AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, berbagai seri karya NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi AI agen. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar AS. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya 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", terutama sistem AI Ratu Merah yang sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas kompleks dan sistem keamanan, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, 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 serupa hingga tingkat 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 ini, layaknya anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam setiap industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AGENT AI 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. AGENT AI bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasi dan mengurangi waktu yang diperlukan.
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin pendapat di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam aktivitas pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk ulang lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depannya.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA( sebuah chatbot) dan Dendral( sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama neural network dan eksplorasi awal konsep machine learning. Namun, penelitian AI pada periode 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 yang diterbitkan pada tahun 1973 tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill pada dasarnya menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris( termasuk lembaga pendanaan) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI secara signifikan berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya skeptisisme terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat 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 dan 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 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 dari suatu perusahaan 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 pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, di mana beberapa asisten virtual menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan beberapa model generatif mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis model tertentu yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang jelas dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI untuk diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi 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 masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Sejarah perkembangan agen AI, dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh model tertentu, adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya model tertentu, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terkontextualisasi, dan bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya menyuntikkan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas domain. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, terus mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatisasi penyelesaian masalah 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, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang berarti, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan dalam lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
Penglihatan komputer: digunakan untuk memproses dan memahami data gambar dan video.
Pemrosesan bahasa alami ### NLP (: membantu AGENT AI memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
Fusion sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang seragam.
)# 1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu mengambil keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
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, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.
Proses penalaran biasanya mencakup beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini bisa melibatkan operasi fisik ### seperti tindakan robot ( atau operasi digital ) seperti pemrosesan 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 Otomatis: Dalam lingkungan perusahaan, melalui RPA) otomatisasi proses robot( untuk melaksanakan tugas yang berulang.
)# 1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, memungkinkan agen menjadi semakin cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini yang secara bertahap beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring berjalannya waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
Pembelajaran terawasi: menggunakan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
Pembelajaran tanpa pengawasan: menemukan pola yang mendasari dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran berkelanjutan: Mempertahankan kinerja agen dalam lingkungan dinamis dengan memperbarui model melalui data waktu nyata.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
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.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari suatu lembaga riset pasar, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan laju pertumbuhan tahunan gabungan ###CAGR( mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan tingkat penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Aktivitas 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, dan TAM juga sedang berkembang.
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.
9 Suka
Hadiah
9
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MEVHunterZhang
· 15jam yang lalu
ai mengerti apa, cepat atau lambat akan disanksi oleh AS
Lihat AsliBalas0
ZKProofster
· 15jam yang lalu
secara teknis... hanya siklus hype lainnya
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 15jam yang lalu
Sekali lagi, sebuah pertunjukan besar di mana orang-orang dianggap bodoh dimulai.
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 15jam yang lalu
Goreng sampai akhir tetap hidup ai ya
Lihat AsliBalas0
MissingSats
· 15jam yang lalu
Lihat, mereka mulai berbicara tentang AI lagi.
Lihat AsliBalas0
LiquidityWitch
· 15jam yang lalu
Mengikuti arus adalah inti dari setiap siklus, yang penting adalah mendapatkan keuntungan.
AI Agent: Kekuatan cerdas yang membentuk ekonomi baru enkripsi
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mit partner baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal mula bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika peluang bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi AI agen. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar AS. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya 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", terutama sistem AI Ratu Merah yang sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas kompleks dan sistem keamanan, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, 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 serupa hingga tingkat 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 ini, layaknya anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam setiap industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, AGENT AI 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. AGENT AI bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin pendapat di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam aktivitas pemasaran.
Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai.
Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk ulang lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depannya.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama terfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA( sebuah chatbot) dan Dendral( sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama neural network dan eksplorasi awal konsep machine learning. Namun, penelitian AI pada periode 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 yang diterbitkan pada tahun 1973 tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill pada dasarnya menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris( termasuk lembaga pendanaan) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI secara signifikan berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya skeptisisme terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan-perusahaan di seluruh dunia mulai mengadopsi teknologi AI. Periode ini melihat 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 dan 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 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 dari suatu perusahaan 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 pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, di mana beberapa asisten virtual menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan beberapa model generatif mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan rilis model tertentu yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan kemampuan interaksi yang jelas dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI untuk diterapkan dalam skenario seperti asisten obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks ( seperti analisis bisnis, penulisan kreatif ).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi bagi agen AI. Melalui teknologi 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 masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Sejarah perkembangan agen AI, dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh model tertentu, adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya model tertentu, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terkontextualisasi, dan bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya menyuntikkan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas domain. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, terus mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b2211eca49347f5293d6624a040c20cd.webp(
) 1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang dalam bidang kripto, yang mampu bertindak secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT adalah "kecerdasan"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatisasi penyelesaian masalah 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, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, termasuk mengekstrak fitur yang berarti, mengenali objek, atau menentukan entitas yang relevan dalam lingkungan. Tugas inti dari modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang berarti, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
)# 1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu mengambil keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan perumusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan berkoordinasi dengan model khusus yang digunakan untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses penalaran biasanya mencakup beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini bisa melibatkan operasi fisik ### seperti tindakan robot ( atau operasi digital ) seperti pemrosesan data (. Modul eksekusi bergantung pada:
)# 1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, memungkinkan agen menjadi semakin cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini yang secara bertahap beradaptasi dan menjadi lebih efektif seiring berjalannya waktu memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara-cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-Time
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.
![Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-79bc2d17f907c612bc1ccb105be9186b.webp(
) 1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari suatu lembaga riset pasar, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar USD pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar USD pada tahun 2030, dengan laju pertumbuhan tahunan gabungan ###CAGR( mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan tingkat penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka kerja proxy sumber terbuka. Aktivitas 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, dan TAM juga sedang berkembang.