Analisis 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 mendorong perkembangan seluruh industri, membawa infrastruktur yang sepenuhnya baru:

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

Munculnya bidang-bidang ini tidak hanya berasal dari inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar bullish. Melihat ke tahun 2025, agen AI akan menjadi bidang yang berkembang. Tren ini akan mencapai puncaknya pada Oktober 2024, ketika token $GOAT diluncurkan dan mencapai valuasi pasar 150 juta dolar. Setelah itu, Virtuals Protocol meluncurkan Luna, yang muncul dengan citra IP gadis tetangga untuk pertama kalinya, memicu ledakan di seluruh industri.

AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan sistem AI Ratu Kartu Merah dalam film klasik "Resident Evil". AI Agent di dunia nyata adalah "Penjaga Kebijaksanaan" di bidang teknologi modern, yang membantu perusahaan dan individu menghadapi tugas-tugas kompleks melalui persepsi mandiri, analisis, dan eksekusi. Dari mobil otonom hingga layanan pelanggan cerdas, AI Agent telah meresap ke berbagai industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi.

Misalnya, 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 dibagi menjadi berbagai kategori berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

1. Agen AI Eksekutif: Fokus pada menyelesaikan tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau arbitrase
2. Agen AI Kreatif: untuk menghasilkan konten, termasuk teks, desain, bahkan musik.
3. Agen AI Sosial: Bertindak sebagai pemimpin opini di media sosial, berinteraksi dengan pengguna, membangun komunitas, dan berpartisipasi dalam kegiatan pemasaran.
4. AI Agent Koordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, sangat cocok untuk integrasi multi-rantai

1.1.1 Sejarah Pengembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga penerapan yang luas:

• Pada tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diperkenalkan di Konferensi Dartmouth.
• Pada tahun 1980-an, perkembangan dan komersialisasi sistem pakar membuat perusahaan mulai mengadopsi teknologi AI.
• Pada tahun 1997, komputer Deep Blue milik IBM mengalahkan juara catur dunia
• Pada awal abad ini, kemajuan dalam kemampuan komputasi mendorong munculnya pembelajaran mendalam
• Pada tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan.
• Peluncuran GPT-4 dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI

Kemunculan model bahasa besar menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI. Kinerja luar biasa mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI menunjukkan kemampuan interaksi yang logis dan teratur 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.

1.2 Prinsip Kerja

Perbedaan antara AI AGENT dan robot tradisional adalah bahwa mereka dapat belajar dan beradaptasi seiring berjalannya waktu, membuat keputusan yang sangat rinci untuk mencapai tujuan. 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 indera manusia, menggunakan sensor, kamera, mikrofon, dan perangkat lain untuk menangkap data eksternal. 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 pengambilan keputusan adalah "otak" dari seluruh sistem, yang melakukan penalaran logis dan merumuskan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Modul ini biasanya menggunakan teknik-teknik 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 percobaan dan kesalahan, menyesuaikan diri dengan lingkungan yang berubah.

1.2.3 Modul Eksekusi

Modul eksekusi adalah "tangan dan kaki" dari AI AGENT, menerapkan keputusan dari modul penalaran ke dalam tindakan. Bagian ini berinteraksi dengan sistem atau perangkat eksternal untuk menyelesaikan tugas yang ditentukan. 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, tugas berulang dilaksanakan melalui RPA (Automasi Proses Robotik)

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah keunggulan kompetitif utama dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Modul pembelajaran biasanya ditingkatkan melalui cara berikut:

• Pembelajaran terawasi: Memanfaatkan data berlabel untuk melatih model, sehingga AI AGENT dapat menyelesaikan tugas dengan lebih akurat.
• Pembelajaran tanpa pengawasan: Menemukan pola potensial dari data yang tidak terlabel, 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 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 Status Pasar

1.3.1 Status Industri

Agen AI sedang menjadi fokus pasar, membawa perubahan bagi berbagai industri. Menurut laporan, pasar Agen AI diperkirakan akan tumbuh dari 5,1 miliar dolar AS pada 2024 menjadi 47,1 miliar dolar AS pada 2030, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 44,8%.

Perusahaan besar juga telah meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. Dari perspektif penerapan blockchain publik, Solana adalah medan utama, dan ada juga blockchain publik lain seperti Base Chain yang memiliki potensi besar.

Dari segi kesadaran pasar, FARTCOIN dan AIXBT jauh di depan. Fartcoin diusulkan untuk diterbitkan oleh model AI, dengan nilai cap singkat yang melebihi 1 miliar USD pada Desember 2024. AIXBT adalah AI Agent berbasis rantai Base yang diluncurkan oleh Virtuals Protocol, yang memberikan pengguna kemampuan analisis pasar yang kuat.

Dari sisi teknologi, teknologi AI Agent sedang berkembang ke arah interaksi multimodal dan kemampuan pengambilan keputusan yang tinggi. Pada tahun 2024, pengenalan pembelajaran lintas modal dan model pra-latihan generatif memungkinkan AI Agent untuk lebih baik memahami dan mengolah berbagai bentuk data, seperti teks, gambar, dan suara.

1.3.2 Alasan menggabungkan AI Agent dan model ekonomi token

Kombinasi AI Agent dan model ekonomi token bukan hanya merupakan tren perkembangan teknologi yang tak terelakkan, tetapi juga membangun mekanisme daya pendorong yang efisien, transparan, dan berkelanjutan untuk ekosistemnya. Alasan utama termasuk:

1. Membangun sistem insentif yang lebih efisien
2. Asetisasi dari AI Agent itu sendiri
3. Mendukung interaksi dan transaksi antara AI Agent
4. Meningkatkan transparansi dan keamanan sistem
5. Mempercepat pembentukan ekosistem ekonomi AI global tanpa batas

2. Analisis Aplikasi crypto oleh AI Agent

2.1 AI AGENT LAUNCHPAD

AI Agent Launchpad adalah platform yang fokus pada agen cerdas dan penerbitan token terkait, memungkinkan pengguna untuk dengan mudah membuat dan menerapkan AI AGENT, serta terintegrasi secara mulus dengan platform media sosial untuk mencapai interaksi pengguna yang otomatis.

2.1.1 Protokol Virtuals

Protokol Virtuals diluncurkan di Base, pengguna dapat dengan mudah menerapkan AGENT AI mereka sendiri menggunakan token VIRTUAL. Fitur-fiturnya meliputi:

• Pembuatan dan Penyebaran: Setiap agen memerlukan 100 token VIRTUAL untuk memulai, dengan memastikan likuiditas awal melalui mekanisme ikatan kurva
• Mekanisme kapitalisasi: setelah mencapai ambang kapitalisasi tertentu, agen masuk ke tahap baru, secara otomatis mengatur kolam likuiditas.
• Interaksi Otonomi: Agen dapat mengotomatiskan tugas seperti perdagangan, dan berpartisipasi dalam aktivitas komunitas

Keberhasilan Protokol Virtuals berasal dari serangkaian transformasi kunci dan inisiatif inovasi. Tim bertransformasi dari PathDAO menjadi protokol AI AGENT dan dengan cepat menjadi proyek terkemuka dengan nilai pasar mencapai 1,7 miliar dolar.

2.1.2 Holoworld

Holoworld adalah kerangka teknologi lengkap AI+game, yang bertujuan untuk mewujudkan demokratisasi penciptaan karakter AI melalui platform ini, merevolusi mode interaksi digital secara menyeluruh. Modul inti mencakup:

1. Pengembangan Otak
2. Kustomisasi Kepribadian Karakter
3. Integrasi perilaku yang dipersonalisasi
4. Integrasi Basis Pengetahuan
5. Kreasi Avatar 3D

Holoworld juga meluncurkan Agent Market, yang memungkinkan siapa saja untuk membuat dan menerapkan agen AI multimodal.

2.2 AIAGENT framework

ai16z adalah proyek kunci yang mendorong narasi AI AGENT, dengan kerangka kerja sumber terbuka ElizaOS menjadi sorotan pasar.

2.2.1 Eliza OS

ElizaOS adalah seperangkat alat yang mendukung pembuatan AGENT AI yang disesuaikan, dengan efek jaringan yang kuat dan skalabilitas tak terbatas. Arsitekturnya dibagi menjadi lima komponen utama:

1. Agen
2. Tindakan (Actions)
3. Evaluator (Evaluators)
4. Penyedia (Providers)
5. Sistem Memori (Memory System)

2.3 DEFAI

DeFAI (DeFi + AI) adalah versi upgrade dari DeFi, yang memungkinkan orang untuk menggunakan DeFi dengan lebih mudah. Bidang aplikasi utama termasuk:

2.3.1 Lapisan Abstraksi

Lapisan abstrak menyembunyikan kompleksitas DeFi melalui antarmuka yang intuitif, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan protokol DeFi menggunakan perintah bahasa alami. Proyek utama termasuk:

• GRIFFAIN: Memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai operasi dari yang sederhana hingga yang kompleks.
• ORBIT / GRIFT: Fokus pada pengalaman DeFi di blockchain, menekankan fungsi lintas rantai
• HEYANON: Protokol DeFi berbasis kecerdasan buatan, menyederhanakan interaksi DeFi dan mengumpulkan informasi proyek.

2.3.2 Agen Perdagangan Mandiri

Agen perdagangan otomatis dapat beradaptasi dengan lingkungan, belajar, dan membuat keputusan yang lebih cerdas seiring berjalannya waktu. Proyek utama meliputi:

• ai16z: VC versi AI pertama, menggabungkan pemerintahan terdesentralisasi dan potensi besar AI.
• ALMANAK: Menyediakan pengguna dengan AI AGENT kuantitatif tingkat institusi
• COD3XORG / BIGTONYXBT: Ekosistem DeFAI yang bertujuan untuk menyederhanakan pembuatan agen perdagangan

2.3.3 dApp yang Didorong oleh AI

dApps yang didorong oleh AI mewakili bidang yang penuh potensi tetapi masih berada pada tahap awal. Beberapa proyek utama termasuk:

• ARMA: Protokol Pertanian Stablecoin Otonom
• Modius：Farming LP Balancer yang dikelola secara mandiri
• Amplifi Lending Agents: agen pinjaman otomatis

2.4 AI AGENT+game

Aplikasi AI AGENT di industri game sedang merevolusi berbagai aspek gameplay dan pengembangan, dengan aplikasi utama meliputi:

1. Optimasi perilaku NPC
2. Generasi Konten Terprogram
3. Penyesuaian Kesulitan Adaptif
4. Perencanaan Rute dan Navigasi
5. Peningkatan Grafis
6. Analisis Emosi Pemain

Proyek utama termasuk:

2.4.1 Digimon

Digimon adalah kerangka teknologi AI+game yang lengkap, dengan mengintegrasikan teknologi AI secara mendalam ke dalam pengembangan game, memungkinkan pencipta untuk menciptakan game yang lebih imersif, dinamis, dan lebih menyenangkan.

2.4.2 Illuvium

Illuvium adalah game RPG dan NFT yang dibangun di atas Ethereum, bekerja sama dengan Virtuals Protocol, memanfaatkan teknologi AI untuk memberikan perilaku dinamis dan cerdas kepada NPC.

2.4.3 Smolverse

Smolverse adalah proyek permainan dan NFT di Treasure DAO, yang sedang mengembangkan permainan AI Tomogatchi bernama "Smolworld" yang menggabungkan kerangka Agen Eliza.

![Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru di Masa Depan](