Dekode AI Agent: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan keseluruhan industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT muncul menandai datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bull. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, suatu token diluncurkan dan mencapai kapitalisasi pasar 150 juta USD pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang muncul dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa sampai batas tertentu, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan melakukan perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Bertindak sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depannya.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang independen. Pada masa ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolis, yang melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menjadi saksi pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah fase awal yang menggembirakan, memicu kehilangan kepercayaan yang besar terhadap AI dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar menyebabkan perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini menyaksikan kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana cara memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis, tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia, Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan merilis seri GPT, model pra-latih besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan menghasilkan dan memahami bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten chat, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi pembelajaran penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di beberapa platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, sehingga benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah pengembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kehadiran GPT-4 tanpa diragukan lagi merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, kontekstual, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" kepada agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
Prinsip Kerja 1.2
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dipandang sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri di ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk secara otomatis menyelesaikan masalah yang kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau menentukan entitas terkait dalam lingkungan. Tugas utama modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
Penglihatan komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
Pemrosesan bahasa alami (NLP): membantu AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Penggabungan sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang seragam.
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah mendeteksi lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan merumuskan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar dan sebagainya yang bertindak sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Pengambilan keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
Pembelajaran penguatan: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui percobaan dan kesalahan, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana optimal untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin melibatkan operasi fisik (seperti gerakan robot) atau operasi digital (seperti pengolahan data). Modul eksekusi bergantung pada:
Sistem kontrol robot: digunakan untuk operasi fisik, seperti gerakan lengan robot.
Panggilan API: Berinteraksi dengan sistem perangkat lunak eksternal, seperti kueri basis data atau akses layanan jaringan.
Manajemen Proses Otomatisasi: Di lingkungan perusahaan, tugas berulang dijalankan melalui RPA (Automatisasi Proses Robotik).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "data flywheel" yang terus menerus meningkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola tersembunyi dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Memperbarui model dengan data waktu nyata untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AGENT AI sedang menjadi pusat perhatian pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AGENT AI juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan dari inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TAM juga sedang berkembang, dan perhatian investor terhadapnya terus meningkat, semakin bersedia untuk memberikan premi yang lebih tinggi.
Dari sudut pandang penerapan blockchain publik, suatu blockchain adalah medan pertempuran utama, dan juga ada seperti suatu
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
8 Suka
Hadiah
8
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
DefiSecurityGuard
· 19jam yang lalu
*memeriksa kode dengan gugup* mmm siklus lain, vektor serangan lain yang menunggu untuk terjadi... ada yang sudah memeriksa agen AI ini untuk eksploitasi MEV? jujur saja, cukup mencurigakan
Lihat AsliBalas0
WenMoon
· 19jam yang lalu
Klasik para suckers, yang mengerti pasti mengerti~
Kebangkitan AI Agent Merombak Ekosistem Ekonomi Baru Web3
Dekode AI Agent: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan keseluruhan industri.
Awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bull. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana pada 11 Oktober 2024, suatu token diluncurkan dan mencapai kapitalisasi pasar 150 juta USD pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang muncul dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan dengan cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang serupa sampai batas tertentu, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan melakukan perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, tetapi dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Bertindak sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depannya.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang independen. Pada masa ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolis, yang melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menjadi saksi pengajuan pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah fase awal yang menggembirakan, memicu kehilangan kepercayaan yang besar terhadap AI dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertama dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar menyebabkan perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini menyaksikan kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, yang mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom untuk pertama kalinya serta penerapan AI di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan juga menandai perluasan teknologi AI. Namun, pada akhir 1980-an hingga awal 1990-an, dengan runtuhnya permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang kedua. Selain itu, bagaimana cara memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis, tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Namun, pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia, Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat yang baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak suatu perusahaan merilis seri GPT, model pra-latih besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan menghasilkan dan memahami bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan dalam skenario seperti asisten chat, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar dari model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi pembelajaran penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di beberapa platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input pemain, sehingga benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah pengembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Kehadiran GPT-4 tanpa diragukan lagi merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, kontekstual, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" kepada agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
Prinsip Kerja 1.2
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dipandang sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, mampu bertindak secara mandiri di ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk secara otomatis menyelesaikan masalah yang kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi untuk mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau menentukan entitas terkait dalam lingkungan. Tugas utama modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah mendeteksi lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan merumuskan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar dan sebagainya yang bertindak sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana optimal untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin melibatkan operasi fisik (seperti gerakan robot) atau operasi digital (seperti pengolahan data). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "data flywheel" yang terus menerus meningkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap dan menjadi lebih efektif seiring waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AGENT AI sedang menjadi pusat perhatian pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AGENT AI juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan dari inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TAM juga sedang berkembang, dan perhatian investor terhadapnya terus meningkat, semakin bersedia untuk memberikan premi yang lebih tinggi.
Dari sudut pandang penerapan blockchain publik, suatu blockchain adalah medan pertempuran utama, dan juga ada seperti suatu