AI ajanı şifre çözme: Geleceğin yeni ekonomi ekosistemini şekillendiren akıllı güç

AI Ajanlar, Kripto Para ekonomisini Merkezi Olmayan Finans'tan GameFi'ye doğru dönüştürürken büyük potansiyel sergiliyor. Bu makale, Klein Labs'ın yazısından PANews tarafından derlenip çevrilmiştir. (Özet: Y Combinator girişim kılavuzu: Gelecekte AI Ajanlar için hangi trendler var?) (Arka plan: Bankless: şifreleme teknolojisi nasıl AI Ajanlar için süper yakıt oluyor) 1. Arka Plan 1.1 Giriş: Zekâ Çağı'ndaki 'Yeni Ortak' Her Kripto Para döngüsü, endüstrinin gelişimini itecek yeni bir altyapı getirir. 2017'de, Akıllı Sözleşmelerin yükselişi ICO'ların canlanmasını tetikledi. 2020'de, DEX'in likidite havuzları Merkezi Olmayan Finans'ın yaz mevsimindeki patlamasını getirdi. 2021'de, Değiştirilemez Token serisi eserlerin büyük miktarı dijital koleksiyonculuk çağının gelişini işaret etti. 2024'te, pump.fun'un olağanüstü performansı, memecoin ve lansman platformlarının patlamasını öncülük etti. Vurgulanması gereken nokta, bu dikey alanların başlangıcının sadece teknik yeniliklerden değil, aynı zamanda finansman modelleri ve boğa piyasa döngüsünün mükemmel birleşiminden kaynaklandığıdır. Fırsatın doğru zamanda doğru zamanda geldiğinde, büyük bir değişimi tetikleyebilir. 2025'e bakıldığında, açıktır ki, 2025 döngüsünün yükselen alanı AI ajanları olacaktır. Bu trend geçen yılın Ekim ayında zirveye ulaştı, 2024'ün 11 Ekim'inde $GOAT Token piyasaya sürüldü ve 15 Ekim'de 150 milyon dolarlık Piyasa Değeri'ne ulaşıldı. Hemen ardından 16 Ekim'de, Virtuals Protocol Luna'yı tanıttı ve komşu kızın IP canlı yayın imajıyla endüstriyi ateşledi. Peki, AI Ajanı nedir? Herkes klasik film 'Resident Evil'i mutlaka duymuştur, içindeki AI sistemi Kırmızı Kalp Kraliçesi etkileyicidir. Kırmızı Kalp Kraliçesi, karmaşık tesisleri ve güvenlik sistemlerini kontrol eden güçlü bir AI sistemidir, çevreyi otomatik olarak algılayabilir, verileri analiz edebilir ve hızlıca harekete geçebilir. Aslında, AI Ajanı ile Kırmızı Kalp Kraliçesi'nin temel işlevleri arasında birçok benzerlik bulunmaktadır. Gerçekte, AI Ajanları, belirli bir rolü üstlenen modern teknoloji alanının 'akıllı koruyucuları' olarak işlev görürler, otomatik algılama, analiz ve yürütme yoluyla şirketlere ve bireylere karmaşık görevlerle başa çıkmalarına yardımcı olurlar. Otomatik araçlardan akıllı müşteri hizmetlerine kadar, AI Ajanları her sektöre nüfuz etmiş, verimliliği ve yeniliği arttırmak için kilit bir güç haline gelmiştir. Bu otomatik zeka varlıkları, görünmez takım üyeleri gibi, çevreyi algılama ve karar alma dahil olmak üzere kapsamlı yeteneklere sahiptir ve her sektöre yayılarak verimliliği ve yeniliği çift katına çıkarmaktadır. Örneğin, bir AI Ajanı, Dexscreener'dan veya sosyal platform X'ten toplanan verilere dayanarak yatırım portföyünü anında yönetebilir ve işlemleri yürüterek sürekli olarak performansını optimize edebilir. AI Ajanı tek bir formda değil, şifreleme ekosisteminin belirli ihtiyaçlarına göre farklı kategorilere ayrılır: Yürütme Odaklı AI Ajanı: Belirli görevleri tamamlamaya odaklanır, örneğin işlem, yatırım portföyü yönetimi veya Arbitraj, işlem hassasiyetini artırmayı ve gereken zamanı azaltmayı amaçlar. Yaratıcı AI Ajanı: İçerik oluşturmak için kullanılır, metin, tasarım veya hatta müzik oluşturmayı içerir. Sosyal AI Ajanı: Sosyal medyada bir etkili lider olarak kullanılır, kullanıcılarla etkileşim kurar, topluluklar oluşturur ve pazarlama faaliyetlerine katılır. Koordinasyon Odaklı AI Ajanı: Karmaşık etkileşimler arasında sistemleri veya katılımcıları koordine etmek için kullanılır, özellikle çoklu zincir entegrasyonu için uygundur. Bu raporda, AI Ajanlarının kökeni, mevcut durumu ve geniş uygulama olasılıkları derinlemesine incelenmekte, endüstriyel peyzajı nasıl şekillendirdiği analiz edilmekte ve gelecekteki gelişim trendleri tahmin edilmektedir. 1.1.1 Gelişim Tarihi AI Ajanlarının gelişim süreci, AI'nın temel araştırmadan geniş uygulamaya evrimini göstermektedir. 1956'daki Dartmouth Konferansı'nda, 'AI' terimi ilk kez kullanıldı ve AI'nın bağımsız bir alan olarak temelini attı. Bu dönemde, AI araştırması genellikle sembolik yöntemlere odaklandı ve ELIZA (bir sohbet robotu) ve Dendral (organik kimya alanında bir uzman sistem) gibi ilk AI programlarını doğurdu. Bu aşama aynı zamanda sinir ağlarının ilk kez ortaya çıkması ve makine öğrenme kavramının ilk kez keşfi ile tanık oldu. Ancak bu dönemdeki AI araştırması o dönemdeki hesaplama gücü kısıtlamaları nedeniyle ciddi şekilde sınırlıydı. Araştırmacılar, doğal dil işleme ve insan benzeri bilişsel fonksiyonları taklit etme algoritmaları geliştirirken büyük zorluklarla karşılaştılar. Ayrıca, 1972'de matematikçi James Lighthill tarafından, 1973'te yayınlanan, İngiltere'nin AI araştırmasının durumunu açıklayan bir rapor sunuldu. Lighthill raporu, erken heyecan döneminden sonra AI araştırmasına yönelik genel bir karamsarlığı ifade etti ve AI'ye olan güveni derinden sarsarak 1973'ten sonra AI araştırma fonlarının büyük ölçüde azalmasına neden oldu. AI alanı ilk 'AI Kışı'nı yaşadı ve AI'nın potansiyeline duyulan şüphe duygusunu artırdı. 1980'lerin sonlarına doğru ve 1990'ların başlarında, uzman sistemlerin gelişimi ve ticarileşmesiyle küresel şirketler AI teknolojisini benimsemeye başladı. Bu dönem, makine öğrenimi, sinir ağları ve doğal dil işleme alanlarında önemli ilerlemeler kaydetti ve daha karmaşık AI uygulamalarının ortaya çıkmasını teşvik etti. İlk otonom araçların tanıtımı ve AI'nın finans, sağlık gibi alanlarda kullanımı, AI teknolojisinin genişlemesinin işaretlerini verdi. Ancak 1980'lerin sonundan 1990'ların başlarına kadar, özel AI donanımlarına olan pazar talebinin çöküşüyle AI alanı ikinci bir 'AI Kışı'nı yaşadı. Ayrıca, AI sistemlerinin ölçeğinin nasıl genişletileceği ve bunların başarılı bir şekilde gerçek uygulamalara nasıl entegre edileceği hala devam eden bir zorluk olmaya devam etmektedir. Ancak aynı zamanda, 1997'de IBM'in Deep Blue bilgisayarı dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yendi, bu da AI'nın karmaşık sorunları çözme yeteneği konusunda bir kilometre taşı olaydır. Sinir ağları ve Derinlik öğrenmenin yeniden canlanması, 1990'ların sonlarındaki AI gelişiminin temellerini atmış ve AI'nın teknoloji manzarasında vazgeçilmez bir parça haline gelmesini sağlamıştır, günlük yaşamı etkilemeye başlamıştır. Bu yüzyılın başlarına gelindiğinde, hesaplama gücündeki ilerlemeler, Derinlik öğrenmenin yükselişine yol açmış, Siri gibi sanal asistanlar AI'nın tüketici uygulama alanındaki kullanışlılığını göstermiştir. 2010'lu yıllarda, güçlendirilmiş öğrenme ajanları ve GPT-2 gibi üretim modelleri daha da ilerleme kaydetmiş, konuşma tabanlı AI'ı yeni zirvelere taşımıştır. Bu süreçte, Büyük Dil Modelleri'nin (LLM) çıkışı, AI gelişimi için önemli bir kilometre taşı olmuş, özellikle GPT-4'ün çıkışı, AI ajanları alanında bir dönüm noktası olarak kabul edilmiştir. OpenAI'in GPT serisini piyasaya sürmesinden bu yana, milyarlarca hatta 100'lerce milyar parametre üzerinden büyük ölçekli önceden eğitilmiş modeller, geleneksel modellerin ötesinde dil oluşturma ve anlama yeteneklerini sergilemiştir. Doğal dil işleme alanındaki olağanüstü performansları, AI ajanlarının mantıklı, düzenli etkileşim yeteneklerini dil oluşturma yoluyla sergilemelerini sağlar. Bu, AI ajanlarının sohbet yardımcıları, sanal müşteri hizmetleri gibi senaryolarda uygulanabilmesini sağlar ve aşamalı olarak daha karmaşık görevlere (örneğin iş analitiği, yaratıcı yazma) genişletilmesini sağlar. Büyük Dil Modellerinin öğrenme yeteneği, AI ajanları için bir dönüm noktası olup...