 08-09 23:10
Piyasa değeri yüksek olmasının ne faydası var, hiç uygulama senaryosu yok.
AI Ajansı, Web3+AI'nin yeni bir geleceğini yönlendirebilir mi?
AI Ajanı, Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?
AI Agent projeleri, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun türler olarak genellikle kurumsal hizmet sınıfındadır. Web3 alanında ise, model eğitimi ve platform toplama türündeki projeler, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az, yalnızca %8, ancak AI alanındaki piyasa değerleri %23'e kadar çıkıyor. Bu nedenle, güçlü bir piyasa rekabeti göstermektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabulünün artmasıyla, gelecekte 10 milyar doların üzerinde değere sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin entegre edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tam ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalıdır, böylece merkeziyetsizlik ve ağ etkisi teşvik edilebilir.
AI Dalgası: Projelerin Çıkışı ve Değerlemelerin Yükselmesi Durumu
ChatGPT'nin 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürülmesinden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekmiştir. 2024 yılı Mayıs ayına gelindiğinde, ChatGPT'nin aylık geliri 20,3 milyon dolara ulaşmıştır. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra, hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon versiyonlarını da tanıtmıştır. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark etmiş ve kendi AI modelleri ile uygulamalarını piyasaya sürmeye başlamıştır. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürmüştür. Açıkça AI alanı, artık bir savaş alanı haline gelmiştir.
Büyük teknoloji devlerinin yarışı sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarına yönelik yapılan anketler, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiğini ortaya koydu. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 artarak, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıttı.
AI teknolojisine olan ilgi, yatırım piyasasında doğrudan yansıyor; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme gösteriyor ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergiliyor. Dünya genelinde 1.5 milyar dolardan fazla olan 16 AI ile ilgili yatırım gerçekleşti, bu da birinci çeyreğin iki katı. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlayarak, geçen yıla göre iki katına çıktı. Bu arada, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerleme ile OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi oldu.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki yoğun rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin dinamik büyümesine, sermaye piyasalarının AI kavramına olan büyük ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler ardı ardına ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekorlar kırıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, AI pazarı hızlı bir gelişim döneminde bulunuyor; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydediyor. Ancak, bu modeller teknolojik avantajları somut ürünlere dönüştürmede hala zorluklarla karşılaşıyor; örneğin model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve modelin şeffaflık sorunları gibi. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önemli hale geliyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerinde araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimde bulunma kapsamını vurguluyor. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf dil modellerinden, gerçekten öğrenebilen ve gerçek sorunları çözebilen akıllı sistemlere evrimleştiğini göstermektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde umudu görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki uçurumu giderek kapatıyor. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırıyor. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizlik, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel ilkeleriyle birleştiğinde, yenilikçi uygulamaların bir dizi ortaya çıkmasını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergiliyor.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine araştırmaya başladık. Web3'ün altyapısı, ara katmanları, uygulama düzeyleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz. AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.
Kavramların Açıklanması: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Ajansı'ndan bahsetmeden önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamalarını sağlamak için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Diyelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı jenerasyon teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Ajansı, tıpkı Iron Man filmindeki JARVIS gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sadece bir cümlenize dayanarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilen ve seyahatinizi takviminize ekleyen bir varlıktır.
Şu anda sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket eden akıllı sistemler olarak genel bir kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde edip, işlendikten sonra yürütücülerle çevre üzerinde etki yaratan sistemlerdir (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Bizim görüşümüze göre, AI Agent, LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistandır. Sadece bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz; örneğin AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi örnekler AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etkide bulunmalarıdır.
ChatGPT'yi örnek alarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmeliyiz, GPT ise bu mimari üzerine geliştirilen model serisidir. GPT-1, GPT-4 ve GPT-4o, modelin farklı gelişim aşamalarındaki sürümlerini temsil eder. ChatGPT ise GPT modelinin evrimi üzerine inşa edilmiş bir AI Agent'tır.
Sınıflandırma Özeti
Şu anda AI Agent pazarı henüz bir standart sınıflandırma oluşturmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin karşılık gelen belirgin etiketlerine göre birincil ve ikincil sınıflara ayırdık. Birincil sınıflar, temel altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmakta ve ardından gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmaktadır:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içeriklerin inşasına odaklanmaktadır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaların B tarafı hizmetleri.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı olan araçlar ve çerçeveler sağlar.
Veri işleme sınıfı: Farklı formatlardaki verileri işleme ve analiz etme, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitimi kategorisi: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, çıkarım, modelin oluşturulması, ayarlanması gibi.
B tarafı hizmetleri: Temelde kurumsal kullanıcıları hedef alarak, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomasyon çözümleri sunmaktadır.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile ayrılır. Etkileşim türü Agent, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşimi gerçekleştirir.
Duygusal destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Generatif Ön Eğitimli Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanan, daha doğru bilgi erişimi sağlayan bir Agent.
İçerik Üretimi: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimlerini oluşturmak için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanır ve metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi olmak üzere dört kategoriye ayrılır.
Web2 AI Agent Gelişim Durumu Analizi
Yaptığımız istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi gözlemlenmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisine yoğunlaşmakta; bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları gelmektedir. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin baskın olmasının başlıca nedeni, teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerinde inşa edildiğinden, geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarında AI teknolojisine olan talep daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı nispeten istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmeleri için faydalıdır.
Uygulama senaryolarının sınırlamaları: Bu arada, içerik üretim türündeki AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretilen içeriklerin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler, üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla eğilim göstermektedir. Bu, içerik üretim türündeki AI'nın proje havuzundaki oranının küçük olmasına neden olmuştur.
Bu trend, teknolojinin olgunluğu, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının pratik değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da belirginleşmesiyle, bu yapının bazı değişiklikler göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türleri hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.
Web2 AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini örnek olarak alacağız.
Karakter AI:
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında başarılı bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.
Teknik analiz: Character AI, Google’ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI’nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu da belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google’ın diyalog tabanlı dil modeli Llama’nın geliştirilmesinde yer almıştır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten detaylı cevaplar çekebilme yeteneğine sahiptir. Bilgilerin güvenilirliği ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılarla bu durumu desteklerken, kullanıcıları eğitmekte ve yönlendirmekte, sorular sormaları ve anahtar kelimeleri aramaları için yardımcı olmaktadır. Bu sayede kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaşmış olup, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı çekmiştir. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar fonlama aldığını ve değerinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu. Yatırımcılar arasında Daniel Gross liderliğinde, Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunmaktadır.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Bu modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alanlardaki sorgular için uygundur, bilgilerin gerçeklik ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi olandan başlayarak çeşitli stil ve temalarda görüntüler oluşturabilirler.