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

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Sahabat Baru" di Era Cerdas

Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.

• Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
• Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
• Pada tahun 2021, banyak karya seri NFT yang muncul menandai kedatangan era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin gelombang memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa langkah awal di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pembiayaan dan siklus bull market. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, sangat jelas bahwa bidang baru yang muncul pada siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, ketika suatu token diluncurkan pada 11 Oktober 2024, dan mencapai nilai pasar 150 juta dolar AS pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang tampil pertama kali dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, meledakkan seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya AI Agent?

Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan mengambil tindakan dengan cepat.

Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata, sampai batas tertentu, memainkan peran serupa; 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. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak kasat mata, 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 suatu platform 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 berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

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

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

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

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

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

1.1.1 Sejarah Pengembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diperkenalkan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolik, melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan pertama jaringan syaraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi 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 laporan yang diterbitkan pada tahun 1973 mengenai keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill secara fundamental mengungkapkan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah fase awal yang penuh semangat, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis( di Inggris, termasuk lembaga pendanaan). Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI secara drastis berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, di mana keraguan terhadap potensi AI meningkat.

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 dan penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir tahun 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis, tetap menjadi tantangan yang terus berlanjut. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.

Pada awal abad ini, kemajuan kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter, telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang jelas dan teratur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI digunakan 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 teknik Reinforcement Learning(, agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, dalam sebuah platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan input pemain, mewujudkan interaksi yang dinamis.

Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah pengembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kemunculan GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan kolaborasi lintas domain. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.

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

) 1.2 Prinsip Kerja

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

Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"-nya — yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk secara otomatis memecahkan masalah yang kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.

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

)# 1.2.1 Modul Persepsi

AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang berarti, pengenalan objek, atau penentuan entitas relevan dalam lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti, 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: Menggabungkan data dari beberapa sensor menjadi tampilan yang seragam.

)# 1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan

Setelah merasakan 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. Menggunakan model bahasa besar dan lain-lain sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan 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 ditentukan.
• Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll, digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
• Pembelajaran penguatan: membiarkan AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.

Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah penilaian terhadap lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dieksekusi.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin melibatkan operasi fisik ### seperti gerakan robot ( atau operasi digital ) seperti pemrosesan data (. Modul eksekusi bergantung pada:

• Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
• Panggilan API: berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
• Manajemen Proses Otomatisasi: Dalam lingkungan perusahaan, melalui RPA) otomatisasi proses robot( menjalankan tugas berulang.

)# 1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan dengan 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 diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data real-time untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.

1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata

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

1.3 Kondisi Pasar

1.3.1 Kondisi Industri

AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama pada siklus ini.

Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan ###CAGR( mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.

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