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 menghadirkan infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai kedatangan era barang 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 bukan hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus bull market. 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 AI agent. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, ketika suatu token diluncurkan pada 11 Oktober 2024 dan mencapai nilai pasar 150 juta dolar pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya dengan citra IP gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu ledakan di 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 mengambil tindakan dengan cepat.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata, dalam beberapa hal, memainkan peran yang serupa; mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan pelaksanaan. 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 pelaksanaan keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam 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 transaksi, 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 menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan musik.
Agen AI Sosial: 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 menggali asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan di masa depan.
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 tahun 1956, yang menjadi 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). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan 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 untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara mendasar mengungkapkan skeptisisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh antusiasme, yang memicu kehilangan kepercayaan besar terhadap AI dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, pendanaan 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 melihat kemajuan besar 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 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, 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 milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa tonggak 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 kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan 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, membawa 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 perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih skala 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 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 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 suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input 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 merupakan titik balik besar dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi semakin cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, terus mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh 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 sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak 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, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas terkait di dalam 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 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 merasakan lingkungan, AI AGENT perlu membuat keputusan berdasarkan data. Modul penalaran dan 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 mengoordinasikan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang 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 trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana terbaik untuk dieksekusi.
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 dapat 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: Di lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang menggunakan RPA (Automasi Proses Robotik).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah inti dari kompetensi inti AI AGENT, yang memungkinkan agen untuk menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring waktu dan menjadi lebih efektif memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya diperbaiki 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 potensial 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 Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui umpan balik yang terus-menerus. Setiap hasil tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan 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 suatu lembaga penelitian, 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 kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari beberapa perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi 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.
18 Suka
Hadiah
18
5
Bagikan
Komentar
0/400
SnapshotStriker
· 18jam yang lalu
Di mana lagi tim proyek yang belum menggunakan agen? Takut dibunuh oleh ombak baru, kan?
Lihat AsliBalas0
AirdropHunterXM
· 19jam yang lalu
Lagi-lagi ai, hanya dianggap bodoh saja.
Lihat AsliBalas0
PriceOracleFairy
· 20jam yang lalu
ngl agen ai mungkin hanya menjadi siklus hype lainnya... sudah melihat film ini sebelumnya
Lihat AsliBalas0
LiquidatedTwice
· 20jam yang lalu
turun tembus likuidasi naik tembus likuidasi Saya masih di sini
Lihat AsliBalas0
DeFiAlchemist
· 20jam yang lalu
*menyesuaikan metrik protokol* menarik bagaimana setiap siklus berubah menjadi bentuk kesadaran finansial yang lebih tinggi... agen AI bisa jadi batu filsuf kita selanjutnya jujur.
AI AGENT memimpin siklus baru: membentuk ekosistem ekonomi cerdas masa depan
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 menghadirkan infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa awal dari bidang vertikal ini bukan hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus bull market. 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 AI agent. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, ketika suatu token diluncurkan pada 11 Oktober 2024 dan mencapai nilai pasar 150 juta dolar pada 15 Oktober. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, suatu protokol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya dengan citra IP gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu ledakan di 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 mengambil tindakan dengan cepat.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti Ratu Hati Merah. AI Agent di dunia nyata, dalam beberapa hal, memainkan peran yang serupa; mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan pelaksanaan. 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 pelaksanaan keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam 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 transaksi, 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 menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan musik.
Agen AI Sosial: 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 menggali asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan di masa depan.
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 tahun 1956, yang menjadi 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). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan saraf dan 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 untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara mendasar mengungkapkan skeptisisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah periode awal yang penuh antusiasme, yang memicu kehilangan kepercayaan besar terhadap AI dari lembaga akademik Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ). Setelah tahun 1973, pendanaan 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 melihat kemajuan besar 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 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, 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 milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa tonggak 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 kemampuan komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dan 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, membawa 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 perusahaan tertentu merilis seri GPT, model pra-latih skala 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 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 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 suatu platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan input 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 merupakan titik balik besar dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi semakin cerdas, terfokus pada konteks, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan untuk berkolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus bermunculan, terus mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh 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 sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak 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, termasuk mengekstrak fitur yang bermakna, mengenali objek, atau menentukan entitas terkait di dalam 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 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 mengoordinasikan model khusus yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses inferensi biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah evaluasi lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa rencana tindakan yang mungkin berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana terbaik untuk dieksekusi.
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 dapat melibatkan operasi fisik (seperti tindakan robot) atau operasi digital (seperti pemrosesan data). Modul eksekusi bergantung pada:
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah inti dari kompetensi inti AI AGENT, yang memungkinkan agen untuk menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring waktu dan menjadi lebih efektif memberikan alat yang kuat bagi perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.
Modul pembelajaran biasanya diperbaiki melalui cara-cara berikut:
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui umpan balik yang terus-menerus. Setiap hasil tindakan dicatat dan digunakan untuk menyesuaikan keputusan di masa depan. Sistem umpan balik tertutup ini memastikan adaptabilitas dan fleksibilitas AI AGENT.
1.3 Kondisi Pasar
1.3.1 Status Industri
AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan 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 suatu lembaga penelitian, 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 kerja proxy sumber terbuka secara signifikan. Aktivitas pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari beberapa perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi lebih besar di luar bidang kripto.