AIエージェントのWeb3分野における探求と応用

最近、Manusという名前の世界初の汎用AIエージェント製品が国内のテクノロジー界で話題を呼んでいます。独立して思考し、計画し、複雑なタスクを実行できるAIエージェントとして、Manusは前例のない汎用性と実行能力を示し、AIエージェントの開発に新たな視点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、概念から現実の応用へと徐々に移行しており、あらゆる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以下が含まれます：

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

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「思考→行動→観察」のサイクルで表現できます。

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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かれます。シングルエージェントはLLMとツールの連携に焦点を当て、一方、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初めにピークに達した後、やや落ち着きましたが、いくつかのプロジェクトは依然として高い注目を集めています。主に以下のいくつかのモデルに集中しています：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolを代表とし、ユーザーはAIエージェントを作成、展開、収益化することができます。
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意思決定を行います。
3. ビジネス会社モデル：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。

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経済モデルの観点から見ると、現在は発射プラットフォームモデルだけが相対的に自給自足の経済的閉鎖を実現できる。しかし、このモデルは資産自体が内在的な価値の支えを欠いているという問題にも直面しており、急速にゼロになる可能性がある。

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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、検閲耐性を向上させる。
2. MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を与え、技術的なハードルを下げる。
3. イーサリアムに基づくOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築する。

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これらの方向性は理論的にはAIエージェントに分散型信頼メカニズムと経済的インセンティブを注入することができますが、技術的な実現においては、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における効率の問題など、多くの課題に直面しています。

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まとめ

AIとWeb3の融合は必然の流れであり、現在は多くの技術的および応用的な課題に直面していますが、未来は期待できます。私たちは忍耐と信頼を持ち続け、Web3分野におけるAIエージェントの応用可能性を探求し続け、真に画期的な製品を創出することで、Web3の実用性に関する外部の疑念を変えていく必要があります。

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