Dekode AI AGENT: Kekuatan Cerdas yang Membentuk Ekosistem Ekonomi Baru 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 memicu perkembangan pesat ICO.
• Pada tahun 2020, kolam likuiditas DEX membawa gelombang panas DeFi musim panas.
• Pada tahun 2021, banyak karya seri NFT yang muncul menandai datangnya era koleksi digital.
• Pada tahun 2024, kinerja luar biasa dari suatu platform peluncuran memimpin tren meme coin dan platform peluncuran.

Perlu ditekankan bahwa kemunculan bidang vertikal ini tidak hanya disebabkan oleh inovasi teknologi, tetapi juga merupakan hasil dari kombinasi sempurna antara model pendanaan dan siklus pasar yang menguntungkan. Ketika kesempatan bertemu dengan waktu yang tepat, itu dapat memicu perubahan besar. Melihat ke tahun 2025, jelas bahwa bidang baru yang muncul dalam siklus 2025 akan menjadi agen AI. Tren ini mencapai puncaknya pada bulan Oktober tahun lalu, ketika pada 11 Oktober 2024, sebuah token diluncurkan dan mencapai kapitalisasi pasar 150 juta dolar pada 15 Oktober. Segera setelahnya, pada 16 Oktober, sebuah protokol meluncurkan Luna, dengan citra si gadis tetangga yang melakukan siaran langsung sebagai debut pertamanya, memicu ledakan di seluruh industri.

Jadi, apa sebenarnya AI Agent?

Semua orang pasti tidak asing dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen Red Heart sangat mengesankan. Queen Red Heart 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 dalam kenyataannya memainkan peran serupa hingga taraf tertentu, 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 industri, menjadi kekuatan kunci dalam meningkatkan efisiensi dan inovasi. Entitas cerdas otonom ini, seperti anggota tim yang tak terlihat, memiliki kemampuan menyeluruh dari persepsi lingkungan hingga eksekusi keputusan, secara bertahap meresap ke berbagai sektor, mendorong peningkatan ganda dalam efisiensi dan inovasi.

Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, mengelola portofolio secara real-time dan mengeksekusi perdagangan berdasarkan data yang dikumpulkan dari platform atau platform sosial, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENT bukanlah satu bentuk tunggal, melainkan dibagi menjadi kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem kripto:

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

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.

4. Agen AI Koordinasi: 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 membentuk kembali lanskap industri, dan melihat tren perkembangan masa depan mereka.

1.1.1 Sejarah Perkembangan

Perkembangan AI AGENT menunjukkan evolusi AI dari penelitian dasar hingga aplikasi yang luas. Istilah "AI" pertama kali diusulkan pada konferensi Dartmouth tahun 1956, yang meletakkan dasar bagi AI sebagai bidang yang 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 syaraf 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 yang diterbitkan pada tahun 1973 mengenai keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris. Laporan Lighthill pada dasarnya menyatakan pesimisme yang mendalam terhadap penelitian AI setelah periode antusiasme awal, yang menyebabkan hilangnya kepercayaan besar dari lembaga akademis di Inggris ( termasuk lembaga pendanaan ) terhadap AI. Setelah tahun 1973, pendanaan untuk 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 signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan syaraf, 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 memperbesar 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 syaraf dan pembelajaran mendalam membentuk dasar bagi perkembangan AI pada 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, di mana beberapa asisten virtual menunjukkan kegunaan AI di bidang aplikasi konsumen. Di tahun 2010-an, agen pembelajaran penguatan dan model generatif seperti GPT-2 mencapai terobosan lebih lanjut, mengangkat 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 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 berkembang ke tugas yang lebih kompleks (seperti analisis bisnis, penulisan kreatif).

Kemampuan belajar 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, dalam beberapa platform yang didorong oleh AI, agen AI dapat menyesuaikan strategi perilakunya 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. Kemunculan GPT-4 adalah titik balik yang signifikan dalam perjalanan ini. Seiring dengan perkembangan teknologi yang lebih lanjut, agen AI akan semakin cerdas, terarah, dan beragam. Model bahasa besar tidak hanya memberikan "kecerdasan" sebagai jiwa bagi 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 yang didorong oleh AI.

1.2 Prinsip Kerja

Perbedaan antara AIAGENT dan 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 menyelesaikan masalah kompleks secara otomatis. 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 lainnya untuk menangkap data eksternal, yang mencakup ekstraksi fitur yang bermakna, pengenalan objek atau penentuan 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.
• Penggabungan sensor: Mengintegrasikan data dari beberapa sensor menjadi satu tampilan yang terpadu.

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 lain-lain sebagai pengatur atau mesin penalaran, memahami tugas, menghasilkan solusi, dan mengoordinasikan model spesifik yang digunakan untuk pembuatan konten, pemrosesan visual, atau sistem rekomendasi.

Modul ini biasanya menggunakan teknologi berikut:

• Mesin aturan: membuat keputusan sederhana berdasarkan aturan yang telah ditentukan.
• Model pembelajaran mesin: termasuk pohon keputusan, jaringan saraf, dll., digunakan untuk pengenalan pola yang kompleks dan prediksi.
• 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 adalah 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: 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: Dalam lingkungan perusahaan, melaksanakan tugas berulang menggunakan RPA (Otomatisasi Proses Robotik).

1.2.4 Modul Pembelajaran

Modul pembelajaran adalah keunggulan inti dari AI AGENT, yang memungkinkan agen menjadi lebih cerdas seiring waktu. Melalui siklus umpan balik atau "data flywheel" yang terus menerus ditingkatkan, data yang dihasilkan dari interaksi dikembalikan ke dalam sistem untuk memperkuat model. Kemampuan ini untuk 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-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

AGENT AI 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 AGENT AI.

1.3 Situasi Pasar

1.3.1 Status industri

AI AGENT sedang menjadi fokus pasar, dengan potensi besar sebagai antarmuka konsumen dan aktor ekonomi mandiri, membawa transformasi bagi 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 secara signifikan meningkatkan investasi mereka dalam kerangka proxy sumber terbuka. Kegiatan pengembangan kerangka kerja seperti AutoGen, Phidata, dan LangGraph dari suatu perusahaan semakin aktif, yang menunjukkan bahwa AI AGENT memiliki potensi pasar yang lebih besar di luar bidang kripto, TA