Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar memicu perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, likuiditas kolam DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai kedatangan era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bull. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, hal itu dapat memicu perubahan besar. Menyongsong tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana suatu token diluncurkan pada 11 Oktober 2024, dan mencapai valuasi pasar 150 juta dolar pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang menampilkan gambar si gadis tetangga dalam siaran langsung untuk pertama kalinya, memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen Red terlihat sangat mengesankan. Queen Red adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, menganalisis data dan mengambil tindakan dengan cepat.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang mirip dalam beberapa hal; 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 meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AGENT AI dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AGENT AI bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti trading, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
3.AI Agen Sosial: Sebagai pemimpin opini 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-chain.
Dalam laporan ini, kami akan menggali asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka mengubah pola industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, yang melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Fase ini juga menyaksikan pengajuan jaringan saraf untuk pertama kalinya serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan peniruan 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 secara dasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase awal yang penuh antusiasme, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat 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 sektor 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, cara untuk memperbesar skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis masih 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 pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, kemunculan 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 perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih besar telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional melalui ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter. 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 obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan agen AI otonomi yang lebih tinggi. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi yang dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah kisah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berbasis skenario, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "jiwa" yang "cerdas" kepada agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan 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 cryptocurrency, 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 secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, aksi, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
Agen AI 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-fitur bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas terkait di lingkungan. Tugas inti 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 AGENT AI 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 merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat 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 sejenisnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengkoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Mengambil 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 trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: yang pertama adalah penilaian lingkungan, yang kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan yang terakhir adalah memilih rencana yang optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti gerakan 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, melaksanakan tugas yang berulang melalui RPA (Automasi Proses Robot).
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 "roda data" yang terus menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi 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 yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Real-time
AGENT AI mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang berkelanjutan. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AGENT AI.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
Agen AI sedang menjadi pusat perhatian 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 pada siklus sebelumnya, Agen AI juga menunjukkan prospek yang sama pada siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. 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.
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.
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekonomi baru enkripsi
Dekode AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bull. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, hal itu dapat memicu perubahan besar. Menyongsong tahun 2025, jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, di mana suatu token diluncurkan pada 11 Oktober 2024, dan mencapai valuasi pasar 150 juta dolar pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang menampilkan gambar si gadis tetangga dalam siaran langsung untuk pertama kalinya, memicu ledakan di seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen Red terlihat sangat mengesankan. Queen Red adalah sistem AI yang kuat, mengendalikan fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, mampu merasakan lingkungan secara mandiri, menganalisis data dan mengambil tindakan dengan cepat.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati. AI Agent di dunia nyata memainkan peran yang mirip dalam beberapa hal; 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 meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas mandiri ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AGENT AI dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AGENT AI bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti trading, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
3.AI Agen Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam aktivitas pemasaran.
Dalam laporan ini, kami akan menggali asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka mengubah pola industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diajukan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, yang melahirkan program AI pertama, seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Fase ini juga menyaksikan pengajuan jaringan saraf untuk pertama kalinya serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma pemrosesan bahasa alami dan peniruan 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 secara dasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase awal yang penuh antusiasme, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat 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 sektor 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, cara untuk memperbesar skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis masih 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 pada akhir 1990-an, menjadikan AI bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan asisten virtual seperti Siri menunjukkan kegunaan AI dalam aplikasi konsumen. Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, membawa AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, kemunculan 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 perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih besar telah menunjukkan kemampuan generasi dan pemahaman bahasa yang melampaui model tradisional melalui ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter. 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 obrolan, layanan pelanggan virtual, dan secara bertahap memperluas ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).
Kemampuan belajar model bahasa besar memberikan agen AI otonomi yang lebih tinggi. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya dan beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi yang dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah kisah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, berbasis skenario, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "jiwa" yang "cerdas" kepada agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, mendorong penerapan dan pengembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
1.2 Prinsip kerja
Perbedaan antara AIAGENT dan 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 cryptocurrency, 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 secara otomatis menyelesaikan masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, aksi, pembelajaran, penyesuaian.
1.2.1 Modul Persepsi
Agen AI 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-fitur bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas terkait di lingkungan. Tugas inti modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat 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 sejenisnya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengkoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: yang pertama adalah penilaian lingkungan, yang kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan yang terakhir adalah memilih rencana yang optimal untuk dieksekusi.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang mengimplementasikan keputusan dari modul penalaran. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini dapat melibatkan operasi fisik (seperti gerakan robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan 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 "roda data" yang terus menerus diperbaiki, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi 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 Real-time
AGENT AI mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang berkelanjutan. Hasil dari setiap tindakan akan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AGENT AI.
1.3 Status Pasar
1.3.1 Status Industri
Agen AI sedang menjadi pusat perhatian 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 pada siklus sebelumnya, Agen AI juga menunjukkan prospek yang sama pada siklus ini.
Menurut laporan terbaru dari Markets and Markets, pasar AI Agent diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada tahun 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada tahun 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) mencapai 44,8%. Pertumbuhan yang cepat ini mencerminkan penetrasi AI Agent di berbagai industri, serta permintaan pasar yang dihasilkan oleh inovasi teknologi.
Perusahaan besar juga meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. 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.