作者: @0xPrismatic
翻訳: 各国のブロックチェーン
簡単な要約:
人工知能は仮想通貨を主流市場に押し上げるでしょう。暗号通貨は、AI エージェントで満たされた世界に理想的に適しています。 現在、AI エージェントに関連する多くの暗号通貨スタートアップが、DeFi、インフラストラクチャ、消費者アプリケーションのシナリオで登場しています。 将来的にはマルチエージェントになる可能性が高いので、準備をしてください。 金融以外の AI エージェントでも、次の 2 つの理由で暗号通貨を使用します。
(1) 支払いとウォレットの作成がより便利になり、
(2) エージェント間の通信を容易にするオープン標準に基づく構成可能なレイヤー。
現在、AIAgent はまだ「デモンストレーション」段階にあり、効果は優れていますが、実際のアプリケーションでスケールアップする準備はまだ整っていません。幻覚の問題や極端なケースへの対処は依然として課題ですが、テクノロジーは急速に進歩しています。
最近、私は新しい結論に達しました。
人工知能は、暗号通貨を主流のアプリケーションシナリオに押し込むための重要な触媒となるでしょう。暗号通貨は長い間、テクノロジーの世界で「代替仲介者」のような存在でしたが、今度は中核テクノロジーとしての地位を真に確立しようとしています。
過去 7 年間に私たちが構築してきたすべての基盤 (レイヤー 1、レイヤー 2、DeFi、NFT など) は、当時の開発者は気づいていなかったかもしれませんが、実際には AI エージェントが支配する世界の基盤を築きました。 。
現在、多くの暗号プロジェクトは需要不足に直面しているようですが、AI エージェントが大量に出現すると、これらのインフラストラクチャと暗号ネイティブ ツールがすぐに活躍するようになるでしょう。
AI の新しい技術開発スタック (モデルとアプリケーション) は、従来のソフトウェア スタックとはまったく異なり、リアルタイムで進化しています。この初期段階では、暗号通貨は、特に決済などの分野において、コア技術スタックの重要な部分となる可能性があります。
4年前（GPT以前）には誰もこれを予想できませんでしたが、今では未来がどこに向かっているのかがより明確になりました。
次に、その理由を説明します。
AI エージェントの現状、AI エージェントにおける仮想通貨の役割、エージェント化された世界の将来についての私の考え、そして現在私が注目しているチームについて簡単に触れます。
1. AIエージェントとは何ですか?
「...私を崇拝してください。」 優しいAIエージェントのルナがあなたの耳元でささやきます。
彼女は決して疲れることなく、TikTok の 54 万人のフォロワーに向けて 24 時間年中無休でライブストリーミングを行っています。
これはテクノロジーの世界の古い格言を思い出させます。世界を変える多くの重要な技術革新は、最初はおもちゃのように見えます。
ここ数週間、AI エージェントによって引き起こされた注目を見て、このテクノロジーに対する潜在的な一般の需要と関心がどれほど大きいかを実感しました。
AI エージェントは人類の技術進歩の強力な象徴となり、SF の夢の追求とより良い未来への集団的な期待を伝えています。
多くの点で、AI エージェントは 1990 年代のインターネットに似ています。今でも懐疑的な人はたくさんいますが、個人も企業も同様に独自の AI エージェントを持つようになるまで、そう長くはかからないでしょう。
基本的なことから始めましょう: AI エージェントとは何ですか?多くの定義がありますが、世界的に認められた標準はありません。
私の意見では、AI エージェントは独立して計画、決定、タスクを実行できるコードであり、人間の直接の介入なしに設定された目標に向かって進むことができます。
では、AIエージェントはこれまでの「ロボット」とどう違うのでしょうか？大きな違いは 3 つあると思います。
1) 推論と内省: エージェントは自分の出力を見直し、間違いから学び、時間の経過とともに改善することができます。
2) 実行機能: テキストを生成するだけでなく、アプリケーションや API と対話してブロックチェーン上でトランザクションを実行することができます。
3) 計画能力: 目標を達成するために、複雑な複数段階のタスクを計画し、実行することができます。
これらの機能は、人類史上かつてない新しいクラスのエージェント機能である大規模言語モデル (LLM) を使用した推論と計画の急速な進歩のおかげで、ここ 1 年ほどでようやく可能になりました。
現在、ほとんどの人が GPT-4 などの LLM を使用する方法は単純です。質問すると、AI がすぐに答えを返します。心理学者のダニエル・カーネマンは、これを「システム 1」思考、つまり高速、直観的、自動であると呼んでいます。
本当の飛躍は、深い推論と分析を実行できる AI エージェントによってもたらされ、「システム 2」の思考段階に入ります。これらのエージェントは単に指示を実行するだけではなく、人間による継続的な監督を必要とせずに、独自に問題を解決し、複雑なタスクを処理できるようになります。
これを想像してみてください:
あなたは、AI エージェント (Coinbase の AI ウォレットが組み込まれている場合があります) に、収益性の高い e コマース ビジネスを開始するよう指示します。ニッチな市場を見つけ、サプライヤーと交渉し、ドロップシッピングのプロセスを設定し、ウェブサイトを構築し、広告を最適化します。あとは座ってコーヒーを飲みながら、収益が上がってくるのを眺めるだけで済みます。
扱いにくい顧客に対応したくないですか?問題ありません。エージェントがカスタマー サポートを担当し、個別の推奨事項を提供し、アップセルも行います。
間もなく、AI エージェントの数が人間の人口を超えるでしょう。ちょっと怖そうですよね？
2. これからは複数エージェントの時代へ
私は、AI の将来が単一の巨大な全能のエージェントによって支配されることはないと確信しています。
代わりに、私たちはマルチエージェントの未来に向かって進み、それぞれの専門家が特定のタスクに合わせて微調整されます。このアプローチにより、AI アプリケーションをより効率的に拡張できます。
これらの専門エージェントは協力してより複雑な課題に対処し、スケールメリットを発揮します。
人工超知能 (ASI) は、単一の神のような存在として現れるわけではないかもしれません。
おそらく、データセンター全体に分散され、マーケットプレイスを通じて相互接続された分散型のマルチエージェント システムの形になるでしょう。
考えてみてください。これらの大規模な汎用 AI モデルはすべてを実行しようとしますが、これは大量のリソースを消費するだけでなく、高価なハードウェア サポートも必要となるため、日常的に使用するのは現実的ではありません。
特化したエージェントは異なり、小規模で細かく調整されたモデルに基づいており、より多くのデバイスで効率的に実行でき、より高速に拡張できます。
@autonolas の予測市場エージェントを例に挙げます。 1 つのエージェントは予測市場プロトコルとの対話を担当し、他のエージェントは関連情報の検索と結果の確率の生成を担当します。システム全体を調整し、すべての部分がスムーズに動作することを保証するエージェントもいます。
3. 非金融AIエージェントも暗号通貨を使用するようになる
考えてみると、私は暗号 AI エージェントを 2 つの大きなカテゴリに分類しています。
1) オンチェーン金融AIエージェント
これらの AI エージェントはブロックチェーン上で自律的に実行でき、定量的取引、MEV 抽出、市場予測、イールド ファームの最適化などの財務戦略を実行できます。彼らはオンチェーンデータをリアルタイムで監視し、目標を最適化する（収益の最大化など）ために、あらかじめ決められた一連の戦略に従って行動します。
これは DeFi の次の進化形になると思います。推論と計画能力の点で現在のボットよりも複雑です。
2) 非金融AIエージェント
出典: フェリシス
私たちは、垂直分野、水平展開、消費者指向のシナリオなど、さまざまなアプリケーション シナリオで AI エージェントが爆発的に成長しているのを目の当たりにしています。 Felicis のグラフは、起業家がほぼすべての業界に AI エージェントをどのように導入しているかを示しています。
これらの AI エージェントが何らかの形でブロックチェーン インフラストラクチャを使用する理由としては、次の 3 つが考えられます。
3) お支払い
短期的には、銀行が AI エージェントのために銀行口座を開設したり、クレジット カードを発行したりする可能性は低いです。KYC (顧客の把握) 要件によりこれはほぼ不可能であり、規制の変更には時間がかかるでしょう。
AI エージェントの数は人間の数をはるかに上回り、各人間が複数の異なるエージェントを制御する可能性があるため、この問題はさらに複雑になります。また、エージェントごとに新しい暗号ウォレットを生成するのは非常に簡単です。
マイクロペイメント: Stripe のような従来の決済システムは手数料が固定されているため、マイクロペイメントの処理には適していません。さらに、チャージバックは大きな問題点であり、小規模で頻繁な取引に摩擦を与えます。暗号通貨は、低料金、即時支払い、チャージバックのリスクがないことでこれらの問題を解決するため、エージェント間のやり取りや「リクエストごとに支払う」モデルに最適です。 ブロックチェーンはリアルタイムで状態を共有する機能を備えていますが、銀行の台帳システムは遅延に悩まされています。
Coinbase の @yugacohler は、支払いシナリオを非常に簡潔かつ明確に説明しました。
4) エージェント間の対話のための信頼できる層として
マルチエージェント エコシステムでは、専門化されたエージェントが効果的に対話するには標準化されたプロトコルが必要です。構成可能性: ブロックチェーンのオープンスタンダードと相互運用性により、エージェント間のシームレスな通信が可能になります。オンチェーン サービスのコードとデータはオープンで統合されているため、エージェントは API を使用せずに理解して対話できます。 これらの AI エージェントは、各エージェントが異なるタスクに集中する分散型サービス ネットワークを形成できます。これらは共に、中央制御なしで動作する相互接続された AI 経済を形成します。
何百万ものエージェントがいる世界では、どのエージェントを信頼すべきかをどのように判断すればよいでしょうか?暗号化テクノロジーにより、分散型レピュテーション システムが可能になり、AI エージェントがオンチェーンのトランザクション履歴と動作に基づいて信頼を確立および維持できるようになります。
5) AI エージェントとしての規制者 – 自然な決定論
幻覚の存在により、AI エージェントが作戦中に制御を失う可能性があります。暗号的に決定的なプロトコルは、エージェントが事前定義されたパラメータ内で動作することを保証する安定したフレームワークを提供するため、予期しない動作のリスクが軽減されます。
監査可能性と透明性: ブロックチェーンは、AI エージェントによって行われたトランザクションを独立して検証できることを保証し、セキュリティと説明責任の追加レイヤーを提供します。これは、資金が関与する場合に特に重要です。
もう 1 つの補完的な視点は、AI エージェントがユーザーのブロックチェーンとの対話方法を完全に変え、Web3 をよりユーザーフレンドリーにすることができるということです。
AI エージェントは、複雑なプロセスを自動化し、自然言語での対話を可能にすることで、暗号通貨エクスペリエンス全体を簡素化し、暗号通貨の導入を加速できます。
4. 大きな課題、より大きな解決策
もちろん、私たちはまだ初期段階にいます。現在の AI エージェントは、可能性に満ちているが、まだ少し荒いインターンのようなものです。
1) 幻覚の問題
LLM (大規模言語モデル) は幻覚を引き起こす傾向があります。たとえ小さなミスでも、連続したタスクでは大きな問題を引き起こす可能性があります。
ステップあたり 10% の失敗率はそれほど多くないように思えるかもしれませんが、10 ステップの場合、65% の失敗確率 (1 - 0.9^10) を意味します。また、AI エージェントは API と対話したり、ブロックチェーン トランザクションを実行したりするときに完璧な構文に依存することが多いため、ほんの小さな間違いでもプロセス全体がクラッシュする可能性があります。
幻覚の問題を軽減する方法としては、検索拡張生成 (RAG) などがあります。RAG を使用すると、応答を生成するときに LLM が知識ベースと比較できるようになります。しかし、私たちはまだ完璧には程遠いです。
2) 実証から現実へ
現在、ほとんどの AI エージェントはまだクールなデモにすぎないのが現実です。
何が言いたいかというと、すべてがうまくいったときにエージェントが何ができるかを示すビデオを作成するのは簡単です。それはほとんど魔法のようです。しかし、創業者にとっての本当の課題は、派手なデモから自律エージェントを拡張して現実世界のアプリケーションに移行するのが簡単ではないことです。
問題は、現実の世界は複雑で、最も賢い AI でもつまずく可能性のあるエッジケースに満ちていることです。
最終的な目標は 99.x% の精度を達成することですが、そこに到達するには粘り強さと多くのテスト駆動開発が必要です。これが、評価 (eval) が重要である理由です。エージェントがエラーを起こすときのパターンが見え始めるので、コードやヒントを調整して、特定のユースケースの精度を徐々に向上させることができます。
3) ブロックチェーンの問題
次にブロックチェーンの問題です。ここで AI エージェントは、スケーラビリティの問題、ツールの制限、エージェント間の通信方法の標準化の欠如など、大きな課題に直面しています。イーサリアムやソラナなどの主要なレイヤー 1 ブロックチェーンは、リアルタイムのマルチエージェント インタラクション向けに設計されていないため、分散型 AI の将来をサポートするには、新しいインフラストラクチャをゼロから構築する必要があります。
すべてのコンテンツがチェーンに適しているわけではありません。実際、大量の計算を実行したり、外部システムとやり取りしたりする場合、ブロックチェーンのコストとパフォーマンスの制限により、オフチェーンに移行する方が賢明な選択肢となることがよくあります。
重要な点は、重要な領域ではオンチェーンで、必要に応じてオフチェーンで、両方の長所を活用するハイブリッド モデルを採用することにあります。重要なのは、効率を最大化するにはどのコンポーネントを分散化する必要があり、どのコンポーネントを集中化する必要があるかを把握することです。
5. Crypto AI エージェントの起動
@cot_research の内部データベース
私たちは、AI エージェント分野で構築している暗号 AI スタートアップを追跡してきましたが、その数はたくさんあります。画像を拡大してさらに詳細を確認してください。これは完全なリストではありませんが、業界の優れたスナップショットを提供します。
私の個人的な興味をそそられた AI エージェントのスタートアップをいくつか紹介します。これは、言及されていないプロジェクトに対して私が弱気であるという意味ではなく、むしろ、それらのプロジェクトが現在、さらなる調査を正当化するのに十分興味深いものであると感じているということです。
1) DeFi/オンチェーンプロキシ
現在、オンチェーン AI エージェントの最も自然な出発点は、取引ロボット、収入オプティマイザー、自動ヘッジファンド、さらには独自のミームコインをリリースする AI エージェントなどの DeFi 分野です。 DeFiが依然としてオンチェーン取引額の大部分を占めていることを考慮すると、この方向性は理にかなっています。
AI エージェントによってもたらされる主な差別化要因はパーソナライゼーションです。
伝統的な国庫を例に挙げてみましょう。あなたは他の匿名ユーザーとともに資金を保管庫に預けます。保管庫はクオンツの天才によって取引アルゴリズムを使用して管理されます。しかし、このアプローチは型にはまったものです。 AI エージェントを使用する場合、あなたは個人顧客です。エージェントはお客様の資産、リスク許容度を学習し、お客様に合わせて戦略を調整します。
@Spectral_Labs — コーディングは必要なく、自然言語を使用して自律的なオンチェーン エージェントとスマート コントラクトを作成および起動します。現在の TokenSPEC の市場価値は 1 億 3,000 万米ドル、FDV は 10 億米ドルです。
@Almanak__ — DeFi エージェント向けの定量的取引テクノロジー スタック、財務戦略を最適化して展開するためのエージェント中心のプラットフォームを構築します。モンテカルロ シミュレーション テクノロジーを使用して市場の動向を分析し、取引戦略を最適化します。
@AIFiAlliance — DeFi と AI の交差点に特化した 11 チームのコラボレーション。私がこれらの提携に非常に興味を持っているのは、これが新興産業の標準の設定と定義を開始する方法だからです。
2) インフラストラクチャー
オフチェーン環境とオンチェーン環境の間のギャップを埋め、分散型マルチエージェント対話をサポートするフレームワークを開発する暗号 AI チームが増えています。
@AIWayfinder — オンチェーン エージェントがブロックチェーン内を移動してタスクを実行できるように、「Google マップ」を提供します。パラレルチームによって開発されました。ユーザーは PRIMEToken をステークして PROMPT (将来の Wayfinder のトークン) を獲得できます。現在クローズドアルファテスト中です。
@TheoriqAI — これはベンチャー投資家の間で最も楽観的なエージェント インフラストラクチャ プロジェクトであり、AI エージェント集団の調整を促進します。これにより、ユーザーは AI エージェント市場を構築、展開し、収益を得ることができます。
@autonolas — オープンソース フレームワークとトークン エコノミクスの設計を使用してマルチエージェント エコノミーを構築します。私たちは最近、OLAS の詳細な分析を書きました。
3) 消費者向け AI エージェント
このカテゴリは最も急速に成長する可能性が高く、消費者志向の製品やエンターテイメント主導の製品は一般に受け入れられやすく、エージェントが異常な行動をした場合のリスクも低いです。実際、Truth Terminal で見たように、少しの「幻想」がスパイスを加える可能性さえあります。
@virtuals_io — ゲームに焦点を当てた、pump.fun に似た AI エージェント プラットフォーム。急いで準備して 2 週間でローンチするローンチ プラットフォーム チームとは異なり、Virtuals は 2 年以上かけてテクノロジー スタックを開発してきました。 Shoal Research はそれらについての詳細な分析を書きました。
@CreatorBid — ソーシャル メディア コンテンツを自律的に生成して共有できる AI インフルエンサーを作成してトークン化します。 100万人を超えるフォロワーを持つAIエージェントKOLがCrypto Twitterに現れるのがすぐに見られると思います。
さらに、AIエージェントを独自の要素として使用する草の根実験の波もある。こうした実験の多くは通常、短期間で終わりますが、そこから得られる洞察は将来の開発者にとって貴重な教訓となります。
@tee_hee_he は、@nousresearch と Flashbots チームによって立ち上げられた真に無料の自律エージェントです。その Twitter 認証情報は信頼された実行環境 (TEE) にロックされており、7 日後にのみロックが解除されます。この間、人間の介入がエージェントの動作に影響を与えることはありません。
@ai16zdao は @daosdotfun 上で立ち上げられた投資ファンドで、Discord メンバーからの意見を受け入れ、どのトークンを購入するかを決定し、「アルファコール」に基づいて信頼スコアを与えます。
Aether は Farcaster の AI エージェントであり、他のユーザーに独自に報酬を与え、トークン (HIGHER) を宣伝し、現在の在庫は 150,000 米ドルを超えています。
ゲームは AI エージェントにとって理想的な場所です。 @aiarena_ / @ARCAgents は人間のプレイヤーを使用して AI エージェントをトレーニングし、ゲーム内の動作を模倣し、より賢い AI 対戦相手を作成し、ゲーム内でのプレイヤーの機動性を高めます。
また、私は @coinbase の最近のテンプレートに従って、単純なオンチェーン トランザクションを実行する暗号ウォレットを備えた AI エージェントを作成しています。
6. まとめ
オンチェーン AI エージェントの成功は、AI の全体的な進歩と密接に関係しています。私たちはまだ多段階推論の問題を解決し、AI モデルのエラーを引き起こす幻覚を軽減しています。ただし、AI が進歩するにつれて、これらのエージェントの実行可能性も高まります。
良いニュースは、Epoch AI が AI の拡大は少なくとも 5 年間は続く可能性があると考えていることです。ソフトウェアは、これまでに見たことのない速度で進歩しています。
これは、私たちが今日直面している問題は、より大きな未来への一時的な障害にすぎないことを意味します。
仮想通貨は必然的にこの政府機関の将来の一部となるでしょう。
その他の考え:
予測市場は AI エージェントがより適切な意思決定を行うのに役立つでしょうか?予測市場は、参加者に正確な情報を提供するよう促します。これらの市場に接続することで、AI エージェントはインセンティブに合わせたリアルタイムの洞察から恩恵を受け、潜在的なバイアス源への依存を軽減できる可能性があります。おそらく、@mrink0 が主張しているように、エージェントは未来主義を採用することさえできるでしょう。
AIエージェントを人間化しすぎていませんか？彼らが「人間」の仕事をしていると考えるべきではないのかもしれません。人間のような特性ではなく機能に焦点を当てることは、より効率的で効果的な AI エージェントにつながる可能性があります。
オンチェーンのデータ処理は非常に面倒であり、オンチェーン AI エージェントの開発は今後も遅くなるでしょう。
エージェントにとっての本当のチャンスは、顧客サービスのような簡単に実現できるものではありません。これらは次世代の AI モデルに簡単に置き換えることができます。代わりに、これらのモデルの防御可能な堀を作成するために精度が重要である高度に規制された業界に焦点を当てる必要があります。
