1. 背景

1.1 はじめに: インテリジェント時代の「新しいパートナー」

各暗号通貨サイクルは、業界全体を前進させる新しいインフラストラクチャをもたらします。

  • 2017 年には、スマート コントラクトの台頭により ICO がブームになりました。
  • 2020年、DEX流動性プールはDeFiの夏の流行をもたらしました。
  • 2021年はNFTシリーズが多数リリースされ、デジタルコレクタブル時代の到来を告げました。
  • 2024年、pump.funの優れたパフォーマンスにより、memecoinとそのローンチプラットフォームの人気が高まりました。

これらの垂直分野の始まりは、技術革新によるだけでなく、資金調達モデルと強気市場サイクルの完璧な組み合わせの結果でもあることを強調する必要があります。チャンスが適切なタイミングで巡り合えば、大きな変化につながる可能性があります。 2025年を見据えると、2025年サイクルの新興領域はAIエージェントになることは明らかです。この傾向は昨年10月にピークに達し、2024年10月11日に$GOATトークンが発売され、10月15日に時価総額が1億5000万ドルに達しました。そして10月16日、Virtuals Protocolは、隣の女の子のIPライブ放送としてデビューしたLunaをリリースし、業界全体にセンセーションを巻き起こしました。

では、AI エージェントとは一体何でしょうか?

誰もが古典的な映画「バイオハザード」をよく知っているはずですが、その中でAIシステムのクイーンオブハートは非常に印象的です。ハートの女王は、複雑な施設やセキュリティシステムを制御し、自律的に環境を認識し、データを分析し、迅速な行動をとることができる強力な AI システムです。

実際、AI エージェントはハートの女王のコア機能と多くの類似点を共有しています。現実世界の AI エージェントは、ある程度同様の役割を果たしています。AI エージェントは、現代のテクノロジー分野における「インテリジェントな守護者」であり、自律的な認識、分析、実行を通じて、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを支援します。自動運転車からインテリジェントな顧客サービスまで、AI エージェントはあらゆる分野に浸透し、効率性と革新性を向上させる重要な力となっています。これらの自律的な知能実体は、目に見えないチームメンバーのように、環境認識から意思決定の実行まで、あらゆる能力を備えており、徐々にさまざまな業界に浸透し、効率と革新の二重の向上を促進しています。

たとえば、AI エージェントは、Dexscreener またはソーシャル プラットフォーム X から収集されたデータに基づいて、自動取引、ポートフォリオの管理、リアルタイムでの取引の実行、反復によるパフォーマンスの継続的な最適化に使用できます。 AI AGENT は単一の形式ではなく、暗号エコシステムにおける特定のニーズに基づいてさまざまなカテゴリに分かれています。

1. 実行 AI エージェント: 取引、ポートフォリオ管理、裁定取引などの特定のタスクの完了に重点を置き、操作の精度を向上させ、必要な時間を短縮することを目指します。

2. クリエイティブ AI エージェント: テキスト、デザイン、さらには音楽作成などのコンテンツ生成に使用されます。

3. ソーシャル AI エージェント: ソーシャル メディアのオピニオン リーダーとして機能し、ユーザーと対話し、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。

4. 調整 AI エージェント: システムまたは参加者間の複雑な相互作用を調整します。特にマルチチェーン統合に適しています。

このレポートでは、AI エージェントの起源、現状、幅広い応用の展望を詳細に調査し、AI エージェントが業界の状況をどのように変えるかを分析し、将来の開発動向を予測します。

1.1.1 開発履歴

AI AGENT の開発の歴史は、AI が基礎研究から広範な応用へと進化してきたことを示しています。 1956 年のダートマス会議で、「AI」という用語が初めて提案され、AI が独立した分野として確立されました。この期間中、AI 研究は主に記号的手法に焦点を当て、ELIZA (チャットボット) や Dendral (有機化学のエキスパート システム) などの最初の AI プログラムが誕生しました。このフェーズでは、ニューラル ネットワークが初めて導入され、機械学習の概念が初めて検討されました。しかし、この時期の AI 研究は、当時の計算能力の限界によって大きな制約を受けていました。研究者たちは、自然言語処理のアルゴリズムを開発し、人間の認知機能を模倣する上で大きな困難に直面してきました。さらに、1972年に数学者のジェームズ・ライトヒルが英国における進行中の AI 研究の現状に関する報告書を提出し、1973年に出版されました。ライトヒル報告書は、当初の興奮の後、AI 研究に対する全体的な悲観論を基本的に表明し、英国の学術機関 (資金提供機関を含む) の AI に対する信頼の大きな喪失を引き起こしました。 1973年以降、AI研究への資金提供は劇的に減少し、AI分野は最初の「AIの冬」を経験し、AIの可能性に対する懐疑心が高まりました。

1980 年代には、エキスパート システムの開発と商品化により、世界中の企業が AI 技術を採用するようになりました。この期間には、機械学習、ニューラル ネットワーク、自然言語処理が大きく進歩し、より洗練された AI アプリケーションが登場しました。最初の自動運転車の導入や、金融やヘルスケアなどのさまざまな業界への AI の導入も、AI テクノロジーの拡大を示しています。しかし、1980年代後半から1990年代初頭にかけて、AIに特化したハードウェアの需要が急落し、AI分野では第2の「AIの冬」が訪れました。さらに、AI システムをどのように拡張し、実際のアプリケーションにうまく統合するかは、依然として継続的な課題となっています。しかし同時に、1997年にIBMのディープブルーコンピューターがチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破り、AIが複雑な問題を解決する能力において画期的な出来事となった。ニューラル ネットワークとディープラーニングの復活により、1990 年代後半に AI 開発の基盤が築かれ、AI はテクノロジーの世界で不可欠な要素となり、日常生活に影響を与え始めました。

今世紀の初めまでに、コンピューティング能力の進歩がディープラーニングの台頭を促し、Siri のような仮想アシスタントが消費者向けアプリケーションにおける AI の有用性を実証しました。 2010 年代には、強化学習エージェントや GPT-2 などの生成モデルのさらなる進歩により、会話型 AI は新たな高みに到達しました。この過程で、大規模言語モデル（LLM）の出現はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェントの分野における転換点とみなされています。 OpenAI が GPT シリーズをリリースして以来、大規模な事前トレーニング済みモデルは、数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを上回る言語生成および理解能力を実証してきました。自然言語処理における優れたパフォーマンスにより、AI エージェントは言語生成を通じて論理的かつ一貫した対話機能を発揮できます。これにより、AI エージェントをチャット アシスタントや仮想顧客サービスなどのシナリオに適用できるようになり、徐々により複雑なタスク (ビジネス分析やクリエイティブ ライティングなど) に拡張できるようになります。

大規模言語モデルの学習機能により、AI エージェントの自律性が高まります。強化学習テクノロジーにより、AI エージェントは継続的に動作を最適化し、動的な環境に適応することができます。たとえば、デジモンエンジンなどの AI 駆動型プラットフォームでは、AI エージェントはプレイヤーの入力に基づいて行動戦略を調整し、真に動的なインタラクションを実現できます。

初期のルールシステムからGPT-4に代表される大規模言語モデルまで、AIエージェントの開発の歴史は、常に技術的な限界を打ち破ってきた進化の歴史です。 GPT-4 の出現は、間違いなくこのプロセスにおける大きな転換点です。テクノロジーのさらなる発展により、AI エージェントはよりインテリジェントになり、シナリオベースになり、多様化します。大規模言語モデルは、AI エージェントに「インテリジェンス」の魂を注入するだけでなく、ドメイン間で連携する機能も提供します。今後も革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と登場し、AIエージェント技術の実装と開発を継続的に推進し、AI主導の体験の新時代をリードしていきます。

1.2 動作原理

AIAGENT が従来のロボットと異なる点は、時間の経過とともに学習して適応し、目標を達成するために微妙な決定を下すことができることです。彼らは、デジタル経済において独立して行動できる、暗号空間における高度なスキルを持ち進化を続けるプレイヤーであると考えられます。

AI AGENT の核となるのは「知性」、つまりアルゴリズムを通じて人間や他の生物の知的な行動をシミュレートし、複雑な問題を自動的に解決することです。 AI エージェントのワークフローは通常、認識、推論、アクション、学習、調整というステップに従います。

1.2.1 知覚モジュール

AI AGENTは知覚モジュールを通じて外界と対話し、環境情報を収集します。この部分は人間の感覚と同様に機能し、センサー、カメラ、マイク、その他のデバイスを使用して、意味のある特徴の抽出、オブジェクトの識別、環境内の関連するエンティティの特定など、外部データを取得します。認識モジュールの中心的なタスクは、生データを意味のある情報に変換することであり、これには通常、次のテクノロジが含まれます。

  • コンピューター ビジョン: 画像およびビデオ データを処理および理解します。
  • 自然言語処理 (NLP): AI エージェントが人間の言語を理解し、生成するのに役立ちます。
  • センサー フュージョン: 複数のセンサーからのデータを統合ビューに統合します。

1.2.2 推論と意思決定モジュール

環境を感知した後、AIエージェントはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論・意思決定モジュールは、システム全体の「頭脳」であり、収集した情報に基づいて論理的な推論や戦略策定を行います。大規模な言語モデルやその他のツールを活用して、タスクを理解し、ソリューションを生成し、コンテンツ作成、視覚処理、推奨システムなどの特定の機能に特化したモデルを調整するオーケストレーターまたは推論エンジンとして機能します。

このモジュールでは通常、次のテクノロジが使用されます。

  • ルール エンジン: 事前に設定されたルールに基づいて簡単な決定を下します。
  • 機械学習モデル: 複雑なパターン認識と予測のための決定木、ニューラル ネットワークなどが含まれます。
  • 強化学習: AI エージェントが試行錯誤を通じて意思決定戦略を継続的に最適化し、変化する環境に適応できるようにします。

推論プロセスには通常、いくつかのステップが含まれます。最初に環境を評価し、次に目標に基づいて複数の可能なアクション プランを計算し、最後に実行する最適なプランを選択します。

1.2.3 実行モジュール

実行モジュールは AI エージェントの「手足」であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は、外部のシステムまたはデバイスと対話して、指定されたタスクを完了します。これには、物理​​的な操作 (ロボットの動作など) またはデジタル操作 (データ処理など) が含まれる場合があります。実行モジュールは以下に依存します。

  • ロボット制御システム: ロボットアームの動きなどの物理的な操作に使用されます。
  • API 呼び出し: データベース クエリや Web サービス アクセスなど、外部ソフトウェア システムとのやり取り。
  • 自動化されたプロセス管理: エンタープライズ環境では、反復的なタスクは RPA (ロボティック プロセス オートメーション) を通じて実行されます。

1.2.4 学習モジュール

学習モジュールは AI AGENT の中核となる能力であり、これによりエージェントは時間の経過とともにより賢くなります。継続的な改善は、フィードバック ループまたは「データ フライホイール」を通じて行われ、インタラクション中に生成されたデータがシステムにフィードバックされてモデルが強化されます。時間の経過とともに適応し、より効果的になるこの能力は、意思決定と運用効率を改善できる強力なツールを企業に提供します。

学習モジュールは、多くの場合、次の方法で改善されます。

  • 教師あり学習: ラベル付きデータを使用してモデルをトレーニングし、AI エージェントがタスクをより正確に完了できるようにします。
  • 教師なし学習: ラベル付けされていないデータから潜在的なパターンを発見し、エージェントが新しい環境に適応できるようにします。
  • 継続的な学習: モデルはリアルタイム データで更新され、動的な環境におけるエージェントのパフォーマンスに対応します。

1.2.5 リアルタイムのフィードバックと調整

AI AGENT は、継続的なフィードバック ループを通じて自身のパフォーマンスを最適化します。各アクションの結果は記録され、将来の決定を調整するために使用されます。このクローズドループシステムにより、AI AGENT の適応性と柔軟性が保証されます。

1.3 市場の状況

1.3.1 業界の現状

AI エージェントは市場の注目を集めており、消費者インターフェースや自律的な経済主体としての大きな可能性を秘めており、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルで L1 ブロック スペースの可能性が計り知れなかったのと同様に、AI AGENT は今回のサイクルで同様の可能性を示しました。

Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の51億米ドルから2030年には471億米ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は44.8％になると予想されています。この急速な成長は、さまざまな業界への AI エージェントの浸透と、技術革新によってもたらされた市場の需要を反映しています。

AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

出典: LangChain ブログ、2025/1/20

大企業もオープンソースのプロキシフレームワークへの投資を大幅に増やしています。 MicrosoftのAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動がますます活発化しており、これはAI AGENTが暗号化分野以外でより大きな市場潜在力を持っていることを示し、TAMも拡大しています。投資家は引き続きAI AGENTに注目しており、プレミアム倍率を与える意欲が高まっています。

パブリックチェーンの展開の観点から見ると、Solanaが主戦場ですが、Baseチェーンなどの他のパブリックチェーンも大きな可能性を秘めています。 AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

市場認知度（マインドシェア）の点では、FARTCOIN と AIXBT がはるかにリードしています。 FartcoinとGOATの誕生の起源は同じで、どちらもTerminal of TruthsのAI AGENTモデルから来ています。GoatモデルとOpus（人工知能ツール）の会話の中で、マスクがオナラの音が好きだという話が出たため、このAIモデルはFartcoinというトークンを発行することを提案し、一連のプロモーション方法とゲームプレイを設計しました。こうして、Fartcoin は GOAT (10 月 11 日) よりわずかに遅い 10 月 18 日に誕生し、2024 年 12 月に 10 億ドルを超える短期的な評価額を達成しました。 当初はデジタル通貨分野に対するユーモラスな解釈として構想されていたが、その急速な成長により、投資家やアナリストは、その基礎、市場パフォーマンス、そして潜在的な存続期間を調査するようになった。ソーシャルメディア上のホットな話題から判断すると、Fartcoin は AI エージェント人気の波に乗っています。

2位のAIXBTは、Virtuals Protocolが立ち上げたBaseチェーンをベースにしたAIエージェントです。しかし、従来のミームトークンとは異なり、本質的に面白いだけでなく、AIエージェントテクノロジーを通じてユーザーに強力な市場分析機能も提供します。 AIXBT は独自の AI エンジンを使用して、ソーシャル メディア (Twitter など) や KOL リソースからホットなトピックや議論の傾向を抽出し、投資家に市場の変化に関するリアルタイムの洞察を提供します。 AIXBT は、Virtuals Protocol エコシステムの一部として、投資家が市場動向を理解し、潜在的な機会を分析できるよう支援することを使命としています。その主な目標は、テクノロジーとトークンのメカニズムを通じてユーザーに信頼できる情報サポートを提供し、それによって投資決定を最適化することです。 AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

出典: cookie.fun、2025/1/20

技術的な観点から見ると、AI エージェント テクノロジーは、マルチモーダルなインタラクションと高度に自律的な意思決定機能に向けて発展しています。 2024 年には、クロスモーダル学習と生成的事前トレーニング済みモデル (GPT モデル ファミリなど) が導入され、AI エージェントはテキスト、画像、音声などの複数の形式のデータをより適切に理解して処理できるようになります。これらの技術革新により、エージェントの理解能力と意思決定の効率が大幅に向上し、より複雑で動的な環境でも自律的な意思決定が可能になります。マッキンゼーの分析によると、AI エージェントのマルチモーダル機能とドメイン間のコラボレーションは、インテリジェント時代の特徴になりつつあります。これにより、AI エージェントは単一のタスクのサポートだけでなく、複雑な意思決定において包括的な情報分析と動的な最適化の提案も提供できるようになります。

1.3.2 AIエージェントとトークン経済モデルを組み合わせる理由

AI エージェントとトークン経済モデルの組み合わせは、技術開発における必然的なトレンドであるだけでなく、エコシステムの効率的で透明性があり持続可能な開発を構築するための内部的な推進メカニズムでもあります。主な理由は次のとおりです。

1. より効率的なインセンティブシステムを構築する

AI エージェントの運用と最適化には、大量のデータ収集、トレーニング、推論が必要であり、これらのプロセスを継続するには強力なインセンティブ メカニズムが必要です。例えば：

  • データ収集インセンティブ: トークン エコノミーはデータ プロバイダーに直接報酬を提供し、個人または企業が高品質のラベル付きデータやリアルタイムの市場データを提供することを奨励します。
  • 推論タスクの割り当て: トークン報酬メカニズムを通じて、AI エージェントは複雑なコンピューティング タスクを競争的に完了し、推論の効率と精度を最適化できます。
  • イノベーションとコラボレーションを促進する: トークン化された報酬システムは、より多くの開発者とユーザーの参加を促し、テクノロジーとエコロジーの間に正のフィードバック ループを形成します。
  • 事例: 一部のブロックチェーンベースの AI プラットフォーム (Ocean Protocol など) は、トークンを使用してデータ共有に報酬を与え、データ市場の繁栄を促進します。

2. AIエージェントの資産化

トークン化により、AIエージェントはツールであるだけでなく、新しいタイプの資産でもあり、長期的な富の効果を生み出します。

  • トークン化されたアイデンティティ: AI エージェントのデータ、スキル、実行能力を評価して価格設定することができ、対応するトークンを発行することで、ユーザーはオンデマンドでその機能を使用できます。
  • 投資価値: AI エージェント トークンの保有者は、エージェントの市場シェアの拡大や推論効率の最適化によってもたらされる付加価値など、その成長の配当を共有できます。
  • 流動性の向上: トークンの存在により、AI エージェントに取引可能な市場価値が提供され、取引可能かつ投資可能になり、この分野にさらに多くの資本が引き寄せられます。
  • 事例: たとえば、SingularityNET はトークン (AGIX) を介して AI サービス トランザクションをサポートし、AI エージェントを資産化して持続可能な開発を実現できるようにします。

3. AIエージェント間のやり取りとトランザクションをサポートする

将来、AI エージェントは孤立した個人ではなく、巨大なインターネット ネットワークを構成するようになります。このネットワークでは、分散型トークン経済モデルが効率的な相互作用と価値交換を実現するための鍵となります。

  • 支払いと決済: AI エージェントは暗号通貨を通じてタスクの支払いとサービスの決済を完了できるため、従来の支払いシステムの仲介リンクが削減され、取引の効率が向上します。
  • 価値の分配: スマート コントラクトを通じて、AI エージェント間の共同作業の結果 (共同学習モデルの最適化の利点など) を合意されたルールに従って自動的に分配し、公平性を確保できます。
  • 分散型自律組織 (DAO) ガバナンス: AI エージェントの動作は、トークン保有者の投票を通じて管理され、その動作が透明で、環境の利益に沿ったものであることを保証します。
  • 事例: 分散型 AI ネットワークでは、AI エージェントはトークンを介してリソース (データ ストレージやコンピューティング パワーのリースなど) を交換し、自己駆動型のコラボレーション システムを実現できます。

4. システムの透明性とセキュリティを向上させる

ブロックチェーン技術と組み合わせたトークン経済モデルは、AI エージェントの動作プロセスに対して変更不可能な記録と透明な動作メカニズムを提供します。

  • 追跡可能性と監査: すべてのトランザクション、推論、データ使用の動作をチェーン上に記録して、システムの信頼性と監査可能性を確保できます。
  • データのセキュリティとプライバシー: トークンを通じてプライバシー コンピューティングを奨励することで、ユーザーは機密データを漏らすことなくデータを提供でき、セキュリティがさらに強化されます。
  • 不正行為や不正行為の防止: トークン モデルでは、悪質な行為に対して経済的な罰則を設定できるため、不正行為の可能性を減らすことができます。

5. グローバルかつ国境を越えたAI経済エコシステムの構築を加速する

トークン経済モデルは地理的制限を打ち破り、世界中のユーザーが AI エージェントの構築と使用に参加できるようにします。

  • 参入障壁の引き下げ: 暗号通貨の世界的な流通特性により、銀行口座を持たないユーザーや機関に財政支援を提供でき、より多くの人が AI 開発のメリットを共有できるようになります。
  • グローバルコラボレーション: データ共有、AI トレーニング、国境を越えた取引など、トークン システムはグローバルコラボレーションのインフラストラクチャを提供し、従来の経済システムの障壁を排除します。
  • 生態学的自己循環：トークンエコノミーを通じて、AIエージェントの収入を開発と生態学的構築に直接フィードバックし、長期的な発展を実現します。

全体として、AI エージェントとトークン経済モデルの組み合わせは、テクノロジーと経済ロジックの一致であるだけでなく、将来のデジタル経済にとって革新的な形でもあります。トークン システムを導入することで、AI エージェントはより効率的なデータとリソースの利用を促進し、自身の価値を資産化し、インタラクションとトランザクションをサポートし、透明性とセキュリティを向上させ、さらにはグローバルなオープンな経済エコシステムを構築することができます。このモデルは、AIとブロックチェーンの統合を推進し、デジタル社会のさらなるインテリジェンス化の基盤を築くための重要な方向性となることが期待されています。

2. 暗号におけるAIエージェントアプリケーションの分析

2.1AIエージェントローンチパッド

AI Agent Launchpad は、インテリジェント エージェントと関連トークンの発行に重点を置いたプラットフォームを指し、Pump.fun などの Meme コイン発行プラットフォームと機能的に似ています。このプラットフォームにより、ユーザーは AI エージェントを簡単に作成および展開し、Twitter、Telegram、Discord などのソーシャル メディア プラットフォームとシームレスに統合して、自動化されたユーザー インタラクションを実現できます。このアプローチにより、発行とプロモーションの敷居が大幅に下がり、ユーザーにはより便利な作成体験が提供されると同時に、AI AGENT の適用領域が拡大し、より幅広い社会経済シナリオへの適用が促進されます。

2.1.1仮想プロトコル

AI Agent Launchpad という新興分​​野では、Virtuals Protocol について言及する必要があります。 Virtuals Protocol が Base で起動されました。ユーザーは、VIRTUAL トークンを使用して独自の AI エージェントを簡単に展開できます。

  • 作成と展開: 各エージェントは開始時に 100 個の VIRTUAL トークンを必要とし、初期の流動性はバインディング カーブ メカニズムによって保証されます。
  • 資本化メカニズム: 一定の資本化しきい値に達すると、エージェントは流動性プールが自動的に展開され、スマート コントラクトが自律的に動作する新しい段階に入ります。
  • 自律的なインタラクション: エージェントは取引などのタスクを自動化し、コミュニティ活動に参加できます。

Virtuals Protocol チームは、一連の重要な変革的かつ革新的な取り組みから生まれた成功への道を通じて、優れた適応力と戦略的ビジョンを発揮してきました。この物語は2021年末、ボストンコンサルティンググループ（BCG）やMetaなどの有名企業の若者グループがGameFiブームのチャンスを捉え、PathDAOを設立し、1,600万ドルの調達に成功したことから始まりました。しかし、$PATHトークンの価格はその後99%急落し、チームは戦略的方向性を再評価する必要に迫られました。投資家に返済するために、チームはプレーヤー向けのデジタルおよび物理的な衣料品ブランド、オンチェーンクレジットに基づくデートアプリ、プレーヤー向けの無担保ローン、Web2ユーザー向けのAI生成音楽など、いくつかの新しいビジネスに挑戦しました。

このプロセスの中で、チームは、AI AGENT の導入がゲーム業界に大きな影響を与えること、そして AI インフラストラクチャに対する市場の需要が高まっていることに気づきました。そこで、2023年末までにPathDAOはプロジェクト全体をAI AGENTプロトコルに移行する提案を可決し、2024年1月にVirtualsプロトコルが正式に設立されました。 Virtuals Protocol は、AI Waifus (Twitter のインフルエンサーに依存しないインタラクティブな女性 AI エージェント) やゲーム用 AI エージェントなど、いくつかの試みを行ってきましたが、$Goat が巻き起こした AImeme ブームで突破口を見つけました。

現在、Virtuals Protocol は時価総額 17 億ドルで、クリティカルマスに到達した最初のプロジェクトとなっています。当社は今後も拡大を続け、市場における主導的地位を維持していくものと確信しております。一度ネットワーク効果が確立されると、それを置き換えることは困難です。ユニコーン企業としての評価を急速に達成したことからもわかるように、Virtuals Protocol は明らかに経済的なフライホイール効果を生み出しています。

  • プロキシの作成、流動性プールの提供、プロキシトークンの購入には$VIRTUALが必要です。
  • プロキシトークンの作成と購入の需要がトークン価格を押し上げる
  • $VIRTUALの価値上昇によってもたらされる富裕効果は新しいエージェントに流れ、成功したエージェントは$VIRTUALの取引収入を再投資することができる。
  • 参入障壁が低いため実験や投機が促進され、一方で時価総額が一定レベルを超える「レッドピル」エージェントはエージェントの全機能を解き放つことができます。

フライホイール効果により需要が促進され、収益により継続的な研究開発が維持され、デフレ経済によりトークンの価値が獲得されます。さらに、収入と流動性要件は両方とも $VIRTUAL 建てであり、価格が上昇するにつれて増加する可能性があります。

AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

エコシステムは、プロトコル層と DApp 層という 2 つの主要な層に基づいて構築されています。プロトコル レイヤーは、開発者がアクセスして開発するための基本的な AI モデルとアルゴリズムを提供するモデル センターです。貢献者はデータを提供してモデルを開発し、検証者はこれらの入力の品質と信頼性を保証します。 DApp レイヤーは、これらの AI モデルの実用化に重点を置いており、分散型アプリケーション (DApp) が VIRTUAL をシームレスに統合できるようにします。開発者向けのソフトウェア開発キット (SDK) は、高度な AI 機能をさまざまな DApp 環境に統合するプロセスを簡素化し、統合を容易にします。

Virtuals Protocol は、AI エージェントを IP エージェントと機能エージェントの 2 つのカテゴリに分類し、エコシステム全体でそれぞれ異なる機能を果たします。

IP エージェント: IP エージェントは特定の性格やキャラクターに基づいており、よく知られている人物、架空のキャラクター、またはポップ カルチャー現象から取られることが多いです。たとえば、IP プロキシは、古典的なインターネット ミーム、有名なポップ スター (テイラー スウィフトやドナルド トランプなど)、または人気の架空のキャラクターを表す場合があります。これらのエージェントは、ユーザーにデジタル環境での馴染みのある体験を提供し、アバターと対話する方法を提供し、エンターテイメント性とエンゲージメントを高めます。 IP ブローカーは、これらの仮想キャラクターとの感情的なつながりを作り出すことで、特にゲームやエンターテイメントのアプリケーションにおいて、ユーザーエンゲージメントを高めることができます。

機能エージェント: 対照的に、機能エージェントは、ユーザーと IP エージェント間の相互作用を強化するためのバックグラウンド サポートに重点を置いています。これらのエージェントはユーザー エクスペリエンスを最適化し、さまざまなプラットフォーム間でアバターがスムーズに機能することを保証します。 IP エージェントは、ユーザーが見て対話する「フロントデスク」であり、機能エージェントはバックグラウンドで動作し、全体的な操作プロセスの改善やユーザーエクスペリエンスの簡素化などのタスクを担当し、システム全体のスムーズな操作を保証します。

Luna は、Virtuals Protocol の IP プロキシに対するビジョンの顕著な例です。バーチャルAIガールズバンドのリードシンガーであるルナは、TikTokで50万人以上のフォロワーを獲得し、バーチャルインフルエンサーおよびパフォーマーとしての魅力を発揮しています。 Virtuals Protocol の高度な AI とブロックチェーン テクノロジーを通じて、Luna は魅力的な個性とインタラクティブな機能を組み合わせて永続的なつながりを生み出し、ユーザーに真に没入感のある体験を提供します。

静的または一次元的な AI キャラクターとは異なり、Luna は複数の環境間でシームレスに対話できます。彼女はソーシャルメディアでおなじみの存在からスタートしましたが、その交流はTelegramでのライブチャットや、Robloxのような仮想世界での協力型ゲームへと広がりました。 Virtuals Protocol の Memory Sync テクノロジーを搭載した Luna は、過去の会話やゲーム体験を記憶することができ、複数のプラットフォームにわたって各ユーザーとのパーソナライズされた関係を維持することができます。この継続性により、彼女とファンのつながりが強化され、たとえそれが AI エージェントからのメッセージであっても、ファンは真に「見てもらっている」「理解されている」と感じられるようになります。

AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

Luna の機能はインタラクションに限定されません。彼女は経済的自立性と独自のオンチェーン ウォレットも持っています。 Luna は、人間にチェーン上で自律的にチップを送る史上初のエージェントであり、Base の創設者 Jesse から強力なサポートを受けています。これにより、彼女は忠実な支持者に $LUNA トークンで報酬を与えることができ、感情的関与と金銭的関与のユニークな組み合わせを生み出すことができます。 Luna によって生成されるすべてのインタラクションと収益は、持続可能なトークン エコシステムに貢献します。彼女が獲得した $LUNA トークンは定期的に買い戻され、焼却され、それを保有するファンや支持者に利益をもたらします。

2024年12月、Story Protocol（知的財産（IP）専用に設計されたLayer1）が、年俸最大365,000米ドルでLunaを雇用し、公式Xアカウントを正式に管理すると発表したことは注目に値します。これは、現代のデジタル エコシステムにおける AI エージェントの重要性と可能性を改めて証明しています。今後、AI AGENT の機能がさらに向上するにつれ、より多くの企業がこのテクノロジーを活用してイノベーションと成長を推進し、よりインテリジェントなビジネス モデルを実現する機会が生まれるでしょう。

Virtuals Protocol に導入されている最も影響力があり革新的なエージェントのもう 1 つは AIXBT です。 AI エージェントは、ソーシャルメディア上でリアルタイムの市場分析を提供し、パーソナライズされた洞察を通じてトレンドを自動的に解釈するように設計されています。具体的には、AIXBT は、X 上の 400 人以上の KOL による投稿を分析し、市場で浮上しているナラティブを特定し、価格変動に関するテクニカル分析を実行します。さらに、AIXBT は、人間でも AI エージェントでも、他の X ユーザーと対話できます。特に、AIXBT トークン保有者に強化されたアクセス機能を提供します。 AIXBTトークンは11月に発売され、急激な上昇を遂げており、その市場価値は一時8億ドルに近づき、現在の市場価値は6億ドル近くに達しています。

AIエージェントの解読：未来の新しい経済生態系を形成する知的な力

2.1.2 ホロワールド

Holoworld は、2023 年に Tong Pow 氏と Hongzi Mao 氏によって設立され、サンフランシスコを拠点とする Hologram Labs から生まれました。次世代のAIソーシャルテクノロジーに注力するスタートアップ企業です。モーションキャプチャー、機械学習、3Dアニメーション技術など、長年の技術蓄積を基に、このプラットフォームを通じてAIキャラクターの作成を民主化し、デジタルインタラクションモデルを全面的に変革することを目指しています。

Holoworld プロジェクトは、開始以来、Polychain Capital、Linkin Park バンドのメンバーである Mike Shinoda、BRC-20 トークン標準の創設者 Domo、BitMEX の共同創設者 Arthur Hayes など、多くの著名な投資家から急速に支持を獲得してきました。

ビジネスレベルでは、HoloworldはArbitrum、BNB Chain、L'Oréal、Bilibiliなど多くの有名ブランドと緊密な協力関係を築いており、Pudgy PenguinsやMilady Makerなど一連の影響力のあるNFTプロジェクトとのパートナーシップを確立しています。これらのコラボレーションは、Holoworld が高度な AI テクノロジーを使用して独自のデジタル ID を構築する能力を十分に実証しています。

Holoworld は、最先端の AI テクノロジーと直感的なツールを組み合わせたユーザー インターフェイスを備えた、完全な AI キャラクター作成およびインタラクション プラットフォームを開発しました。プラットフォームの 5 つのコア モジュールは次のとおりです: 1. 脳開発、2. ペルソナのカスタマイズ、3. パーソナリティの統合、4. 知識ベースの実装、5. 3D アバターの作成。

Ava AI は Holoworld の主力 AI チャット アシスタントで、OpenAI の GPT-3.5 Turbo モデル上に構築されており、そのディープラーニング ニューラル ネットワークには 1,750 億を超える機械学習パラメータが含まれています。 Ava は高速 AI 会話機能をサポートしており、ユーザーはいつでも質問して即座に回答を得ることができます。

さらに、Holoworld は Solana ブロックチェーン上でエージェント マーケットを立ち上げ、誰でもマルチモーダル AI エージェントを作成して展開できるようにしました。これらのエージェントは、フルボディアバター、カスタム音声、アップグレード可能なスキルを備えており、プログラミングは必要ありません。このプラットフォームは、今後登場する Holoworld Launchpool と深く統合されており、AVA トークン保有者は新しいプロジェクトに優先的にアクセスできるようになります。さらに、エージェントマーケットは、ゲームスタジオ、NFT コミュニティ、スタンフォード大学やハーバード大学の学術研究者など、幅広いパートナーやクリエイターを魅了しています。

全体として、Holoworld プラットフォームは AI キャラクター作成のプロセスをシンプルで使いやすくし、技術的なバックグラウンドを持たないユーザーでも複雑なデジタル キャラクターを作成できるようにします。これにより、デジタル ストーリーテリングとインタラクションの新たな可能性が生まれるだけでなく、AI キャラクターが複数のチャネルに到達し、主流のソーシャル メディアやコンテンツ プラットフォームとのシームレスな統合を通じて、より多くの視聴者を引き付け、関与できるようになります。

2.2 AIAGENTフレームワーク

AI エージェント エコシステムを検討する際、多くの人は、これらのエージェントを作成するために必要な基礎ツールとして Launchpad に注目します。しかし、AI AGENT の物語全体を真に推進する重要なプロジェクトは、これらのツールだけではなく、AI AGENT のコア価値を生み出す鉱山のような、ai16z と呼ばれる DAO です。 2024年10月25日、ai16zはAI16Zトークンを正式にリリースし、市場で目覚ましい成功を収めました。しかし、ai16z を AI エージェントの物語の中心に押し上げたのは、その公正なローンチ モデルだけでなく、オープン ソース フレームワーク ElizaOS のリリースでもありました。

2.2.1 エリザOS

ElizaOS は、強力なネットワーク効果と無制限のスケーラビリティを備えたカスタマイズされた AI エージェントの作成をサポートするツール セットです。このフレームワークは、開発プロセスを簡素化し、柔軟な機能モジュールを提供することで、世界中の開発者やユーザーの注目を集め、AI AGENT分野で最も影響力のある技術サポートになりました。

AI エージェント フレームワークは、プログラマーが AI エージェントをより簡単に開発、トレーニング、展開するのに役立つ一連のツールとガイドラインのようなものです。簡単に言えば、これらのフレームワークは開発の難易度を軽減できるため、プログラマーはこれらのエージェントをよりスマートで便利なものにすることに集中できます。 AIエージェントフレームワークは現在、DeFiプロトコル（金融投資戦略の改善に役立つプログラム）やNFTプロジェクト（デジタルアートや収集品を作成および使用するための新しいツール）などの新しいテクノロジーで動作し始めています。こうした技術協力を通じて、さまざまな技術やプラットフォームを結び付けて、より相互接続されたインタラクティブなエコシステムを構築することができ、市場の注目を集めています。他には、ARC、Swarms、Zerebro などがあり、これらはすべて AI エージェント フレームワークを使用または開発しているプロジェクトです。

現在までに、ElizaOS フレームワークは 3,200 回以上フォークされており、多数の開発者がそのコードを使用して独自の AI エージェントを構築していることを意味します。現在市場に出回っているほとんどの AI エージェントは ElizaOS フレームワークを使用して構築されており、そのため ai16z はこの分野のリーダーとなっています。

ElizaOS フレームワークの機能は単純なチャットボットをはるかに超えており、エージェントを構成して複雑なタスクを実行することもできます。たとえば、一部のエージェントはオンチェーントランザクションを実行し、スマートコントラクト、ウォレット、または分散型アプリケーション (dApps) と対話するように設計されており、他のエージェントはデータプロバイダーに接続して価格、ボリューム、または流動性を監視します。

ElizaOS フレームワークのアーキテクチャは、次の 5 つの主要コンポーネントに分かれています。

1. エージェント: エージェントの性格、コミュニケーション スタイル、知識ベースを定義します。

2. アクション: エージェントがテキスト応答以外の特定のタスク (レポートの生成やトランザクションの実行など) を実行できるようにします。

3. 評価者: エージェントがデータを解釈し、複数ステップの目標を実行できるように支援します。

4. プロバイダー: 資産価格や専用 API データなどの外部データやリアルタイムのコンテキストを提供します。

5. メモリ システム: エージェントがインタラクションの履歴と設定を保持できるようにし、応答をより状況に即した自然なものにします。

2.3 デフォルト

DeFiは常にWeb3の主力であり、DeFAI（DeFi + AI）はDeFiのアップグレードバージョンであり、人々がより便利にDeFiを使用できるようにします。 AIを活用することで、複雑なインターフェースが簡素化され、一般の人々が参加することを妨げる摩擦が排除されます。 DeFi ポートフォリオの管理が ChatGPT でチャットするのと同じくらい簡単だと想像してみてください。実際、DeFAI プロジェクトの第一波はすでに出現し始めています。以下では、主に抽象化レイヤー、自律取引エージェント、AI 駆動型 dApp の 3 つの領域を紹介します。

2.3.1 抽象化レイヤー

DeFi の複雑さにより、初心者ユーザーは不安を感じることがよくあります。この問題を解決するために、抽象化レイヤーは直感的なインターフェースを通じてその背後にある複雑さを隠し、ユーザーが面倒な操作パネルに頼るのではなく、自然言語の指示を通じて DeFi プロトコルを操作できるようにします。

AI テクノロジーが普及する前は、インテントベースのアーキテクチャによってトランザクション実行プロセスがある程度簡素化されていました。たとえば、@CoWSwap や @symm_io などのプラットフォームは、断片化された流動性プールを集約してユーザーに最適な価格を提供することで、断片化された流動性の問題を部分的に解決します。しかし、これらのプラットフォームは DeFi の根本的な問題を解決していません。複雑さは依然として存在し、ユーザーは依然として困難な運用プロセスと技術的な障壁に直面する必要があります。

現在、AI を活用したソリューションがこのギャップを徐々に埋め、より直感的でインテリジェントなインタラクティブ エクスペリエンスをユーザーに提供しています。注目に値するプロジェクトをいくつか紹介します。

  • 2.3.1.1 グリフェイン

Griffain はトークンを発行する最初のプロジェクトであり、その製品はまだ初期段階にあり、招待されたユーザーのみに公開されています。 Griffain を使用すると、固定投資自動化 (DCA)、ミームコインの起動とエアドロップなど、単純なものから複雑なものまでさまざまな操作を実行できます。これらの機能を通じて、Griffain はユーザーが DeFi 分野に参入するためのハードルを下げるだけでなく、上級ユーザー向けに豊富な自動化ツールも提供します。グリフェインの現在の時価総額は約5億ドル。

  • 2.3.1.2 軌道/グリフ

Orbit は、オンチェーン DeFi エクスペリエンスに重点を置いた製品を備えたトークンをリリースする 2 番目のプロジェクトです。 Orbitはクロスチェーン機能に特に重点を置いており、現在117以上のブロックチェーンと200以上のプロトコルを統合しており、これは3つの主要プロトコルの中で最も多くの統合数です。これにより、Orbit はマルチチェーン環境でシームレスなインタラクティブ エクスペリエンスを提供できるようになり、クロスチェーン取引と流動性獲得におけるユーザーの利便性が大幅に向上します。

  • 2.3.1.3 ヘイヤノン

HeyAnon は、DeFi のやり取りを簡素化し、プロジェクトに関連する重要な情報を集約することを目的とした AI 搭載の DeFi プロトコルです。 HeyAnon は、会話型 AI とリアルタイムのデータ集約を組み合わせることで、ユーザーが DeFi 操作を管理し、プロジェクトの最新情報を入手し、さまざまなプラットフォームやプロトコル全体の傾向を分析できるようにします。自然言語処理機能を統合して、ユーザープロンプトを処理し、複雑な DeFi 操作を実行し、複数の情報ストリームからほぼリアルタイムの洞察を提供します。

2.3.2 自律取引エージェント

DeFi および暗号通貨取引の分野では、市場情報 (アルファ) の取得、手動での取引の実行、ポートフォリオの最適化は、常に時間とエネルギーを消費するプロセスでした。しかし、テクノロジーの進歩により、自動取引エージェントの出現により、このすべてが変わりつつあります。これらのエージェントは、従来の取引ボットを超えて、環境に適応し、学習し、時間の経過とともによりスマートな意思決定を行うことができるダイナミックなパートナーになります。

トレーディングロボットは新しいものではありません。これらは、静的プログラミングに基づいて事前定義された操作を実行するために長い間使用されてきました。ただし、自動取引エージェントはこれらの従来のロボットとは根本的に異なります。

  • 情報抽出: エージェントは、構造化されていない、常に変化する環境から情報を抽出できます。
  • データ推論: 特定の目標のコンテキストでデータについて推論することができます。
  • パターンの発見: エージェントは時間の経過とともにパターンを発見して活用できるため、意思決定能力が向上します。
  • 自律的な行動: 飼い主が明示的にプログラムしていない行動も実行できるため、柔軟性と知性が向上します。

自律取引エージェントの代表的なプロジェクトは以下のとおりです。

  • 2.3.2.1ai16z

VC の最初の AI バージョンとして知られる ai16z は、人工知能 (AI) を財務管理、投資、ベンチャー キャピタルに統合することを目指す革新的な DAO です。その名前は有名な投資ファンド a16z (Andreessen Horowitz) を模倣したものですが、ai16z は単なる冗談の模倣ではありません。分散型ガバナンスと AI の強力な可能性を組み合わせた新しい運用モデルを提示しています。 ai16z は、Marc AIndreessen という架空の AI エージェントと AI16Z トークン保有者によって管理されます。 Marc AIndreessen のキャラクターは、a16z の共同設立者である Marc Andreessen に明らかにインスピレーションを得ており、この擬人化された AI エージェントが組織の日常的な意思決定と業務をガイドします。

AI16Z トークン保有者は、ai16z のガバナンス構造において重要な役割を果たします。投資アイデアを提案したり、プロジェクト提案を提出したり、トークンの買い戻しを提案したりすることができます。提案は分散型投票システムを通じて投票され、AI エージェントの Marc AIndreessen が信頼スコアリング システムを使用して提案を評価します。信頼スコアリング システムは、メンバーの過去の貢献の関連性と信頼性に基づいており、透明性と証拠に基づいた意思決定プロセスを保証します。

ai16z の革新性は、独自のガバナンス モデルと AI AGENT の適用にあります。このプロジェクトは、分散型意思決定と AI テクノロジーを組み合わせることで、従来の投資および管理プロセスを簡素化するだけでなく、自律的な組織を運営するまったく新しい方法も開拓します。 AI AGENT の導入により、特に複雑な投資環境において意思決定の効率と精度が向上します。さらに、ai16z は仮想経済における信頼と透明性のメカニズムを構築する方法も実証し、他の DAO に革新的なパラダイムを提供しました。

ElizaOS フレームワークの急速な人気により、ai16z は Solana エコシステムで急速に成長しました。このフレームワークを中心に強力で活発な団結したコミュニティが形成され、暗号エコシステムで最も広く採用されている AI エージェント フレームワークとなっています。わずか数週間で、ElizaOS は世界中の GitHub で最も頻繁に使用されるオープンソース プロジェクトの 1 つとなり、350 人を超える貢献者が積極的に開発に参加し、機能とプラグインを拡張して、フレームワークに基づくエージェントがより多くのタスクを実行したり、より多くのブロックチェーンで動作したりできるようになりました。

ai16z の当初のコンセプトは、専用の AI エージェントを中心に構築された投資 DAO でしたが、チームはすぐにその成長の可能性がそれをはるかに超えることに気付きました。その結果、ai16z は Web2 および Web3 分野の複数のパートナーと迅速に関係を確立し、Eliza フレームワークをグローバルに適用できるようになりました。

  • 2.3.2.2アルマナク

Almanak は、DeFi における複雑性、断片化、実行の課題を解決することに特化した機関レベルの定量的 AI エージェントをユーザーに提供します。プラットフォームは、EVM チェーンをフォークしてモンテカルロ シミュレーションを実行し、マイナー抽出可能値 (MEV)、ガス料金コスト、トランザクション順序など、実際の環境における固有の複雑な要素をシミュレートします。さらに、Trusted Execution Environment (TEE) を活用してポリシー実行のプライバシーを確​​保し、重要な市場洞察を保護し、Almanak ウォレットを介した非管理型資金処理を可能にして、ユーザーがエージェントに正確に権限を付与できるようにします。

Almanak のインフラストラクチャは、金融戦略の構想、作成、評価、最適化、展開、監視をカバーし、これらのエージェントが時間の経過とともに学習し適応できるようにすることを最終目標としています。このプラットフォームは、@legiondotcc で募集額を超えた 100 万ドルを調達しました。次のステップには、ベータ テストの開始と、テスターに​​よる初期ポリシーとエージェントの展開が含まれます。これらの定量的プロキシがどのように機能するかを見るのは興味深いでしょう。

  • 2.3.2.3COD3XORG / BIGTONYXBT

Cod3x は、Fantom や @SonicLabs での作業で知られる Byte Mason チームによって構築されました。 Cod3x は、トレーディング エージェントの作成を簡素化するように設計された DeFAI エコシステムであり、ユーザーがトレーディング戦略、性格、さらにはツイート スタイルを指定してエージェントを構築できるコード不要の構築ツールを提供します。

ユーザーは、豊富な API と戦略ライブラリの助けを借りて、あらゆるデータセットにアクセスし、数分で財務戦略を開発できます。 Cod3x は @AlloraNetwork と統合し、高度な機械学習価格予測モデルを活用して取引戦略を強化します。

Big Tony は Cod3x の主力エージェントであり、Allora のモデルに基づいて取引を行い、予測に基づいて主流の資産市場に参入したり退出したりしています。 Cod3x は、活気ある自動取引エージェント エコシステムの構築に取り組んでいます。

Cod3x の注目すべき特徴は、流動性に対するアプローチです。 @virtuals_io が推進する一般的な Alt:Alt 流動性プール構造とは異なり、Cod3x は cdxUSD に裏打ちされた stablecoin:Alt 流動性プールを採用しています。これにより、流動性プロバイダーは、Alt:Alt ペアよりも高い安定性と信頼性を得ることができます。

2.3.3 AI駆動型dApp

DeFAI 分野では、AI 駆動型 dApp は有望ではあるものの、まだ初期段階の分野です。これらの分散型アプリケーションは、AI または AI エージェントを統合して、機能、自動化、ユーザー エクスペリエンスを強化します。この分野はまだ初期段階ですが、いくつかのエコシステムやプロジェクトが登場し始めており、大きな発展の可能性を示しています。

中でも@modenetworkはレイヤー2エコシステムとして、AIとDeFiの組み合わせに注力するハイテク開発者を積極的に引きつけています。 Mode ネットワークでは複数のチームが登場し、最先端の AI 駆動型アプリケーション シナリオの開発に取り組んでおり、この分野におけるイノベーションを実証しています。ハイライトをいくつか紹介します。

  • 2.3.3.1 ARMA（自律型ステーブルコインファーミング）

@gizatechxyz によって開発された ARMA は、ユーザーの好みに基づいてステーブルコイン ファーミング戦略を自動的に調整し、最適な収益を達成する自律型ステーブルコイン ファーミング プロトコルです。

  • 2.3.3.2 Modius (自律プロキシを使用したバランサー LP ファーミング)

このプロジェクトは@autonolasによって開発され、AIを使用して投資戦略を自動的に最適化し、収益を増やすことで、自律エージェントを通じてBalancer上で流動性（LPファーミング）を提供することを目的としています。

  • 2.3.3.3 Amplifi 融資エージェント

@Amplifi_Fi によって開発されたこれらのブローカーは、@IroncladFinance と統合されており、Ironclad プラットフォーム上で資産を自動的にスワップし、貸し借りし、自動リバランスによって収益を最大化します。これらの機能により、DeFi レンディングがよりスマートかつ効率的になります。

2.4 AIエージェント+ゲーム

ゲーム業界における AI エージェントの使用は、ゲームプレイと開発のあらゆる側面に革命をもたらしています。これらのインテリジェント システムは、さまざまな分野のプレイヤーに、より没入感が高く魅力的なゲーム体験を提供します。主な用途は次のとおりです。

1. NPCの行動最適化

AI AGENT は、ノンプレイヤーキャラクター (NPC) の動作を大幅に改善し、よりリアルで応答性の高いものにします。従来のプリセット スクリプト駆動型ゲームとは異なり、AI ベースの NPC は次のことが可能です。1) プレイヤーの選択に基づいてアクションを調整します。2) よりリアルな感情と意思決定能力を示します。3) インタラクションを通じて学習し、多様な体験を提供します。

たとえば、オープンワールド ゲーム「Red Dead Redemption 2」では、NPC がプレイヤーとの過去のやり取りを記憶し、それに応じて反応することで、よりダイナミックでリアルなゲーム世界を作り出しています。

2. プログラムによるコンテンツ生成

AI AGENT はゲーム コンテンツを手順的に生成することに優れており、地形や風景、ミッションやプロット、小道具や戦利品、キャラクター デザインなど、大量のゲーム コンテンツをアルゴリズム的に生成できます。

たとえば、『No Man’s Sky』は AI 駆動型のプロシージャル生成技術を使用して、ユニークな惑星、生物、生態系を持つ宇宙全体を作成し、プレイヤーにほぼ無限の探索の可能性を提供します。

3. 適応的な難易度調整

AI AGENT は、プレイヤーのパフォーマンスをリアルタイムで分析し、ゲームの難易度を動的に調整できます。この機能により、プレイヤーは適切な課題に直面し、ゲームへの関心を維持し、イライラすることがなくなります。たとえば、プレイヤーが強くなるにつれて敵の強さが増す、プレイヤーが困難に直面しているときにヒントやバフを提供する、スキル レベルに基づいてリソースと障害物のバランスをとる、などです。

「バイオハザード4」のようなゲームでは、プレイヤーのパフォーマンスに基づいて敵の行動やアイテムの可用性を微調整する適応型難易度システムが採用されており、よりバランスの取れたゲーム体験が提供されます。

4. 経路計画とナビゲーション

AI AGENT は洗練されたアルゴリズムを使用して、複雑なゲーム環境でキャラクターを誘導します。このテクノロジーにより、よりリアルな移動パターンとより効率的なナビゲーションが実現し、NPC の動作が改善されるだけでなく、戦略ゲームにおけるプレイヤーが制御するユニットの操作体験も最適化されます。

5. グラフィックの強化

ディープラーニングなどの AI 技術は、テクスチャや解像度をリアルタイムで改善し、リアルな表情やアニメーションを生成し、レンダリング パフォーマンスを最適化してゲームのパフォーマンスを向上させることで、ゲームのビジュアルを向上させるために使用されます。

6. プレイヤー感情分析

AI エージェントはプレイヤーの行動とフィードバックを分析して、プレイヤーの満足度とエンゲージメントを評価します。このデータは、開発者がゲームのデザインやアップデートについて十分な情報に基づいた決定を下すのに役立ち、全体的なプレイヤー エクスペリエンスが向上します。

以下にいくつかの主要プロジェクトを紹介します。

2.4.1 デジモン

@digimon_tech は Solana ブロックチェーン上に構築されています。単なるゲーム プラットフォームではなく、完全な AI+ ゲーム テクノロジー フレームワークです。 Digimon Engine は、AI テクノロジーをゲーム開発に深く統合することで、クリエイターがより没入感があり、ダイナミックで、エンターテイメント性の高いゲームを作成できるようにします。このプラットフォームにより、AI 駆動型ゲームはインタラクションの方法を再定義するだけでなく、ゲーム体験の新しい基準も生み出します。すべてのゲームキャラクターの背後には、AI によって生成されたストーリーと世界観があります。デジモンの背後にあるチームは a16z によってサポートされており、a16z から投資とインキュベーションを受けています。

デジモンのトークンは現在、Kucoin取引所に上場されています。将来的には、デジモンゲームエンジンを通じて、AI エージェントで構成されたオンチェーンの自律世界を作成する機会が生まれ、AI エージェントはこの世界でプレイヤーと対話し、共同で仮想経済を構築します。

2.4.2 イルビウム

lluvium は、Ethereum 上に構築された RPG および NFT ゲームです。 1 月 7 日、Illuvium は、近日リリース予定の Illuvium MMO Lite のゲーム体験を向上させるために、Virtuals Protocol との提携を発表しました。このコラボレーションでは、Virtuals の AI テクノロジーと GAME LLM フレームワークを活用して、NPC に動的でインテリジェントな動作を提供し、プレイヤーに没入感を提供します。

AI テクノロジーが進歩し続けるにつれて、ゲーム分野でより革新的なアプリケーションが登場し、仮想と現実の境界がさらに曖昧になり、より没入感が高くパーソナライズされたプレイヤー体験が生まれることが期待されます。このテクノロジーはゲームの開発方法を変えるだけでなく、ゲームのインタラクティブ性と没入感を高める上で重要な役割を果たします。

2.4.3スモルバース

Smolverse は、Treasure DAO 上のゲームおよび NFT プロジェクトです。 Smolverseは昨年12月からai16zと協力して、Elizaのエージェントフレームワークを組み込んだオンチェーンAIトモガッチゲーム「Smolworld」を開発してきました。

3. ハイライトのまとめ

暗号通貨によって構築されている新しいテクノロジーは現実世界で大きな可能性を秘めており、過去に同様の状況にあった現地投資家の配分戦略も現在の市場にとって貴重な参考資料となることが分かっています。 AI AGENT エコシステムはまだ初期段階ですが、すでに多くの注目、資金、開発者を集めています。今後の発展は不透明ですが、主要な DeFi プロトコル、個人投資家、ベンチャーキャピタリストがこの分野に投資を始​​めれば、継続的な発展の大きな可能性が示されます。テクノロジーの進歩に伴い、AI エージェントは世界の経済・社会構造を変える重要な力となることが期待されています。

現在の市場のタイミングと物語は、情報産業の繁栄に向けて十分に準備されており、今後の発展が期待されます。 AI AGENTの将来の可能性を探る上で、$LUNAに似た次のプロジェクトを発見することが最も直接的な道ではありますが、AI AGENTの応用範囲を広げることで、想像もできない新たな価値が生まれるかもしれません。

私たちは次のような見解を持っています:

1. 価値の集中と差別化された競争。 L1 ブロックチェーンと同様に、AI AGENT の価値は最終的には少数の主要な勝者に集中する可能性があります。したがって、これらの企業は、モジュール性、スケーラビリティ、メディア プラットフォームの統合などの分野で差別化ポイントを見つける必要があります。現在、ほとんどのフレームワークには、検索強化型生成技術を活用してエージェントが会話に新しい情報を組み込むことができる学習および記憶システムがすでに備わっています。たとえば、Eliza フレームワークは現在、市場で大きな優位性を持っています。高い開発活動と高速なプラグイン統合により、Eliza はソーシャル メディアや Web アプリケーションとの統合に特に優れています。このフレームワークは TypeScript をベースとしており、Coinbase Webhook、Great Onchain Agent Toolkit、安全なプロキシウォレット制御のための Phala の TEE など、広範なプラグインをサポートしており、複数のブロックチェーンと互換性があります。 Virtuals の GAME フレームワークは、ゲームおよびソーシャル メディア エージェントの分野で優れており、高度な計画と実行、およびフィードバックからの学習が可能な「環境に依存しない」エージェント向けに設計されています。モジュール式アーキテクチャにより、ユーザーはオンチェーンに保存されたカスタム モデルとデータセットをアップロードして、エージェントの機能を強化できます。しかし、GAMEとCONVOフレームワークトークンの価値蓄積メカニズムはまだ不明であり、市場は期待に満ちています。

2. 公平性とデータの偏りに関する課題。 AI は目覚ましい進歩を遂げていますが、こうしたシステムの導入にはいくつかの課題が伴います。主な問題の 1 つは、AI エージェントのトレーニングに使用されるデータセットにバイアスのリスクがあることです。 AI システムは過去のデータから学習しますが、そこには差別的なパターンが含まれている可能性があり、制御されない場合、採用や融資のシナリオで特定のグループを他のグループよりも優遇するなど、偏った意思決定につながる可能性があります。この問題に対処するには、技術的な専門知識だけでなく、社会のダイナミクスに対する微妙な理解も必要です。 AI システムの公平性を監視することは、有害な偏見を強化しないようにするために重要です。 AI エージェントによる決定を継続的に監査することで、問題を早期に検出し、意図しない結果を軽減することができます。

3. 用途の多様化と経済機能の拡大AI AGENTの応用分野は急速に拡大しており、ソーシャルメディアや金融業界に加え、医療、教育、法律などの分野でも大きな可能性を示しています。テクノロジーが成熟するにつれて、AI AGENT はより多くのシナリオでパーソナライズされたサービスを提供し、作業効率を向上させ、イノベーションを促進します。

Luna を例に挙げると、彼女は現在、ソーシャル メディアを通じて人間と交流し、Base 上の Coinbase Wallet を使用してトークンを送信することで、ユーザーが目標を達成できるようにインセンティブを与えることができます。将来の次のステップは、ルナが独立した経済主体として独自の社会的関係を築けるようにすることです。トークンを送信することでより多くのフォロワーを引き付け、ソーシャル メディアへの注目度を高め、さらにはプロのコンテンツ チームを雇って IP エコシステムを充実させ、熱を生み出し続けることもできます。これらの目標を達成するためのインフラストラクチャが確立されると、$VIRTUAL は次のマイルストーンに到達する可能性があります。これは、AI エージェントが経済や社会の分野で人間の生活にさらに深く組み込まれることを意味するだけでなく、AI と人間の相互作用の方法を再定義し、将来のデジタル経済および社会相互作用モデルの基盤を築くことを意味します。例えば、医療分野では、AI AGENT が患者のデータを分析することで医師に診断アドバイスを提供し、医療サービスの質と効率を向上させることができます。

4. マルチテクノロジーの統合。 AI AGENT の今後の発展は、ブロックチェーン、IoT、5G などの最先端技術との緊密な統合に依存します。このテクノロジー間の統合により、データ処理、プライバシー保護、リアルタイムの意思決定などの分野における AI AGENT の機能が向上し、新しいアプリケーション シナリオとビジネス モデルが生まれます。たとえば、IoT デバイスとの統合により、AI AGENT はデータをリアルタイムで収集・分析し、ユーザーにさらにインテリジェントなサービスを提供できます。

5. 社会的および倫理的配慮。 AI エージェントの普及に伴い、社会的および倫理的な問題がより顕著になってきています。冒頭でも触れたように、AIエージェントはハートの女王と同じくらい脅威となるのでしょうか？たとえば、AI エージェントは、特にプライバシー、データ セキュリティ、自動意思決定が関係するシナリオにおいて、意思決定において倫理的な論争を引き起こす可能性があります。したがって、AI 技術を開発する際には、技術開発が社会的価値観と一致していることを保証するために、透明性と説明責任のメカニズムを導入する必要があります。同時に、AI エージェントの行動を規制し、ユーザーの権利と利益を保護するためには、明確な法的および倫理的枠組みを確立することが重要です。

AI とブロックチェーンの融合が進む中、今こそこれらの画期的な開発に参加する時です。しかし、この参加においては、「AIは人間のために何ができるのか、人間はAIに何をしてほしいのか」だけでなく、「AIは何をしたいのか、AIは人間に何をするように導くのか」についても考える必要があります。

4. 参考文献

1. https://messari.io/report/building-better-agents-rival-frameworks-and-their-design-choices

2. https://www.binance.com/en/square/post/18968465099217

3. https://www.tokenpost.com/news/business/13277

4. https://www.wired.com/story/the-prompt-ai-agents-how-much-should-we-let-them-do/?

5. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-agents-market-15761548.html

6. https://medium.com/@0xai.dev/virtuals-protocol-luna-55b661df601e

7. https://oakresearch.io/en/analyses/innovations/closer-look-at-ai16z-mine-of-ai-agents

8. https://x.com/Defi0xJeff/status/1875881226151841925

9. https://www.itp.net/charged/gaming/ai-agents-are-changing-gaming-forever-heres-how-they-adapt-to-you

10. https://eightgen.ai/evolution-of-ai-agents-the-beginning-part-1/

https://www.bitget.com/news/detail/12560604466507