Bu yazıda blokzincir teknolojisinin ve güven gerektirmeyen doğrulama mekanizmalarının, yapay zekâ ajanlarını nasıl gerçekten ajansal sistemlere dönüştürdüğünü ele alıyoruz. Bu geçiş, AI sistemlerinin sadece araç olmaktan çıkıp, kendi kararlarını alabilen otonom yapılara dönüşmesine olanak tanıyor — özellikle Web3 mimarisi sayesinde.

Web2 AI Ajanı Manzarası

Merkezi Yapay Zeka Ajanslarının Mevcut Durumu

Kaynak: E2B Web2 AI Agent Manzara.
Günümüzde yapay zekâ alanı, büyük teknoloji şirketlerinin kontrolündeki merkezi platformlar ve hizmetler tarafından şekilleniyor. OpenAI, Anthropic, Google ve Microsoft gibi aktörler; büyük dil modellerini (LLM) sunmakla kalmayıp, aynı zamanda çoğu yapay zekâ ajanının dayandığı bulut altyapısı ve API servislerini de sağlıyor.

Yapay Zeka Temsilcisi Altyapısı

Yapay zeka altyapısındaki son gelişmeler, geliştiricilerin AI ajanlarını oluşturma biçimini kökten değiştirdi. Artık geliştiriciler, belirli kuralları kodlamak yerine doğal dil aracılığıyla ajanların davranışlarını ve hedeflerini tanımlayabiliyor. Bu da daha esnek, karmaşık ve insan benzeri sistemlerin ortaya çıkmasına yol açtı.

Kaynak: AI Ajan Altyapı Bölümleme.
AI ajanlarının yaygınlaşmasında etkili olan başlıca gelişmeler:

Gelişmiş Büyük Dil Modelleri (LLM’ler)

LLM’ler, geleneksel kural tabanlı sistemlerin yerini alarak doğal dil anlama ve üretme yetenekleriyle yapay zeka ajanlarında devrim yarattı. “Chain-of-thought” gibi teknikler sayesinde daha derin akıl yürütme ve planlama mümkün hale geldi.
Başlıca merkezi modeller:

• GPT-4 (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• Gemini (Google)

Önde gelen açık kaynaklı modeller:

• LLaMa, DeepSeek (Meta)
• PaLM 2, LaMDA (Google)
• Mistral 7B (Mistral AI), Grok-1 (xAI)
• Vicuna-13B (LM Studio)
• Falcon (TII)

Ajan Geliştirme Çerçeveleri

Çok ajanlı sistemlerin geliştirilmesini kolaylaştıran bu çerçeveler, bellek yönetimi, araç entegrasyonu ve veri kaynaklarına erişim gibi temel işlevleri sunar. Kodlama ihtiyacını azaltarak hızlı geliştirme imkânı tanırlar.
Öne çıkan projeler:
Phidata, OpenAI AutoGPT, CrewAI, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Vertex AI, LangFlow

Ajan AI Platformları

Bu platformlar, birden fazla ajanı organize ederek karmaşık görevleri otonom biçimde çözmek üzere tasarlanmıştır. Dinamik yapı sayesinde hem ölçeklenebilirlik sağlar hem de sistemler arası etkileşimi kolaylaştırır.
Başlıca platformlar: Microsoft AutoGen, LangChain, LangGraph, Semantic Kernel (Microsoft), CrewAI

Geri Alma Artırılmış Üretim (RAG)

RAG, LLM’lerin harici bilgi kaynaklarına erişerek daha doğru ve bağlama uygun çıktılar üretmesini sağlar. Aynı zamanda “halüsinasyon” riskini azaltır ve modelin yeniden eğitilmesine olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
Popüler RAG çözümleri: K2View, LangChain, LlamaIndex, RAGatouille, EmbedChain, InfiniFlow

Bellek Sistemleri

AI ajanlarının uzun vadeli görevleri sürdürebilmesi için bellek yönetimi kritik hale geldi. Kısa ve uzun vadeli bellek sistemleri, deneyimlerin kaydedilmesi, bilgilerin saklanması ve gerektiğinde geri çağrılması için kullanılıyor.
Bellek türleri:

• Epizodik Bellek: Deneyim temelli bağlamsal hatırlama
• Anlamsal Bellek: Genel bilgi ve çevresel farkındalık
• Prosedürel Bellek: Adım adım karar süreçleri ve problem çözme

Lider çözümler:
Hady, MemGPT, Zep, Mem0

Kodsuz Yapay Zeka Platformları

Bu platformlar, kullanıcıların kod yazmadan sürükle-bırak arayüzlerle AI ajanları oluşturmasına imkân tanır. Uygulama içi entegrasyon, iş akışı otomasyonu ve hızlı prototipleme gibi olanaklar sunarak AI’ı daha erişilebilir hale getirir.
Genel platformlar:
Builder AI, Google Teachable Machine, Amazon SageMaker
Niş uygulamalar:

• Clearly AI: İş tahmini
• Lob AI: Görüntü sınıflandırma
• Nanonets: Belge işleme

Yapay Zeka Ajanlarında İş Modelleri

Geleneksel Web2 yapay zekâ şirketleri çoğunlukla abonelik bazlı gelir modelleri ve kurumsal danışmanlık hizmetleriyle çalışır. Ancak AI ajanlarına geçişle birlikte, yeni iş modelleri öne çıkıyor:

• Abonelik / Kullanıma Dayalı: Kullanıcılar, ajan başına veya kullanılan işlem gücüne göre ücretlendirilir. LLM servisleriyle benzer şekilde çalışır.
• Pazar Yeri Modelleri: Ajan platformları, uygulama mağazası mantığıyla işlem hacmi üzerinden komisyon alır.
• Kurumsal Lisanslama: Kurumlara özel çözümler için uygulama, destek ve entegrasyon ücretleri alınır.
• API Erişimi: Geliştiriciler, ajanları entegre etmek için platform API’lerine erişim sağlar; kullanım hacmine göre ücretlendirilir.
• Açık Kaynak + Premium Özellikler: Temel sürüm ücretsizdir; gelişmiş özellikler, destek veya barındırma için ücret alınır.
• Araç Entegrasyonu: Platformlar, 3. parti API veya araçlardan komisyon alabilir.

Merkezi Web2 Yapay Zekânın Sınırlamaları

Web2 yapay zekâ sistemleri önemli yenilikler sunarken, aşağıdaki ciddi kısıtlamalarla da karşı karşıya:

• Merkezi Kontrol: Model ve veriler, birkaç büyük teknoloji şirketinin elinde. Bu da sınırlı erişim ve zorunlu dikey entegrasyon anlamına gelir.
• Veri Sahipliği Eksikliği: Kullanıcılar verilerinin nasıl kullanıldığını bilemez. Eğitimde kullanılan veriler için herhangi bir tazminat almazlar.
• Şeffaflık Eksikliği: LLM’ler çoğunlukla “kara kutu”dur. Karar süreçleri, veri kaynakları ve önyargılar çoğu zaman belirsizdir.
• Düzenleyici Belirsizlik: Yapay zekâ kullanımı ve veri gizliliğine yönelik küresel regülasyonlar karmaşıktır; merkezi sistemler bu yükü taşımakta zorlanır.
• Düşmanca Saldırılar: Modeller, kasıtlı olarak yanıltıcı girdilerle manipüle edilebilir. Giriş-çıkış doğrulaması zayıftır.
• Çıktı Güvenilirliği: Model çıktılarının teknik olarak doğrulanabilir olması gerekir, ancak bu süreç çoğu zaman şeffaf değildir.
• Deepfake Riski: Yapay zekâ ile üretilmiş sahte görseller, videolar ve sesler dezenformasyon, güvenlik tehditleri ve güven erozyonu yaratabilir.

Merkeziyetsiz Yapay Zeka Çözümleri (Web3 Yaklaşımı)

Web3, yukarıdaki sorunlara çeşitli teknolojik çözümler sunar:

• Merkeziyetsiz Hesaplama Ağları: Eğitim ve çıkarım süreçleri, merkezi bulutlar yerine dağıtılmış ağlarda gerçekleşebilir.
• Modüler Altyapı: Küçük ekipler bile, veri DAO’ları ve merkeziyetsiz bilgi işlem sağlayıcılarıyla özelleştirilmiş modeller oluşturabilir.
• Şeffaf ve Doğrulanabilir Sistemler: Blockchain, model çıktıları ve kullanım geçmişini zincir üzerinde kaydedebilir. ZKP ve TEE gibi teknolojiler doğrulama sağlar.
• Veri Egemenliği: Kullanıcılar, verilerinin sahibi olabilir. Veri DAO’ları aracılığıyla kazanç sağlayabilirler.
• Ağ Önyükleme (Bootstrapping): Token teşvikleri, ilk kullanıcıları ve geliştiricileri ödüllendirerek ağ büyümesini hızlandırır.

Web3 AI Ajan Manzarası

Web3 AI ajanları, mimari olarak Web2 ile bazı temel bileşenleri paylaşır:

• Model ve kaynak koordinasyonu
• Araç ve hizmet entegrasyonu
• Bellek sistemleri (kısa ve uzun vadeli)

Ancak Web3 altyapısı, bazı temel farklar yaratır:

• Hesaplama kaynakları merkezi değil, dağıtık ağlarda çalışır.
• Veri paylaşımı kullanıcı odaklı ve ekonomik teşviklerle desteklenir.
• Akıllı sözleşmeler, güvene dayanmayan yürütme sağlar.
• Ağ teşvikleri tokenizasyon ile desteklenir ve erken katılımcılara değer sunar.

Web3 AI Ajan Yığınında Veri Katmanı

Veri katmanı, Web3 tabanlı AI sistemlerinin temelini oluşturur. Bu katman; veri kaynakları, köken doğrulama, etiketleme sistemleri, veri analizi araçları ve merkeziyetsiz depolama çözümlerini kapsar. Amaç; güvenilir, şeffaf ve kullanıcı odaklı bir veri altyapısı sağlamaktır.

Veri Kaynakları

Web3 AI sistemlerinde veriler farklı kaynaklardan beslenir:

• Veri DAO’ları: Vana ve Masa AI gibi projeler, kullanıcı topluluklarının verilerini paylaşmasına ve gelir elde etmesine imkân tanır.
• Veri Pazar Yerleri: Ocean Protocol ve Sahara AI, veri alım-satımı için merkeziyetsiz pazaryerleri sunar.
• Özel Veriler: Sosyal, finansal veya sağlık verileri anonimleştirilerek zincire taşınabilir. Örneğin, Kaito sosyal medya verilerini analiz edip API’ler üzerinden duygu verisi sağlar.
• Herkese Açık Veriler: Çim gibi Web2 kazıyıcılar, kamusal verileri toplayıp yapay zekâ eğitimi için yapılandırır.
• Sentetik Veriler: Gerçek verilerin yerine geçebilecek, kamuya açık kaynaklardan türetilmiş yapay veri setleridir. Örneğin, Modulus’un “Synthesis Subsets” adlı seti fiyat verisi sunar.
• Oracle’lar: Oracle sistemleri (Ora Protocol, Chainlink, Masa AI), dış dünyadan zincire veri getirerek AI ajanlarına gerçek zamanlı bilgi sağlar.

Veri Kökeni (Provenance)

Veri kökeni, verinin nereden geldiğini ve nasıl değiştiğini takip etme sürecidir. Bu sayede önyargılar azaltılır, güven artar, sonuçlar tekrarlanabilir hale gelir.

• Blockchain tabanlı meta veriler (Ocean Protocol, Filecoin’in Project Origin) ile veri geçmişi zincir üzerinde kaydedilir.
• OriginTrail gibi merkeziyetsiz bilgi grafikleri, veriler arası ilişkiyi takip eder.
• Fact Fortress ve Reclaim Protocol gibi projeler, sıfır bilgi kanıtları (ZKP) kullanarak doğrulanabilir veri geçmişi sunar.

Veri Etiketleme

Yapay zekâ modelleri için etiketli veri gereklidir. Geleneksel sistemlerde bu işlem insanlar tarafından yapılır. Web3, bunu daha adil ve sürdürülebilir hale getirmek için token teşviklerinden yararlanır.

• Topluluk Etiketleme: HUMAN Protocol ve Ocean Protocol, etiketleme katkılarını token ile ödüllendirir.
• AI Destekli Etiketleme: Alaya AI ve Fetch.ai, etiketleme işini otomatikleştirmek için AI ajanları kullanır.
• Web2 örneği olarak Scale AI, bu hizmetten yıllık 1 milyar dolar gelir elde ediyor; müşterileri arasında OpenAI, Anthropic ve Cohere var.

Veri İstihbaratı Araçları

Bu araçlar, verilerin analizini yaparak daha iyi modellerin kurulmasına yardımcı olur. Hem veri kalitesini hem de güvenliği artırır.

• Blockchain analiz araçları: Arkham, Nansen, Dune
• Offchain analizler: Messari (piyasa araştırması), Kaito (duygu analizi)
• API tabanlı analiz çözümleriyle, bu araçlar doğrudan AI modellerine veri sağlar.

Veri Depolama

Web3’te veri, şifrelenmiş biçimde merkeziyetsiz düğüm ağlarında saklanır. Token teşvikleri ile veri bütünlüğü, erişim ve gizlilik korunur.

• Filecoin: Dağıtılmış disk alanlarını tokenize eden öncü projelerden.
• IPFS: Verileri kriptografik karmalarla eşler arası şekilde depolar ve paylaşır.
• Arweave: Kalıcı veri depolama çözümü sunar, blok ödülleriyle desteklenir.
• Storj: S3 uyumlu API’lerle merkezi uygulamaların Web3 depolamaya geçişini kolaylaştırır.

Hesaplama Katmanı (Compute Layer)

Web3 AI mimarisinde hesaplama katmanı, yapay zekâ modellerinin çalıştırılması için gereken işlem altyapısını sağlar. Bu katman üç ana alt başlık altında incelenebilir:

1. Model Eğitimi (Training)
2. Model Çıkarımı (Inference)
3. Uç (Edge) Hesaplama

Merkeziyetsiz hesaplama altyapısı, büyük bulut sağlayıcılara olan bağımlılığı azaltır. Bu sayede tek nokta arızası riski düşer, gizlilik artar ve daha küçük yapay zekâ geliştiricileri ucuz kaynaklara erişim sağlayabilir.

Eğitim (Training)

Yapay zekâ modellerinin eğitimi yüksek maliyetli ve yoğun işlem gücü gerektirir. Merkeziyetsiz eğitim çözümleri, verilerin yerel olarak ve merkezi kontrol olmaksızın işlenmesini mümkün kılar; bu da gizliliği korur ve AI geliştirmesini daha erişilebilir kılar.
Başlıca merkeziyetsiz eğitim sağlayıcıları:

• Bittensor: AI eğitimi ve doğrulama için merkeziyetsiz pazar yeri.
• Golem Network: Genel amaçlı bilgi işlem ağı, AI eğitimine uygun hale getirildi.
• Akash Network: Merkeziyetsiz bulut bilgi işlem hizmeti sunar.
• Phala Network: Güvenli bilgi işlem için TEE (Güvenilir Yürütme Ortamı) teknolojisi kullanır.
• Render Network: GPU gücünü AI görevleri için yeniden konumlandırır.

Çıkarım (Inference)

Model çıkarımı, eğitilmiş modellerin çalıştırılması sırasında yapılan işlemleri ifade eder. AI ajanları, gerçek zamanlı kararlar veya çıktı üretimi için bu katmana ihtiyaç duyar. Özellikle yüksek hacimli veri analizi ve çok ajanlı sistemler için güçlü çıkarım altyapısı gereklidir.
Çıkarım odaklı çözümler:

• Hyperbolic, Dfinity, Hyperspace: Çıkarıma özel dağıtık bilgi işlem altyapıları sağlar.
• Inference Labs (Omron): Bittensor üzerinde çıkarım ve doğrulama için pazar alanı sunar.

Hem eğitim hem çıkarım sunan hibrit ağlar:

• Bittensor
• Golem Network
• Akash Network
• Phala Network
• Render Network

Uç (Edge) Hesaplama

Edge computing, verilerin cihaz üzerinde (örneğin akıllı telefon, IoT cihazı veya yerel sunucu) işlenmesini ifade eder. Bu model, gecikmeyi azaltır ve gerçek zamanlı işlem gereksinimleri olan uygulamalar için idealdir. Uçta veri işlemek, hem gizlilik sağlar hem de merkezi sunuculara olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
Öne çıkan projeler:

• Gradient Network: Solana üzerinde çalışan merkeziyetsiz edge ağı.
• Theta Network, AIOZ Network: Küresel edge compute altyapıları sunar.

Doğrulama ve Gizlilik Katmanı (Verification & Privacy Layer)

Bu katman, Web3 AI sistemlerinin bütünlüğünü sağlamak ve veri gizliliğini korumak amacıyla çalışır. Model eğitimi, çıkarım ve çıktı üretimi süreçlerinin doğruluğunu garanti ederken; aynı zamanda kullanıcı verilerini ifşa etmeden işleme imkânı tanır.

Doğrulanabilir Hesaplama (Verifiable Computation)

Yapay zekâ sistemlerinde modelin doğru şekilde eğitildiğini ve çıkarım yaptığını doğrulamak kritik önemdedir. Bu doğrulama, çoğunlukla:

• TEE’ler (Trusted Execution Environments)
• ZKPs (Sıfır Bilgi Kanıtları)

gibi araçlarla yapılır.
Öne çıkan projeler:

• Phala Network ve Atoma Network: TEE tabanlı doğrulanabilir hesaplama çözümleri sunar.
• Inference Labs (Omron): Çıkarım sürecinde ZKP + TEE kombinasyonu kullanır.

Çıktı Kanıtları (Proofs of Output)

Yapay zekâ modelinin verdiği çıktının güvenilirliği, bu çıktının oynanmadığını ve doğru kaynaklardan geldiğini kanıtlayan sistemlerle sağlanır. Bu kanıtlar, model parametrelerini ifşa etmeden güven oluşturur.
Öne çıkan çözümler:

• zkML ve Aztec Network: ZKP ile model çıktılarının bütünlüğünü ispat eder.
• Marlin’s Oyster: TEE ağı üzerinden doğrulanabilir AI çıkarımı sunar.

Veri ve Model Gizliliği

Kullanıcı verilerinin ve modelin güvenliğini sağlamak, AI sistemlerinin benimsenmesi açısından hayati önem taşır. Bu süreçte kullanılan başlıca teknikler:

• FHE (Fully Homomorphic Encryption): Şifreli veriler üzerinde işlem yapılmasına imkân tanır.
• MPC (Multi-Party Computation): Verilerin birden çok tarafça gizlilikle işlenmesini sağlar.
• TEE’ler: Güvenli donanım üzerinde gizli bilgi işleme sağlar.

Başlıca projeler:

• Oasis Protocol: TEE’ler ve şifreleme ile güvenli hesaplama sağlar.
• Partisia Blockchain: Gelişmiş MPC ile hassas AI verilerinin gizliliğini korur.

Koordinasyon Katmanı (Coordination Layer)

Koordinasyon katmanı, Web3 AI ekosisteminin çeşitli bileşenleri arasında etkileşimi ve birlikte çalışabilirliği sağlar. Bu katman, model pazarları, ajan ağları, eğitim ve ince ayar altyapıları gibi temel bileşenleri içerir ve AI sistemlerinin dağıtımı, eğitimi ve yönetimi için temel koordinasyon altyapısını oluşturur.

Model Ağları

Model ağları, yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi, paylaşımı ve ticarileştirilmesi için kaynakların koordinasyonunu sağlar. Üç ana alt kategoriye ayrılır:
Büyük Dil Modeli (LLM) Ağları: LLM’ler büyük miktarda hesaplama ve veri gerektirir. Bu ağlar, geliştiricilerin kendi özel modellerini dağıtmasını sağlar.
Başlıca örnek:

• Bittensor
• Conscious Network
• Akash Network

Yapılandırılmış Veri Ağları: Bu ağlar, grafik temelli modellere dayalıdır ve blok zincir verilerini temel alan özel uygulamalar üretmek için kullanılır. Örnek: Pond AI
Model ve Veri Pazarları: Modellerin, veri kümelerinin ve hizmetlerin token bazlı olarak alınıp satıldığı pazarlardır.
Örnekler:

• Ocean Protocol (veri, model ve çıktı pazarı)
• Fetch.AI (AI ajan pazarı)

Eğitim ve İnce Ayar Ağları

Bu ağlar, modellerin eğitilmesi ve özelleştirilmesi için gereken kaynak ve altyapıyı sunar:

• Eğitim Ağları:
• Eğitim veri kümelerinin dağıtımı ve modeli eğitmek için gerekli hesaplama kaynaklarını sunar.
• İnce Ayar (Fine-tuning) Ağları:
• Modelleri RAG (Retrieval-Augmented Generation) ve API entegrasyonlarıyla gerçek dünya verilerine göre optimize eder.

Başlıca sağlayıcılar:

• Bittensor
• Akash Network
• Golem Network

Ajan Ağları

Ajan ağları, AI ajanlarının çalışmasını destekleyen bir altyapı sağlar. İki ana fonksiyona odaklanır:

• Ajan Araçları: Standart arayüzler, protokol bağlantıları, dış hizmetlerle entegrasyon gibi altyapısal araçlar sunar.
• Ajan Launchpad’leri: Ajanların hızlı ve kolay biçimde dağıtılması, yönetilmesi ve özelleştirilmesini mümkün kılar.

Öne çıkan projeler:

• Theoriq: DeFi ticaretinde çok ajanlı sistemler kullanır.
• Virtuals: Base blockchain üzerinde önde gelen AI ajan launchpad’i.
• Eliza OS: İlk açık kaynaklı LLM model ağı.
• Alpaca Network & Olas Network: Topluluk tabanlı AI ajan platformları.

Hizmetler Katmanı (Services Layer)

Araçlar

AI ajanlarının operasyonlarını kolaylaştırmak için geliştirilmiş araç setleri:
Ödeme Sistemleri
Ajanların blok zinciri üzerinde otomatik ödemeler gerçekleştirmesine olanak tanır. Coinbase’s AgentKit: AI ajanlarının token transferi yapmasını sağlar. LangChain ve Payman: Ajanlar için ödeme başlatma ve alma çözümleri sunar.
Launchpad’ler
AI ajanlarının oluşturulması, dağıtımı ve token lansmanlarını kolaylaştıran platformlardır. Virtuals Protocol: Ajan oluşturma ve pazar erişimi sağlar. Cylinder Hat ve Red: Solana üzerinde ajan başlatma platformlarıdır.
Yetkilendirme (Authorization)
Ajanların belirli protokollerle sınırlı etkileşimde bulunmasını sağlayarak güvenliği artırır. Biconomy: “Oturum Anahtarları” ile yalnızca izinli akıllı sözleşmelere erişimi mümkün kılar.
Güvenlik
Ajanları dolandırıcılık ve kimlik avı gibi tehditlerden korur. GoPlus Security x ElizaOS: Zincir üstü tehditlere karşı güvenlik katmanı sağlar.

Uygulama Programlama Arayüzleri (API’ler)

API’ler, dış veri kaynaklarını ve hizmetleri AI ajanlarına entegre etmek için kullanılır:

• Datai Network: Yapılandırılmış blok zinciri verilerini ajanlara sunar.
• SubQuery Network: AI uygulamaları için veri dizinleme ve RPC uç noktaları sağlar.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

LLM’leri harici veri kaynaklarıyla birleştirerek daha doğru ve bağlamsal bilgi üretimi sağlar:

• Dinamik Bilgi Alımı: Ajanlar, dış veri kaynaklarına erişerek gerçek zamanlı bilgiye ulaşabilir.
• Entegre Üretim: Alınan veri, üretim sürecine bağlamsal katkı sağlar.

Öne çıkan örnekler:

• Atoma Network: Güvenli veri alma altyapısı sunar.
• ElizaOS ve KIP Protocol: X ve Farcaster gibi sosyal kaynaklara erişim sağlar.

Hafıza Sistemleri

AI ajanlarının önceki etkileşimleri hatırlamasını ve bağlamı korumasını sağlar:

• ElizaOS: Ajan ağı içerisinde hafıza yönetimi sunar.
• Mem0AI ve Unibase AI: Yapay zeka için uzun süreli bellek katmanı sağlar.

Test Altyapısı

AI ajanlarının doğruluğunu ve dayanıklılığını test etmek için simülasyon ortamları sunar:

• Alchemy’s AI Assistant
• Chat Network 3: Karmaşık işlev testleriyle ajan performansını ölçer.

Uygulama

Uygulama katmanı, yapay zeka yığınının son ve kullanıcıya en yakın düzeyidir. Burada, AI ajanlarının son kullanıcılar için sunduğu gerçek çözümler yer alır: cüzdan entegrasyonu, güvenlik, üretkenlik, oyun, tahmin, yönetişim ve DeFi işlemleri gibi.

Cüzdan Uygulamaları

AI ajanları, kullanıcı niyetini yorumlayarak karmaşık işlemleri basitleştirir ve otomatikleştirir.

• Armor Wallet ve Fox Wallet: Kullanıcının niyetine göre işlem yapan sohbet arayüzleriyle AI destekli cüzdanlar.
• Coinbase Developer Platform: AI ajanları ile MPC tabanlı cüzdanlar, özerk token transferi sağlar.

Güvenlik Ajanları

Yapay zeka, zincir içi aktiviteleri analiz ederek tehditleri tespit eder.

• ChainAware.ai Fraud Detector: Birden fazla blok zincirinde gerçek zamanlı cüzdan güvenliği sağlar.
• AgentLayer Wallet Inspector: Cüzdanları güvenlik açıkları için tarar, riskleri analiz eder ve öneriler sunar.

Üretkenlik ve Verimlilik

AI ajanları, görev otomasyonu, planlama ve önerilerle kullanıcıların üretkenliğini artırır.

• World3: Kodlama gerektirmeden sosyal medya yönetimi, token lansmanları ve araştırma için modüler AI ajanlar sunar.

Oyun Ajanları

NPC’ler ve oyun içi deneyim, AI ajanlarıyla daha akıllı ve dinamik hale gelir.

• AI Arena: İnsan oyuncuları taklit ederek oyun ajanları eğitir.
• Nim Network: Oyun içi ajan doğrulaması için ZKP ve kimlik çözümleri sunar.
• Game3s.GG: Oyuncularla birlikte hareket eden ve rehberlik yapan AI oyun ajanları geliştirir.

Tahmin Platformları

AI ajanları, veri analiziyle tahmin platformlarında bilinçli kararları destekler.

• GOATs Predictor: Ton Network üzerinde tahmin destekli AI ajanı.
• SynStation: Topluluk sahipliğinde bir tahmin pazarı; AI ajanları karar desteği sağlar.

Yönetişim Ajanları

DAO yönetişim süreçlerini otomatikleştirerek topluluk etkileşimini optimize eder.

• SyncAI Network: Cardano’daki yönetişimde AI ajanı olarak hizmet eder.
• Olas: Öneri taslakları oluşturur, oylama yapar ve DAO hazine yönetimini AI aracılığıyla yönetir.
• AgentDAO (ElizaOS): Forum ve Discord verilerini analiz ederek öneriler geliştirir.

DeFAI Ajanları

AI ajanları, DeFi işlemlerini optimize eder ve karmaşıklığı ortadan kaldırır.

• Theoriq AI Agent Protocol: Likidite yönetimi, yield farming ve çapraz zincir stratejilerini ajanlar aracılığıyla otomatize eder.
• Noya: Risk ve portföy yönetimi için AI ajanları kullanan bir DeFi platformudur.

Bu uygulamalar, Web3’ün ihtiyaçlarına uygun şekilde tasarlanmış, güvenli, kullanıcı odaklı ve merkeziyetsiz yapay zeka çözümlerini temsil eder. Uygulama katmanı, teknolojinin son kullanıcıya ulaşmasını sağlar ve AI + Web3’ün potansiyelini gerçeğe dönüştürür.

Sonuç

Web2’den Web3’e yapay zekâ sistemlerinin evrimi, sadece teknolojik değil, aynı zamanda yapısal bir paradigma değişimini temsil ediyor. Web2, büyük yapay zekâ atılımlarını mümkün kılan merkezi altyapılarla şekillendi; ancak bu yapılar aynı zamanda veri gizliliği ihlalleri, şeffaflık eksikliği ve tekil kontrol riskleri gibi ciddi sınırlamalarla karşı karşıya kaldı.
Web3 AI yığını, bu sınırlamalara doğrudan yanıt veriyor: Veri DAO’ları aracılığıyla kolektif veri sahipliği, merkezi olmayan bilgi işlem ağlarıyla açık erişim ve güvene dayanmayan doğrulama sistemleriyle denetlenebilirlik sağlıyor. En dikkat çekici fark ise, token teşvik mekanizmalarının — yalnızca teknik değil — sosyal ve ekonomik koordinasyonu da mümkün kılması.
İleriye dönük olarak, yapay zekâ ajanları bu evrimin bir sonraki dönüm noktasını oluşturuyor. Basit görev botlarından çıkıp otonom, öğrenebilen, işbirliği yapabilen akıllı sistemlere dönüşüyorlar. Bu ajanlar, Web3’ün modüler, merkezsiz ve programlanabilir altyapısıyla birleştiğinde, geçmişte mümkün olmayan adil, şeffaf ve sürdürülebilir sistemleri hayata geçirme potansiyeli taşıyor.
Bir sonraki yazımızda, bu AI ajanlarının nasıl çalıştığını, farklı karmaşıklık düzeylerini ve gerçekten “ajan” olarak kabul edilebilecek sistemlerle sıradan botlar arasındaki farkı ele alacağız. AI ile Web3’ün kesiştiği bu yeni döneme hazırlıklı olmak, yalnızca geliştiriciler için değil, tüm teknoloji vizyonerleri için kritik bir gereklilik.

Yasal Uyarı

Bu makale, Flashbots kaynağından alıntılanmıştır. İçeriğin tüm telif hakları yazarı tesa‘ya aittir. Telif haklarına ilişkin sorularınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Bu içerik yalnızca bilgilendirme amacı taşımaktadır ve yazarın kişisel görüşlerini yansıtır. Gate.TR’nin resmi görüşlerini yansıtmamaktadır. İçerikte yer alan marka, kurum, kuruluş veya kişilerle Gate.TR’nin herhangi bir ilişkisi bulunmamaktadır.
Bu içerik, yatırım tavsiyesi niteliğinde değildir. Dijital varlık alım-satımını teşvik etmeyi amaçlamaz, yalnızca bilgilendirme amaçlıdır.
Kripto varlıklar yüksek risk içerir ve ciddi fiyat dalgalanmalarına maruz kalabilir. Yatırım kararı vermeden önce kendi finansal durumunuzu değerlendirmeli ve kararınızı bağımsız olarak vermelisiniz.
Makalede yer alan veriler ve grafikler yalnızca genel bilgilendirme amacıyla sunulmuştur. Tüm içerikler özenle hazırlanmış olsa da, olası hata veya eksikliklerden dolayı sorumluluk kabul edilmez.
Gate Akademi ekibi bu içeriği farklı dillere çevirebilir. Hiçbir çeviri makale; kopyalanamaz, çoğaltılamaz veya izinsiz dağıtılamaz.