Web3 Alanında AI Ajansı Gelişimi ve Uygulama Araştırmaları

Mart ayının başında, Çinli bir girişimci tarafından geliştirilen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, bağımsız düşünme, karmaşık görevleri planlama ve icra etme yeteneğine sahip olup, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve icra gücü sergiliyor. Bu durum sadece sektördeki tartışmaları alevlendirmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve her sektörde büyük bir uygulama potansiyeli gösteriyor, Web3 sektörü de bunların arasında.

AI Agent Genel Bakış

AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre kendi başına karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:

• Büyük dil modelleri (LLM) "beyinleri" olarak
• Gözlem ve algılama mekanizması
• Akıl yürütme süreci
• Eylem gerçekleştirme
• Hafıza ve geri çağırma

AI Agent'in tasarım modellerinin iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında, ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan tasarım modelidir ve tipik süreci "düşün→hareket→gözlem" döngüsü ile tanımlanabilir.

Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent tekil Ajan (Single Agent) ve çoklu Ajan (Multi Agent) olarak ikiye ayrılabilir. Tekil Ajan, LLM ile araçların uyumuna odaklanırken, çoklu Ajan, farklı Ajanlara farklı roller atayarak karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlar.

Web3'teki AI Ajanlarının Durumu

Web3 sektöründe, AI Agent ile ilgili projelerin piyasa değerleri büyük ölçüde azalmış olmasına rağmen, AI Agent uygulamalarını keşfeden bazı projeler bulunmaktadır. Ana modeller şunlardır:

1. Lansman platformu modu: Kullanıcıların AI Agent'ları oluşturmasına, dağıtmasına ve gelir elde etmesine olanak tanıyan bir platform. Temsilci projeler arasında Virtuals Protocol bulunmaktadır.

2. DAO modeli: AI modellerini kullanarak DAO üyelerinin önerileriyle karar verme. Temsilci proje ElizaOS gibi.

3. Ticari Şirket Modeli: Kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunar. Temsilci projeler arasında Swarms bulunur.

Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendine yeterli bir ekonomik döngü gerçekleştirebiliyor. Ancak, bu model mevcut piyasa koşullarında özellikle varlık çekiciliği yetersizliği sorunu ile karşı karşıya.

MCP ve Web3'ün birleşimi

Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri kazandırdı:

1. MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtarak merkeziyetsizliği ve sansüre karşı dayanıklılığı sağlamak.

2. MCP Sunucusuna blok zincir ile etkileşim yeteneği kazandırmak, DeFi işlemlerinin teknik engellerini azaltmak.

3. Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı inşa ederek, MCP Sunucusu sağlayıcılarına sürdürülebilir ekonomik teşvikler sunmak.

MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvikler katabilse de, mevcut teknoloji bazı zorluklarla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanması ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları.

Sonuç

Web3 alanında AI Agent'ın kullanımı birçok zorlukla karşılaşmasına rağmen, hala potansiyel dolu bir yön olarak değerlendirilmektedir. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve yenilikçi modellerin keşfi ile AI ve Web3'ün birleşiminin daha fazla çığır açıcı uygulama getireceğine inanmak için nedenlerimiz var. Bu süreçte, sabırlı ve güvenli kalmak, sürekli keşfetmek ve yenilik yapmak, bu alanın gelişimini destekleyecek anahtar unsurlar olacaktır.