AI AGENTと従来のロボットの違いは、時間の経過とともに学習し適応でき、目標を達成するために詳細な決定を下すことができる点です。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います:感知、推論、行動、学習、調整。
1.2.1 感知モジュール
AI AGENTは感覚モジュールを通じて外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを使用して外部データをキャッチします。感覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを意味のある情報に変換することであり、これは通常以下の技術を含みます:
AI AGENTの台頭:未来のWeb3スマートエコシステムを構築する
AIエージェントの解析:未来の新しい経済エコシステムを形作る知的力
1. 背景の概要
1.1 はじめに:スマート時代の「新しいパートナー」
各暗号通貨サイクルは、業界全体の発展を促進し、新しいインフラをもたらします。
これらの分野の興隆は、技術革新だけでなく、資金調達モデルとブルマーケットサイクルの完璧な組み合わせの結果でもあります。2025年を展望すると、AIエージェントが新興分野となるでしょう。このトレンドは2024年10月にピークに達し、$GOATトークンが発表されて1.5億ドルの時価総額に達します。その後、Virtuals ProtocolがLunaを発売し、隣家の女の子のIPイメージが初めて登場し、業界全体を盛り上げました。
AIエージェントは、クラシック映画『バイオハザード』に登場するレッドクイーンAIシステムと多くの類似点があります。現実のAIエージェントは、現代技術分野の「知恵の守護者」として、自律的な認識、分析、実行を通じて、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントはさまざまな業界に深く浸透し、効率を向上させ、革新の鍵となる存在です。
例えば、AI AGENTは自動取引に利用でき、データプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、自己のパフォーマンスを繰り返し最適化します。AI AGENTは暗号エコシステムの特定のニーズに応じて異なるカテゴリに分けられます:
1.1.1 履歴
AI AGENTの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化していく様子を示しています:
大規模言語モデルの出現は、AIの発展における重要なマイルストーンとなりました。それらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で明確なインタラクション能力を示すことを可能にしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンに適用され、徐々により複雑なタスクへと拡張されていきました。
1.2 仕組み
AI AGENTと従来のロボットの違いは、時間の経過とともに学習し適応でき、目標を達成するために詳細な決定を下すことができる点です。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います:感知、推論、行動、学習、調整。
1.2.1 感知モジュール
AI AGENTは感覚モジュールを通じて外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを使用して外部データをキャッチします。感覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを意味のある情報に変換することであり、これは通常以下の技術を含みます:
1.2.2 推論と意思決定モジュール
環境を感知した後、AI AGENTはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールはシステム全体の"脳"であり、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略を策定します。このモジュールは通常、以下の技術を使用します:
1.2.3 実行モジュール
実行モジュールはAI AGENTの"手と足"であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は外部システムまたはデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。実行モジュールは以下に依存します:
1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAI AGENTのコア競争力であり、エージェントが時間の経過とともにより賢くなることを可能にします。学習モジュールは通常、以下の方法で改善されます:
1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整
AI AGENTは、フィードバックループを通じて自らのパフォーマンスを最適化します。行動の結果は毎回記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。このクローズドループシステムは、AI AGENTの適応性と柔軟性を保証します。
1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AI AGENTは市場の焦点となり、複数の業界に変革をもたらしています。報告によれば、AI Agent市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は44.8%に達します。
大企業によるオープンソースプロキシフレームワークへの投資も著しく増加しています。パブリックチェーンの展開に関しては、Solanaが主要な戦場であり、Baseチェーンのような他のパブリックチェーンにも巨大な潜力があります。
市場認知度から見ると、FARTCOINとAIXBTが圧倒的にリードしています。FartcoinはAIモデルによって発行が提案され、2024年12月には10億ドルを超える短期間の評価額を達成しました。AIXBTはVirtuals Protocolが提供するBaseチェーンに基づくAIエージェントで、ユーザーに強力な市場分析機能を提供します。
技術的な側面から見ると、AIエージェント技術はマルチモーダルインタラクションと高い自律的意思決定能力の方向に進化しています。2024年には、クロスモーダル学習と生成的事前学習モデルの導入により、AIエージェントはテキスト、画像、音声などのさまざまな形式のデータをよりよく理解し、処理できるようになります。
1.3.2 AIエージェントとトークン経済モデルの組み合わせの理由
AIエージェントとトークン経済モデルの結合は、技術の発展の必然的なトレンドであるだけでなく、そのエコシステムに効率的で透明性があり、持続可能な発展の内的動力メカニズムを構築するためのものです。主な理由は以下の通りです:
2. AIエージェントの暗号アプリ分析
2.1 AI エージェント ローンチパッド
AIエージェントランチパッドは、スマートエージェントおよびその関連トークンの発行に特化したプラットフォームであり、ユーザーがAIエージェントを簡単に作成および展開し、ソーシャルメディアプラットフォームとシームレスに統合して自動化されたユーザーインタラクションを実現できるようにします。
2.1.1 バーチャルプロトコル
Virtuals ProtocolはBase上で発表され、ユーザーはVIRTUALトークンを使用して自分のAI AGENTを簡単にデプロイできます。その特徴は次のとおりです:
Virtuals Protocolの成功は、一連の重要な変革と革新の取り組みに起因しています。チームはPathDAOからAI AGENTプロトコルに転換し、瞬く間に170億ドルの時価総額を持つリーディングプロジェクトとなりました。
2.1.2 ホロワールド
Holoworldは、AI+ゲームの完全な技術フレームワークであり、このプラットフォームを通じてAIキャラクターの創作の民主化を実現し、デジタルインタラクションのモデルを根本的に変革することを目的としています。そのコアモジュールには次のものが含まれます:
1.脳の発達 2. キャラクターのパーソナライズカスタマイズ 3. パーソナライズされた行動統合 4. ナレッジベース統合 5. 3Dアバター作成
Holoworldは、誰でもマルチモーダルAIエージェントを作成し、展開できるエージェントマーケットを発表しました。
2.2 AIAGENTフレームワーク
ai16zはAI AGENTの物語を推進する重要なプロジェクトであり、そのオープンソースフレームワークElizaOSは市場の注目を集めています。
2.2.1 Eliza OS
ElizaOSは、カスタマイズされたAI AGENTを作成するためのツールセットであり、強力なネットワーク効果と無限の拡張性を備えています。そのアーキテクチャは、5つの主要コンポーネントに分かれています:
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力 新しい経済エコロジー
2.3 デファイ
DeFAI(DeFi + AI)はDeFiのアップグレード版で、人々がDeFiをより便利に利用できるようにします。主な応用分野には以下が含まれます:
2.3.1 抽象化レイヤー
抽象レイヤーは直感的なインターフェースを通じてDeFiの複雑さを隠し、ユーザーが自然言語の指示を使ってDeFiプロトコルと対話できるようにします。主なプロジェクトには:
2.3.2 自主取引エージェント
自動化取引エージェントは、環境に適応し、学習し、時間の経過とともにより賢い意思決定を行うことができます。主なプロジェクトには、
2.3.3 AI搭載のdApps
AI駆動のdAppsは、潜在能力に満ちているがまだ初期段階にある分野を表しています。いくつかの重点プロジェクトには、以下が含まれます:
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力 新しい経済エコロジー
2.4 AI AGENT+ ゲーム
AI AGENTのゲーム業界への応用は、ゲームプレイと開発のあらゆる側面を変革しています。主な応用には以下が含まれます:
主要プロジェクトには:
2.4.1 デジモン
デジモンは、AI技術をゲーム開発に深く組み込むことによって、クリエイターがより没入型で、ダイナミックで、より楽しさを感じるゲームを作成できる完全なAI+ゲームの技術フレームワークです。
2.4.2 イリュービウム
Illuviumは、Ethereumに基づいて構築されたRPGおよびNFTゲームであり、Virtuals Protocolと提携し、AI技術を利用してNPCに動的でインテリジェントな行動を提供します。
####2.4.3スモルバース
SmolverseはTreasure DAO上のゲームおよびNFTプロジェクトで、Elizaのエージェントフレームワークを組み合わせた「Smolworld」という名前のオンチェーンAIトモガチゲームを開発中です。
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