Web3におけるAIエージェントの応用の展望と課題

最近、中国のスタートアップ企業が発表した世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、前例のない汎用性と実行能力を示しています。その急成長は業界内の関心を呼ぶだけでなく、様々なAIエージェントの開発に貴重な製品の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技術の急速な発展とともに、AIエージェントは人工知能分野の重要な枝として、概念から現実に移行しつつあり、さまざまな業界で巨大な応用可能性を示しています。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ープログラムです。そのコアコンポーネントには、"脳"としての大規模言語モデル（LLM）、観察と知覚のメカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶と検索が含まれます。

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AIエージェントの設計パターンには主に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パターンは最も早く登場し、最も広く使用されている設計パターンであり、その典型的なプロセスは「考える→行動する→観察する」のサイクルで説明できます。

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さらに、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ることができます。シングルエージェントの核心はLLMとツールの組み合わせにあり、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持たせ、エージェント間の協力によって複雑なタスクを完了します。

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Web3業界では、AIエージェントの声が高まり、市場価値が最近低下したにもかかわらず、いくつかのプロジェクトが探索を続けています。主に、ローンチプラットフォームモデル、DAOモデル、そして商業会社モデルが含まれます。その中で、ローンチプラットフォームモデルは現在、自給自足の経済的な閉ループを実現できますが、内在的な価値の支え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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モデルコンテキストプロトコル (MCP)の登場は、Web3のAIエージェントに新たな探索方向をもたらしました。一方では、MCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害の問題を解決し、検閲耐性を持つことができます。もう一方では、MCPサーバーはブロックチェーンと相互作用する機能を持ち、技術的ハードルを下げることができます。

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しかし、これらの方向性は課題にも直面しています。たとえば、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することは、基盤となるブロックチェーンのストレージシステム、データ管理能力、非同期計算の能力に対して非常に高い要件があります。さらに、現在のゼロ知識証明（ZKP）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く、分散型ネットワークには効率性の問題も存在します。

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それにもかかわらず、AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。私たちは忍耐と信頼を持ち続け、探求を続ける必要があります。未来のWeb3の世界には、外部からのWeb3の実用性の欠如や単なる炒作に対する疑念を打破するための画期的な製品が必要です。

全体的に見て、AIエージェントはWeb3分野での応用の可能性が広がっていますが、同時に多くの課題にも直面しています。私たちは、AIエージェントがWeb3エコシステムに深く統合され、発展するためのより革新的なソリューションが見られることを期待しています。

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