AI AGENT Analizi: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç

1. Arka Plan

1.1 Giriş: Akıllı Çağın "Yeni Ortakları"

Her kripto para döngüsü, tüm sektörün gelişimini destekler ve tamamen yeni bir altyapı getirir:

• 2017'de, akıllı sözleşmeler ICO'nun hızlı gelişimini tetikledi.
• 2020 yılında, DEX'in likidite havuzları DeFi yazının yükselişini getirdi.
• 2021 yılında, birçok NFT seri eseri dijital koleksiyon çağının geldiğini işaret etti.
• 2024'te, memecoin ve lansman platformları bir patlama yaşayacak.

Bu alanların yükselişi yalnızca teknolojik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modeli ve boğa piyasası döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklanmaktadır. 2025 yılına bakıldığında, AI ajansı yeni bir alan haline gelecektir. Bu eğilim 2024 Ekim ayında zirveye ulaşacak, $GOAT token'ı piyasaya sürülecek ve 150 milyon dolar piyasa değerine ulaşacaktır. Ardından Virtuals Protocol, komşu kızın IP karakteri ile Luna'yı tanıtarak tüm sektörü ateşleyecektir.

AI Agent ile klasik film "Resident Evil"deki Kırmızı Kraliçe AI sistemi arasında birçok benzerlik vardır. Gerçek hayattaki AI Agent, modern teknoloji alanının "akıllı koruyucusu" olup, kendi başına algılama, analiz yapma ve icra etme yeteneği sayesinde işletmelere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarında yardımcı olur. Otonom araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Agent birçok sektöre derinlemesine nüfuz ederek verimliliği artırma ve yenilik sağlama konusunda anahtar bir güç haline gelmiştir.

Örneğin, AI AGENT otomatik ticaret için kullanılabilir, veri platformlarından veya sosyal platformlardan toplanan verilere dayalı olarak portföyleri gerçek zamanlı yönetebilir ve işlemleri gerçekleştirebilir, sürekli olarak iterasyonlar içinde kendi performansını optimize edebilir. AI AGENT, kripto ekosistemindeki belirli ihtiyaçlara göre farklı kategorilere ayrılır:

1. Yürütme AI Ajanı: Ticaret, portföy yönetimi veya arbitraj gibi belirli görevleri tamamlamaya odaklanır.
2. Yaratıcı AI Ajanı: Metin, tasarım ve hatta müzik oluşturma dahil içerik üretimi için kullanılır.
3. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir düşünce lideri olarak kullanıcılarla etkileşimde bulunmak, topluluk oluşturmak ve pazarlama etkinliklerine katılmak.
4. Koordinasyon Tipi AI Ajanı: Sistemler veya katılımcılar arasındaki karmaşık etkileşimleri koordine eder, özellikle çok zincirli entegrasyon için uygundur.

1.1.1 Gelişim Tarihi

AI AGENT'in gelişim süreci, AI'nin temel araştırmalardan geniş uygulamalara evrimini göstermektedir:

• 1956 yılında, "AI" terimi Dartmouth Konferansı'nda ilk kez ortaya atıldı
• 1980'lerde uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesi, şirketlerin AI teknolojilerini benimsemeye başlamasını sağladı.
• 1997 yılında, IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonunu yendi.
• Bu yüzyılın başında, hesaplama gücündeki ilerlemeler derin öğrenmenin yükselişini teşvik etti.
• 2010'ların başında, pekiştirmeli öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretken modellerde atılımlar gerçekleşti.
• GPT-4'ün lansmanı, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak görülüyor.

Büyük dil modellerinin ortaya çıkması, AI gelişiminin önemli bir dönüm noktası haline geldi. Doğal dil işleme konusundaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının dil üretimi yoluyla mantıklı ve düzenli bir etkileşim yeteneği sergilemesine olanak tanıdı. Bu, AI ajanlarının sohbet asistanları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda kullanılabilmesini sağladı ve giderek daha karmaşık görevlere doğru genişledi.

1.2 Çalışma Prensibi

AI AGENT ile geleneksel robotlar arasındaki fark, zamanla öğrenme ve uyum sağlama yetenekleri sayesinde hedeflere ulaşmak için ayrıntılı kararlar verebilmeleridir. AI AGENT'in iş akışı genellikle şu adımları takip eder: algılama, akıl yürütme, eylem, öğrenme, ayarlama.

1.2.1 Algı Modülü

AI AGENT, dış dünya ile etkileşim kurarak çevresel bilgileri toplamak için algılama modülü aracılığıyla çalışır. Bu bölümün işlevi, insan duyularına benzer; sensörler, kameralar, mikrofonlar gibi cihazları kullanarak dış verileri yakalar. Algılama modülünün temel görevi, ham verileri anlamlı bilgilere dönüştürmektir ve bu genellikle aşağıdaki teknolojileri içerir:

• Bilgisayarla 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 verilerin tek bir görünümde birleştirilmesi

1.2.2 Akıl Yürütme ve Karar Verme Modülü

Çevreyi algıladıktan sonra, AI AGENT veriler doğrultusunda karar vermelidir. Çıkarım ve karar verme modülü, tüm sistemin "beyni"dir ve topladığı bilgilere dayanarak mantıklı çıkarımlar ve stratejiler geliştirir. Bu modül genellikle aşağıdaki teknikleri kullanır:

• Kural motoru: Önceden belirlenmiş kurallara dayalı basit karar verme
• Makine öğrenimi modelleri: Karar ağaçları, sinir ağları gibi karmaşık kalıp tanıma ve tahmin için kullanılır.
• Güçlendirme Öğrenimi: AI AJANI'nın deneme yanılma ile karar verme stratejilerini sürekli optimize etmesini ve değişen ortama uyum sağlamasını sağlamak.

1.2.3 İcra Modülü

İcra modülü, AI AGENT'ın "elleri ve ayakları"dır ve akıl yürütme modülünün kararlarını eyleme geçirir. Bu kısım, belirli görevleri tamamlamak için dış sistemler veya cihazlarla etkileşim kurar. 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, RPA (Robotik Proses Otomasyonu) aracılığıyla tekrarlayan görevleri yerine getirmek

1.2.4 Öğrenme Modülü

Öğrenme modülü, AI AGENT'in temel rekabet gücüdür ve ajanların zamanla daha akıllı hale gelmesini sağlar. Öğrenme modülü genellikle aşağıdaki yollarla geliştirilir:

• Denetimli öğrenme: Etiketlenmiş verileri kullanarak model eğitimi yapmak, AI AGENT'in görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirmesini sağlar.
• Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş verilerden potansiyel kalıpları keşfederek ajanların yeni ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Sürekli öğrenme: Gerçek zamanlı verileri kullanarak modeli güncellemek, ajanların dinamik ortamlardaki performansını sürdürmesini sağlamak

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 kararların ayarlanmasında kullanılır. Bu kapalı döngü sistemi, AI AGENT'in uyum yeteneğini ve esnekliğini garanti eder.

1.3 Piyasa Durumu

1.3.1 Sektör Durumu

AI AGENT, birçok sektörde devrim yaratarak pazarın odak noktası haline geliyor. Raporlara göre, AI Agent pazarının 2024'te 5.1 milyar dolardan 2030'da 47.1 milyar dolara çıkması ve yıllık bileşik büyüme oranının %44.8'e ulaşması bekleniyor.

Büyük şirketlerin açık kaynak proxy çerçevelerine yatırımları da önemli ölçüde arttı. Kamu blok zincirlerinin dağıtımı açısından, Solana ana savaş alanı iken, aynı zamanda Base zinciri gibi diğer kamu blok zincirlerinin de büyük potansiyeli var.

Piyasa farkındalığı açısından, FARTCOIN ve AIXBT öne çıkıyor. Fartcoin, AI modelinin önerisiyle piyasaya sürüldü ve 2024 Aralık ayında 1 milyar doları aşan geçici bir değerliliğe ulaştı. AIXBT ise Virtuals Protocol tarafından başlatılan, kullanıcılarına güçlü piyasa analiz özellikleri sunan Base zincirine dayalı bir AI Ajansı.

Teknik açıdan bakıldığında, AI Agent teknolojisi çok modlu etkileşim ve yüksek otonom karar verme yeteneği yönünde gelişmektedir. 2024'te, çapraz mod öğrenme ve üretken ön eğitim modellerinin tanıtımı, AI Agent'ın metin, görüntü ve ses gibi çeşitli veri biçimlerini daha iyi anlamasını ve işlemesini sağlıyor.

1.3.2 AI Agent ve token ekonomi modelinin birleşme nedenleri

AI Agent ile token ekonomik modelinin birleşimi, yalnızca teknolojik gelişmenin kaçınılmaz bir eğilimi değil, aynı zamanda onun ekosistemine yüksek verimli, şeffaf ve sürdürülebilir bir gelişim içsel güç mekanizması sağlamak içindir. Ana nedenler şunlardır:

1. Daha verimli bir teşvik sistemi oluşturun
2. AI Agent'in kendisinin varlıklaşması
3. AI Agent'ler arasında etkileşim ve ticareti destekler
4. Sistemin şeffaflığını ve güvenliğini artırmak
5. Küresel, sınır tanımayan bir AI ekonomik ekosisteminin hızla oluşumunu sağlamak

2. AI Agent'in kripto uygulama analizi

2.1 AI AGENT LAUNCHPAD

AI Agent Launchpad, kullanıcıların AI AGENT'leri kolayca oluşturup dağıtmasına ve sosyal medya platformlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre ederek otomatik kullanıcı etkileşimi sağlamasına olanak tanıyan akıllı ajanlar ve ilgili token dağıtımına odaklanan bir platformdur.

2.1.1 Sanal Protokol

Virtuals Protocol, Base üzerinde piyasaya sürüldü, kullanıcılar VIRTUAL token'ını kullanarak kendi AI AGENT'lerini kolayca dağıtabilirler. Özellikleri şunlardır:

• Oluşturma ve Dağıtım: Her bir aracının başlatılması için 100 VIRTUAL token gereklidir ve başlangıç likiditesini sağlamak için bağlama eğrisi mekanizması kullanılır.
• Sermaye mekanizması: Belirli bir sermaye eşiğine ulaşıldığında, aracılar yeni bir aşamaya geçer ve otomatik olarak likidite havuzunu dağıtır.
• Otonom etkileşim: Temsilciler ticaret gibi görevleri otomatikleştirebilir ve topluluk etkinliklerine katılabilir.

Virtuals Protocol'ün başarısı bir dizi kilit dönüşüm ve yenilikçi girişimden kaynaklanmaktadır. Ekip, PathDAO'dan AI AGENT protokolüne dönüşerek hızla 17 milyar dolarlık piyasa değerine sahip bir lider proje haline geldi.

2.1.2 Holoworld

Holoworld, AI+ oyunları için tam bir teknik çerçevedir ve bu platform aracılığıyla AI karakter yaratımını demokratikleştirmeyi, dijital etkileşim modellerini köklü bir şekilde dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Temel modülleri şunlardır:

1. Beyin Gelişimi
2. Karakter kişiselleştirme
3. Kişiselleştirilmiş Davranış Entegrasyonu
4. Bilgi Bankası Entegrasyonu
5. 3D avatar oluşturma

Holoworld ayrıca, herkesin çok modlu AI ajanları oluşturmasına ve dağıtmasına izin veren Agent Market'i tanıttı.

2.2 AIAGENT çerçevesi

ai16z, AI AGENT anlatımını yönlendiren ana projedir ve açık kaynaklı çerçevesi ElizaOS piyasanın odak noktası haline gelmiştir.

2.2.1 Eliza OS

ElizaOS, özelleştirilmiş AI AGENT'ler oluşturmayı destekleyen bir araç setidir ve güçlü bir ağ etkisi ile sonsuz ölçeklenebilirliğe sahiptir. Mimarisi beş ana bileşene ayrılmaktadır:

1. Temsilci (Agent)
2. İşlemler (Actions)
3. Değerlendiriciler (Evaluators)
4. Sağlayıcılar (Providers)
5. Bellek Sistemi (Memory System)

2.3 DEFAI

DeFAI (DeFi + AI), DeFi'nin bir üst versiyonudur ve insanların DeFi'yi daha kolay kullanabilmesini sağlar. Ana uygulama alanları şunlardır:

2.3.1 Soyut Katman

Soyut katman, kullanıcıların doğal dil talimatları ile DeFi protokolleriyle etkileşimde bulunmalarını sağlamak için DeFi'nin karmaşıklığını sezgisel bir arayüzle gizler. Ana projeler şunlardır:

• GRIFFAIN: Kullanıcılara basit işlemlerden karmaşık işlemlere kadar çeşitli işlemleri gerçekleştirme olanağı sağlar.
• ORBIT / GRIFT: Zincir üstü DeFi deneyimine odaklanır, çapraz zincir işlevselliğini vurgular.
• HEYANON: Yapay zeka DeFi protokolü, DeFi etkileşimini basitleştirir ve proje bilgilerini toplar.

2.3.2 Otonom Ticaret Temsilcisi

Otomatik ticaret ajanları çevreye uyum sağlayabilir, öğrenebilir ve zamanla daha akıllı kararlar alabilir. Ana projeler şunlardır:

• ai16z: İlk AI versiyonundaki VC, merkeziyetsiz yönetişim ile AI'nın güçlü potansiyelini birleştiriyor.
• ALMANAK: Kullanıcılara kurumsal düzeyde nicel AI AGENT sunar.
• COD3XORG / BIGTONYXBT: İşlemler için aracı oluşturmayı basitleştirmeyi amaçlayan DeFAI ekosistemi

2.3.3 AI destekli dApp

AI destekli dApp'ler, büyük bir potansiyele sahip ancak henüz başlangıç aşamasında olan bir alanı temsil ediyor. Bazı önemli projeler şunlardır:

• ARMA: Otonom Stabilcoin Tarım Protokolü
• Modius: Otonom Temsilci ile Balancer LP tarımı
• Amplifi Lending Agents：otomatik borç verme ajanları

2.4 AI AGENT+oyun

AI AGENT'in oyun endüstrisindeki uygulamaları, oyun oynama ve geliştirme süreçlerinin her yönünü dönüştürüyor. Başlıca uygulamalar şunlardır:

1. NPC davranış optimizasyonu
2. Programatik İçerik Üretimi
3. Kendine uyumlu zorluk ayarı
4. Yol Planlama ve Navigasyon
5. Grafik Geliştirme
6. Oyuncu Duygu Analizi

Ana projeler şunlardır:

2.4.1 Digimon

Digimon, AI ile oyunun birleştiği tam bir teknik çerçevedir. AI teknolojisini oyun geliştirme sürecine derinlemesine entegre ederek, yaratıcıların daha sürükleyici, dinamik ve eğlenceli oyunlar tasarlamasına olanak tanır.

2.4.2 Illuvium

Illuvium, Ethereum tabanlı bir RPG ve NFT oyunudur ve Virtuals Protocol ile iş birliği yaparak NPC'lere dinamik ve akıllı davranışlar sağlamak için AI teknolojisini kullanmaktadır.

2.4.3 Smolverse

Smolverse, Treasure DAO üzerindeki bir oyun ve NFT projesidir ve Eliza'nın Agent çerçevesini birleştirerek "Smolworld" adında bir zincir üzerindeki AI Tomogatchi oyununu geliştiriyor.

![Kodlama AI AGENT: Geleceğin Yeni Ekonomi Ekosistemini Şekillendiren Akıllı Güç](