Web3におけるAIエージェントの応用と未来の探求

最近、世界初の汎用AIエージェント製品Manusがテクノロジー界で広く注目されています。この中国のスタートアップによって開発された製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的にタスクを完了する能力を備えており、前例のない汎用性と実行力を示しています。Manusの急成長は業界の注目を集めるだけでなく、さまざまな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技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な枝として、理論から実践へと徐々に移行し、あらゆる業界で巨大な応用潜力を示しています。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。その核心要素には、

1. 大言語モデル(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. メモリと検索機能

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つは計画能力に重きを置くもので、REWOOやPlan & Executeなどがあります; もう1つは反省能力に重きを置くもので、Basic ReflectionやReflexionなどがあります。

現在最も広く使われているのはReActモデルで、その典型的な流れは: 思考(Thought) → 行動(Action) → 観察(Observation)、略してTAOサイクルです。

AIエージェントは、エージェントの数に基づいてシングルエージェントとマルチエージェントの2つのカテゴリに分けられます。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エージェントの熱は、今年の1月にピークに達した後、大幅に減少し、全体の時価総額は90%以上縮小しました。現在、比較的活発なのはAIエージェントフレームワークを中心にWeb3を探求するプロジェクトで、主に3つのモデルがあります:

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、収益化す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メンバーの提案を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。

経済モデルの観点から見ると、現在自給自足の経済サイクルを実現できるのは、発射プラットフォームモデルだけです。しかし、このモデルも課題に直面しており、発行される資産自体が十分な魅力を持って初めてポジティブな循環を形成することができます。

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MCPプロトコルのWeb3探求

モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、Anthropic社が発表したオープンソースプロトコルで、LLMと外部データソースとの接続問題を解決することを目的としています。MCPの登場は、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、非中央集権と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インタラクションする能力を付与し、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する。

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できるが、技術的実現と効率の面で依然として課題に直面している。

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まとめ

Manusの発表は、汎用AIエージェント製品にとって重要なマイルストーンを意味します。Web3の世界でも、外部からの疑問を打破するためにマイルストーン製品が必要です。MCPの登場はWeb3のAIエージェントに新しい探求の方向性をもたらしました。AIとWeb3の融合は避けられない流れであり、我々は忍耐と信念を持ち、この分野の無限の可能性を探求し続ける必要があります。