Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren tamamen yeni bir altyapı getirir.
2017'de, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını sağladı.
2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını işaret etti.
2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanlardaki başlangıçlar yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir şekilde birleşmesinin sonucudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük bir dönüşüm yaratabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsündeki yeni alanların AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızı IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. 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 Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir dereceye kadar benzer bir rol üstlenir; modern teknolojinin "akıllı koruyucuları" olarak, kendi başlarına algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran temel bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevre algılama ile karar yürütme arasında geniş bir yetenek yelpazesine sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili yükselişini teşvik etmektedir.
Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve ticaret gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını iyileştirebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılmaktadır:
Yürütücü AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, işlem doğruluğunu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik üretimi dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada bir düşünce lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çok zincir entegrasyonu için özellikle uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz. Bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
Yapay Zeka AJANI'nın gelişim süreci, yapay zekanın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "Yapay Zeka" terimi ilk kez ortaya atılmış ve yapay zekanın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, yapay zeka araştırmaları esas olarak sembolik yöntemler üzerine yoğunlaşmış ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk yapay zeka programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki yapay zeka araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesi sınırlamaları nedeniyle ciddi kısıtlamalara maruz kalmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel fonksiyonlarını taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973 yılında yayınlanan Birleşik Krallık'taki yapay zeka araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, yapay zeka araştırmalarındaki erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ile finansman kurumları ) üzerinde yapay zekaya olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra yapay zeka araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve yapay zeka alanı ilk "yapay zeka kışı"nı yaşamış, yapay zekanın potansiyeline yönelik şüpheler artmıştır.
1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına yol açtı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi birçok sektördeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 90'ların başında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerini ölçeklendirme ve bunları başarıyla gerçek uygulamalara entegre etme konuları, hala devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişmelerine zemin hazırladı ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı, ayrıca günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına kadar, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılımlar gerçekleştirdi ve diyalogsel AI'yı yeni zirvelere taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı AI gelişiminin önemli bir kilometre taşı haline geldi, özellikle de GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre aracılığıyla geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesine ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazma) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdisine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim sağlayabilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, yapay zeka ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve şüphesiz, GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, yapay zeka ajanları daha akıllı, sahne odaklı ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, yapay zeka ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de kazandırmıştır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve yapay zeka ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini sürdürerek, yapay zeka destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenip uyum sağlayabilmeleri ve hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zeka"dır ------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalar aracılığıyla simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, 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 Görüntüleme: Görüntü ve video verilerini işlemek ve anlamak için kullanılır.
Doğal Dil İşleme (NLP): AI AGENT'in insan dilini anlamasına ve üretmesine yardımcı olur.
Sensör füzyonu: Birden fazla sensörden gelen verileri tek bir görünümde birleştirme.
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksel çıkarım ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler oluşturmak ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak için orkestratör veya akıl yürütme motoru olarak hareket eder.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
Makine öğrenimi modelleri: karmaşık model tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları gibi.
Pekiştirme Öğrenimi: AI AGENT'in deneme yanılma ile karar verme stratejilerini sürekli olarak optimize etmesine ve değişen çevreye uyum sağlamasına olanak tanır.
Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: İlk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın seçilip uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, harici sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunarak belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara bağımlıdır:
Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veri tabanı sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
Otomatik Süreç Yönetimi: Kurumsal ortamda, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevlerin yerine getirilmesi.
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenerek modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla adapte olma ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenim modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
Gözetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanı dinamik ortamda performansını korumak.
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararların ayarlanmasında kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
Yapay Zeka AJANI, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, bu döngüde de Yapay Zeka AJANI aynı şekilde bir potansiyel 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 nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar 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 gösteriyor.
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.
AI AGENT: Şifreleme yeni ekonomisini şekillendiren akıllı güç
Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç
1. Arka Plan Genel Durumu
1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"
Her kripto para döngüsü, tüm sektörü geliştiren tamamen yeni bir altyapı getirir.
Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanlardaki başlangıçlar yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir şekilde birleşmesinin sonucudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük bir dönüşüm yaratabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsündeki yeni alanların AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kızı IP canlı yayın imajıyla ilk kez sahneye çıkarak tüm sektörü ateşledi.
Peki, AI Agent nedir?
Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalı, içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyici. 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 Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir dereceye kadar benzer bir rol üstlenir; modern teknolojinin "akıllı koruyucuları" olarak, kendi başlarına algılama, analiz etme ve yürütme yetenekleriyle, işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olurlar. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran temel bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir ekip üyesi gibi, çevre algılama ile karar yürütme arasında geniş bir yetenek yelpazesine sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili yükselişini teşvik etmektedir.
Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve ticaret gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını iyileştirebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılmaktadır:
Yürütücü AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, işlem doğruluğunu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.
Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik üretimi dahil olmak üzere içerik oluşturmak için kullanılır.
Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada bir düşünce lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.
Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çok zincir entegrasyonu için özellikle uygundur.
Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz. Bunların sektör dinamiklerini nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.
1.1.1 Gelişim Tarihi
Yapay Zeka AJANI'nın gelişim süreci, yapay zekanın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "Yapay Zeka" terimi ilk kez ortaya atılmış ve yapay zekanın bağımsız bir alan olarak temelleri atılmıştır. Bu dönemde, yapay zeka araştırmaları esas olarak sembolik yöntemler üzerine yoğunlaşmış ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk yapay zeka programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki yapay zeka araştırmaları, o dönemdeki hesaplama kapasitesi sınırlamaları nedeniyle ciddi kısıtlamalara maruz kalmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel fonksiyonlarını taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973 yılında yayınlanan Birleşik Krallık'taki yapay zeka araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, yapay zeka araştırmalarındaki erken heyecan döneminin ardından genel bir karamsarlığı ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ile finansman kurumları ) üzerinde yapay zekaya olan büyük bir güven kaybına yol açmıştır. 1973'ten sonra yapay zeka araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve yapay zeka alanı ilk "yapay zeka kışı"nı yaşamış, yapay zekanın potansiyeline yönelik şüpheler artmıştır.
1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasına yol açtı. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi birçok sektördeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonu ile 90'ların başında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerini ölçeklendirme ve bunları başarıyla gerçek uygulamalara entegre etme konuları, hala devam eden bir zorluk olarak kalmaktadır. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonundaki AI gelişmelerine zemin hazırladı ve AI'nın teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı, ayrıca günlük yaşamı etkilemeye başladı.
Yüzyılın başlarına kadar, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha fazla atılımlar gerçekleştirdi ve diyalogsel AI'yı yeni zirvelere taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı AI gelişiminin önemli bir kilometre taşı haline geldi, özellikle de GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirketin GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre aracılığıyla geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yetenekleri sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesine ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazma) genişlemesine olanak tanıdı.
Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdisine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek bir dinamik etkileşim sağlayabilir.
Erken dönem kural sistemlerinden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, yapay zeka ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve şüphesiz, GPT-4'ün ortaya çıkışı, bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, yapay zeka ajanları daha akıllı, sahne odaklı ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, yapay zeka ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de kazandırmıştır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve yapay zeka ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini sürdürerek, yapay zeka destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.
1.2 Çalışma Prensibi
AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenip uyum sağlayabilmeleri ve hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebilirsiniz.
AI AGENT'in temeli "zeka"dır ------ yani karmaşık sorunları otomatik olarak çözmek için insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını algoritmalar aracılığıyla simüle etmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.
1.2.1 Algı Modülü
AI AGENT, çevre bilgilerini toplamak için algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşime girer. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, 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:
1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü
Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayanarak karar vermelidir. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve toplanan bilgilere dayanarak mantıksel çıkarım ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler oluşturmak ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak için orkestratör veya akıl yürütme motoru olarak hareket eder.
Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:
Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: İlk olarak çevrenin değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en uygun planın seçilip uygulanması.
1.2.3 İcra Modülü
Yürütme modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını uygulamaya koyar. Bu kısım, harici sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunarak belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. Yürütme modülü, şunlara bağımlıdır:
1.2.4 Öğrenme Modülü
Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenerek modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla adapte olma ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.
Öğrenim modülleri genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:
1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama
AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü aracılığıyla kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararların ayarlanmasında kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.
1.3 Pazar Durumu
1.3.1 Sektör Durumu
Yapay Zeka AJANI, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, bu döngüde de Yapay Zeka AJANI aynı şekilde bir potansiyel 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 nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.
Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar 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 gösteriyor.