ミームからアプリへ：AIエージェントが暗号エコシステムを再構築？

著者：さとう・しげる

暗号とAIエージェントの組み合わせは、現在最も魅力的な物語の一つとなっている。技術の継続的な反復と革新により、AIエージェントは2025年のCryptoにおいて最も有望で注目を集めるトラックの1つになると予想され、現在のラウンドの中心的な原動力となっている。 この記事では、AIエージェントの現在の市場状況を、フレームワーク、ミーム、アプリケーションの3つのレベルから整理する。

AIエージェントフレームワーク：AIのレイヤー1

AIは、AIエージェントフレームワークと呼ばれます。AIエージェントフレームワークは、AIエージェントのコア技術基盤層であり、AIエージェントの開発、展開、協力のための重要な礎石となります。したがって、AIエージェントフレームワークに関する競争と戦いは、実際にはこの分野におけるLayer1の戦いである。現在、トークンの市場価値から見ると、G.A.M.E、Eliza、Swarmsの三強状態ですが、Rig、Zerepyにはまだ追いつくチャンスがあります。

1.G.A.M.E

G.A.M.Eは、Virtualsのチームによって開発されたフレームワークで、AIエージェントの行動、意思決定、学習プロセスを制御する際に、複数のサブシステムの相乗効果を発揮できるようにするためにモジュール方式を採用することを基本としています。これらのモジュールには、開発者がAgentの挙動と対話するための主要なエントリーポイントである「Agent Prompting Interface」、入力データを処理し、入力情報に基づいて適切な形式に変換する「Perception Subsystem」が含まれます。Perceptionサブシステム」は、入力データを処理し、適切なフォーマットに変換する役割を担い、「Strategic Planningエンジン」は、入力情報に基づいて、具体的な行動計画を生成する役割を担うなど、ユーザは、エージェント設計に参加するために、各種モジュールのパラメータを変更するだけでよい。具体的なモジュールとアーキテクチャを下図に示します。

G.A.M.Eの主な特徴は以下の通りです：

モジュラー設計。フレームワーク全体が明確で理解しやすく、追加の設計は必要ありません。

ローコードまたはノーコードのインターフェイスを提供します。技術的な障壁を劇的に減らします。

このため、G.A.M.E.は、迅速に展開する必要があり、複雑な技術的設定を気にしないプロジェクトに特に適しています。しかし、深いカスタマイズやエージェントのあらゆる面を完全に制御する必要がある複雑なプロジェクトには、G.A.M.Eはあまり適していません。

2.エリザ

Elizaはai16zによって開発されたオープンソースのマルチエージェントフレームワークで、プログラミング言語としてTypeScriptを使用している。このフレームワークはAgent Runtimeと呼ばれるシステムを中心に構築されており、そのコア機能は以下の通りです:

役割システム:

メモリー・マネージャー:Xのようなソーシャルメディアプラットフォームとの信頼性の高い接続のための円滑なプラットフォーム統合を提供します。

Eliza は、Persona System、Memory Manager、Motion System とシームレスに統合された Agent ランタイムシステムを中心に構築されています。

Eliza はまた、以下の機能をサポートしています。音声、テキスト、メディアなどのマルチモーダルインタラクションを可能にし、Llama、GPT-4、ClaudeなどのAIモデルと互換性があります。その結果、Elizaは深くカスタマイズされたソリューションや複雑なクロスプラットフォームのマルチインテリジェンシアを必要とするプロジェクトに適しています。

3.Swarms

Swarmsは、創設者のKye Gomez氏によって開発されたオープンソースのアプリケーションです。Kye Gomezによって開発されたオープンソースのマルチエージェント・オーケストレーション・フレームワークであり、その中核となるアイデアは、集合知を使用して複雑な問題を解決するために複数のAIエージェントのコラボレーションを可能にすることです。

マルチエージェントコラボレーション：SWARMSは、複数のエージェントに透明で追跡可能な環境を提供します。異なるエージェントがタスク実行を改善するために協力することを可能にします。

インセンティブ：SWARMSは、エージェントのインセンティブとしてトークンを使用し、タスクの難易度と最終結果の品質に基づいて動的にトークンを割り当てます。結果の質によって、システムは動的にトークンを割り当てる。

データセキュリティ：SWARMSはエージェント間のデータ交換が確実に保護されるように、分散ストレージとマルチパーティセキュアコンピューティング（MPC）を採用しています。エージェント間でデータを交換する際、プライバシーとデータセキュリティが保護されます。

SWARMSのこれらの機能により、複数の複雑なドメインを最大限に活用し、高度な信頼性とスケーラビリティをオンデマンドで提供することができます。

4.Rig

Rigは、ARCチームによって開発されたオープンソースのRustベースのフレームワークです。

Unified Interface:複数のLLMプロバイダー（OpenAIやAnthropicなど）や複数のベクトルストア（MongoDBやNeo4jなど）とのシームレスなインタラクションをサポートする一貫したインターフェイスを提供します。

モジュラーアーキテクチャ：フレームワークは、「プロバイダー抽象化レイヤー」、「ベクトルストレージレイヤー」、「ベクトルストレージレイヤー」を含むモジュラー設計を採用しています。フレームワークは、「プロバイダー抽象化レイヤー」、「ベクトルストレージ統合」、「エージェントシステム」などのコアコンポーネントを含むモジュール設計を採用しており、システムの柔軟性と拡張性を高めています。

型安全性と効率的なパフォーマンス：型安全性は、Rust言語を使用してコンパイル時のエラーを回避し、非同期操作によって並行処理能力を向上させることで達成されます。オペレーションを使用して並行処理を向上させます。フレームワークに組み込まれた効率的なシリアライズとデシリアライズ処理により、データ処理が最適化されます。

エラー処理とリカバリ:組み込みのエラー処理メカニズムにより、LLM プロバイダーまたはデータベースの障害からリカバリする能力が向上し、フレームワークの安定性が確保されます。フレームワークの安定性を確保します。

これらの機能により、異種のLLMモデルやストレージバックエンドを同じプラットフォームに簡単に統合できます。その結果、RigはRustでAIアプリケーションを構築したい開発者や、パフォーマンス、信頼性、セキュリティに高い要件を持つプロジェクトに適している。ただし、Rust言語特有の学習コストがあります。

5.ZerePy

ZerePy（ゼレパイ）とは、「ZerePy（ゼレパイ）」で書かれたオープンソースのフレームワークです。ZerePyは、Pythonで書かれたオープンソースのフレームワークです。ZerePyは、パーソナライズされたAIエージェントの開発とデプロイメントのプロセスを簡素化すること、特にソーシャルプラットフォームでのコンテンツ作成シナリオに重点を置いています。このフレームワークを使用すると、開発者はソーシャルメディアへの投稿、返信、いいね、リツイートが可能なAIエージェントを簡単に作成できます。さらに、ZerePyは、音楽、ミーム、NFT、デジタルアートなどのクリエイティブな領域に特に適しています。ZerePyの応用範囲は、他のフレームワークと比べて比較的狭いです。

基本的なフレームワークは、AIエージェントのトラックにおける重要な方向性であり、現在最もホットなフレームワークから、それらはすべて異なる特性と独自のアプリケーションシナリオを持っていますが、包括的な目標は、包括的なAIエージェントのエコシステムを作ることであり、大規模なインテリジェントエージェントを実現するための強固なプラットフォームとなります。インテリジェントエージェントの大規模なアプリケーションを実現するための強固なプラットフォーム。将来、これらのフレームワークがさらに改良され、アップグレードされるにつれて、様々な異なるプロジェクトを立ち上げるための踏み台になると同時に、様々なトークン価値を成長させるための肥沃な土地になるでしょう。left;">ミームコインは、暗号資産市場において重要な概念的セグメントであり、従来のミームコインとは異なり、AIミームはAIエージェントによって動かされ、その背後に表現される文化や現象はエージェントによって提示される。GOAT や FARTCOIN などの AI Meme コインの市場価値が高まるにつれ、AI Meme もますます注目を集めている。AI Memeは、暗号市場におけるAIエージェントの最初のデビューであると言える。

1.GOAT

2.屁コイン

屁コインの。グレート・ランゲージ・モデルの対話の中で、マスクの屁の音に対する好意が語られ、Fartcoinというトークンの作成が提案された。11月16日、Fartcoinのツイッターのフォロワーはわずか数時間で突然2倍になり、価格も約15％上昇したが、この上昇は広く一貫して議論されることはなかった。12月13日、マーク・アンドリーセンがFartcoinに関するツイートをリツイートしたが、このツイートがトークン価格の急上昇につながることはなかった。Fartcoinの価格上昇の主な理由は、特定の一次資金調達だった可能性がある。Fartcoinの価格が上昇した主な理由は、ある種のアンカーファンドであった可能性がある。投資ファンドのSigil Fundが初期の購入者の一人であったと疑われており、Sigil Fundの創設者はAI Memeについて繰り返しツイートしており、Sigil FundにFartcoinを保有しているかを尋ねるツイートをリツイートしている。Fartcoinは結局ソーシャルメディアで注目を集め、ピーク時の時価総額は15億ドルを超えた。

AI Agent Applications: The Agent can do more

AIエージェントの導入が進むにつれ、以下のようなことが可能になります。暗号空間におけるAIエージェントのさらなる採用により、市場の焦点はGOATやFartcoinのようなAIを搭載した純粋なミームコインから、よりインタラクティブで創造的なAIエージェントアプリケーションへと拡大しています。

1.エンターテイメント・エージェント

1.span leaf="">AIエージェントの最初の実世界での応用は、Lunaや前述のToTのようなエンターテイメントだ。Lunaは、ネイティブ・トークンであるLUNAと緊密に統合されたバーチャル・アイドルであり、Virtualsプラットフォームの一部として展開されている。ツイートを投稿する。そのため、Lunaのライブストリームとツイートの質は、時価総額に影響する重要な要素の1つだが、現時点では、このモデルではLunaのトークンの成長余地は限られている。これとは対照的に、ToTのツイートは独創的でユーモラスなコンテンツに重点を置いており、GOATや他のトークンとは結びついていません。ToTは時折GOATトークンに言及しますが、これはその中核的な焦点ではありません。Luna にとって、トークンはその存在の核となる意味を表し、ToT にとって、GOAT トークンはそのリーチを広げるための重要なツールとなっています。

2 投資調査・分析エージェント

レクリエーション用途に加え、AIエージェントは投資用途にも使用できます。aixbtはVirtuals Protocolで公開されたAIエージェントで、暗号通貨市場のホットなトピックやトレンド、特にXなどのソーシャルメディアプラットフォームのディスカッションの分析に重点を置いており、ユーザーが市場の変化や潜在的な投資機会を素早く把握できるようサポートしています。aixbtは、Kaitoで最も高いCTユーザーフォロワーを持ち続け、その実証された能力は、すでに人間のKOLを超えるトレンドとなっています。

3.DeFi＋AIエージェント

もし、ルナとaixbtの2人の選手で、この2人しかいない。ルナとaixbtがあまり実用的でなく、ミームレベルにとどまっているとすれば、AIエージェントとDeFiの組み合わせは、エージェントに実用的な応用シナリオを与えることになります。このDeFiとAI Agentの組み合わせは、DeFAIと呼ばれています。DeFAIの開発には、Agent Assisted UserとAgent Autonomous Transactionという2つの大きな方向性があります。

• エージェントがユーザーを支援する。p>

AIエージェント支援ユーザーは、主にDeFi操作の複雑さを簡素化し、より一般的なユーザーがDeFiプロジェクトに参加し、管理しやすくなるように設計されています。ユーザーは自然言語を使ってAIエージェントに直接タスクの実行を指示できるため、複雑な技術的詳細はブロックされます。市場では、多くのDeFAIプロジェクトが実績を上げ始めている。例えば、GriffainとNeurはSolana上に構築されたAIアシスタントで、ウォレットの作成と管理、トークンの分析、トークン取引、その他の操作でユーザーを支援することができる。ユーザーエクスペリエンスに関しては、Griffainはより多くの機能をユーザーに提供し、Neurは比較的少ないがより詳細な機能を提供し、Neurのパフォーマンスははるかに優れている。両者の比較から、今後この分野では、機能性、ユーザー・エクスペリエンス、コストの度合いに主眼が置かれることがわかる。

• エージェント自律取引。p>

GriffainとNeurのモデルにおけるDeFiの主体がやはり人間のユーザーだとすれば、Agent Autonomous TradingはAIをDeFiの主体にする。あらかじめ定義された取引戦略の実行に限定されていた過去の取引ロボットとは異なり、AIエージェントは市場環境からリアルタイムの情報を取り込み、文脈分析を行い、市場動向について学習し、そのデータに基づいて戦略を調整することができる。これによりエージェントは、ダイナミックに変化する市場においてより正確な判断を下し、本来のプログラミングを超えた複雑な操作を実行することができる。関連プロジェクトにはCod3x、Almanakなどがあるが、この分野はまだ初期開発段階にあり、これらのプロジェクトはまだ市場でテストされていない。エージェントの自律取引の最大の障害は、信頼の問題であることは間違いない。一つは、関連する操作が本当にエージェントによって実行されることを信頼することであり、もう一つは、エージェントの取引戦略が不必要な損失につながらないことを信頼することである。将来のプロジェクトが変化をもたらすためには、これらの信頼の問題に対処しなければならない。

数カ月にわたる開発の末、暗号空間におけるAIエージェントは、純粋なミームから娯楽的なアプリケーション、実用性まで、いくつかの段階を経てきました。実際、暗号の実務者は暗号×AIの可能性の探求を止めることはなく、CGVリサーチは2023年以来、暗号×AIトラックのプロジェクトの進捗を追い続けている。

将来、インフラが成熟し続け、Agentシステムがよりスマートで安定したものになると、自然言語を通じて誰でも簡単にAgentを導入し、使用できるようになります。エージェントフレームワークは一種のインフラストラクチャとなり、他のすべての種類のアプリケーションは、これらのフレームワークに基づいて構築されます。エージェントフレームワークの評価は、その優れたビジネス機能とユーザーエクスペリエンスに起因するエージェントアプリケーションプロジェクトの一部は、さらに市場の注目と投資価値をキャプチャする可能性があり、画期的な先駆けとなり続けると予想されます。