Kodlama AI AJANI: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı çağın "yeni partneri"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin ortaya çıkışı ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının patlamasına neden oldu.
• 2021 yılında, çok sayıda NFT serisinin piyasaya sürülmesi dijital koleksiyon çağının başlangıcını işaret etti.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı, meme paraları ve fırlatma platformlarının trendini yönlendirdi.

Vurgulamak gerekir ki, bu dikey alanlardaki başlangıçlar sadece teknolojik yeniliklerden kaynaklanmamakta, aynı zamanda finansman modeli ile boğa piyasası döngüsünün mükemmel bir birleşiminin sonucudur. Fırsatlar uygun zamanla buluştuğunda, büyük değişimlerin doğmasına neden olabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsündeki yeni ortaya çıkan alanın AI ajanları olacağı açıktır. Bu eğilim geçen Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024 yılı Ekim ayının 11'inde bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolar piyasa değerine ulaştı. Ardından 16 Ekim'de, bir protokol Luna'yı piyasaya sürdü ve komşu kız imajıyla ilk kez canlı yayın yaptı, 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, çevresini algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde harekete geçebilir.

Aslında, AI Agent ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik var. Gerçek hayattaki AI Agent'lar bir dereceye kadar benzer bir rol üstleniyor; modern teknoloji alanında "akıllı koruyucular" olarak, otonom algılama, analiz ve yürütme yoluyla işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı oluyorlar. Otonom sürüş araçlarından akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar her sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği ve yeniliği artıran anahtar güç haline geldi. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevresel algılamadan karar yürütmeye kadar kapsamlı yeteneklere sahip olup, giderek her sektöre sızarak verimlilik ve yeniliğin ikili yükselişini teşvik ediyor.

Örneğin, bir AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, belirli bir platformdan veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak portföyü gerçek zamanlı olarak yönetebilir ve ticaret yapabilir, sürekli olarak iterasyonlar içinde kendi performansını optimize edebilir. AI AGENT tek bir formda değildir, aksine kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

2.Yaratıcı AI Ajansı: Metin, tasarım hatta müzik üretimi için kullanılır.

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

4. Koordinasyon Tipi AI Agent: Sistemler veya katılımcılar arasında karmaşık etkileşimleri koordine eder, çok zincirli entegrasyon için özellikle uygundur.

Bu raporda, AI Agent'ın kökenlerini, mevcut durumunu ve geniş uygulama perspektifini derinlemesine inceleyeceğiz, bunların sektördeki dengeleri nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edeceğiz ve gelecekteki gelişim trendlerini öngöreceğiz.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrilişini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "AI" terimi ilk kez ortaya atılmış ve AI'nin bağımsız bir alan olarak temeli atılmıştır. Bu dönemde, AI araştırmaları esas olarak sembolik yöntemlere odaklanmış, ilk AI programlarının (ELIZA - bir sohbet robotu ve Dendral - organik kimya alanında uzman sistem) ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının başlangıç araştırmalarına tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemdeki AI araştırmaları, o dönemki hesaplama gücü kısıtlamalarından ciddi şekilde etkilenmiştir. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirme konusunda büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973'te yayınlanan, Birleşik Krallık'ta yürütülen AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarındaki ilk heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığı ifade etmiş ve Birleşik Krallık'taki akademik kurumlar ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) için AI'ye olan büyük bir güven kaybı yaratmıştır. 1973'ten sonra AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışı"nı yaşamış, AI potansiyeline yönelik şüphecilik artmıştır.

1980'li yıllarda, uzman sistemlerin gelişimi ve ticari hale gelmesi, dünya genelindeki şirketlerin AI teknolojilerini kullanmaya 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 çeşitli sektörlerdeki kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesini de simgeliyor. Ancak 1980'lerin sonlarından 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırmak ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etmek, hala devam eden bir zorluk olarak kalıyor. Ancak bu sırada, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneği açısından bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişimini destekledi ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağladı, günlük yaşamı etkilemeye başladı.

Yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti ve bazı sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulamalarındaki pratikliğini sergiledi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha fazla ilerleme kaydedildi ve diyalog bazlı yapay zeka yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkması, AI gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi; özellikle GPT-4'ün yayınlanması, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak değerlendirildi. Bir şirket, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre aracılığıyla, geleneksel modelleri aşan dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergiledi. Doğal dil işleme konusundaki 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 kullanılabilmesini sağladı ve zamanla daha karmaşık görevlere (örneğin, ticari analiz, yaratıcı yazarlık) doğru genişledi.

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

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4'ü temsil eden büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi sürekli olarak teknolojik sınırları aşan bir evrim tarihidir. Ve GPT-4'ün ortaya çıkışı, şüphesiz bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da ilerlemesiyle birlikte, AI ajanları daha akıllı, sahneye uygun ve çeşitli hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onlara farklı alanlarda iş birliği yapma yeteneği de sağlamaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak, AI ajanı teknolojisinin hayata geçirilmesi ve gelişimini sürdürecek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağına öncülük edecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenip uyum sağlayabilmeleri ve hedeflere ulaşmak için incelikli kararlar verebilmeleridir. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, teknik olarak yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında görebiliriz.

AI AGENT'in temeli "zekâ" üzerine kuruludur------yani algoritmalar aracılığıyla insanların veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle ederek karmaşık sorunları otomatik olarak çözmektir. AI AGENT'in iş akışı genellikle aşağıdaki adımları izler: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, dış dünya ile etkileşim kurmak için algılama modülü aracılığıyla çevre bilgilerini toplar. Bu bölümün işlevi, insanların 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 ve bu genellikle aşağıdaki teknikleri içerir:

• Bilgisayarlı Görüntü: 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 birleştirmek.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda kararlar almak zorundadır. 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 anlar, çözümler üretir ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modelleri koordine eder.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: Karar ağaçları, sinir ağları gibi karmaşık model tanıma ve tahmin için kullanılır.
• Pekiştirmeli öğrenme: AI AGENT'in deneme yanılma ile karar verme stratejisini sürekli optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

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" olup, akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu bölüm, dış sistemler veya cihazlarla etkileşime geçerek belirlenen görevleri tamamlar. Bu, fiziksel işlemleri (robot hareketleri gibi) veya dijital işlemleri (veri işleme gibi) içerebilir. İcra modülü şunlara bağlıdır:

• 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, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ile tekrarlayan görevleri yerine getirme.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'ın temel rekabet avantajıdır; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüleri 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 alma ve operasyon verimliliğini artırmak için güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yollarla iyileştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Gözetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamalarına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verilerle modeli güncelleyerek, ajanların dinamik ortamdaki performansını korumak.

1.2.5 Gerçek Zamanlı Geri Bildirim ve Ayarlama

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 yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

1.3 Pazar Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, tüketici arayüzü ve otonom ekonomik aktör olarak büyük potansiyeli sayesinde pazarın odak noktası haline geliyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Önceki döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülemez olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir gelecek 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 ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %44.8'e kadar çıkabileceği öngörülüyor. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli sektörlerdeki yayılma gücünü ve teknolojik yeniliklerin getirdiği pazar talebini yansıtıyor.

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 alanı dışında daha büyük bir pazar potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor, TA