AI Ajanları Analizi: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan Genel Durumu

1.1 Giriş: Akıllı Çağ'ın "Yeni Ortakları"

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

• 2017 yılında, akıllı sözleşmelerin yükselişi ICO'nun hızla gelişmesini tetikledi.
• 2020'de, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının sıcak dalgasını getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT seri eseri dijital koleksiyon çağının geldiğini işaret etti.
• 2024'te, bir fırlatma platformunun olağanüstü performansı memecoin ve fırlatma platformlarının trendini belirledi.

Vurgulanması gereken bir nokta, bu dikey alanların başlangıcının yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modellerinin ve boğa piyasası döngülerinin mükemmel bir birleşiminden kaynaklandığıdır. Fırsatlar doğru zamanla buluştuğunda büyük değişimlerin doğmasına yol açabilir. 2025 yılına baktığımızda, 2025 döngüsünün yeni ortaya çıkan alanının AI ajanları olacağı açıktır. Bu trend geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 11 Ekim 2024'te bir token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık piyasa değeri elde etti. Ardından, 16 Ekim'de bir protokol Luna'yı tanıttı ve komşu kız imajıyla canlı yayın yaparak sektörü ateşledi.

Peki, AI Agent 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 otonom 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 dereceye kadar benzer bir rol oynamaktadır; modern teknoloji alanının "akıllı koruyucuları" olarak, otonom algılama, analiz ve icra kabiliyetleriyle işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olmaktadır. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent'lar birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artıran ve yeniliği teşvik eden anahtar bir güç haline gelmiştir. Bu otonom akıllı varlıklar, görünmez bir takım üyesi gibi, çevreyi algılamadan karar alma ve icra aşamasına kadar geniş bir kapasiteye sahip olup, her sektöre yavaş yavaş sızarak verimlilik ve yeniliği iki yönlü olarak artırmaktadır.

Örneğin, bir AI AGENT, belirli bir veri platformu veya sosyal platformdan toplanan verilere dayalı olarak otomatik ticaret için kullanılabilir, portföyleri gerçek zamanlı olarak yönetir ve ticaret gerçekleştirir, sürekli olarak iterasyonlar içinde kendi performansını optimize eder. AI AGENT tek bir formda değildir, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

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

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

3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada etki alanı olan bir lider olarak, kullanıcılarla etkileşimde bulunur, topluluklar kurar ve pazarlama faaliyetlerine katılır.

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

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

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AJANI'nin gelişim süreci, AI'nın temel araştırmalardan geniş uygulamalara geçişini göstermektedir. 1956 yılında Dartmouth Konferansı'nda "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 ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistemi) gibi ilk AI programlarını doğurmuştur. Bu aşama ayrıca sinir ağlarının ilk kez önerilmesine ve makine öğrenimi kavramının ilk keşfine tanıklık etmiştir. Ancak bu dönemde AI araştırmaları, dönemin hesaplama gücü sınırlamaları nedeniyle ciddi şekilde kısıtlanmıştır. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan bilişsel işlevlerini taklit eden algoritmalar geliştirmede büyük zorluklarla karşılaşmışlardır. Ayrıca, 1972 yılında matematikçi James Lighthill, 1973 yılında yayımlanan İngiltere'deki AI araştırmalarının durumu hakkında bir rapor sunmuştur. Lighthill raporu, AI araştırmalarının erken heyecan döneminden sonraki genel karamsarlığını ifade etmiş ve İngiliz akademik kurumları ( dahil olmak üzere finansman kuruluşları ) üzerinde AI'ya büyük bir güven kaybı yaratmıştır. 1973 sonrasında AI araştırma fonları büyük ölçüde azalmış ve AI alanı ilk "AI kışını" yaşamış, AI potansiyeline dair şüpheler artmıştır.

1980'lerde, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, dünya genelindeki işletmelerin AI teknolojilerini benimsemeye 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 sonları ile 90'ların başlarında, özel AI donanımına olan talebin çökmesiyle AI alanı ikinci "AI kışı"nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğini artırma ve bunları başarılı bir şekilde pratik uygulamalara entegre etme sorunu, hâlâ devam eden bir zorluk olmaya devam ediyor. Ancak, aynı zamanda 1997'de, IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenerek, karmaşık problemleri çözme yeteneği açısından AI için bir dönüm noktası oldu. Sinir ağları ve derin öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişiminin temelini attı ve AI'yı teknolojik manzarada vazgeçilmez bir parça haline getirdi, günlük yaşamı etkilemeye başladı.

21. yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin ortaya çıkmasını teşvik etti; Siri gibi sanal asistanlar, AI'nın tüketici uygulama alanındaki pratikliğini gösterdi. 2010'lu yıllarda, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde daha ileri atılımlar gerçekleştirildi ve diyalog odaklı AI yeni bir seviyeye taşındı. Bu süreçte, büyük dil modellerinin (Large Language Model, LLM) ortaya çıkışı AI gelişimi için önemli bir dönüm noktası oldu; özellikle GPT-4'ün piyasaya sürülmesi, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görüldü. Bir şirket, GPT serisini piyasaya sürdüğünden beri, büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, yüz milyarlarca hatta trilyonlarca parametre ile geleneksel modellerin ötesinde dil üretimi ve anlama yeteneklerini sergilemiştir. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemesini sağladı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolar için uygulanabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere (ticari analiz, yaratıcı yazma gibi) doğru genişlemesine olanak tanıdı.

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 edebilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilir. Örneğin, belirli bir AI destekli platformda, AI ajanı oyuncu girdilerine göre davranış stratejisini ayarlayarak gerçek anlamda dinamik etkileşim sağlıyor.

Erken dönem kural sistemlerinden, GPT-4 gibi büyük dil modellerine kadar, AI ajanlarının gelişim tarihi, sürekli olarak teknik sınırların aşılmasını içeren bir evrim tarihidir. Ve kesinlikle, GPT-4'ün ortaya çıkışı bu süreçteki önemli bir dönüm noktasıdır. Teknolojinin daha da gelişmesiyle, AI ajanları daha akıllı, senaryoya uygun ve çeşitlendirilmiş hale gelecektir. Büyük dil modelleri, AI ajanlarına "zeka" ruhunu aşılamakla kalmayıp, aynı zamanda onların disiplinler arası işbirliği yetenekleri sunmaktadır. Gelecekte, yenilikçi proje platformları sürekli olarak ortaya çıkacak ve AI ajanı teknolojisinin uygulanması ve gelişimini destekleyerek, AI destekli deneyimlerin yeni bir çağını yönlendirecektir.

1.2 Çalışma Prensibi

AIAGENT'in geleneksel robotlardan farkı, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahip olmalarıdır; bu sayede hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar alabilirler. Onları, dijital ekonomide bağımsız bir şekilde hareket edebilen, teknoloji açısından yetkin ve sürekli gelişen katılımcılar olarak kripto alanında değerlendirebilirsiniz.

AI AGENT'in merkezi, "zekası"- yani algoritmalar aracılığıyla insan veya diğer canlıların zeki davranışlarını simüle ederek karmaşık problemleri otomatik olarak çözmesidir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algılama Modülü

AI AGENT, algı modülü aracılığıyla dış dünya ile etkileşimde bulunur ve çevresel bilgileri toplar. Bu bölümün işlevi, insanların duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazlar kullanarak dış verileri yakalar, bu da anlamlı özelliklerin çıkarılmasını, nesnelerin tanınmasını veya çevredeki ilgili varlıkların belirlenmesini içerir. Algı modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir; bu genellikle aşağıdaki teknolojileri 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 verileri tek bir görünümde birleştirmek.

1.2.2 Akıl yürütme ve karar verme modülü

Ortamı algıladıktan sonra, AI AGENT veriye dayalı 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 anlamak, çözümler üretmek ve içerik oluşturma, görsel işleme veya öneri sistemleri gibi belirli işlevler için özel modellerle koordinasyon sağlamak için düzenleyici veya akıl yürütme motoru olarak işlev görür.

Bu modül genellikle aşağıdaki teknolojileri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayanarak basit karar verme.
• Makine öğrenimi modelleri: karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için karar ağaçları, sinir ağları vb. içerir.
• Pekiştirmeli Öğrenme: AI AJAN'ının deneme-yanılma ile karar verme stratejilerini sürekli olarak optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlar.

Çıkarım süreci genellikle birkaç adımdan oluşur: 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 uygulamaya koyar. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşimde bulunur. Bu, fiziksel işlemleri (robot hareketleri gibi) veya dijital işlemleri (veri işleme gibi) içerebilir. İcra modülü, şunlara bağımlıdır:

• Robot kontrol sistemi: fiziksel işlemler için, örneğin robot kolunun hareketi.
• API çağrısı: Dış yazılım sistemleriyle etkileşim, örneğin veritabanı sorguları veya ağ hizmetlerine erişim.
• Otomatik Süreç Yönetimi: Şirket ortamında, RPA (Robotik Süreç Otomasyonu) ile tekrarlayan görevlerin yürütülmesi.

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür; bu, ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Geri bildirim döngüsü veya "veri tekerleği" aracılığıyla sürekli iyileştirerek, etkileşim sırasında üretilen verileri sisteme geri besleyerek modeli güçlendirir. Zamanla uyum sağlama ve daha etkili hale gelme yeteneği, işletmelere karar alma ve operasyon verimliliğini artırma konusunda güçlü bir araç sunar.

Öğrenme modülleri genellikle aşağıdaki yöntemlerle geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde tamamlamasını sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdan potansiyel kalıplar keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Modeli gerçek zamanlı verilerle güncelleyerek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını sürdürmek.

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 sayesinde pazarın merkezine yerleşiyor ve birçok sektörde devrim yaratıyor. Geçmiş döngüde L1 blok alanının potansiyelinin ölçülmesi zor olduğu gibi, AI AGENT bu döngüde de benzer bir perspektif sergiliyor.

Bir araştırma şirketinin son raporuna göre, AI Agent pazarının 2024 yılında 5.1 milyar dolardan 2030 yılında 47.1 milyar dolara çıkması bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44.8'e kadar yükselebilir. Bu hızlı büyüme, AI Agent'ın çeşitli endüstrilerdeki penetrasyonunu ve teknolojik yeniliklerin yarattığı pazar talebini yansıtıyor.

Büyük şirketlerin açık kaynaklı proxy çerçevelerine yaptığı yatırımlar da belirgin bir şekilde artmıştır. Bir şirketin AutoGen, Phidata ve LangGraph gibi çerçevelerin geliştirme faaliyetleri giderek daha aktif hale gelmektedir, bu da AI AGENT'in kripto alanının ötesinde daha büyük bir pazara sahip olduğunu göstermektedir.