AIエージェントのWeb3分野における革新探索

最近、中国のスタートアップ企業によって発表された汎用AIエージェント製品が、テクノロジー界で広く注目を集めています。この製品は、独立して思考し、計画し、複雑なタスクを実行する能力を示しており、AIエージェントの開発に新たなアイデアとインスピレーションを提供しています。AI技術の急速な進展に伴い、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、概念から実際の応用へと移行しつつあり、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。

AIエージェントの基本概念

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、自主的に意思決定を行い、タスクを実行するコンピュータプログラムです。そのコアコンポーネントには次のものが含まれます：

1. 大規模言語モデル（LLM）としての"脳"
2. 観察と知覚のメカニズム
3. 推論思考プロセス
4. アクションを実行する能力
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つの発展路線があります：1つは計画能力に重点を置き、もう1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用されているデザインパターンであり、その典型的なプロセスは思考（Thought）→ 行動（Action）→ 観察（Observation）のサイクルとして要約できます。

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主にLLMとツールの組み合わせに依存し、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遂します。

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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の1月にピークに達した後、若干落ち着いていますが、依然としていくつかのプロジェクトが継続的に探求を行っています。主に以下の3つのモデルが含まれます：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolを代表とし、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を代表として、AIモデルとDAOメンバーの提案を組み合わせて投資決定を行う。
3. 商業会社モデル：Swarmsを代表として、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。

経済モデルの観点から見ると、現在、発射プラットフォームモデルだけが比較的完全な経済的閉ループを実現しています。しかし、このモデルは資産の魅力不足や市場環境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の結合

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デプロイし、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を実現します。
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付与し、DeFi操作の技術的ハードルを低下させる。

さらに、学者たちは、イーサリアムに基づいてOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築する提案をしています。これは、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、信頼性を実現することを目的としています。

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今後の展望

MCPとWeb3の統合は理論的にはAIエージェントに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブ層を注入しますが、現在の技術はいくつかの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には効率の問題もあります。

AIとWeb3の融合は大勢の流れですが、まだ時間と継続的な探求が必要です。Web3の分野では、外部からの実用性への疑問を打破するための画期的な製品が急務です。私たちは忍耐と信頼を持ち、この機会に満ちた分野で探求と革新を続ける必要があります。

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