Web3 Alanında AI Ajanının Gelişim Araştırmaları

Son zamanlarda, bir Çin girişimi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan yürütmeye kadar tüm süreçleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahip olup, benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve yürütme becerisi sergiliyor. Bu ürünün büyük başarısı, sektörde ilgi uyandırmakla kalmayıp, çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.

AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve Web3 sektörü de dahil olmak üzere birçok sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor. AI Agent’ın temel bileşenleri arasında büyük dil modelleri "beyin" olarak, gözlem ve algılama mekanizmaları, akıl yürütme düşünce süreci, eylem yürütme, ve hafıza ile geri alma yer alıyor.

AI Agent'in tasarım modları esas olarak iki gelişim yoluna sahiptir: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında ReAct modu, şu anda en yaygın kullanılan tasarım modudur ve tipik akışı düşünme, eyleme geçme, gözlemleme döngüsüdür.

Akıllı ajan sayısına göre, AI Ajanı Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak ikiye ayrılabilir. Tek Ajan'ın özü LLM ile araçların uyumunda yatarken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı roller vererek karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.

Web3 sektöründe, AI Agent'in gelişimi üç ana modelde yoğunlaşmaktadır: lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli. Bu arada, lansman platformu modeli, şu anda kendine yeterli ekonomik kapalı döngüyü gerçekleştirebilen tek modeldir. Ancak, bu model aynı zamanda varlık çekiciliği eksikliği gibi bir sorunla da karşı karşıyadır.

Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri kazandırdı. Bir yön, MCP Sunucusunu blok zinciri ağına dağıtarak tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık sağlamaktır. Diğer bir yön ise, MCP Sunucusunun blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olmasını sağlamak ve teknik engelleri azaltmaktır.

Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma önerisi ortaya atıldı. Bu ağ, teşviklerin otomatik, şeffaf, güvenilir ve sansüre dayanıklı bir şekilde gerçekleştirilmesi için akıllı sözleşmelerin kullanılmasını gerektirecektir.

MCP'nin Web3 ile birleşiminin teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvik katmanları katabileceği halde, mevcut teknolojide bazı sınırlamalar bulunmaktadır; örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisi Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk çekmektedir ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.

AI ve Web3'ün entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, bu alandaki olasıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız. Web3 dünyasının, dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki eleştirileri aşmak için bir kilometre taşı ürününe ihtiyacı var.