Web3におけるAIエージェントの発展と応用の探求

3月初、中国のスタートアップ企業が開発した世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めました。この製品は独立して考え、計画し、複雑なタスクを実行する能力を備えており、前例のない汎用性と実行力を示しています。これは業界内での熱い議論を引き起こすだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品アイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な枝として、概念から現実へと移行しつつあり、さまざまな業界で巨大な応用の可能性を示しています。Web3業界も例外ではありません。

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AIエージェントの概要

AIエージェントは、環境、入力、および事前定義された目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行できるコンピュータプログラムです。その核心コンポーネントには以下が含まれます：

• 大規模言語モデル（LLM）としての"脳"
• 観察と認知メカニズム
• 推論思考プロセス
• アクション実行
• 記憶と検索

AIエージェントの設計パターンには主に二つの発展ルートがあります。一つは計画能力に重点を置き、もう一つは反省能力に重点を置いています。その中で、ReActパターンは現在最も広く使われている設計パターンであり、その典型的なプロセスは「思考→行動→観察」のサイクルで表現できます。

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AIエージェントは、エージェントの数に応じてシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントはLLMとツールの連携に重点を置き、マルチエージェントは異なるエージェントに異なる役割を与え、協力して複雑なタスクを完成させます。

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Web3におけるAIエージェントの現状

Web3業界では、AIエージェント関連プロジェクトの市場価値は大幅に縮小していますが、AIエージェントの応用を探求しているプロジェクトもいくつか存在します。主要なモデルには以下が含まれます：

1. 発射プラットフォームモード：ユーザーがAIエージェントを作成、展開、マネタイズできるプラットフォームを許可します。代表的なプロジェクトはVirtuals Protocolです。

2. DAOモデル：AIモデルを利用してDAOメンバーの提案を基に決定を行う。代表的なプロジェクトはElizaOS。

3. ビジネス会社モデル：企業向けのマルチエージェントフレームワークを提供します。代表的なプロジェクトはSwarmsです。

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経済モデルの観点から見ると、現在、自己完結型の経済クローズド・ループを実現できるのは、発射プラットフォームモデルのみです。しかし、このモデルは特に現在の市場環境において、資産の魅力が不足しているという問題にも直面しています。

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MCPとWeb3の組み合わせ

モデルコンテキストプロトコル (MCP)の出現は、Web3のAIエージェントに新しい探求の方向性をもたらしました：

1. MCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイし、非中央集権化と検閲耐性を実現します。

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2. MCPサーバーにブロックチェーンとのインタラクション能力を与え、DeFi操作の技術的ハードルを下げる。

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3. Ethereumに基づくOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築し、MCPサーバー提供者に持続可能な経済的インセンティブを提供します。

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MCPとWeb3の組み合わせは理論的にはAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブを注入できるが、現在の技術はエージェントの行動の真実性を検証することが難しいゼロ知識証明技術や、分散型ネットワークの効率性の問題など、いくつかの課題に直面している。

まとめ

Web3分野におけるAIエージェントの応用は多くの課題に直面していますが、それでもなお可能性に満ちた方向性です。技術の進歩と革新的なモデルの探求が進む中、AIとWeb3の融合がさらなる画期的な応用をもたらすと信じる理由があります。この過程において、忍耐と信頼を保ち、探索と革新を継続することがこの分野の発展を促進する鍵となります。