Web3におけるAIエージェントの発展と探求

汎用AIエージェント製品Manusの爆発的な人気は、業界におけるAIエージェント技術への広範な関心を引き起こしました。人工知能の重要な分野として、AIエージェントは概念から現実の応用へと段階的に移行しており、さまざまな業界で巨大な潜在能力を示しています。Web3業界も例外ではありません。

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AIエージェントのコア技術

AIエージェントは、環境、入力、および定められた目標に基づいて自律的に意思決定し、タスクを実行する知能プログラムです。その核心構成には次のものが含まれます:

1. 大規模言語モデル(LLM)は"脳"として
2. 観察と認知のメカニズム
3. 推論思考プロセス
4. アクション実行能力
5. 記憶・検索機能

AIエージェントのデザインパターンには主に2つの発展ルートがあります：1つは計画能力に重点を置くもので、REWOO、Plan & Executeなどがあります；もう1つは反省能力に重点を置くもので、Basic Reflection、Reflexionなどがあります。その中でReActモデルは最も広く使用されており、その典型的なプロセスは考える(Thought)→行動(Action)→観察(Observation)のサイクルです。

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エージェントの数に応じて、AIエージェントは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とツールの組み合わせに重点を置き、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了します。

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Web3におけるAIエージェントの現状

Web3業界におけるAIエージェントの熱度は、今年1月にピークに達した後、大幅に下降し、全体の時価総額は90%以上減少しました。現在、声量があるのは、AIエージェントフレームワークを中心にWeb3探求を行っているプロジェクトで、主に3つのカテゴリーがあります。

1. 発射プラットフォームモード: Virtuals Protocolを代表として、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化できることを許可します。

2. DAOモデル: ElizaOSを代表とし、AIモデルを利用して投資決定をシミュレーションし、DAOメンバーの提案と組み合わせて投資を行う。

3. ビジネス会社モデル: Swarmsを代表とし、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。

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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だけです。しかし、このモデルは、資産の魅力不足や市場の冷え込みなどの課題にも直面しています。

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MCPプロトコルとWeb3の統合

モデルコンテキストプロトコル (MCP)の出現は、Web3のAIエージェントに新たな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展開し、シングルポイントの問題を解決し、検閲に対する耐性を持つ。

2. MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する能力を与え、DeFi取引や管理を行う。

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、スマートコントラクトを通じてインセンティブの自動化、透明性、信頼性を実現します。

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しかし、これらの提案は依然として技術的な課題に直面しています。例えば、ゼロ知識証明技術はエージェントの行動の真実性を検証するのが難しく、分散型ネットワークは効率の問題を抱えています。

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見通し

AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。現在、Web3のAIエージェントは多くの課題に直面していますが、技術の進歩に伴い、将来的には外部からのWeb3の実用性に対する疑念を打破する画期的な製品が登場することを信じています。私たちは忍耐と自信を持ち続け、Web3分野におけるAIエージェントの応用と発展を探求し続ける必要があります。

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