AI + 暗号の物語の進化の詳細な分析: AI エージェントトラックの入門ガイド

岳小鱼｜2025-01-13 6:00

AIは新たな段階、AIエージェントへと進化しました。

AIの発展が早すぎるので、もうひとつ核となる要素を加えると、それはAI+Cryptoの世界になるはずです。

現在、AI は AI エージェントという新たな段階に進化しました。

AI エージェントは、架空の空間でも現実のシナリオでも期待に値します。

時代の列車は轟音を立てて通過するので、私たちは急いで乗り込まなければなりません。

私自身、最近 AI エージェントを学習しています。この記事は、皆さんが AI エージェントトラックを始めるのに役立つことを願って、私の学習過程を記録します。

この記事は、AI エージェントトラックの最初の入門ガイドであり、誰もが全体的な認識とフレームワークを理解するのに役立ちます。その後、引き続きトラックを掘り下げ、改善を続け、AI の波を掴みます。

AI + 暗号の物語の進化の詳細な分析: AI エージェントトラックの入門ガイド

01 AIエージェントとは何ですか？

さまざまな複雑な概念を脇に置いて、AI エージェントと既存の大規模モデル (ChatGPT など) の違いを直接比較してみましょう。

現在の大規模なモデルは、質問に答えたり提案を提供したりできる強力な「自然言語検索エンジン」に似ていますが、実際に積極的に意思決定を行って実行することはできません。

AIエージェントの機能は、既存の大規模モデルの範囲を超え、「データ処理」にとどまらず、「認識」から「行動」までの完全な閉ループを完成させることができます。

直感的な例を使用してみましょう。ChatGPT に仮想通貨への投資方法を尋ねると、ChatGPT は多くの提案を提供しますが、AI Agent は世界の市場情報をリアルタイムで追跡し、投資ポートフォリオを動的に調整して収益を最大化するのに役立ちます。

これから、AI エージェントの概念を抽象化できます。AI エージェント (人工知能エージェント) は、自律的または半自律的にタスクを実行し、意思決定を行い、人間または他のシステムと対話できる人工知能テクノロジーに基づくソフトウェアエンティティです。。

ここでの主な違いは、自律的なアクションです。

AIエージェントはどのようにして自律的な行動を実現するのでしょうか？

AI を通じて、複雑なロジックを正確な条件に変換し (状況に応じて True または False を返す)、ビジネスシナリオにシームレスに統合できます。

1 つ目は意図分析です。AI はユーザーのプロンプトの言葉とコンテキストを分析することで、ユーザーが何をしたいのかを理解します。ユーザーの発言を調べるだけでなく、ユーザーの以前の使用記録や特定の状況も考慮して、これらのニーズを特定のプログラム命令に変換します。

2 つ目は判断を支援することです。AI は賢いアシスタントのようなもので、人間には扱いにくい複雑な問題を分析し、単純な「はい」か「いいえ」の答え、またはいくつかの固定された選択肢に変えることができます。これにより、意思決定がより正確かつ効率的に行われるだけでなく、既存のビジネスシステムともうまく連携します。

AIエージェントは自律的な行動の度合いに応じて2つのタイプに分類されます。

1 つは、AI エージェントがパーソナルアシスタントに相当し、ユーザーが何らかの業務を処理するのを支援できることです。

もう 1 つはさらに進んで、AI エージェント自体が独立した個人であり、独自のアイデンティティまたはブランドを持ち、多くのユーザーにサービスを提供します。

つまり、AI エージェントは大規模モデルの次の開発段階であり、新しい製品形態には想像の余地がたくさんあると言えます。

02 AIエージェントとクリプトの関係は何ですか？

AI と暗号は別個のものではなく、統合することができます。

さらに重要なのは、Web2 の AI エージェントは Web3 の AI エージェントとは異なります。

Web3 の AI エージェントは、より高レベルでより完全な AI エージェントであり、別名「Crypto AI Agent」と呼ばれることもあります。

Crypto の機能を利用して、AI エージェントにはさらに多くの機能があります。

(1) 分散化

Crypto を組み合わせた後、AI エージェントの操作、データストレージ、意思決定プロセスはより透明になり、単一のエンティティによって制御されなくなります。

Web2 AI エージェントこれらのエージェントは通常、集中管理された企業またはプラットフォームによって制御され、データと意思決定プロセスは 1 つまたは少数のエンティティの手に集中します。

AIエージェントが外部にサービスを提供すると、信頼性の問題が発生するため、AIエージェントにはブロックチェーンによって提供される実行環境または検証環境が必要です。

AI エージェントには、バリアフリーの使用法、オープンで透明なデータ、相互接続、分散化も必要です。

(2) インセンティブの仕組み

これは、Crypto の最も強力な権限付与であり、トークン経済モデルを通じて、開発者とユーザーの参加と貢献を直接奨励するメカニズムを提供します。

Web2 AI Agent は主に、広告収入やサブスクリプションサービスなどの従来のビジネスモデルに依存して運用を維持しています。

Web2の起業家チームや企業は長期にわたって利益を上げることができず、資金調達も困難ですが、Web3ではコインの発行を通じて直接キャッシュフローを獲得し、AIの活用などを支援することができます。エージェントは暗号化支払いを必要としています。

自由市場経済はより多くのイノベーションを生み出すことができます。

(3) 真の永遠の命

スマートコントラクトにより、AI エージェントは真に「永遠の命」を実現します。

スマートコントラクトがブロックチェーン上に展開されている限り、AIエージェントはルールに従って自動的に動作し、理論的には無期限に実行できます。

スマートコントラクトは、AI エージェントの動作を停止または変更する明確なロジックがない限り、AI エージェントのコードと意思決定メカニズムがブロックチェーン上に永続的に存在することを保証できます。

ただし、依存するデータには継続的な更新やメンテナンスが必要になる場合があります。継続的なデータ入力や外部対話がなければ、AI エージェントの「不死性」はそのプログラムロジックに限定され、動的ではなくなる可能性があります。

つまり、Crypto が AI Agent を必要とする以上に、AI Agent は Crypto を必要とします。

03 AI+暗号の物語的進化

AI から大規模モデル、AI エージェントまでの 2 つの段階があります。AI と暗号の組み合わせも次の 2 つの段階に分けることができます。

3.1 大規模モデル段階: インフラストラクチャ

AI プロジェクトには主に、コンピューティング能力、アルゴリズム、データという 3 つの評価要素があります。

実際、Web3 の役割は、AI にインセンティブシステムを追加し、コンピューティング能力、アルゴリズム、データをトークン化することです。

したがって、AI と Web3 の組み合わせは、コンピューティング能力、アルゴリズム、データの 3 つの側面から議論することもできます。

(1) 計算能力:

分散コンピューティングネットワーク: ブロックチェーンは自然に分散されます。 AI は Web3 の分散ネットワークを使用して、より多くのコンピューティングリソースを取得できます。 AI コンピューティングタスクを Web3 ネットワーク内のさまざまなノードに分散することで、より強力な並列コンピューティング機能を実現できます。これは、大規模な AI モデルのトレーニングに特に役立ちます。

インセンティブメカニズム: Web3 では、トークンエコノミーなどの経済的インセンティブメカニズムを導入しており、ネットワークの参加者がコンピューティングリソースを提供するよう動機付けることができます。このようなメカニズムを使用すると、AI 開発者が機械学習タスクを実行するためのコンピューティング能力を購入でき、プロバイダーがトークンで報酬を得ることができる市場を作り出すことができます。

(2) アルゴリズム:

スマートコントラクト: Web3 のスマートコントラクトは、AI アルゴリズムを自動的に実行できます。 AI は、ブロックチェーン上でスマートコントラクトとして実行されるアルゴリズムを設計できます。これにより、透明性と信頼性が向上するだけでなく、自動市場予測やコンテンツモデレーションなどの自動意思決定プロセスも可能になります。

分散型アルゴリズムの実行: Web3 環境では、AI アルゴリズムは単一の中央サーバーに依存できませんが、複数のノードを通じて検証および実行できます。これにより、アルゴリズムの耐干渉性とセキュリティが向上し、単一障害点が防止されます。

(3) データ:

データのプライバシーと所有権: Web3 は、データの分散化とデータのユーザー所有権を重視しています。 AI と Web3 を組み合わせると、ブロックチェーンテクノロジーを使用してデータのアクセス許可を管理し、データのプライバシーを確保できます。同時に、ユーザーは報酬と引き換えにデータを選択的に共有できるため、より豊富で制御されたデータソースが AI に提供されます。

データの検証と品質: ブロックチェーンテクノロジーをデータ検証に使用して、データの信頼性と整合性を確保できます。これは AI モデルのトレーニングにとって非常に重要です。 Web3 を通じてデータを使用前に検証できるため、出力品質と AI アルゴリズムの信頼性が向上します。

データ市場: Web3 はデータ市場の発展を促進でき、ユーザーは必要な AI システムにデータを直接販売または共有できます。これにより、AI に多様なデータセットが提供されるだけでなく、市場メカニズムを通じてデータの流動性と価値が確保されます。

これらの組み合わせポイントを通じて、AI と Web3 は一緒に開発できます。

AI は、スマートコントラクトを使用してアルゴリズムの実行効率と透明性を向上させながら、Web3 を通じて分散コンピューティング能力と高品質のデータを取得できます。
Web3 は AI を使用して、インテリジェントなリソース管理、自動契約実行など、システムのインテリジェンスを強化できます。

これら 3 つの側面に焦点を当てて、多くの有名なプロジェクトが市場に登場しています。

計算能力プロジェクト:

レンダーネットワーク: 主にレンダリングに焦点を当てていますが、AI コンピューティング能力も提供できます。
Akash Network: AI ニーズに使用できる分散型クラウドコンピューティングリソースを提供します。
Aethir: AI コンピューティング能力の提供を含む分散型クラウドコンピューティングに焦点を当てます。
ionet: AI の推論とトレーニングをサポートする分散コンピューティングプラットフォーム。

アルゴリズムプロジェクト:

Cortex: AI と AI をスマートコントラクトに統合することに重点を置いた、ブロックチェーン上で AI および AI 駆動の DApps を実行できる分散型世界コンピューター。
Fetchai: ブロックチェーンベースの機械学習プラットフォームで、Web3 プロジェクト向けの AI エージェントの展開を簡素化するために、コード不要の管理サービス Agentverse を開始しました。
iExec RLC: 機密コンピューティングと分散型オラクルをサポートするブロックチェーンベースの AI モデル市場を提供します。

データ型プロジェクト:

Vana: Vana は個人の遺伝データ用の DAO を構築しています。これは、ユーザーがデータを制御し、潜在的にそこから利益を得られるようにするデータ市場です。
RSS3: データの利用と管理を伴う、あらゆる大規模言語モデルを Web3 AI エージェントにできるオープンソース AI アーキテクチャを開始しました。

包括的なプロジェクト:

Myshell: 消費者、クリエイター、オープンソース研究者を結び付けるために設計された分散型 AI 消費レイヤー。これにより、誰でも AI ネイティブアプリケーションを作成、共有、収益化できるプラットフォームが開かれます。

一般的に、大規模モデル段階では、暗号と AI の組み合わせは主にインフラストラクチャレベルで行われ、AI の長期的な開発の基礎を築きます。

3.2 AI エージェント段階: アプリケーションの実装

AI エージェントの登場により、アプリケーション層での AI の実装段階が始まりました。

AI エージェントは、ミームコインステージ、単一 AI アプリケーションステージ、AI エージェントフレームワーク標準ステージの 3 つの開発ステージにさらに分割することもできます。

1. AIエージェントミームコイン

AIエージェントのミームコインは非常に特別な存在であり、ミームコイン自体もコミュニティの感情の産物です。

AIの発展が速すぎて、この技術は非常に奥が深いようで、一般の人に非常に不安を与えています AIミームコインは一般の人に参加する機会を与えます。

したがって、AIミームコインは保有者にAI革命に参加するという感情的な価値をもたらし、一般の人がAIの波に参加できるようになります。

最終的な結果は次のとおりです。AI + MEME は資産効果を利用して AI の市場教育と普及を加速します。

視点を変えて考えると、なぜAIエージェントはコインを発行するのでしょうか？

一方では、資産効果を通じて資金とユーザーを引き付け、その後の業界の発展に勢いを注入します。他方では、MEME 発行方法自体がコミュニティ金融の手段であり、業界の発展にキャッシュフローを提供します。プロジェクトそのもの。

ヘッダーの見出しを見てみましょう。

$GOAT: 最初の人気のある AI Agent Meme コイン。
$Fartcoin: ユーモラスなコンテンツ (「おならジョーク」など) を生成してユーザーの注意を引きます。
$ACT: ユーザーと AI が平等に対話するデジタルエコシステムの構築を目指します。
$WORM: デジタル生物学とブロックチェーン技術を組み合わせて、生物学的ワームの神経系をシミュレートするユニークなデジタル資産を作成することを目的としています。

2. 単一の AI アプリケーション

AI AgentはCryptoのさまざまなサブディビジョンと統合されており、百花が咲いている状況を示しています。

AIエージェントの開発により、AIエージェントが発行するトークンは単なるミームコインではなくなり、実際の利用シーンに対応し、徐々にバリューコインとしての性質を持ち始めています。

(1) 創造プロジェクト

ai16z: 業界から飛び出した最初の AI エージェントであり、最初のフレームワーク標準 Eliza を確立しました。

(2)エージェントゲーミング

ARC: RIG と呼ばれる AI フレームワークは、分散型アプリケーション (dApp) とスマートコントラクトをサポートするために Rust 言語に基づいて開発されました。
ファーム: AI を使用して、農業ゲームのリアリズムと戦略性を向上させることに重点を置きます。
GAME: $GAME は、AI エージェントの自律的な動作とインテリジェンスを強化し、AI とゲームを深く統合します。

(3)エージェントDeFi

$NEUR: トークン分析と DeFi インタラクションに焦点を当て、インテリジェントな財務上の意思決定サポートを提供します。
$BUZZ: ユーザーが DeFi 取引と管理をより直感的に実行できるようにする自然言語インターフェイスを提供します。

(4) コード監査

AgentAUDIT: AI テクノロジーを使用してコード監査を自動化し、コードのセキュリティと品質を向上させます。

(5)エージェントデータ分析

REI: AI テクノロジーを通じて大規模なデータ分析を実施し、洞察と予測サービスを提供します。

(6) 自律型AIエージェント

LMT: 人間の介入を減らすことを目的として、タスクを自律的に学習して実行する AI エージェント。
GRIFFAIN: 特に複雑な環境における意思決定と戦略策定のために、自身の動作を自律的に最適化できる AI エージェント。

3. AIエージェントフレームワーク標準

AI エージェントのフレームワーク標準は依然として混乱状態にあります。

AIエージェントフレームワーク標準とは何ですか?

AI エージェントフレームワーク標準は、統一された仕様とツールのセットを提供することで、AI エージェントの開発と展開のプロセスを簡素化します。

これにより、開発者は複数のクライアント (Twitter、Discord、Telegram など) と対話したり、プラグインを通じて機能を拡張したり、AI テクノロジーを活用してインテリジェンスを強化したりできる AI エージェントを作成できます。

これらの標準と基本ライブラリ (メモリストレージ、セッション分離、コンテキスト生成など) により、AI エージェントの動作が効率的、安全、そしてユーザーフレンドリーであることが保証されます。

フレームワーク標準は、さまざまな AI プラットフォームインターフェイスを接続することにより、AI エージェントの機能をさらに強化し、最新の AI テクノロジーを活用してより良いサービスを提供できるようにします。

つまり、AI エージェントのフレームワーク標準はインフラストラクチャとプラットフォームであり、独自のエコロジーを形成することができ、当然、単一の AI アプリケーションよりも高い物語空間を実現します。

AI エージェントフレームワーク標準には主に次のものが含まれます。

ai16z: Discord、Twitter、Telegram などの複数のプラットフォームをサポートする Eliza フレームワークを構築し、AI エージェントがこれらのプラットフォームとシームレスに統合できるようにします。
仮想: GAME フレームワークは、ゲームと仮想環境向けに特別に設計されて構築されており、AI エージェントが自律的に動作したり、これらの環境でプレイヤーと対話したりできるようにします。
swarms: マルチエージェント AI フレームワーク。そのフレームワークに基づいて、開発者は複数の AI エージェントを作成および管理できます。社会的行動のシミュレーション、複雑なビジネスプロセスの自動化、または大規模な処理など、高度に複雑な調整が必要なシナリオに適しています。データ処理。
ZEREBRO: Optimism の OP Stack に相当する ZerePy フレームワークを構築し、単一の AI アプリケーションの開発と展開を容易にし、標準化して、これらのエージェントがソーシャルプラットフォーム上でコンテンツを独自に作成して配布できるようにしました。

関連する生態学は、これらの枠組みの周りに現れています。関連するプロジェクトを研究する際には、これらの生態学に焦点を当てる必要があります。