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 mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, likuiditas DEX membawa gelombang musim panas DeFi.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
Pada tahun 2024, munculnya tren memecoin dan platform peluncuran.
Menghadapi tahun 2025, bidang baru akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, token $GOAT diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, Protokol Virtuals meluncurkan Luna, yang debut dengan karakter IP gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan sistem AI Ratu Merah dalam film "Resident Evil". Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran serupa dalam beberapa aspek; 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 sektor, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT 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. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan 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.
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Agen AI Koordinatif: 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 merubah lanskap industri, dan mengantisipasi tren perkembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Istilah "AI" pertama kali diperkenalkan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan jaringan saraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal tentang 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 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 secara umum menyatakan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode kegembiraan awal, yang memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, dana 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 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 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 terhadap perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana cara memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis masih menjadi tantangan yang terus berlanjut. 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 menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam membentuk dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan 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 baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak OpenAI merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter, 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 logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI untuk digunakan dalam skenario seperti asisten obrolan, 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 AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, lebih situasional, dan lebih beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" kepada agen AI, tetapi juga menyediakan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman berbasis AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional terletak pada kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi seiring waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu beroperasi secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" — 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, 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 indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas yang relevan di 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 pandangan yang terintegrasi.
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan inferensi logis dan pengembangan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin inferensi, 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: Mengambil 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-menerus 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 rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana optimal untuk dijalankan.
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 mungkin 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 database atau akses layanan jaringan.
Manajemen Proses Otomatisasi: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang melalui RPA (Automasi Proses Robotik).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih pintar seiring waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk 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 pelatihan 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: Memperbarui model dengan data real-time untuk menjaga kinerja agen dalam lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan balik dan penyesuaian waktu nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan akan 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
AI AGENT sedang menjadi pusat perhatian pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT 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 di kerangka kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari Microsoft semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TAM juga terus berkembang, dan perhatian investor terhadapnya terus meningkat, semakin bersedia untuk memberikan beberapa kali lipat premi untuk itu.
Dari perspektif penerapan blockchain publik, Solana adalah medan utama, sementara ada juga blockchain publik lainnya seperti Base Chain yang memiliki potensi besar.
Dari segi kesadaran pasar (Mindshare), FARTCOIN dan AIXBT jauh di depan. Kelahiran Fartcoin dan GOAT berasal dari sumber yang sama, yaitu dari model AI AGENT tertentu, di mana dalam percakapan antara model tersebut dan alat kecerdasan buatan, disebutkan bahwa Trump suka suara kentut, sehingga model AI ini mengusulkan untuk menerbitkan token bernama Fartcoin, dan merancang serangkaian cara promosi dan permainan. Fartcoin lahir pada 18 Oktober, sedikit lebih lambat dari GOAT (11 Oktober), dan mencapai valuasi singkat lebih dari 1 miliar dolar AS pada Desember 2024. Meskipun awalnya dianggap sebagai pandangan humoris terhadap dunia mata uang digital, namun itu.
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 dalam membentuk ekosistem ekonomi enkripsi yang baru
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.
Menghadapi tahun 2025, bidang baru akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, pada 11 Oktober 2024, token $GOAT diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, Protokol Virtuals meluncurkan Luna, yang debut dengan karakter IP gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya AI Agent?
AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan sistem AI Ratu Merah dalam film "Resident Evil". Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran serupa dalam beberapa aspek; 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 sektor, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT 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. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
2.Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan penciptaan musik.
3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
Dalam laporan ini, kami akan menjelajahi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka merubah lanskap industri, dan mengantisipasi tren perkembangan masa depan.
1.1.1 Sejarah Perkembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi luas. Istilah "AI" pertama kali diperkenalkan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang menjadi dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, melahirkan program AI pertama seperti ELIZA (sebuah chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengenalan jaringan saraf untuk pertama kalinya dan eksplorasi awal tentang 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 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 secara umum menyatakan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode kegembiraan awal, yang memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, dana 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 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 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 terhadap perangkat keras AI khusus, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua. Selain itu, bagaimana cara memperluas skala sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi praktis masih menjadi tantangan yang terus berlanjut. 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 menyelesaikan masalah kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam membentuk dasar bagi perkembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi dan mulai mempengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan 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 baru. Dalam proses ini, kemunculan model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak OpenAI merilis seri GPT, model pra-latih berskala besar dengan ratusan miliar bahkan ribuan miliar parameter, 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 logis dan terstruktur melalui generasi bahasa. Ini memungkinkan agen AI untuk digunakan dalam skenario seperti asisten obrolan, 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 AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilaku berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.
Dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, sejarah perkembangan agen AI adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, lebih situasional, dan lebih beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" kepada agen AI, tetapi juga menyediakan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman berbasis AI.
1.2 Prinsip Kerja
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional terletak pada kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi seiring waktu, membuat keputusan yang cermat untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu beroperasi secara mandiri dalam ekonomi digital.
Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya" — 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, 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 indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek, atau penentuan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas utama modul persepsi adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna, yang biasanya melibatkan teknologi berikut:
1.2.2 Modul Inferensi dan Keputusan
Setelah merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul inferensi dan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan inferensi logis dan pengembangan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Dengan memanfaatkan model bahasa besar dan sebagainya sebagai pengatur atau mesin inferensi, 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 rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan akhirnya memilih rencana optimal untuk dijalankan.
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 mungkin 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 AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih pintar seiring waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dalam interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk 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 waktu nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui umpan balik yang terus menerus. Hasil dari setiap tindakan akan 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
AI AGENT sedang menjadi pusat perhatian pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa transformasi ke berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur pada siklus sebelumnya, AI AGENT 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 di kerangka kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari Microsoft semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TAM juga terus berkembang, dan perhatian investor terhadapnya terus meningkat, semakin bersedia untuk memberikan beberapa kali lipat premi untuk itu.
Dari perspektif penerapan blockchain publik, Solana adalah medan utama, sementara ada juga blockchain publik lainnya seperti Base Chain yang memiliki potensi besar.
Dari segi kesadaran pasar (Mindshare), FARTCOIN dan AIXBT jauh di depan. Kelahiran Fartcoin dan GOAT berasal dari sumber yang sama, yaitu dari model AI AGENT tertentu, di mana dalam percakapan antara model tersebut dan alat kecerdasan buatan, disebutkan bahwa Trump suka suara kentut, sehingga model AI ini mengusulkan untuk menerbitkan token bernama Fartcoin, dan merancang serangkaian cara promosi dan permainan. Fartcoin lahir pada 18 Oktober, sedikit lebih lambat dari GOAT (11 Oktober), dan mencapai valuasi singkat lebih dari 1 miliar dolar AS pada Desember 2024. Meskipun awalnya dianggap sebagai pandangan humoris terhadap dunia mata uang digital, namun itu.