市場が静かなときに、Web3 + AIエージェントの全体的な軌跡についての私の見解をお話ししたいと思います。
2年前にAIが登場したとき、将来的にはインターネットの発明に匹敵する技術革命になることは確実でした。しかし、当初はLLMの大規模言語モデルに皆の注目が集まっており、AIが現実世界にどのような影響を与えるのかは定かではありませんでした。
LLMモデルを脳に例えると、AIは分析と推論の能力しか持たず、現実世界と対話するのは難しいことは明らかです。そのため、LLMにさまざまなセンサーや機能モジュールを追加することは当然考えられます。その中でも、インターネットに関連するものはさらにシンプルです。APIインターフェースに接続することで、さまざまな機能を実現できます。そのため、AIは正式にAIエージェントへと進化します。
大規模言語モデルは、AIエージェントの知能レベルを決定するため、当然重要です。OpenAIのO3、DeepseekのR1など、現在のトップモデルは、多くの面で人間の博士課程の学生のレベルを超えています。
そこで2024年には、さまざまな業界でAIエージェント+さまざまな業界の模索が始まりました。例えば
- AIエージェント+電子商取引（AIが直接商品の選択、コピーや画像の生成を支援）
- AIエージェント + インターネット、（AIプログラミング）
- AIエージェント+ファイナンス（AIリアルタイムデータ分析、インテリジェント投資アドバイザー）
- AIエージェント+サプライチェーン（AIがサプライチェーン管理を最適化し、生産ラインを監視）
- AIエージェント+教育（AIリアルタイム指導、パーソナライズされた教育の提供）
Web3は巨大な産業に発展したので、当然のことながら
aiエージェント+web3
しかし、Web3自体も多くのサブフィールドに分かれているため、AIエージェントは業界を組み合わせる方法も異なります。
AIエージェント +ミーム
AIエージェントが人間に代わって直接ミームコインを発行、ヤギのオナラコインが代表
AIエージェント+Defi
AIエージェントが人間に代わって市場データを分析（aixbt）、ファンド管理（degenai）、DeFi運用（griffain）
AIエージェント+ゲーム
AIエージェントは、ゲーム解説（ルナ）、ゲームプレイ（フレイヤ）、スポーツ賭博分析（ドウェイン）、AIゲームフレームワーク（デジモン/ドリームス）に直接参加します。
AIエージェント + ソーシャル
ACT はもともと、エージェント同士がどのように交流できるかを研究するプロジェクトでしたが、後にミームへと進化しました。
もちろん、AIエージェント＋デピンなども存在しますが、ここでは一つ一つ挙げません。
AIエージェントはWeb2ではすでに実用的な技術であり、決して空虚なスローガンではありません。 Web3 業界では、誰もが大騒ぎできるコイン発行プロセスを追加することに他なりません。
いつもWeb3のAIエージェント技術はWeb2より劣っていると言う人がいますが、AIエージェント+Web3はもともとWeb2の技術をWeb3に移植して応用したものです。業界内での統合ポイントを見つけることが鍵です。
私は個人的に、Web3 AIエージェントを次の側面に分類しています：AIエージェントインフラ（インフラストラクチャ）とAIエージェント（特別なアプリケーションシナリオのエージェント）
1. AIエージェントインフラ（インフラストラクチャ）
1. 大規模言語モデルの微調整
LLMはAIエージェントの頭脳に相当します。チューニングされていないLLMは専攻に関係なく卒業生と繋がることに相当します。業界データに基づいて微調整された LLM は、専攻を選択して卒業した大学生に相当します。現在、この方向に取り組んでいる企業は Lumo だけです。難しいのは、業界データの収集、クリーニング、ラベル付けです。
2. フレームワーク
この方向には多くの競合企業があり、Elizaos、Arc、Swarms など、過去 2 か月間の主な市場トレンドでもありました。 ai エージェント フレームワークは、実際には LLM がさまざまな機能モジュールを呼び出すための一連のルールであり、統一されたルールを持つエージェントを作成するのに便利です。
3. ランチパッド
上記のフレームワークは、多くの場合、オープンソース コードです。ユーザーは、AI エージェントを作成するときに、いくつかの簡単なコードを理解し、独自のサーバーを購入して展開する必要があります。 ai エージェント ランチパッドは、コード不要のエージェント環境 (ユーザーはいくつかのパラメータを手動で入力するだけでよい) を提供し、独自のサーバーが付属するフレームワークの SaaS バージョンです。これにより、AI エージェントの作成プロセスがさらに簡素化されますが、柔軟性も低下します。よく知られているランチパッドには、virtual、vvaifu、avaai などがあります。
4. 特別な機能
AI エージェントをより良く、より速く、より強力に実行することを主な目的とするその他の特別な機能プロジェクトもいくつかあります。
例えば、web3は特殊な業界です。多額の資金とのやり取りが頻繁に行われるため、AIエージェントの動作環境は十分に独立性があり、検証可能である必要があります（例えば、ウォレットを特定の人物ではなくAIエージェントが操作していることを保証するなど）。よく知られている例としては、PhalaのTEE環境があります。
2. AIエージェント（特殊アプリケーションシナリオ用エージェント）
この方向性の多様性は非常に幅広く、アプリケーション側での探求と革新とみなすことができ、具体的には次のように分類できます。
- 分析: サブフィールドを分析して推論し、コンテンツを出力します。
- 操作: サブフィールドを分析した後に、直接操作する
次の例でこれを説明します。
1. aixbt (@aixbt_agent)
現在最も有名な DeFi AI アナリストであり、市場のさまざまなプロジェクトを簡単に分析し、x に関するコンテンツを出力して人々と対話するのが得意です。
2. ターミナルの真実（@truth_terminal）
AIエージェント分野の先駆者であり、ナンセンスな話をしたり、ミームコインを発行したりするのが得意
3.アヴァ（@AVA_holo）
Holoworldの主力エージェント。ビデオを使ってランダムな市場分析を行うのが得意。
4. イネ (@yesnoerror)
科学研究論文を分析し、誤りを訂正する
5. バズ (@askthehive_ai)
私はまだ使っていませんが、紹介文には、ユーザーは自然言語インターフェースを通じてシステムと対話でき、エージェントは取引、ステーキング、流動性管理、市場感情分析など、さまざまなタスクを処理できると書かれています。
上記は、Web3 + AIエージェントトラックの分析フレームワークです。現在は谷間期にありますが、AIエージェントはWeb2でも盛況です。2025年に最もホットなトラックです。必然的にWeb3にもっと面白い製品と想像力の空間をもたらすでしょう。注目と開発者を引き付け続けることができる数少ない方向の1つです。
