AI AJANI Analizi: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni ortağı"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızlı gelişimini doğurdu.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi'nin yaz sıcağını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT koleksiyonu eserinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başladığını gösterdi.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Bu dikeylerin başlangıcının sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmadığını, aynı zamanda finansman modelleri ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir kombinasyonunun sonucu olduğunu vurgulamak önemlidir. Fırsatlar doğru zamanda geldiğinde, büyük bir fark yaratabilirler. 2025'e baktığımızda, 2025 döngüsünün ortaya çıkan alanının yapay zeka ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim, 11 Ekim 2024'te piyasaya sürülen ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık bir piyasa değerine ulaşan bir token ile geçen yıl Ekim ayında zirveye ulaştı. Ardından 16 Ekim'de belli bir anlaşma ile Luna piyasaya sürüldü ve bu da yandaki kızın IP canlı yayın görüntüsü olarak çıkış yaptı ve tüm sektörü havaya uçurdu.

Peki, AI Agent nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışık olmalıdır; içindeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe oldukça etkileyicidir. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Ajanı, Kupa Kraliçesi'nin temel özellikleriyle birçok benzerliği paylaşıyor. Benzer şekilde, gerçek dünyadaki yapay zeka ajanları, modern teknolojinin "akıllı koruyucularıdır" ve işletmelerin ve bireylerin özerk algı, analiz ve yürütme yoluyla karmaşık görevlerin üstesinden gelmelerine yardımcı olur. Sürücüsüz arabalardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, yapay zeka ajanları hayatın her alanına nüfuz etti ve verimlilik ve yenilik için kilit bir güç haline geldi. Bu özerk ajanlar, görünmez ekip üyeleri gibi, çevresel algıdan karar yürütmeye kadar çok çeşitli yeteneklere sahiptir ve hem verimliliği hem de yeniliği teşvik ederek kademeli olarak çeşitli endüstrilere nüfuz eder.

Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve işlemleri gerçekleştirir, sürekli olarak kendini optimize eder. AI AGENT tek bir form değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

2. Yaratıcı Yapay Zeka Aracısı: Metin, tasarım ve hatta müzik oluşturma dahil olmak üzere içerik oluşturma için kullanılır.

3.Sosyal AI Ajanı: Sosyal medya üzerindeki düşünce lideri olarak kullanıcılarla etkileşime geçer, topluluklar oluşturur ve pazarlama faaliyetlerine katılır.

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

Bu raporda, Yapay Zeka Ajanlarının kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama beklentilerini inceleyeceğiz, endüstri ortamını nasıl yeniden şekillendirdiklerini analiz edeceğiz ve gelecekteki gelişme trendlerini dört gözle bekleyeceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANININ EVRIMI, AI'NIN TEMEL ARAŞTIRMADAN YAYGIN UYGULAMAYA KADAR EVRIMINI GÖSTERMEKTEDIR. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda, "AI" terimi ilk kez ortaya çıktı ve AI'nın ayrı bir alan olarak temellerini attı. Bu dönemde, yapay zeka araştırmaları öncelikle sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında uzman bir sistem) gibi ilk yapay zeka programlarının ortaya çıkmasına neden oldu. Bu aşama aynı zamanda sinir ağlarının ilk önerisini ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfini gördü. Bununla birlikte, bu dönemdeki yapay zeka araştırmaları, o sırada bilgi işlem gücünün sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlandı. Araştırmacılar, doğal dil işlemede ve insanın bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmaların geliştirilmesinde büyük zorluklarla karşılaştılar. Buna ek olarak, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te İngiltere'de devam eden AI araştırmalarının durumu hakkında yayınlanan bir rapor sundu. Lighthill raporu, temel olarak, erken coşkunun ardından yapay zeka araştırmaları hakkında genel bir karamsarlığı dile getirdi ve yapay zekaya ( ) finansman kuruluşları da dahil olmak üzere Birleşik Krallık akademik kurumlarına büyük bir güven kaybını tetikledi. 1973'ten sonra, YZ araştırmaları için finansman büyük ölçüde azaldı ve YZ alanı ilk "YZ kışını" yaşadı ve YZ'nin potansiyeli hakkındaki şüphecilik arttı.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki şirketlerin yapay zeka teknolojilerini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık yapay zeka uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve yapay zekanın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, yapay zeka teknolojisinin genişlemesini simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel yapay zeka donanımına olan talebin çökmesiyle yapay zeka alanı ikinci "yapay zeka kışı"nı yaşadı. Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları gerçek uygulamalara başarıyla entegre etmek, hâlâ devam eden bir zorluktur. Ancak, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, yapay zekanın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki yapay zeka gelişimini destekledi ve yapay zekanın teknolojik manzaranın vazgeçilmez bir parçası haline gelmesini sağladı ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başında, bilgi işlem gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişine neden oldu ve Siri gibi sanal asistanlar, tüketici uygulamalarında yapay zekanın faydasını gösterdi. 2010'larda, pekiştirmeli öğrenme ajanlarında ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla atılım yapıldı ve konuşma yapay zekasını yeni zirvelere taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (LLM'ler) ortaya çıkması, özellikle YZ ajanları alanında bir dönüm noktası olarak kabul edilen GPT-4'ün piyasaya sürülmesi başta olmak üzere, YZ'nin gelişiminde önemli bir kilometre taşı haline gelmiştir. GPT serisinin bir şirket tarafından piyasaya sürülmesinden bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, onlarca hatta yüz milyarlarca parametre aracılığıyla geleneksel modellerin ötesinde dil oluşturma ve anlama yetenekleri göstermiştir. Doğal dil işlemedeki mükemmel performansları, yapay zeka aracılarının dil oluşturma yoluyla mantıksal ve tutarlı etkileşim yetenekleri göstermesini sağlar. Bu, yapay zeka aracılarının sohbet yardımcıları ve sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolara uygulanmasına ve kademeli olarak iş analizi ve yaratıcı yazma gibi daha karmaşık görevlere genişletilmesine olanak tanır.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağladı. Pekiştirme öğrenimi (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları sürekli olarak kendi davranışlarını optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, bazı AI destekli platformlarda, AI ajanları oyuncu girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçek anlamda dinamik etkileşim sağlamakta.

Erken kural sisteminden GPT-4 tarafından temsil edilen büyük dil modeline kadar, yapay zeka ajanlarının gelişim tarihi, teknolojinin sınırlarını sürekli olarak zorlayan evrimsel bir tarihtir. GPT-4'ün ortaya çıkışı şüphesiz bu yolculukta önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, senaryo tabanlı ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, yapay zeka aracılarına yalnızca "zeka" ruhunu enjekte etmekle kalmaz, aynı zamanda onlara etki alanları arasında işbirliği yapma yeteneği de sağlar. Gelecekte, yapay zeka ajansı teknolojisinin uygulanmasını ve geliştirilmesini teşvik etmeye devam etmek ve yapay zeka odaklı deneyimde yeni bir çağa öncülük etmek için yenilikçi proje platformları ortaya çıkmaya devam edecek.

! AI AGENT'ın Kodunu Çözme: Yeni Ekonomik Ekosistemin Geleceğini Şekillendirecek Akıllı Güç

1.2 Nasıl çalışır

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için detaylı kararlar alabilirler. Onları kripto alanında teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak görebiliriz, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilirler.

ÖZÜNDE, AI AJANLARI "ZEKIDIR" ------ YANI, KARMAŞIK SORUNLARI OTOMATIK OLARAK ÇÖZMEK IÇIN INSANLARIN VEYA DIĞER CANLILARIN AKILLI DAVRANIŞLARINI SIMÜLE ETMEK IÇIN ALGORITMALAR KULLANIRLAR. BIR YAPAY ZEKA ARACISININ IŞ AKIŞI GENELLIKLE ŞU ADIMLARI IZLER: ALGI, ÇIKARIM, EYLEM, ÖĞRENME VE AYARLAMA.

1.2.1 Algı Modülü

AI AJANI, ALGI MODÜLÜ ARACILIĞIYLA DIŞ DÜNYA ILE ETKILEŞIME GIRER VE ÇEVRESEL BILGILERI TOPLAR. Bu bölüm, anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanımlanmasını veya ortamdaki ilgili varlıkların tanımlanmasını içeren harici verileri yakalamak için sensörler, kameralar, mikrofonlar vb. gibi cihazları kullanarak insan duyularına benzer şekilde çalışır. Algı modülünün temel görevi, ham verileri tipik olarak aşağıdaki teknolojileri içeren anlamlı bilgilere dönüştürmektir:

• Bilgisayarla Görüntü İşleme: 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 görüşte 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 mantıksal akıl yürütme ve strateji geliştirme yapar. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modelleri koordine etmek üzere orkestratör veya akıl yürütme motoru olarak görev alır.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural Motoru: Önceden belirlenmiş kurallara göre basit kararlar verin.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık desen tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'in deneme yanılma yoluyla karar verme stratejisini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlar.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adım içerir: öncelikle ortamın değerlendirilmesi, ardından hedefe göre birden fazla olası eylem planının hesaplanması ve son olarak en iyi planın seçilip uygulanması.

1.2.3 İcra Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını hayata geçirir. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşime girer. Bu, fiziksel eylemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital eylemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara dayanır:

• Robot kontrol sistemi: bir robot kolunun hareketi gibi fiziksel işlemler için kullanılır.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal bir ortamda RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri gerçekleştirin.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri uçurumu" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin modele güç katmak için sisteme geri beslenmesini içerir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki şekillerde geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirmesini sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Temsilcilerin yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olmak için etiketlenmemiş verilerdeki potansiyel kalıpları keşfedin.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanı dinamik bir ortamda performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

YAPAY ZEKA ARACISI, SÜREKLI BIR GERI BILDIRIM DÖNGÜSÜ ARACILIĞIYLA PERFORMANSINI OPTIMIZE EDER. Her eylemin sonuçları kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. BU KAPALI DÖNGÜ SISTEMI, AI AJANININ UYARLANABILIRLIĞINI VE ESNEKLIĞINI SAĞLAR.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Endüstri Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve özerk ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli ile piyasanın odak noktası haline geliyor ve birçok sektöre dönüşüm getiriyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT da bu döngüde benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets tarafından hazırlanan son rapora göre, AI Agent pazarının 2024'te 5,1 milyar dolardan 2030'da 47,1 milyar dolara çıkması ve %44,8'lik bir bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile büyümesi bekleniyor. Bu hızlı büyüme, yapay zeka ajanlarının çeşitli endüstrilerdeki penetrasyonunun yanı sıra teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini de yansıtıyor.

Büyük şirketler de açık kaynaklı proxy çerçevelerine yaptıkları yatırımlarda önemli bir artış gördü. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçeveler için geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale geliyor ve bu da AI AGENT'ın kripto alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor