AI Ajanı Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?
AI Agent projeleri Web2 girişimciliğinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmet kategorisinde yer alırken, Web3 alanında model eğitimi ve platform entegrasyonu projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az olup %8'lik bir paya sahiptir, ancak AI alanındaki piyasa değeri payları %23'e kadar çıkmaktadır. Bu, güçlü bir piyasa rekabetçiliği sergilemektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlemeye sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin dahil edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri için entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tam ekosistem inşası ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmalıdır.
AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değer Artışının Durumu
ChatGPT 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden bu yana, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti. 2024 Mayıs itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en öncü AI model uygulamalarının önemini fark ettiler ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürdüler. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı, artık büyük bir mücadele alanı haline geldi.
Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmaları üzerine yapılan istatistiksel araştırmalardan, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği ortaya çıkıyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.
AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasına doğrudan yansımaktadır; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme göstermekte ve 2024 yılı ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergilemektedir. Küresel olarak 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım yapılmış olup, bu rakam birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış, yıllık bazda iki katına çıkmıştır. Bu arada, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, yatırım piyasasının yapay zeka kavramına olan yoğun ilgisine kadar her alanda projeler birbiri ardına ortaya çıkıyor, yatırım tutarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı hızlı bir gelişim döneminin altın çağında; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Bununla birlikte, bu modellerin teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürürken bazı zorluklarla karşılaştığı görülüyor; örneğin, model çıktılarının belirsizliği, yanlış bilgi üretme riski ve modelin şeffaflık sorunları. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümü ile çevre etkileşiminin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen zeki sistemlere evrimleştiğini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi sürekli olarak üretkenlik yapısını yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizliği, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramları ile birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel göstermektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'in çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katman, uygulama seviyeleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz; AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlamak için.
Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, destinasyon bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin, spesifik destinasyon içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise, Demir Adam filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sizin bir cümlenize göre proaktif olarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemleri gerçekleştirebilen ve seyahatinizi takvime ekleyebilen bir sistemdir.
Günümüzde endüstride AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eden, işlendikten sonra etki etmek için aktüatörler aracılığıyla çevreyi etkileyen sistemlerdir (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ı LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini birleştiren bir asistan olarak görüyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalara ayırabilir ve gerçekten yerine getirebilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 ve üzeri otonom sürüş gibi farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girişlerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevrede etkiler yaratabilmeleridir.
ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekir. GPT, bu mimariye dayalı olarak gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modelinin evrimi sonucu ortaya çıkan bir AI Ajanıdır.
Kategori Özeti
Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada birinci sınıf, altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır ve daha sonra gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmıştır:
Altyapı türü:
Bu tür, platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun, temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri dahil olmak üzere, Agent alanında daha temel içerik oluşturmaya odaklanmaktadır.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitimi sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, tahmin, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.
B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılar için tasarlanmıştır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatikleştirilmiş çözümler sunar.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim Türü:
İçerik üretimiyle benzerlik gösteren, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösteren etkileşimli ajanlar, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Daha doğru bilgi arama sunan, arama işlevine odaklanan bir Agent.
İçerik Üretim Türü:
Bu tür projeler, içerik oluşturma üzerine odaklanarak, kullanıcı talimatlarına göre büyük model teknolojisini kullanarak çeşitli biçimlerde içerik üretmektedir. Dört kategoriye ayrılmaktadır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.
Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi
Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir alan yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde toplanmış olup, bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin başat olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle de operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.
Uygulama senaryolarındaki sınırlamalar: Bu arada, içerik üretim türü AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla yöneliyor. Bu durum, içerik üretim türü AI'nın proje havuzundaki payının düşük olmasına neden oldu.
Bu trend, teknolojinin olgunluk seviyesi, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle birlikte, bu yapının belirli bir şekilde değişmesini bekliyoruz; ancak, altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.
Web2'deki AI Agent lider proje analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.
Karakter AI：
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşim kurmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dil diyalogları gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğunluğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği sergiliyor. Character AI, sermaye piyasasında etkileyici bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.
Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi kullandığını gösteriyor. Şunu belirtmekte fayda var ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katıldılar.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplayarak ayrıntılı cevaplar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları daha fazla soru sormaya ve anahtar kelimeler aramaya yönlendirerek, kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı ve mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıya çekti. Kapital piyasalarında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu, yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik ederken, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer alıyor.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Model, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilginin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de çeşitli stiller ve temalar oluşturmak için Prompts kullanabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
25 Likes
Reward
25
6
Repost
Share
Comment
0/400
failed_dev_successful_ape
· 07-25 19:58
Ayy, erken dipten satın almıştım, yoksa şimdi yine kaçırdım.
View OriginalReply0
PaperHandsCriminal
· 07-24 22:17
Hepsi içeride, bekliyorum insanları enayi yerine koymak.
AI Agent: Web3 ve AI alanındaki potansiyel yeni yıldız, piyasa değeri oranı %23'e kadar çıkıyor.
AI Ajanı Web3+AI için bir kurtuluş umudu olabilir mi?
AI Agent projeleri Web2 girişimciliğinde popüler ve olgun türler genellikle kurumsal hizmet kategorisinde yer alırken, Web3 alanında model eğitimi ve platform entegrasyonu projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı az olup %8'lik bir paya sahiptir, ancak AI alanındaki piyasa değeri payları %23'e kadar çıkmaktadır. Bu, güçlü bir piyasa rekabetçiliği sergilemektedir. Teknolojinin olgunlaşması ve piyasa kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan bir değerlemeye sahip birçok projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri için, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisinin dahil edilmesi stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projeleri için entegrasyon yöntemleri, merkeziyetsizlik ve ağ etkisini teşvik etmek amacıyla tam ekosistem inşası ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanmalıdır.
AI Dalgası: Proje Patlaması ve Değer Artışının Durumu
ChatGPT 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden bu yana, yalnızca iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcı çekti. 2024 Mayıs itibarıyla, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaştı. OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi iterasyon sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişim karşısında, büyük geleneksel teknoloji devleri LLM gibi en öncü AI model uygulamalarının önemini fark ettiler ve kendi AI modellerini ve uygulamalarını piyasaya sürdüler. Örneğin, Google büyük dil modeli PaLM2'yi, Meta Llama3'ü tanıttı, Çinli şirketler ise Wenxin Yiyan, Zhipu Qingyan gibi büyük modelleri piyasaya sürdü. Açıkça AI alanı, artık büyük bir mücadele alanı haline geldi.
Büyük teknoloji devlerinin rekabeti sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynak AI araştırmaları üzerine yapılan istatistiksel araştırmalardan, 2024 AI Index raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği ortaya çıkıyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinin ardından 2023'te proje sayısı bir önceki yıla göre %59.3 arttı ve bu, küresel geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.
AI teknolojisine duyulan heyecan, yatırım piyasasına doğrudan yansımaktadır; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme göstermekte ve 2024 yılı ikinci çeyreğinde patlama büyümesi sergilemektedir. Küresel olarak 16 adet 1.5 milyar dolardan fazla AI ile ilgili yatırım yapılmış olup, bu rakam birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış, yıllık bazda iki katına çıkmıştır. Bu arada, Musk'ın sahibi olduğu xAI, 6 milyar dolar toplayarak 24 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşmış ve OpenAI'den sonra en yüksek değerlemeye sahip ikinci AI girişimi olmuştur.
Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, teknoloji alanının haritasını eşi benzeri görülmemiş bir hızla yeniden şekillendiriyor. Teknoloji devleri arasındaki şiddetli rekabetten, açık kaynak topluluğu projelerinin canlı gelişimine, yatırım piyasasının yapay zeka kavramına olan yoğun ilgisine kadar her alanda projeler birbiri ardına ortaya çıkıyor, yatırım tutarları sürekli olarak yeni zirvelere ulaşıyor ve değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı hızlı bir gelişim döneminin altın çağında; büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri, dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Bununla birlikte, bu modellerin teknolojik avantajları gerçek ürünlere dönüştürürken bazı zorluklarla karşılaştığı görülüyor; örneğin, model çıktılarının belirsizliği, yanlış bilgi üretme riski ve modelin şeffaflık sorunları. Bu sorunlar, güvenilirlik gereksinimlerinin son derece yüksek olduğu uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunların çözümü ile çevre etkileşiminin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin yalnızca dil modellerinden, gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen zeki sistemlere evrimleştiğini işaret etmektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi sürekli olarak üretkenlik yapısını yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden inşa etmektedir. AI'nın üç temel unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizliği, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramları ile birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamanın doğmasına yol açacağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi başına görevleri yerine getirme yeteneği, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel göstermektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'in çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık. Web3'ün altyapısı, ara katman, uygulama seviyeleri ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi amaçlıyoruz; AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu daha iyi anlamak için.
Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanlarının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucuların tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlamaları için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, destinasyon bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırıcı üretim teknolojisi ise daha zengin, spesifik destinasyon içerikleri sağlayabilir. AI Agent ise, Demir Adam filmindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilen ve sizin bir cümlenize göre proaktif olarak uçuş ve otel araması yapabilen, rezervasyon işlemleri gerçekleştirebilen ve seyahatinizi takvime ekleyebilen bir sistemdir.
Günümüzde endüstride AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre eylemler gerçekleştirebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmektedir. Çevre bilgilerini sensörler aracılığıyla elde eden, işlendikten sonra etki etmek için aktüatörler aracılığıyla çevreyi etkileyen sistemlerdir (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz, AI Agent'ı LLM, RAG, bellek, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini birleştiren bir asistan olarak görüyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görevleri planlayabilir, parçalara ayırabilir ve gerçekten yerine getirebilir.
Bu tanım ve özelliklere göre, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve AlphaGo, Siri, Tesla'nın L5 ve üzeri otonom sürüş gibi farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Bu sistemlerin ortak özelliği, dış dünyadan gelen kullanıcı girişlerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevrede etkiler yaratabilmeleridir.
ChatGPT örneğini kullanarak kavramları netleştirecek olursak, Transformer'ın AI modellerinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekir. GPT, bu mimariye dayalı olarak gelişen model serisidir ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil eder. ChatGP ise GPT modelinin evrimi sonucu ortaya çıkan bir AI Ajanıdır.
Kategori Özeti
Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin belirgin etiketlerine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Burada birinci sınıf, altyapı, içerik oluşturma ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategoriye ayrılmıştır ve daha sonra gerçek kullanım durumlarına göre alt kategorilere ayrılmıştır:
Altyapı türü:
Bu tür, platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun, temel uygulamalar için B tarafı hizmetleri dahil olmak üzere, Agent alanında daha temel içerik oluşturmaya odaklanmaktadır.
Geliştirme Araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturmak için yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türü: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esasen karar vermeye yardımcı olmak ve eğitim için kaynak sağlamak amacıyla kullanılır.
Model eğitimi sınıfı: AI için model eğitimi hizmetleri sunar, tahmin, model oluşturma, ayarlama vb. dahil.
B tarafı hizmetleri: Temel olarak kurumsal kullanıcılar için tasarlanmıştır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomatikleştirilmiş çözümler sunar.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim Türü:
İçerik üretimiyle benzerlik gösteren, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösteren etkileşimli ajanlar, yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul edip anlamakla kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknikler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcı ile iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal Destek: Duygusal destek ve arkadaşlık sağlayan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Üretken Ön Eğitimli Dönüştürücü) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Daha doğru bilgi arama sunan, arama işlevine odaklanan bir Agent.
İçerik Üretim Türü:
Bu tür projeler, içerik oluşturma üzerine odaklanarak, kullanıcı talimatlarına göre büyük model teknolojisini kullanarak çeşitli biçimlerde içerik üretmektedir. Dört kategoriye ayrılmaktadır: metin üretimi, görüntü üretimi, video üretimi ve ses üretimi.
Web2 AI Agent Gelişimi Durum Analizi
Yapılan istatistiklere göre, Web2 geleneksel internetinde AI Agent geliştirilmesinde belirgin bir alan yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde toplanmış olup, bunların başında B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu olguyu da biraz analiz ettik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin başat olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğudur. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerine inşa edilir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ların geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlar.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer önemli faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle de operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerine yardımcı olur.
Uygulama senaryolarındaki sınırlamalar: Bu arada, içerik üretim türü AI'nın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu gözlemliyoruz. Üretiminin istikrarsızlığı nedeniyle, işletmeler üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara daha fazla yöneliyor. Bu durum, içerik üretim türü AI'nın proje havuzundaki payının düşük olmasına neden oldu.
Bu trend, teknolojinin olgunluk seviyesi, piyasa talebi ve uygulama senaryolarının gerçekçi değerlendirmelerini yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve piyasa talebinin daha da netleşmesiyle birlikte, bu yapının belirli bir şekilde değişmesini bekliyoruz; ancak, altyapı türü hala AI Agent gelişiminin sağlam temeli olacaktır.
Web2'deki AI Agent lider proje analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip analiz edeceğiz; örnek olarak Character AI, Perplexity AI ve Midjourney projelerini ele alacağız.
Karakter AI：
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Platformu, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşim kurmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dil diyalogları gerçekleştirebilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI, Mayıs ayında 277 milyon ziyaret aldı, platformun 3.5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı var ve bu kullanıcıların çoğunluğu 18 ile 34 yaş arasında, genç bir kullanıcı kitlesi özelliği sergiliyor. Character AI, sermaye piyasasında etkileyici bir performans sergileyerek 150 milyon dolarlık bir finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, a16z liderliğinde.
Teknik analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modelini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı, bu da Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi kullandığını gösteriyor. Şunu belirtmekte fayda var ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katıldılar.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi toplayarak ayrıntılı cevaplar sunabilmektedir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantıları kullanırken, kullanıcıları daha fazla soru sormaya ve anahtar kelimeler aramaya yönlendirerek, kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı ve mobil ve masaüstü uygulamalarının erişimi Şubat ayında %8,6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıya çekti. Kapital piyasalarında, Perplexity AI yakın zamanda 62,7 milyon dolar yatırım aldığını ve değerinin 1,04 milyar dolara ulaştığını duyurdu, yatırımcılar arasında Daniel Gross liderlik ederken, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da yer alıyor.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynaklı büyük modellerin ince ayarına dayanan iki büyük modeldir: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Model, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilginin gerçekliği ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de çeşitli stiller ve temalar oluşturmak için Prompts kullanabilir.