AI AGENT'i Şifreleme: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Zeki Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini sağladı.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazı sıcaklığını getirdi.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT seri eseri dijital koleksiyon çağının başladığını gösterdi.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformu dalgasına öncülük etti.

Vurgulanması gereken nokta, bu dikey alanlardaki başlangıçların sadece teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir şekilde birleşmesinin bir sonucu olduğudur. Fırsatlar uygun bir zamanla buluştuğunda, büyük dönüşümler meydana gelebilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsündeki yeni ortaya çıkan alanın AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yıl 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, komşu kızın IP canlı yayın imajıyla ilk kez Luna'yı tanıttı ve tüm sektörde büyük bir patlama yarattı.

Peki, AI Agent tam olarak nedir?

Herkes klasik film "Resident Evil" ile tanışmıştır, 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 Agent ile Kızıl Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçek dünyadaki AI Agent, bir ölçüde benzer bir rol üstlenmektedir; modern teknolojinin "akıllı koruyucuları" olarak, kendi kendine algılama, analiz yapma ve icra etme yetenekleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent her sektöre sızarak verimliliği artırma ve yenilikçilikte anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmeyen bir ekip üyesi gibi, çevresel algılamadan karar verme ve icra etmeye kadar kapsamlı yeteneklere sahip olup, çeşitli sektörlere giderek daha fazla nüfuz etmekte ve verimlilik ile yenilikçiliği çift yönlü olarak artırmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayanarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak kendini optimize ederek performansını iyileştirebilir. AI AGENT tek bir biçimde değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Uygulayıcı AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, operasyonel doğruluğu artırmayı ve gereken süreyi azaltmayı amaçlar.

2.Yaratıcı AI Ajanı: İçerik oluşturma için kullanılır, metin, tasarım hatta müzik yaratımını içerir.

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

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

Bu raporda, AI Agent'in 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

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temeli atıldı. Bu dönemde, AI araştırmaları esasen sembolik yöntemlere odaklanmış ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesini ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfini de görmüştür. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o zamanki hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi kısıtlamalarla karşılaşmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmaların geliştirilmesinde büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan Birleşik Krallık'taki devam eden AI araştırmaları ile ilgili bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki kapsamlı karamsarlığını temel olarak ifade etmiş ve Birleşik Krallık akademik kurumları ( dahil olmak üzere fonlama kuruluşları ) üzerinde AI'ya yönelik büyük bir güven kaybı yaratmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları önemli ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüpheci duygular artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin geliştirilmesi ve ticarileşmesi, küresel şirketlerin AI teknolojilerini 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 teşvik etti. İlk otonom araçların tanıtılması ve AI'nın finans, sağlık gibi çeşitli sektörlerdeki dağıtımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeledi. Ancak 1980'lerin sonlarından 90'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerini ölçeklendirmek ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek hala sürekli bir zorluk olmaktadır. Ancak bu arada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası olmuştur. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden doğuşu, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimi için bir temel oluşturmuş ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamış, günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve Siri gibi sanal asistanlar, yapay zekanın tüketici uygulamaları alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modeller daha ileri bir sıçrama yaparak diyalog tabanlı yapay zekayı yeni bir seviyeye taşıdı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı, yapay zekanın gelişiminde önemli bir dönüm noktası oldu; özellikle GPT-4'ün yayınlanması, yapay zeka ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor. Bir şirketin GPT serisini yayımlamasından bu yana, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile, geleneksel modellerin ötesinde dil üretim ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, yapay zeka ajanlarının dil üretimi aracılığıyla mantıklı ve düzenli etkileşim yeteneklerini sergilemelerini sağladı. Bu, yapay zeka ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesine ve zamanla daha karmaşık görevlere (örneğin, iş analizi, yaratıcı yazım) genişlemesine olanak tanıdı.

Büyük dil modellerinin öğrenme yetenekleri, AI ajanlarına daha yüksek bir özerklik sağlıyor. Pekiştirme öğrenimi (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 girdilerine göre davranış stratejilerini ayarlayarak gerçekten dinamik bir etkileşim gerçekleştirebilir.

Erken kurallı sistemlerden GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, teknolojik sınırları sürekli aşan bir evrim tarihidir. GPT-4'ün ortaya çıkması, kuşkusuz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryolu ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zekâ" ruhunu aşılamakla kalmayıp, onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini desteklemeye devam edecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; hedeflerine ulaşmak için hassas kararlar verebilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız olarak hareket edebilen, teknolojiye hakim ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında görebiliriz.

AI AGENT'ın çekirdeği "zekası" üzerinedir------yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeka davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'ın iş akışı genellikle aşağıdaki adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, algılama modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurar ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Bu, anlamlı özelliklerin çıkarılması, nesnelerin tanımlanması veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknikleri içerir:

• Bilgisayarla Görme: 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 verilerin tek bir görüşte birleştirilmesi.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT verileri temel alarak kararlar almalıdır. Akıl yürütme ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir; topladığı bilgilere dayanarak mantıksal akıl yürütme ve strateji oluşturma işlemlerini gerçekleştirir. Büyük dil modelleri gibi araçları kullanarak, görevleri anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak üzere orkestratör veya akıl yürütme motoru olarak görev alır.

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 vb. içerir.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'in deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli 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 uygulanması.

1.2.3 İcra Modülü

İcra modülü, AI AGENT'in "elleri ve ayakları" olup, akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirlenen görevleri tamamlamak 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 sorguları veya ağ hizmeti erişimi.
• Otomatik süreç yönetimi: Kurumsal ortamda, tekrarlayan görevleri RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ile yerine getirmek.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri besleme döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli olarak iyileştirme yaparak, etkileşimlerde üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla adapte olma ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar verme ve operasyonel verimliliği artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülü genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketli verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Gözetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilere dayanarak potansiyel kalıpları keşfetmek, ajanın yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki 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 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 ile pazardaki odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde dönüşüm sağlıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sergiliyor.

Markets and Markets'ın son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e ulaşması bekleniyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki penetrasyonunu ve teknoloji yeniliklerinin yarattığı pazar talebini yansıtmaktadır.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Microsoft'un AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme etkinlikleri giderek daha aktif hale geliyor, bu da AI AGENT'in kripto alanının ötesinde daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor, TA