Dekode AI Agent: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan

1. Latar Belakang

1.1 Pendahuluan: "Mitpartner" di Era Cerdas

Setiap siklus cryptocurrency akan membawa infrastruktur baru yang mendorong pengembangan seluruh industri.

• Pada tahun 2017, munculnya kontrak pintar memicu perkembangan pesat ICO.
• Tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas musim panas DeFi.
• Tahun 2021, banyak seri karya NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, munculnya tren memecoin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa permulaan di bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu bisa memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, sangat jelas bahwa bidang baru dalam siklus 2025 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, Virtuals Protocol meluncurkan Luna, yang muncul untuk pertama kalinya dengan citra si gadis tetangga dalam siaran langsung, memicu seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya itu AI Agent?

Semua orang pasti akrab dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Ratu Merah sangat mengesankan. Ratu Merah adalah sistem AI yang kuat, yang 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. Dalam kenyataannya, AI Agent memainkan peran yang mirip, mereka adalah "penjaga kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah menyusup ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Agen cerdas ini, layaknya anggota tim yang tidak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda efisiensi dan inovasi.

Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk otomatisasi perdagangan, berdasarkan data yang dikumpulkan dari Dexscreener atau platform sosial X, mengelola portofolio secara real-time dan melakukan perdagangan, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi berbagai kategori sesuai dengan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

1. Agen AI Eksekusi: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase, bertujuan untuk meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang diperlukan.

2. Agen AI Kreatif: digunakan untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan penciptaan musik.

3.Agen AI Sosial: Sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.

4. Agen AI Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-chain.

Dalam laporan ini, kami akan mengeksplorasi asal-usul, keadaan saat ini, dan prospek aplikasi yang luas dari AI Agent, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan memprediksi tren perkembangan di masa depan.

1.1.1 Sejarah Pengembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Pada konferensi Dartmouth tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diajukan, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang independen. Pada periode ini, penelitian AI terutama berfokus pada metode simbolik, yang melahirkan program-program AI pertama, seperti ELIZA(, sebuah chatbot), dan Dendral(, sistem pakar di bidang kimia organik). Tahap ini juga menyaksikan pengajuan pertama jaringan syaraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Namun, penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan kemampuan komputasi saat itu. Para peneliti mengalami 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 kondisi penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill secara fundamental mengekspresikan pesimisme menyeluruh terhadap penelitian AI setelah fase awal yang menggembirakan, yang memicu kehilangan kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris(, termasuk lembaga pendanaan), terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan penelitian AI secara signifikan berkurang, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" 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. Pada periode ini, kemajuan signifikan dicapai dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, 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 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 nyata 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 tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk menyelesaikan 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 dalam kapasitas komputasi mendorong kebangkitan pembelajaran mendalam, dengan 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, mengangkat AI percakapan ke tingkat baru. Dalam proses ini, munculnya model bahasa besar (Large Language Model, LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, terutama dengan peluncuran GPT-4, yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak OpenAI merilis seri GPT, model pra-pelatihan 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 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 kepada agen AI. Melalui teknik Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning), agen AI dapat terus mengoptimalkan perilakunya, beradaptasi dengan lingkungan yang dinamis. Misalnya, di platform yang didorong AI seperti Digimon Engine, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya berdasarkan masukan pemain, benar-benar mewujudkan interaksi dinamis.

Sejarah perkembangan agen AI, dari sistem aturan awal hingga model bahasa besar yang diwakili oleh GPT-4, adalah sejarah evolusi yang terus menerus melampaui batasan teknologi. Munculnya GPT-4, tanpa diragukan lagi, adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Dengan perkembangan teknologi lebih lanjut, agen AI akan menjadi lebih cerdas, kontekstual, dan bervariasi. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "jiwa" yang "cerdas" kepada agen AI, tetapi juga memberikannya kemampuan kolaborasi 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.

Prinsip Kerja 1.2

Perbedaan antara AIAGENT dan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang sangat rinci untuk mencapai tujuan. Mereka dapat dianggap sebagai peserta yang sangat terampil dan terus berkembang di bidang kripto, yang mampu bertindak secara independen dalam ekonomi digital.

Inti dari AI AGENT terletak pada "kecerdasannya"------yaitu mensimulasikan perilaku cerdas manusia atau makhluk hidup lainnya melalui algoritma untuk mengotomatiskan penyelesaian masalah kompleks. Alur kerja AI AGENT biasanya mengikuti langkah-langkah berikut: persepsi, penalaran, tindakan, pembelajaran, penyesuaian.

1.2.1 Modul Persepsi

AI AGENT berinteraksi dengan dunia luar melalui modul persepsi, mengumpulkan informasi lingkungan. Fungsi bagian ini mirip dengan indra manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan 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 AI AGENT memahami dan menghasilkan bahasa manusia.
• Fusi sensor: Menggabungkan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang terintegrasi.

1.2.2 Modul Inferensi dan Pengambilan 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 merumuskan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Menggunakan model bahasa besar dan lainnya yang berfungsi sebagai pengatur atau mesin inferensi, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model khusus untuk fungsi tertentu seperti pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

• Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditetapkan.
• Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll, digunakan untuk pengenalan pola dan prediksi yang kompleks.
• Pembelajaran penguatan: Membuat AI AGENT terus mengoptimalkan strategi keputusan melalui mencoba dan salah, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.

Proses penalaran biasanya melibatkan beberapa langkah: pertama adalah evaluasi terhadap lingkungan, kedua adalah menghitung beberapa kemungkinan rencana tindakan berdasarkan tujuan, dan terakhir adalah memilih rencana terbaik untuk dilaksanakan.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, yang menerapkan keputusan dari modul inferensi ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. Ini mungkin 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, melalui RPA( otomatisasi proses robot) untuk melaksanakan tugas-tugas yang berulang.

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah kekuatan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen untuk menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Melalui umpan balik yang terus menerus atau "roda data", data yang dihasilkan dari interaksi dimasukkan kembali ke dalam sistem untuk meningkatkan model. Kemampuan ini, yang beradaptasi secara bertahap 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 yang mendasari dari data yang tidak diberi label, membantu agen beradaptasi dengan lingkungan baru.
• Pembelajaran Berkelanjutan: Mempertahankan kinerja agen di lingkungan dinamis dengan memperbarui model melalui data waktu nyata.

1.2.5 Umpan balik dan penyesuaian waktu nyata

AI AGENT mengoptimalkan kinerjanya melalui siklus 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 Situasi Pasar

1.3.1 Status Industri

AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan pelaku ekonomi mandiri, membawa perubahan bagi berbagai industri. Sama seperti potensi ruang blok L1 yang sulit diukur dalam siklus sebelumnya, AI AGENT juga menunjukkan prospek yang sama dalam siklus ini.

Menurut laporan terbaru dari 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.

Investasi perusahaan besar dalam kerangka proxy sumber terbuka juga meningkat secara signifikan. Kegiatan pengembangan kerangka seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph milik Microsoft semakin aktif, menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, dan TAM juga berkembang.