Kodlama AI AGENT: 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 beraberinde getirdi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasını sağladı.
• 2021 yılında, birçok NFT serisinin ortaya çıkması dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024 yılında, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının dalgasına öncülük etti.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanların başlangıcı yalnızca teknolojik yeniliklerden kaynaklanmamakta, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminin bir sonucudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin doğmasına vesile olabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı çok açık. Bu eğilim geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayında yer aldı, tüm sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" hakkında mutlaka bilgi sahibidir; bu filmdeki AI sistemi Kırmızı Kraliçe etkileyici bir izlenim bırakıyor. Kırmızı Kraliçe, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir; çevreyi bağımsız olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent'lar bir ölçüde benzer bir rol oynamaktadır; bunlar modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, otonom algılama, analiz etme ve uygulama yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda kritik bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez takım üyeleri gibi, çevreden algılamadan karar uygulamaya kadar tüm yönleriyle yeteneklere sahiptir ve giderek her sektöre sızarak verimlilik ve yenilikte çift yönlü bir artışı teşvik etmektedir.

Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, belirli bir veri platformundan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayanarak portföyü gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret yapar, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını geliştirebilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, ancak kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmak ve gerekli süreyi azaltmak amacı taşır.

2. Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik yaratımı dahil olmak üzere içerik oluşturma için kullanılır.

3. Sosyal Tip AI Ajanı: Sosyal medyada fikir lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluklar oluşturmak ve pazarlama faaliyetlerine katılmak.

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

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama potansiyelini derinlemesine inceleyecek, bunların sektör yapısını nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edecek ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth konferansında "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış ve ilk AI programları olan ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi projeleri doğurmuştur. Bu aşama, sinir ağlarının ilk kez önerildiği ve makine öğrenimi kavramının ilk keşiflerini de görmüştür. Ancak, bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü kısıtlamaları nedeniyle ciddi şekilde sınırlıydı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan ve Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırma durumunu ele alan bir rapor sundu. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminin ardından kapsamlı bir karamsarlığı ifade etmiştir ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( ile fonlama kuruluşları ) dahil olmak üzere AI'ya büyük bir güven kaybı yaşamıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşamıştır, AI potansiyeline yönelik şüpheci bir tutum artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, küresel şirketlerin AI teknolojisini benimsemeye başlamasına neden oldu. Bu dönemde makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydedildi ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını sağladı. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak, 1980'lerin sonları ile 90'ların başında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini genişletmek ve bunları başarılı bir şekilde gerçek uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak, aynı zamanda 1997'de, IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenmesi, AI'nın karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişiminin temelini attı ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi ve günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerleme derin öğrenmenin yükselişini destekledi ve Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'larda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha da ileri atılımlar kaydetti ve diyalog tabanlı 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 GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirket GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta binlerce milyar parametre ile, geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği göstermesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesine ve giderek daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazım) genişlemesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning) teknolojisi sayesinde, AI ajanları kendi davranışlarını sürekli optimize edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim sağlıyor.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim hikayesidir. GPT-4'ün ortaya çıkışı, kuşkusuz bu yolculukta önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle, AI ajanları daha akıllı, daha sahne tabanlı ve daha çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmaz, aynı zamanda onlara farklı alanlarda işbirliği yapma yeteneği de kazandırır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini sürdürecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflere ulaşmak için ince detaylarla kararlar alabilirler. Bunlar, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, kripto alanında teknik açıdan yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak düşünülebilir.

AI AGENT'in çekirdeği "zekası" ile ilgilidir------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle ederek karmaşık sorunları otomatikleştirir. 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 etkileşimde bulunur. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalamakta, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayar görseli: 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 görünüme entegre etmek.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda kararlar almalıdır. 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 araçlar kullanarak, görevleri anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle işbirliği yapar.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit kararlar vermek.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık model tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Güçlendirilmiş Öğrenme: AI AJAN'ının deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli optimize etmesi ve değişen ortama uyum sağlaması.

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

1.2.3 Yürütme Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını hayata geçirir. Bu kısım, belirli görevleri yerine getirmek için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (örneğin, robot hareketleri) veya dijital işlemleri (örneğin, veri işleme) içerebilir. İcra modülü şunlara bağımlıdır:

• Robot kontrol sistemi: Fiziksel işlemler için, örneğin robot kollarının hareketi.
• API çağrısı: Harici yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorgulamaları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik Süreç Yönetimi: İşletme ortamında, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirmek.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirme, etkileşim sırasında üretilen verilerin sisteme geri beslenmesiyle modelin güçlendirilmesini sağlar. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki şekilde geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yaparak AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlamak.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı veri güncellemeleri ile modeli güncel tutarak, ajanların dinamik ortamlardaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlamalar

AI AGENT, sürekli geri bildirim döngüsü ile kendi performansını optimize eder. Her eylemin sonucu kaydedilir ve gelecekteki kararları ayarlamak için kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum sağlama yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

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

Markets and Markets'ın en son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara yükselebileceği, yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e kadar çıkabileceği öngörülmektedir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki nüfuzunu ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları 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 alanının dışında daha büyük bir pazara sahip olduğunu gösteriyor.