AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olan kurumsal hizmetler iken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı çok fazla değil, %8'lik bir orana sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir pazar rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazarın kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan birden fazla projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri açısından, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisi entegre etmek stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tam ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalı, böylece merkeziyetsizlik ve ağ etkisi teşvik edilmelidir.
AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemelerin Artışı
ChatGPT, 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekmeyi başardı. 2024 yılının Mayıs ayında, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaşmışken, OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi yeni sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişimle, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark ederek kendi AI modellerini ve uygulamalarını tanıtmaya başladılar. 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 savaş alanı haline gelmiş durumda.
Büyük teknoloji devlerinin yarışması sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının anket istatistiklerinden, 2024 AI İndeksi raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği görülüyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinden sonraki 2023 yılında proje sayısı bir önceki yıla göre %59,3'lük bir artış gösterdi ve bu da dünya çapındaki geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.
AI teknolojisine olan heyecan, yatırım piyasasında doğrudan yansımaktadır; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme sergilemekte ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme göstermektedir. Dünya genelinde 1,5 milyar dolardan fazla 16 adet AI ile ilgili yatırım gerçekleşmiş olup, bu rakam birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış ve yıllık bazda iki katına çıkmıştır. Bu bağlamda, Musk’ın xAI'si 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 gelişmesine, sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler sürekli olarak ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekor seviyelere ulaşıyor, değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Ancak, bu modellerin teknolojik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken hala zorluklarla karşılaştıkları da bir gerçek; bu zorluklar arasında model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı sorunları yer alıyor. Bu sorunlar, güvenilirlik açısından son derece yüksek gereksinimlere sahip uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrildiğini göstermektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırmaktadır. AI'nın üç ana unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamayı doğuracağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi görevlerini yerine getirme kapasitesi, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergilemektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara yazılımı, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz. AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.
Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucunun tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırma üretim teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent, sanki Iron Man filmlerindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümleye dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat planını takvime ekleyebilir.
Günümüzde sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmüştür; bu sistemler, çevre bilgilerini algılayıcılardan alır, işledikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz AI Agent'ı, LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olarak görüyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görev planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.
Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri ve Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi uygulamalar, AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etki yaratacak şekilde yanıt vermeleridir.
ChatGPT örneğini ele alarak kavramları netleştirelim, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekiyor, GPT bu mimari üzerine gelişen model serisini temsil ediyor ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil ediyor. ChatGPT ise GPT modelinin evrimleşmiş bir AI Agent'ıdır.
Kategori Genel Görünümü
Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin ilgili belirgin etiketine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmaktadır. Daha sonra bunları gerçek kullanım durumlarına göre detaylandırdık:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler oluşturmaya odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaların B端 hizmetleri gibi.
Geliştirme araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esas olarak karar vermeyi desteklemek 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: Temelde kurumsal kullanıcıları hedef alır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomasyon çözümleri sunar.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcılarla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal destek sağlayan ve yanınızda olan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanarak daha doğru bilgi arama sağlayan bir Agent.
İçerik üretimi türü: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimleri üretmek için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanmaktadır. 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'ların geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde yoğunlaşmaktadır; burada çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu fenomen üzerinde bazı analizler de gerçekleştirdik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli bir konumda olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğundan kaynaklanmaktadır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerinde inşa edilmiştir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlamaktadır.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerini kolaylaştırır.
Uygulama senaryolarının kısıtlaması: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretim istikrarının olmaması nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki payının küçük olmasına neden olmuştur.
Bu trend, teknolojinin olgunluk düzeyini, pazar talebini ve uygulama senaryolarını gerçekçi bir şekilde yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve pazar talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bir miktar değişiklik göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türündeki unsurlar yine de AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.
Web2 AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI, Midjourney üç projesini örnek alarak analiz yapıyoruz.
Karakter AI：
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Bu platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog kurabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3,5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcıya sahip olduğu ve bu kullanıcıların çoğunun 18 ile 34 yaşları arasında olduğu, genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolar finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, lider yatırımcı a16z oldu.
Teknik Analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modellerini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı; bu, Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu da belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmıştır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi çekebilir ve ayrıntılı cevaplar sunabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılar kullanırken, kullanıcıları sorular sormaya ve anahtar kelimeler aramaya yönlendirerek eğitir ve kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar yatırım aldığını duyurdu ve değeri 1.04 milyar dolara ulaştı; Daniel Gross liderliğinde, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunmaktadır.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynak büyük modelin ince ayarıyla oluşturulmuş iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgi doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi ile çeşitli stiller ve temalar arasında değişen resimler oluşturabilirler.
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.
Web3+AI'nin kurtarıcısı AI Agent: Proje sınıflandırması ve gelişim perspektifi analizi
AI Agent, Web3+AI'nın kurtuluş umudu olabilir mi?
AI Agent projesi, Web2 girişimlerinde popüler ve olgun bir tür olan kurumsal hizmetler iken, Web3 alanında model eğitimi ve platform toplama projeleri, ekosistem inşasındaki kritik rolleri nedeniyle ana akım haline gelmiştir.
Şu anda Web3'teki AI Agent projelerinin sayısı çok fazla değil, %8'lik bir orana sahip, ancak AI alanındaki piyasa değeri oranı %23'e kadar çıkıyor, bu da güçlü bir pazar rekabetçiliği sergiliyor. Teknolojinin olgunlaşması ve pazarın kabul oranının artmasıyla, gelecekte 10 milyar doları aşan birden fazla projenin ortaya çıkmasını bekliyoruz.
Web3 projeleri açısından, AI çekirdek olmayan uygulama ürünlerine AI teknolojisi entegre etmek stratejik bir avantaj haline gelebilir. AI Agent projelerinin entegrasyonunda, tam ekosistem inşasına ve token ekonomi modeli tasarımına odaklanılmalı, böylece merkeziyetsizlik ve ağ etkisi teşvik edilmelidir.
AI Dalgası: Projelerin Patlak Vermesi ve Değerlemelerin Artışı
ChatGPT, 2022 yılının Kasım ayında piyasaya sürüldüğünden bu yana, sadece iki ay içinde bir milyondan fazla kullanıcıyı kendine çekmeyi başardı. 2024 yılının Mayıs ayında, ChatGPT'nin aylık geliri 20.3 milyon dolara ulaşmışken, OpenAI, ChatGPT'yi piyasaya sürdükten sonra hızla GPT-4, GP4-4o gibi yeni sürümlerini de tanıttı. Bu kadar hızlı bir gelişimle, büyük geleneksel teknoloji devleri, LLM gibi en son AI model uygulamalarının önemini fark ederek kendi AI modellerini ve uygulamalarını tanıtmaya başladılar. 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 savaş alanı haline gelmiş durumda.
Büyük teknoloji devlerinin yarışması sadece ticari uygulamaların gelişimini teşvik etmekle kalmadı, aynı zamanda açık kaynaklı AI araştırmalarının anket istatistiklerinden, 2024 AI İndeksi raporunun GitHub'daki AI ile ilgili proje sayısının 2011'de 845'ten 2023'te yaklaşık 1.8 milyona fırladığını gösterdiği görülüyor. Özellikle GPT'nin piyasaya sürülmesinden sonraki 2023 yılında proje sayısı bir önceki yıla göre %59,3'lük bir artış gösterdi ve bu da dünya çapındaki geliştirici topluluğunun AI araştırmalarına olan ilgisini yansıtıyor.
AI teknolojisine olan heyecan, yatırım piyasasında doğrudan yansımaktadır; AI yatırım piyasası güçlü bir büyüme sergilemekte ve 2024 yılının ikinci çeyreğinde patlayıcı bir büyüme göstermektedir. Dünya genelinde 1,5 milyar dolardan fazla 16 adet AI ile ilgili yatırım gerçekleşmiş olup, bu rakam birinci çeyreğin iki katıdır. AI girişimlerinin toplam finansmanı ise 24 milyar dolara fırlamış ve yıllık bazda iki katına çıkmıştır. Bu bağlamda, Musk’ın xAI'si 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 gelişmesine, sermaye piyasalarının yapay zeka kavramına olan coşkulu ilgisine kadar birçok gelişme yaşanıyor. Projeler sürekli olarak ortaya çıkıyor, yatırım miktarları rekor seviyelere ulaşıyor, değerlemeler de buna paralel olarak artıyor. Genel olarak, yapay zeka pazarı yüksek hızlı bir gelişim döneminde, büyük dil modelleri ve arama destekli üretim teknolojileri dil işleme alanında önemli ilerlemeler kaydetti. Ancak, bu modellerin teknolojik avantajlarını gerçek ürünlere dönüştürürken hala zorluklarla karşılaştıkları da bir gerçek; bu zorluklar arasında model çıktılarındaki belirsizlik, yanlış bilgi üretme riski ve model şeffaflığı sorunları yer alıyor. Bu sorunlar, güvenilirlik açısından son derece yüksek gereksinimlere sahip uygulama senaryolarında özellikle önem kazanıyor.
Bu bağlamda, AI Agent üzerine araştırmalara başladık çünkü AI Agent, pratik sorunları çözme ve çevre ile etkileşimin kapsamını vurgulamaktadır. Bu dönüşüm, AI teknolojisinin saf bir dil modelinden gerçek sorunları anlayabilen, öğrenebilen ve çözebilen akıllı sistemlere evrildiğini göstermektedir. Bu nedenle, AI Agent'ın gelişiminde bir umut görüyoruz; bu, AI teknolojisi ile pratik sorun çözümü arasındaki boşluğu giderek kapatmaktadır. AI teknolojisinin evrimi, üretkenlik yapısını sürekli olarak yeniden şekillendirirken, Web3 teknolojisi dijital ekonominin üretim ilişkilerini yeniden yapılandırmaktadır. AI'nın üç ana unsuru: veri, model ve hesaplama gücü, Web3'ün merkeziyetsizleşme, token ekonomisi ve akıllı sözleşmeler gibi temel kavramlarıyla birleştiğinde, bir dizi yenilikçi uygulamayı doğuracağını öngörüyoruz. Bu potansiyel dolu kesişim alanında, AI Agent'ın kendi görevlerini yerine getirme kapasitesi, büyük ölçekli uygulamaların gerçekleştirilmesinde büyük bir potansiyel sergilemektedir.
Bu amaçla, Web3'te AI Agent'ın çeşitli uygulamalarını derinlemesine incelemeye başladık; Web3'ün altyapısı, ara yazılımı, uygulama düzeyi ve veri ile model pazarları gibi birçok boyuttan, en umut verici proje türlerini ve uygulama senaryolarını tanımlayıp değerlendirmeyi hedefliyoruz. AI ve Web3'ün derin entegrasyonunu anlamak için.
Kavramların Netleştirilmesi: AI Ajanının Tanıtımı ve Sınıflandırma Genel Görünümü
Temel Tanıtım
AI Agent'i tanıtmadan önce, okuyucunun tanımını ve modelin kendisi arasındaki farkı daha iyi anlaması için bir gerçek senaryo üzerinden örnek verelim: Farz edelim ki bir seyahat planlıyorsunuz. Geleneksel büyük dil modelleri, varış yeri bilgisi ve seyahat önerileri sunar. Bilgi artırma üretim teknolojisi ise daha zengin, spesifik varış yeri içeriği sağlayabilir. AI Agent, sanki Iron Man filmlerindeki Jarvis gibi, ihtiyaçları anlayabilir ve bir cümleye dayanarak uçuş ve otel araması yapabilir, rezervasyon işlemlerini gerçekleştirebilir ve seyahat planını takvime ekleyebilir.
Günümüzde sektörde AI Agent'ın tanımı, çevreyi algılayabilen ve buna göre hareket edebilen akıllı sistemler olarak genel kabul görmüştür; bu sistemler, çevre bilgilerini algılayıcılardan alır, işledikten sonra yürütücüler aracılığıyla çevre üzerinde etki yaratır (Stuart Russell & Peter Norvig, 2020). Biz AI Agent'ı, LLM, RAG, hafıza, görev planlama ve araç kullanma yeteneklerini bir araya getiren bir asistan olarak görüyoruz. Bu yalnızca bilgi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda görev planlayabilir, parçalayabilir ve gerçekten uygulayabilir.
Bu tanım ve özelliklere dayanarak, AI Agent'ın yaşamımıza çoktan entegre olduğunu ve farklı senaryolarda uygulandığını görebiliriz. Örneğin, AlphaGo, Siri ve Tesla'nın L5 seviyesinin üzerindeki otonom sürüşü gibi uygulamalar, AI Agent'ın örnekleri olarak kabul edilebilir. Bu sistemlerin ortak özelliği, dışarıdan gelen kullanıcı girdilerini algılayabilmeleri ve buna göre gerçek çevre üzerinde etki yaratacak şekilde yanıt vermeleridir.
ChatGPT örneğini ele alarak kavramları netleştirelim, Transformer'ın AI modelinin teknik mimarisini oluşturduğunu açıkça belirtmemiz gerekiyor, GPT bu mimari üzerine gelişen model serisini temsil ediyor ve GPT-1, GPT-4, GPT-4o sırasıyla modelin farklı gelişim aşamalarındaki versiyonlarını temsil ediyor. ChatGPT ise GPT modelinin evrimleşmiş bir AI Agent'ıdır.
Kategori Genel Görünümü
Şu anda AI Agent pazarında birleşik bir sınıflandırma standardı oluşmamıştır. Web2+Web3 pazarındaki 204 AI Agent projesini etiketleyerek, her projenin ilgili belirgin etiketine göre birinci ve ikinci sınıflara ayırdık. Bunlar arasında birinci sınıf, altyapı, içerik üretimi ve kullanıcı etkileşimi olmak üzere üç kategori bulunmaktadır. Daha sonra bunları gerçek kullanım durumlarına göre detaylandırdık:
Altyapı inşaatı: Bu tür, Agent alanında daha temel içerikler oluşturmaya odaklanır; platformlar, modeller, veriler, geliştirme araçları ve daha olgun temel uygulamaların B端 hizmetleri gibi.
Geliştirme araçları: Geliştiricilere AI Agent oluşturma konusunda yardımcı araçlar ve çerçeveler sunar.
Veri işleme türleri: Farklı formatlardaki verileri işlemek ve analiz etmek, esas olarak karar vermeyi desteklemek 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: Temelde kurumsal kullanıcıları hedef alır, kurumsal hizmetler, dikey çözümler ve otomasyon çözümleri sunar.
Platform toplama türü: Birçok AI Agent hizmeti ve aracını entegre eden platform.
Etkileşim türü: İçerik oluşturma türüne benzer, ancak sürekli iki yönlü etkileşim ile farklılık gösterir. Etkileşim türü ajanları yalnızca kullanıcı ihtiyaçlarını kabul etmekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojiler aracılığıyla geri bildirim sağlayarak kullanıcılarla iki yönlü etkileşim gerçekleştirir.
Duygusal destek sağlayan ve yanınızda olan AI Ajanı.
GPT türü: GPT (Generative Pre-trained Transformer) modeline dayanan AI Ajanı.
Arama türü: Arama işlevine odaklanarak daha doğru bilgi arama sağlayan bir Agent.
İçerik üretimi türü: Bu tür projeler, kullanıcı talimatlarına göre çeşitli içerik biçimleri üretmek için büyük model teknolojisini kullanarak içerik yaratmaya odaklanmaktadır. 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'ların geliştirilmesinde belirgin bir sektör yoğunlaşma eğilimi görülmektedir. Özellikle, projelerin yaklaşık üçte ikisi altyapı kategorisinde yoğunlaşmaktadır; burada çoğunlukla B tarafı hizmetleri ve geliştirme araçları yer almaktadır. Bu fenomen üzerinde bazı analizler de gerçekleştirdik.
Teknoloji olgunluğunun etkisi: Altyapı projelerinin öncelikli bir konumda olmasının nedeni, öncelikle teknoloji olgunluğundan kaynaklanmaktadır. Bu projeler genellikle zamanla test edilmiş teknolojiler ve çerçeveler üzerinde inşa edilmiştir, bu da geliştirme zorluğunu ve riskini azaltmaktadır. AI alanındaki "kürek" gibi, AI Agent'ın geliştirilmesi ve uygulanması için sağlam bir temel sağlamaktadır.
Pazar talebinin itici gücü: Bir diğer anahtar faktör pazar talebidir. Tüketici pazarına kıyasla, işletme pazarının AI teknolojisine olan talebi daha acildir, özellikle operasyonel verimliliği artırma ve maliyetleri düşürme çözümleri arayışında. Aynı zamanda geliştiriciler için, işletmelerden gelen nakit akışı görece daha istikrarlıdır ve bu, onların sonraki projeleri geliştirmelerini kolaylaştırır.
Uygulama senaryolarının kısıtlaması: Bu arada, içerik üretim türündeki yapay zekanın B tarafı pazarındaki uygulama senaryolarının nispeten sınırlı olduğunu fark ettik. Üretim istikrarının olmaması nedeniyle, işletmeler daha fazla üretkenliği istikrarlı bir şekilde artırabilen uygulamalara yönelmektedir. Bu, içerik üretim türündeki yapay zekanın proje havuzundaki payının küçük olmasına neden olmuştur.
Bu trend, teknolojinin olgunluk düzeyini, pazar talebini ve uygulama senaryolarını gerçekçi bir şekilde yansıtmaktadır. AI teknolojisinin sürekli ilerlemesi ve pazar talebinin daha da netleşmesiyle, bu yapının bir miktar değişiklik göstermesini bekliyoruz, ancak altyapı türündeki unsurlar yine de AI Agent gelişiminin sağlam temeli olmaya devam edecektir.
Web2 AI Agent lider projelerin analizi
Web2 pazarındaki bazı mevcut AI Agent projelerini derinlemesine inceleyip, Character AI, Perplexity AI, Midjourney üç projesini örnek alarak analiz yapıyoruz.
Karakter AI：
Ürün Tanıtımı: Character.AI, yapay zeka tabanlı bir diyalog sistemi ve sanal karakter oluşturma aracı sunmaktadır. Bu platform, kullanıcıların sanal karakterler oluşturmasına, eğitmesine ve bu karakterlerle etkileşimde bulunmasına olanak tanır; bu karakterler doğal dilde diyalog kurabilir ve belirli görevleri yerine getirebilir.
Veri analizi: Character.AI'nin Mayıs ayındaki ziyaretçi sayısı 277 milyon, platformun 3,5 milyondan fazla günlük aktif kullanıcıya sahip olduğu ve bu kullanıcıların çoğunun 18 ile 34 yaşları arasında olduğu, genç bir kullanıcı grubunun özelliklerini gösteriyor. Character AI, sermaye piyasasında mükemmel bir performans sergileyerek 150 milyon dolar finansman sağladı ve değeri 1 milyar dolara ulaştı, lider yatırımcı a16z oldu.
Teknik Analiz: Character AI, Google'ın ana şirketi Alphabet ile kendi büyük dil modellerini kullanmak için münhasır olmayan bir lisans anlaşması imzaladı; bu, Character AI'nın kendi geliştirdiği teknolojiyi benimsediğini gösteriyor. Şunu da belirtmek gerekir ki, şirketin kurucuları Noam Shazeer ve Daniel De Freitas, Google'ın diyalog tabanlı dil modeli Llama'nın geliştirilmesine katılmıştır.
Perplexity AI:
Ürün Tanıtımı: Perplexity, internetten bilgi çekebilir ve ayrıntılı cevaplar sunabilir. Bilgilerin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için alıntılar ve referans bağlantılar kullanırken, kullanıcıları sorular sormaya ve anahtar kelimeler aramaya yönlendirerek eğitir ve kullanıcıların çeşitli sorgu ihtiyaçlarını karşılar.
Veri analizi: Perplexity'nin aylık aktif kullanıcı sayısı 10 milyona ulaştı, mobil ve masaüstü uygulamalarının ziyaretleri Şubat ayında %8.6'lık bir artış göstererek yaklaşık 50 milyon kullanıcıyı kendine çekti. Sermaye piyasasında, Perplexity AI yakın zamanda 62.7 milyon dolar yatırım aldığını duyurdu ve değeri 1.04 milyar dolara ulaştı; Daniel Gross liderliğinde, katılımcılar arasında Stan Druckenmiller ve NVIDIA da bulunmaktadır.
Teknik analiz: Perplexity'nin kullandığı ana model, ince ayar yapılmış GPT-3.5'tir ve açık kaynak büyük modelin ince ayarıyla oluşturulmuş iki büyük model vardır: pplx-7b-online ve pplx-70b-online. Modeller, profesyonel akademik araştırmalar ve dikey alan sorguları için uygundur, bilgi doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlar.
Midjourney:
Ürün Tanıtımı: Kullanıcılar, Midjourney'de Prompts aracılığıyla gerçekçi ile çeşitli stiller ve temalar arasında değişen resimler oluşturabilirler.