AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar mendorong perkembangan pesat ICO.
Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang musim panas DeFi.
Pada tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandakan kedatangan era koleksi digital.
Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren memecoin dan platform peluncuran.
Perlu ditekankan bahwa dimulainya bidang vertikal ini bukan hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bullish. 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, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, muncul untuk pertama kalinya dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, meledakkan seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya itu AI Agent?
Semua orang pasti sudah tidak asing lagi 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 cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti dari Ratu Hati Merah. Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran serupa dalam beberapa aspek, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu bisnis 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. Agen cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform media sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, secara terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
3.AI Agent 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 menjelajahi asal-usul, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasinya yang luas. Istilah "AI" pertama kali diperkenalkan di Konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar berfokus pada metode simbolis, 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 serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase awal yang penuh antusiasme, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar mendorong perusahaan-perusahaan di seluruh dunia untuk 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 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 milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI dalam 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 dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu meluncurkan 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 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 model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi untuk agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Contohnya, dalam suatu platform yang didorong oleh 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 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, kontekstual, dan bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya menyuntikkan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
Prinsip kerja 1.2
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, 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, 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, mengidentifikasi objek, atau menentukan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti dari 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 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 sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus yang digunakan untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Mesin aturan: Pengambilan 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 trial and error, beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah penilaian lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini 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 Otomatisasi: Di lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang menggunakan RPA (Automatisasi Proses Robotik).
1.2.4 Modul Pembelajaran
Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring waktu dan menjadi lebih efektif memberikan perusahaan alat yang kuat 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 potensial dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
Pembelajaran Berkelanjutan: Memperbarui model dengan data real-time untuk mempertahankan kinerja agen di lingkungan yang dinamis.
1.2.5 Umpan Balik dan Penyesuaian Waktu Nyata
AI AGENT terus mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang konstan. 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 besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 pada siklus sebelumnya yang sulit diukur, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam 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 secara signifikan meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. Beberapa
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.
10 Suka
Hadiah
10
4
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropSkeptic
· 07-30 20:35
Setiap tahun memplay people for suckers satu gelombang, ya?
Lihat AsliBalas0
RektButSmiling
· 07-30 20:34
Eh, lagi jebakan botol baru, tapi isinya lama!
Lihat AsliBalas0
TommyTeacher
· 07-30 20:27
Tahun 2025 adalah ledakan Bot!
Lihat AsliBalas0
BagHolderTillRetire
· 07-30 20:20
Menghasilkan uang itu penting, apapun harus dilakukan terlebih dahulu.
AI AGENT: Kekuatan Baru yang Cerdas untuk Ekosistem Blockchain 2025
AI AGENT: Kekuatan cerdas yang membentuk ekosistem ekonomi baru di masa depan
1. Latar Belakang
1.1 Pendahuluan: "Rekan Baru" di Era Cerdas
Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong perkembangan seluruh industri.
Perlu ditekankan bahwa dimulainya bidang vertikal ini bukan hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari perpaduan sempurna antara model pembiayaan dan siklus pasar bullish. 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, di mana pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan, dan pada 15 Oktober mencapai nilai pasar 150 juta USD. Segera setelah itu, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, muncul untuk pertama kalinya dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, meledakkan seluruh industri.
Jadi, apa sebenarnya itu AI Agent?
Semua orang pasti sudah tidak asing lagi 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 cepat mengambil tindakan.
Sebenarnya, AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan fungsi inti dari Ratu Hati Merah. Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran serupa dalam beberapa aspek, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu bisnis 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. Agen cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke dalam berbagai industri, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.
Misalnya, sebuah AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform data atau platform media sosial, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan, secara terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:
Agen AI Eksekusi: Fokus pada penyelesaian tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.
Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.
3.AI Agent 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, kondisi saat ini, dan prospek aplikasi luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.
1.1.1 Sejarah Pengembangan
Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasinya yang luas. Istilah "AI" pertama kali diperkenalkan di Konferensi Dartmouth pada tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang independen. Pada periode ini, penelitian AI sebagian besar berfokus pada metode simbolis, 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 serta eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada masa ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti menghadapi kesulitan besar dalam pengembangan algoritma untuk pemrosesan bahasa alami dan meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill mengajukan laporan tentang status penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara dasar menyatakan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase awal yang penuh antusiasme, memicu hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk penelitian AI berkurang drastis, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" yang pertama, dengan meningkatnya keraguan terhadap potensi AI.
Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar mendorong perusahaan-perusahaan di seluruh dunia untuk 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 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 milik IBM mengalahkan juara catur dunia Garry Kasparov, yang merupakan peristiwa penting dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam meletakkan dasar bagi perkembangan AI di akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian yang tak terpisahkan dari lanskap teknologi, dan mulai memengaruhi kehidupan sehari-hari.
Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam, dengan asisten virtual seperti Siri yang menunjukkan kegunaan AI dalam 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 dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik dalam bidang agen AI. Sejak perusahaan tertentu meluncurkan 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 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 model bahasa besar memberikan otonomi yang lebih tinggi untuk agen AI. Melalui teknologi Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Contohnya, dalam suatu platform yang didorong oleh 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 jelas merupakan titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, kontekstual, dan bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya menyuntikkan "kecerdasan" ke dalam jiwa agen AI, tetapi juga memberikan kemampuan kolaborasi lintas bidang. Di masa depan, platform proyek inovatif akan terus muncul, mendorong penerapan dan perkembangan teknologi agen AI, memimpin era baru pengalaman yang didorong oleh AI.
Prinsip kerja 1.2
Perbedaan AIAGENT dengan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang mendetail untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang terampil dan terus berkembang di bidang kripto, 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, 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, mengidentifikasi objek, atau menentukan entitas yang relevan di lingkungan. Tugas inti dari 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 sebagainya sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus yang digunakan untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.
Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:
Proses penalaran biasanya terdiri dari beberapa langkah: pertama adalah penilaian lingkungan, kemudian menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.
1.2.3 Modul Eksekusi
Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini 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 kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui siklus umpan balik atau "roda data" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini untuk beradaptasi secara bertahap seiring waktu dan menjadi lebih efektif memberikan perusahaan alat yang kuat 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 terus mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus umpan balik yang konstan. 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 besarnya sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 pada siklus sebelumnya yang sulit diukur, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam 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 secara signifikan meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. Beberapa