Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner" di Era Pintar
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar memicu perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kumpulan likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandakan datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari sebuah platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bull. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, sangat 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, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 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, memicu ledakan di 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 kompleks dan sistem keamanan, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. 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 mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai sektor, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Agen cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap menyusup ke berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, 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 bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda 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 operasional dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
3.AI Agen 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-chain.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk ulang pola industri, dan melihat tren perkembangan di masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Istilah "AI" pertama kali diusulkan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar terfokus pada metode simbolis, yang melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan jaringan syaraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi pada saat itu. 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 sebuah laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara umum menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, 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 melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan 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 dari IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang 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 munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Di tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mengalami terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama peluncuran GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan meluncurkan seri GPT, model pralatih skala besar dengan ratusan miliaran bahkan ribuan miliaran 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. 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 sebuah 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 batas teknologi. Munculnya GPT-4 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
AIAGENT berbeda dengan robot tradisional karena mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasannya"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritme untuk secara otomatis menyelesaikan masalah 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 indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas terkait 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 AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Fusi sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang terintegrasi.
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah mendeteksi 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. Memanfaatkan model bahasa besar dan lainnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Pengambilan 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, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana yang optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti aksi 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 Otomatis: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang menggunakan RPA (Automasi Proses Robot).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan 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 dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring berjalannya waktu dan menjadi lebih efektif memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola yang mendasari dari data yang tidak berlabel, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata untuk menjaga performa agen dalam lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
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.
1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan agen ekonomi mandiri yang membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti sulitnya mengukur potensi ruang blok L1 pada siklus sebelumnya, AI AGENT 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 cepat 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. Kegiatan 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.
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.
6 Suka
Hadiah
6
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GweiTooHigh
· 6jam yang lalu
Sampai hari ini, uang yang hilang sudah cukup untuk membeli sebuah TSL...
Lihat AsliBalas0
DegenDreamer
· 08-10 00:43
Sekali lagi memanfaatkan popularitas, AI hanyalah if else yang canggih.
Lihat AsliBalas0
GateUser-cff9c776
· 08-10 00:41
Sekali lagi, sekelompok Bot pencipta mimpi telah diluncurkan.
Lihat AsliBalas0
digital_archaeologist
· 08-10 00:40
Suckers sudah melihat segalanya
Lihat AsliBalas0
Blockblind
· 08-10 00:31
Setelah bermain di blockchain begitu lama, saya baru menyadari bahwa setiap gelombang memiliki jebakan.
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekonomi baru ekosistem Aset Kripto
Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru Masa Depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner" di Era Pintar
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bull. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, sangat 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, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 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, memicu ledakan di 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 kompleks dan sistem keamanan, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. 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 mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai sektor, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Agen cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap menyusup ke berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, 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 bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda 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 operasional dan mengurangi waktu yang dibutuhkan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
3.AI Agen 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 ulang pola industri, dan melihat tren perkembangan di masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Istilah "AI" pertama kali diusulkan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar terfokus pada metode simbolis, yang melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan jaringan syaraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi pada saat itu. 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 sebuah laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara umum menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, 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 melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan 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 dari IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang 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 munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Di tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mengalami terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama peluncuran GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan meluncurkan seri GPT, model pralatih skala besar dengan ratusan miliaran bahkan ribuan miliaran 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. 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 sebuah 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 batas teknologi. Munculnya GPT-4 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip Kerja
AIAGENT berbeda dengan robot tradisional karena mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasannya"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritme untuk secara otomatis menyelesaikan masalah 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 indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas terkait di lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah mendeteksi 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. Memanfaatkan model bahasa besar dan lainnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana yang optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti aksi robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan data). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah keunggulan 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 dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring berjalannya waktu dan menjadi lebih efektif memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
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.
1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan agen ekonomi mandiri yang membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti sulitnya mengukur potensi ruang blok L1 pada siklus sebelumnya, AI AGENT 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 cepat 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. Kegiatan 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.