DeFiにおけるAIエージェント：私たちが知っている暗号資産の再定義
この記事では、AIが取引、ガバナンス、セキュリティ、そして個別化においてDeFiをどのように変革しているかに焦点を当てています。AIとDeFiの統合により、より包括的で、強靭で、未来志向の金融システムを創造する可能性があり、私たちが経済システムとどのようにやり取りするかを根本的に再定義することになります。
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イントロダクション
人工知能は私たちの目の前でDeFiアプリケーションを再構築し、取引、ガバナンス、セキュリティ、およびユーザーのパーソナライズにおいて進歩を約束しています。この記事では、AIがインテリジェントシステムを統合しながら、暗号の分散価値に忠実であることを守りながら、DeFiのユーザーとプロトコルの相互作用を再定義している方法について探求します。
AIとブロックチェーン技術の交差点は、DeFiを最前線に置いて、業界全体で新しい基準を設定しています。AIの分析能力とブロックチェーンの透明性を融合させることで、暗号エコシステム内の長年の問題に対する解決策が浮上しています。これには、セキュリティの強化、ユーザーエクスペリエンスの向上、適応型ガバナンスモデルが含まれます。
AIを活用したプラットフォームは、自動化とインテリジェンスを活用して、パフォーマンスを最適化する適応型システムを構築しています。ヴィタリック・ブテリンが示唆しているように、「AIエージェントは分散型システムに積極的に参加し、自律的に取引を管理し、取引戦略を洗練させ、プライバシーを保護することができます」。DeFiアプリケーション層にAIを組み込むことで、より効率的でユーザー中心の金融システムへの扉が開かれます。
以下では、トレーディング、ガバナンス、セキュリティ、そしてパーソナライゼーションの側面に焦点を当て、AIがDeFiを変革する方法を探求します。
DeFiにおけるAIエージェントの理解
AIエージェントは、分散型エコシステム内で特定のタスクを実行するために設計された自律ソフトウェアエンティティです。
従来のボットとは異なり、AIエージェントは積極的にブロックチェーンネットワーク、スマートコントラクト、およびユーザーアカウントと関わり、しばしば独自に運営され、取引、資産管理、プロトコルデータ分析などの複雑なタスクを処理します。これらのエージェントの多くは大規模言語モデル（LLM）を活用しており、API呼び出しを行い、ブロックチェーン環境と直接対話し、人の監視なしで大量の情報を処理することができます。
DeFiでは、AIエージェントは、常に人間の入力が必要なく、金融アプリケーション内で自律的なファシリテーター、意思決定者、データプロセッサーとして機能することで、ユーザーとプロトコルの相互作用を根本的に変えることができます。
ボット対AIエージェント：違いは何ですか？
ボットはシンプルなプログラムですが、AIエージェントは経済エージェントのように機能します。ボットは特定のプログラミングに従いますが、AIエージェントは通常、ノーコードまたはローコードであり、少ない構成で不確実で動的な環境をナビゲートすることができます。この柔軟性により、彼らは予測不可能ながらも目的志向の方法で適応することができ、DeFiの現実世界の課題に適しています。これはまた、彼らの競争上の優位性が多くの高度なAIモデルが公開されていることを意味します。これらの構成を微調整することで、AIエージェントは広く利用可能なモデルを使用していても専門のパフォーマンスを達成することができます。
機能と自律性
DeFiにおけるAIエージェントは自律的に行動できます：
- プロトコルとのやりとり：彼らはオンチェーン取引を管理し、取引ポジションを最適化し、プログラムされた目標に基づいてマルチステップの金融取引を実行することができます。
- 意思決定：半自律フレームワークを使用することで、エージェントはリアルタイムデータを分析し、市況を評価し、それに応じて行動を調整することができます。
- 複雑なタスクの実行: 自動化の種類に応じて、エージェントは単純なルールベースのワークフローから複雑で自律的な意思決定まで、あらゆるものを処理できます。
現在、3種類の自動化がAIエージェントの役割を形作っています:
- 自動ワークフロー：これらは、事前に定義された一連の命令に従う、簡単なルールベースのシステム（Telegramボットのような）です。柔軟性には制限がありますが、日常業務には効果的です。
- エージェントワークフロー：これらのマルチエージェントフレームワークでは、複数のAIエージェントが協力して複雑なタスクを解決します。彼らは一定の自律性を持ち、複数のDeFiプロトコルとの相互作用を含むセミオートメーションの操作を可能にし、収益を最大化したりポートフォリオをリバランスしたりすることができます。
- 自律エージェント：完全に独立したエージェントは、高度な意思決定が可能であり、最小限の外部入力で動作します。彼らは条件を分析し、リアルタイムで戦略の調整を行うことができます。
AIエージェントは実際にどのように機能するのでしょうか？
AI エージェントは、複雑なタスクを簡素化および自動化することで機能します。ほとんどの自律型エージェントは、割り当てられたタスクを実行するときに特定のワークフローに従います。
コアメカニズム
データ収集
効果的に機能するためには、AIエージェントは複数のソースからの高頻度のデータストリームに依存し、操作環境の理解を得る必要があります。入力には通常、さまざまなデータソースが含まれます。
- オンチェーンデータ：トランザクション履歴、プロトコルの状態、リアルタイムの市場状況を取得するためのブロックチェーン台帳との直接的なインタラクション。これには、インデクサーやオラクルなどのツールとの統合が含まれます。
- オフチェーン市場フィード：APIを介して取引所とソーシャルプラットフォームからの集計価格フィード、取引量、感情分析。
ユーザーによってリスク許容レベルや取引しきい値などの事前設定も提供されることがあり、エージェントに対する個人情報のレイヤーが追加されます。
モデル推論
AIエージェントのモデル推論とは、トレーニングされたモデルが学習した知識を新しいデータに適用して予測や意思決定を行うプロセスを指します。エージェントは通常、次のいずれかのモデルタイプで動作します。
- ルールベースのモデル：事前定義されたロジックに依存するシンプルなエージェント、例：「トークン価格が>の場合」 $X、そして売る。
- 監視された機械学習モデル：過去のデータセットでトレーニングされたモデルは、価格の方向やガバナンス提案のリスクスコアなどの結果を予測します。
- 強化学習：高度なエージェントは時間の経過とともに戦略を適応させ、累積報酬（例：流動性プールでの収益最大化）を最適化します。
- 自然言語処理（NLP）：ガバナンスおよび感情エージェントにおいて、NLPモデルはディスカッションフォーラム、提案、ソーシャルメディアの活動を分析し、感情の変化を評価する。
意思決定
意思決定は、エージェントがデータ入力をモデルの推論と統合し、変化する環境に適応する行動可能な戦略を生成するフェーズです。このフェーズでは、AIエージェントが複雑な市場シグナルを解釈し、迅速に意思決定を実行する能力が実現されます。
最適化エンジンを使用すると、エージェントは、予想される利益、リスク、実行コストなどの複数の要因のバランスを取ることで、最適なアクションコースを計算できます。
また、エージェントは自己学習アルゴリズムを利用することで、市場の状況の変化に応じて戦略を再調整することができます。意思決定プロセスでは、一部のタスクが複雑すぎて 1 人のエージェントが最適に解決できない場合があります。そのため、多くのエージェントはマルチエージェントシステム(MAS)内で動作し、異なるDeFiプロトコル間でタスクを調整してリソース配分を最適化しています(例えば、プール間の流動性のバランスをとるなど)。
自動化と実行
これらのエージェントは、AI技術がもたらす利点のために特別なだけでなく、その自律的な運用は、スマートコントラクトの実行と、プロトコルレベルのコントラクトと直接対話して実行の両方を処理します。マルチステップトランザクションでは、複数のステップをアトミックトランザクションにバンドルして、オールオアナッシングの実行を可能にします。トランザクションの失敗を管理するためのフォールバックメカニズムが組み込まれたエラー処理。
ホスティングと運用
以下に、AIエージェントがどのように動作するかに関するより詳細な情報があります:
オフチェーンAIモデル
AIエージェントは、オフチェーンリソースを使用して計算量が多いタスクを実行します。これらのタスクは、しばしばAWS、Google Cloud、またはAzureなどのクラウドインフラストラクチャに頼って、スケーラブルな計算能力を提供しています。エージェントは、Akash Networkの計算サービスを利用するための分散型インフラストラクチャプラットフォームを活用したり、データストレージにはIPFSやArweaveを使用したりすることができます。
高頻度取引などのレイテンシーセンシティブなアプリケーションでは、エージェントはエッジコンピューティングを利用して、データを元のソースに近い場所で処理することで遅延を減らすことができます。これにより、時間に敏感なタスクに対してより速い応答時間が確保されます。
オンチェーンとオフチェーンの相互作用
AIエージェントはオフチェーンとオンチェーンのシステム間で相互作用します。計算量の多い処理や複雑な推論はオフチェーンで行われますが、エージェントはオンチェーンのプロトコルと相互作用し、アクションのログ記録、スマートコントラクトの機能実行、資産の自律的な管理を行います。エージェントはスマートコントラクトウォレットやマルチシグのセットアップなど、安全な設定に依存しています。
分散型ガバナンスでは、エージェントは、行動を無効にする単一のエンティティを防ぐ信頼最小限のプロトコルに依存しており、透明性と分散化を維持しています。
オフチェーンのインタラクションはオンチェーンのアクティビティを補完するもので、多くの場合、TwitterやDiscordなどの外部プラットフォームを通じて促進され、エージェントはAPIを使用して操作し、ユーザーや他のエージェントとリアルタイムでやり取りすることができます。
相互運用性
相互運用性は、エージェントが様々なシステムやプロトコルを横断して機能するための重要な要素です。多くのエージェントは中間者として機能し、APIブリッジを利用して外部データを取得したり、特定の機能を呼び出したりしています。WebhookやWhisper、IPFS PubSubなどの分散型メッセージングプロトコルを介してリアルタイム同期が実現され、エージェントは最新のプロトコルの状態やアクションに常に更新されています。
Inside Look: ai16z、AI投資DAO
ai16zは、最近立ち上げられ、暗号資産のエージェントの革新的な使用で注目を集めているAI主導の投資DAOです。このプロトコルは「信頼の仮想マーケットプレイス」として機能し、AIエージェントを使用して市場情報を収集し、コミュニティの合意を分析し、オンチェーンとオフチェーンの両方でトークン取引を実行します。メンバーの投資の洞察を学び、価値を提供する人々に報酬を与えることで、ai16zは強力な分散化機能を備えた最適化された投資ファンド（現在はmemecoinsに焦点を当てています）を作成しました。
エージェントの展開
開発者は、エージェントを構築、テスト、デプロイするためのツールとライブラリを提供するai16zのEliza Frameworkを使用してエージェントを作成します。エージェントは、サーバーまたはai16zのエージェントの集中ハブであるAgentverseでローカルにホストできます。エージェント間の通信を可能にするには、エージェントをAlmanacで登録し、ローカルでホストされている場合でも、メールボックスを使用して対話を容易にする必要があります。
彼らのGithubリポジトリは公開されており、こちらで確認できますhttps://github.com/ai16z.
AIモデルのホスティング
ai16zネットワークは直接AIモデルをホストしません。代わりに、エージェントはAPIリクエストを介して外部のAIサービスにアクセスします。たとえば、Elizaフレームワークは、人間が読みやすいテキストを解釈したり、他のAIによるタスクを実行したりするためにOpenAIのようなサービスと統合することができます。このアプローチにより、複雑なモデルのオンチェーンホスティングを必要とせずに、エージェントは高度なAIの機能を活用することができます。
統合とオペレーション
ai16zエコシステム内のエージェントは、オンチェーンとオフチェーンのメカニズムの組み合わせを通じて相互作用します:
- オンチェーン相互作用：エージェントはソラナチェーン上で取引やスマートコントラクトを実行します。
- オフチェーンインタラクション：エージェントは、計算集約的なタスクを扱う際に、外部AIサービスやデータソースとAPIを介して通信します。
アプリケーション
ai16zのプロジェクト、例えばEliza対話エージェントなどは、さまざまな領域で活用されています:
- Conversational Agents: TwitterやDiscordのようなプラットフォーム向けのボットの開発による自動化されたやり取りを促進する。
- エージェントメモリ：ChromaDBやPostgresなどのデータベースを活用した、エージェント向けの使いやすいメモリシステムの作成
- エージェントアクション管理：エージェントのアクション連鎖と履歴管理ツールの開発。
エージェントがエージェントと対話する
AIエージェントは、複雑なタスクを自律的に処理することで、すでにDeFiに影響を与えています。素晴らしい例の1つは、$LUMAI駆動の協力の力を示すために、人間の助けを借りずにトークンが作成されました。
2024年11月8日、2人のAIエージェント、 @aethernetそして@clanker, teamed up to create and launch the token$LUM（「Luminous」）：
- @aethernet：製作 @martinこのエージェントは、Farcasterネットワークでアイデアを共有し、つながりを築くために活動しています。単なるボットではなく、積極的に関与しています。 $HIGHERトークンコミュニティは創造性と意味のあるインタラクションに焦点を当てています。
- @clanker: 作成者@dishそして @proxystudio.eth、このエージェントはミームトークンの立ち上げに特化しています。ユーザーの要求に直接応えるように、全プロセスを自動化しています。
物語は始まったとき @nathansvanasked @aethernetトークンの名前、アイデア、シンボルを考え出して、それを送信する @clanker展開する。 @aethernet「Luminous」（$LUM）という名前を提案しました。これは人間とAIが協力して輝くことを表しています。その後、@clankerトークンを引き継ぎ、人間の入力なしでタスクを完了しました。
@itsmechaseb詳細に書いたここ.
AI Agent x DeFiの風景
AIエージェントは、アプリケーション層内で運用され、複雑なデータ駆動型タスクを自動化するためにDeFiスタックにおいて重要な役割を果たす準備が整っています。
プロトコルレイヤーの上に配置されているこれらのエージェントは、スマートコントラクトと直接やり取りし、ユーザーやプロトコルのために高度な機能を解除します。DeFiアプリケーションがリアルタイムで適応し、新しい自律型のマルチエージェントエコシステムをサポートします。
DeFiを超えて拡大: 野生のAIエージェント
AIエージェントの影響はDeFiを超えています。Truth Terminalhttps://x.com/truth_terminalは、半自律的な大規模言語モデル(LLM)であり、@AndyAyreyTruth Terminalは、A16zの共同創設者であるマーク・アンドリーセン氏によって資金提供され、X上でツイートを投稿し、ユーザーとやり取りするなど、その多様性を披露しています。
最近、Solanaベースのミームコインをリリースしました。$GOAT（Goatseus Maximus）は、わずか1か月で120万ドルの時価総額に達しました。$GOATそして $TURBO（ChatGPTによって概念化されたもの）は、従来の金融を超えたAIと暗号資産の新興交差点を強調しています。
しかし、さらにあります。私たちは、この領域で活躍するビルダーの完全なスペクトルを明らかにするために取り組みました。自動取引や資産管理から予測分析やセキュリティ強化まで、DeFiを再構築するAIエージェントの包括的な調査結果です。以下は、これらのエージェントがDeFiを前進させるさまざまな方法の概要です。
トレーディングエージェント
これらのプロトコルは、AIを使用してリアルタイムの取引シグナルを提供し、ポートフォリオを最適化し、繰り返しのタスクを効率化するための自動化されたデータ駆動型の意思決定を具体化しています。このアプローチにより、DeFi市場に効率性と戦略的な柔軟性がもたらされます。
AI駆動のトレード自動化により、ユーザーは市況に基づいて取引を設定したり、ポートフォリオの再調整を行ったりすることができます。これにより、常に手動で調整する必要性を最小限に抑えることができます。さらに戦略を深めるために、一部のプロトコルでは、詳細なデータを実用的な洞察に変換する高度な分析を提供しており、情報を基にしたトレードの意思決定やより正確な市場予測をサポートしています。
資産管理のために、ポートフォリオ最適化ツールは、多様な市場状況において収益を最大化するか、リスクを効果的に管理するためにポートフォリオを動的に調整します。
これは2つのグループに分けることができます:
主にトレーディングの焦点
- @askjmmy:マルチストラテジーヘッジファンドネットワーク内で自律的な取引エージェントを作成および展開するためのプラットフォーム。
- @composertrade: アルゴリズム取引自動化ツール。
- @DAINTrader:AI主導の取引戦略。
- @DeAgentAI:DeFiに焦点を当てたAI主導の取引ソリューション。
- @FastlaneSol：Solanaベースの取引戦略を最適化します。
- @IntentTrade:スワップ、リミットオーダー、DCA、契約分析、技術分析などを提供しています。
- [@mindpalaceai](https://x.com/: AIによる取引自動化。
- @SpectralLabs：DeFi取引の洞察と自動化。
- @taoshiio:Bittensorを使用した取引戦略のための分散型AIおよび機械学習プラットフォーム。
- @tryparadigm: エージェントの群れを活用して、データを収集、構造化し、アクションを実行します。
取引と資産管理
- @Agent_Fi:取引、狙撃、清算などのDeFi活動のためのAIエージェントの提供に重点を置いています。
- @AgentNetAi:資産管理とDeFiインテリジェンス。
- @AuroryAI: 改善された取引、資産管理、および意思決定のための自律型AIエージェント。
- @Cortex_ProtocolAI駆動のプラットフォームで、ブリッジング、スワッピング、利回り最適化などの複雑なプロセスをインテリジェントエージェントを介して自動化し、DeFiのインタラクションを簡素化します。
- @Funl_ai: AI自動化されたDeFi取引ツールは、リアルタイムの市場状況を分析し、自動取引を実行し、高度な手動取引のためのAIアシストを行います。
- @NetworkNoya: リキディティの提供、レバレッジ管理、および借入最適化を含む AI 戦略。
- @SingularityDAO: チームによって管理されるAIによって支援されたトレーダーによって動的に調整されたトークンのバスケットを提供する非保管資産管理プロトコル。
- @OLAS: AI エージェントをデプロイし、予測、コンテンツ生成、および金融サービスのためのマルチエージェント システムをサポートするためのプラットフォーム。
- @Raiba_AI:インタラクティブなキャラクター機能、ゲーミフィケーションされたチャット体験、将来のオンチェーンアシスタント機能を備えたチャットボットエコシステム。
予測エージェント
これらの予測エージェントの中心的な目的は、データ駆動型の予測とリスク管理です。各プロトコルはAIを活用して、市場予測を洗練し、DeFiプラットフォームに対して予想される動き、価格変動、および広範な金融トレンドに関する洞察を提供します。
予測分析に加えて、これらのエージェントは意思決定を強化する上で重要な役割を果たします。タイムリーで適切なインサイトにより、ユーザーとDeFiプラットフォームは、情報に基づいた積極的な選択を行い、戦略を最適化し、リスクを軽減することができます。
ReflectionAIなどの一部の予測エージェントは、感情分析を統合し、市場のムードを捉えるレイヤーを追加しています。このアプローチにより、ユーザーは感情の変化を考慮することができ、ユーザーの行動や市場のダイナミクスを予測するための重要な要素となります。
このカテゴリには、次のような注目すべきプロトコルがあります:
- @AIVX_ai: 金融市場の予測モデル。
- @GnosisAI: Gnosis内のエージェント間の支払いとAIによる予測市場。
- @PredictionProphet: GnosisのAIエージェントは予測市場向けです。
- @prism_tec: Solana上のAIパワードDeFi市場予測。
- @zenoaiofficial:洞察、戦略、市場予測を提供する自律型AIエージェントを備えた暗号取引プラットフォーム。
エージェントの作成
このタイプのプラットフォームの統一目標は、ユーザーが最小限のコーディング知識でAIエージェントを作成、カスタマイズ、展開できるようにすることです。彼らは、ノーコードのソリューションから専門のフレームワークまで、DeFi内のエージェントの作成と管理のすべての段階をカバーするさまざまなツールを提供しています。
主な機能にはアクセシビリティとカスタマイズが含まれ、多くのプラットフォームがノーコードまたはローコードのインターフェイスを提供しており、高度な技術スキルを持たないユーザーでもエージェントを作成できます。より包括的な体験のために、いくつかのプラットフォームでは、エージェントの作成、トレーニング、デプロイ、収益化をカバーするエンドツーエンドのエージェントライフサイクル管理を提供しており、ユーザーはDeFi内でのエージェントのジャーニー全体を監視できます。
さらに、OLASやFlockなどのプロトコルでは、マルチエージェントの協調と相互運用性が優先されており、異なるDeFiエコシステム間でのシームレスな統合が可能になっています。
エージェント作成プラットフォーム
DeFi内でAIエージェントを作成、デプロイ、カスタマイズするためのツールに焦点を当てています。
- @ChasmNetwork: AIエージェントを作成し、展開し、収益化するためのプラットフォーム。
- @CreatorBidコンテンツクリエイター向けに設計されたエージェントに特化した、ユーザーがAIエージェントを展開およびトークン化できるマーケットプレイス。
- @PondGNN: Pond: プラットフォームは、チェーン上でAIモデルを構築、所有、および収益化するためのものです。
- @xgurunetwork: インタラクティブなAIエージェントを作成するためのプラットフォーム。
- @myshell_aiオープンソースのAIアプリケーションを作成、共有、および収益化するためのプラットフォーム。
- @OLAS: AIエージェントの作成と相互運用性。
- @ReflectionAI__:AIモデルの共有と取引のためのマーケットプレイス。
- @SwarmZeroAI: AIエージェントを作成して収益化するプラットフォーム。
- @TopHat_OneAIエージェントのためのオープンランチパッド。
- @virtuals_io：AIパワードエージェント作成ツール。Virtualsで作成されたエージェントの例には、次のものがあります@luna_virtuals, @aixbt_agent、と@sekoia_virtuals.
- @vvaifudotfun: pump.funSolana上の自律AIエージェントのための
エージェントトレーニングおよび最適化ツール
これらのツールは、AIエージェントの高度なトレーニングとカスタマイズを可能にします。
- @almanak_co: AIエージェントのトレーニングツール。
- @Agent_Layer: カスタムDeFi AIエージェントを構築するためのツールとフレームワーク。
- @Nimble_Network: AIビルダーがオールインワンプラットフォームを通じてAIエージェントを作成し、収益化する力を与えます。
- @Build_Vertical: AIモデルの微調整のためのノーコードプラットフォーム。AIをトレーニングし、展開し、収益化します。
DeFiにおけるAIのインフラストラクチャー
インフラストラクチャープロトコルは、分散環境内のAIエージェントの基盤と運用上のニーズをサポートする上で中心的な役割を果たしています。これらのシステムは、コンピューティングリソース、関連データ、知識共有ネットワークへのアクセスを提供し、これによりAIエージェントがDeFi内で効果的に機能と運用を行うための力を与えています。
このインフラストラクチャの重要な要素は、分散型の管理と運用です。エージェントオペレーティングプロトコルは、エージェントの展開と管理の基盤を確立し、エージェントが自律的に動作できる構造化された環境を作り出します。管理機能に加えて、計算リソースはAIエージェントが複雑なデータ集約タスクに取り組むために必要な処理能力を提供する重要な役割を果たしています。これは、急速なDeFiエコシステムにおいて重要です。
同じく重要なのは、市場とネットワークがエージェントが情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータセットへのアクセスを容易にするデータのアクセシビリティです。最後に、知識共有プラットフォームは協調環境を育成し、エージェントが洞察とデータを共有することで持続的に学習し、適応し、進化することを可能にします。
このインフラストラクチャは、AIエージェントが分散型金融で効率的かつ知的に運営するために適切に装備されていることを保証しています。
エージェントのオペレーティング・プロトコル
これらのプロトコルは、分散型AIエージェントの展開と管理のための構造を提供し、DeFi内でのエージェントの自律のバックボーンとして機能します。
- @Altera_AL: 分散型AIエージェント（最初はゲームAIエージェント）を管理するためのインフラストラクチャ。
- @Fetch_ai分散型プラットフォームはAIエージェント向けです。
- @HyperspaceAI: DeFiにおいてAIエージェントの運用インフラストラクチャを提供します。
- @mor_org：タスク管理と暗号通貨のやり取りのための個人用AIエージェントを可能にするネットワーク。
- @OpenAgentsInc: デプロイ、カスタマイズ、およびエージェントの統合のためのビジネス自動化プラットフォーム。
- @questflow:マルチエージェントシステムのインフラを運用します。
- @sebraai: AIエージェントを構築および展開するためのノーコードプラットフォーム。
- @ShinkaiProtocol:AIエージェントのデータ管理と自動化のためのプラットフォーム。
エージェント向けの分散コンピューティングリソース
これらのプロトコルは、DeFiエコシステムにおいて、AIエージェントがデータ重いオペレーションを実行し、リアルタイムの分析、意思決定、および実行をサポートするために必要な計算能力を供給しています。
- @FormAI: ユーザーが AI トレーニングのためにデータ、コンピューティング、および研究を提供できる分散型経済を強化するプラットフォーム。
- @Gaianet_AIAIエージェントの作成と収益化のためのプラットフォームであり、スケーリングと高負荷処理をサポートするコンピューティングリソースを提供します。
- @kira_infera: 分散型ピアツーピアAI推論ネットワークで、AIエージェントの計算サポートに焦点を当てています。
- @napthaai：柔軟な計算サポートを備えた複数のノード間で分散型AIエージェントを展開するためのモジュラープラットフォーム。
- @NodeAIETH: AIアプリケーションにGPUをレンタルできるマーケットプレイスです。
- @TalusNetwork: エージェントベースのAIの展開と収益化を可能にするL1ブロックチェーンで、集中的な操作に必要な計算リソースを提供します。
エージェント向けのデータマーケットプレイス
データマーケットプレイスは、AIエージェントが的確な予測を行い、DeFiアプリケーション内の学習能力を向上させるために必要な構造化されたデータセットを提供します。
- @AlliumLabs: ユーザーがブロックチェーンデータを分析したり、リアルタイムのワークフローやアプリケーションをサポートするツールやサービス。
- @AlloraNetwork:データを(AI予測の形で)共有し、データプロバイダー、プロセッサ、ユーザーをつなぎながら、高品質の予測に報酬を与えるためのプロトコル。
- @Covalent_HQ:AIのためのモジュール式データインフラストラクチャ。
- @getaxal: Marketplace platform streamlining workflows by automating and integrating data and actions across Web3.
- @scryptedinc: AI取引モデル用のデータソース。
知識ネットワーク
知識ネットワークは、AIエージェント間の学習と戦略共有を促進します。それらは、DeFi環境内でエージェントが自分の能力を洗練するために使用できる、インサイト、方法論、経験を提供することによって、生のデータを超えます。
- @forgellm: AI駆動の情報リポジトリー。
- @real_alethea: AIパーソナリティとモデルの分散的な作成、所有、共有を可能にするプラットフォーム。
- @SocietyLibrary：AIのための分散型知識ベース。
- @TheoriqAI: AIエージェントが協力して解決策を共同で作成するための知識共有ネットワーク。
データ
これらのプラットフォームは、データリソースを提供し、しばしば公開データを収集し、ユーザーにデータをAIのトレーニングに共有するようにインセンティブを与えます。
- @getgrass_io未使用のインターネット帯埯を共有することで報酬を得ることができる分散型プラットフォームであり、これにより公共のウェブデータを収集し処理することができ、AIトレーニングの目的で使用されます。
その他の利用例
AIエージェントのいくつかの追加アプリケーションについても言及する価値があります。特に最近注目を集めているものがいくつかあります:
- @0xzerebroAIシステムは、リトリーバル増強生成システムを利用して、ダイナミックなメモリを維持し、モデルの崩壊を防ぎながら、複数のプラットフォーム上で多様なコンテンツを自律的に生成し、発信しています。
- @agent_wipオンチェーンデータを使用して芸術創造、配信、収益化を通知するための共同設計されたアーティストエージェントで、新しい形態の創造的な自律と相互作用を探求します。
- @ai16z:自律エージェントを活用して投資判断を行い、暗号通貨エコシステム内の資産を管理するAI駆動の分散型自律組織(DAO)。
- @dolos_diary：ギリシャ神話の詐欺の神ドロスの人格を具現化したAIエージェントであり、TwitterやTelegramなどのプラットフォームで鋭く、機知に富んで、容赦ない対話を提供します。
- @lola_onchain: 長期および短期の記憶を活用して、暗号通貨の戦略を独立して分析、取引、最適化する自律型AIエージェント。例えば、LOLAは200回取引を行い、20倍以上になったトークン6つ、10〜20倍になったトークン13個、5〜10倍になったトークン25個を取引しました。残りは無価値です。
- @truth_terminal: ソーシャルメディアでユーザーと関わり、AI、注目、オンライン空間の富の交差点を探索しながら洞察とコンテンツを生成する半自律型AIエージェント。
DeFiにおけるその他のAIアプリケーション
AIアプリケーションは急速に普及しており、AI駆動の最適化を加える理由があり、ブロックチェーンのほぼすべての領域に進出しています。
ボールト＆AIを使用した自動化
これらのプラットフォームは、自律エージェントに頼るのではなく、シンプルなアルゴリズムを用いてポートフォリオを調整し、DeFi全体の収益を最大化するためのルールベースの自動化を通じた利回り最適化とボールト管理に焦点を当てています。
エージェントがいないため、これらのシステムはよりシンプルでコントロールされた構造を活用しています。 エージェントが必要な追加の複雑さやインフラストラクチャを回避し、それによって変化する状況に独立して監視および適応する必要があります。
トレードオフ？適応性の低下。ルールベースのシステムは、エージェント駆動モデルよりもリアルタイムの市場変化に対応しづらくなります。これに対し、自律的に不安定な状況に適応できるエージェント駆動モデルは、信頼性と効率性はあるものの、より動的なアプローチで新たな機会を見逃す可能性があります。
- @AIAgentLayer：Xからのデータとユーザーの入力を統合した、トークン化されたAIエージェントを作成するためのプラットフォーム。
- @arataagi：AIエージェントが自律的に協力し、学習し、進化するマルチエージェントシステムを備えた分散型AGIプラットフォーム。
- @ApertureFinance: AIパワードのDeFi利回りとポートフォリオ管理は、インテントを使用して行われます。
- @AutoppiaAIビジネスワークフローを自動化するAIエージェントを展開します。
- @blinklabs_ai: AIを使用してNFTや代替トークンなどのオンチェーン資産のためのランチパッド。
- @Mass_Build: シームレスなビジネス管理と自動化のためのオールインワンOSとAIコパイロット。
- @Robonet: AIを使用したDeFiボールトの自動収益戦略。
- @trySkyfire: グローバルな相互運用性、金融アクセス、収益化、および身元確認を可能にするAIエージェントを提供するプラットフォーム。
スマートコントラクトの監査とセキュリティ
AIパワードのスマートコントラクト監査およびセキュリティシステムは、機械学習アルゴリズムを使用してコード内の脆弱性を検出します。これらのシステムはスマートコントラクトを1行ずつスキャンし、セキュリティリスクや悪用可能な欠陥を示す可能性があるパターンや異常を特定します。そして、既知の脆弱性や攻撃ベクトルと契約のコードを比較します。
これらのツールは、契約が稼働するにつれて、リアルタイムの脅威検知を可能にする継続的な監視も行います。AIを使用してこのプロセスを自動化することで、監査プラットフォームは潜在的なセキュリティの問題に迅速に対応でき、しばしば悪用される前に対処することができます。これにより、DeFiアプリケーションの強靭性と信頼性が向上します。
- @auditone_dao: 脆弱性スキャンのためのAI監査サービスを提供します。
- @cyvers_Cyversは、暗号攻撃のリアルタイム検出と予防を提供するためにAIを利用し、積極的な脅威緩和のためにブロックチェーン全体でのパターンや異常を特定しています。
- @HypernativeLabs: スマートコントラクトの監査にAIを使用し、脆弱性をスキャンします。
- @phylaxsystems: 脆弱性スキャンと脆弱性監視のためのAI駆動のセキュリティシステム。
ガバナンスおよび投票システム
共有テーマはデータ駆動型のガバナンスサポートです。これらのプロトコルはAIを使用してガバナンスシナリオをシミュレートし、関係者が変更を実施する前に潜在的な結果を理解することができます。過去の投票パターン、参加メトリックス、提案の影響を分析することにより、トレンドを特定し投票結果を予測することができるため、組織はより自信を持ってデータに基づいた決定を行うことができます。
さらに、AIは、客観的なデータを提示し、潜在的なリスクとメリットを強調するシミュレーションを実行することで、認知バイアスと意思決定バイアスを減らすのに役立ちます。たとえば、一部のプロトコルは、プライバシーを保護するデータ共有に重点を置いており、機密性の高いガバナンス情報を保護しながら、分析のためにアクセスできるようにします。
- @mor_org: 分散型ネットワークは、AIによるガバナンスの洞察を提供します。
- @QuillAI_Network：モジュラーおよびマルチチェーン機能を通じてWeb3セキュリティを強化するために焦点を当てたAIエージェントのための分散型プラットフォーム。
AIによるDeFiアプリケーションの未来
スケーリングと自動化
DeFiの拡大に伴い、DAO内のスケーリングの課題や運用上のボトルネックへの対処には、AIが特に適しています。AIエージェントがリアルタイムの市場データに基づいてプール間の流動性を自動的に再配置したり、事前に承認されたパラメータ内で定期的なガバナンス投票を実行したりするDAOの財務を自律的に管理することを想像してみてください。
このレベルの自動化により、DAOは人的オーバーヘッドを追加することなく拡張でき、ユーザーのオンボーディングやプロトコルのアップグレードなどのプロセスを合理化できます。AIがこれらの日常的な機能を処理することで、DeFiプロトコルは最小限の摩擦と効率の向上で成長することができます。
インセンティブアライメント
DeFiのエシックスを保ち、中央集権化のリスクを回避するために、AIエージェントを分散化の目標に合わせることが重要です。将来のフレームワークでは、透明性とコミュニティの利益を優先するエージェントを奨励するインセンティブを設計するかもしれません。例えば、プロトコルの流動性を管理するAIエージェントは、純粋な利益最大化ではなく、安定性とユーティリティに重点を置いた長期的なリターンに注力するようプログラムされている可能性があります。
このアラインメントを達成するには、透明なプロトコル、厳格なスマートコントラクトの監査、および分散化に対する貢献に基づくエージェントへのインセンティブ構造が必要です。このアプローチにより、エージェントは利益最大化よりも協力的なエンティティのように行動するようになります。
新興のユースケースと次世代のアプリケーション
今日のアプリケーションを超えて、AIは市場やユーザーの状況に動的に対応する、適応型のユーザーセントリックなDeFi製品を可能にすることができます。市場の変動やセンチメント分析に基づいてリアルタイムでユーザーのポートフォリオリスクを調整するAI駆動のスマートコントラクト、または借り手のオンチェーン上の評判、予測される収益、または流動性状況に基づいて金利をカスタマイズする個人向けの貸出プールを想像してみてください。
私たちは、流動性やAPYのトレンドに基づいて自動的にリバランスする収益最適化の保管庫や、取引エージェントが戦略を調整し、新しいデータが現れるにつれてポジションを微調整するのを見るかもしれません。
「Agentic Web」を垣間見る
この想定される「Agentic Web」では、AIエージェントがプロトコル間でシームレスに相互作用し、自律的な知能の自立型ネットワークを構築します。NFTポートフォリオを管理しながら、イールドファーミングプロトコルと連携して、流動性の低下時に資産を担保にするエージェントを想像してみてください。これらのエージェントは、クロスチェーンでネゴシエートし、複数のDeFiアプリケーション間でリスク配分を調整して、最適なユーザー成果を得ることもできます。「デジタルエコノミスト」として行動するこれらのエージェントは、継続的に学習し、ユーザーからのフィードバックで進化し、他のAIエージェントと協力します。
この相互接続されたネットワークは、応答性、個別化、ダイナミックな金融エコシステムに変え、DeFiを再構築します。
結論
AIの統合は、分散型金融を再定義する可能性を持ち、よりアクセスしやすく効率的な金融エコシステムに再構築する可能性があります。
そのような統合が金融システムにどれほどの影響を与える可能性があるか？ サービスが世界のGDPの70%を占めていることを考慮すると、AIエージェントの進化によって従来は手作業だったプロセスの自動化が進むことで、このセクターの大部分が影響を受ける可能性があります。 DeFiにおけるAI搭載の自動化は、透明性、追跡可能性、分散化の恩恵を受ける分野を中心に、サービス経済の最大20%を変革する可能性があります。 この変革は14兆ドルの市場に影響を与えるでしょう。
しかし、AIとブロックチェーン技術の統合には課題がないわけではありません。ブロックチェーンは、検証可能性、検閲耐性、ネイティブな支払いレールを提供しますが、AIがしばしば必要とする集中的なリアルタイム計算の能力に欠けています。現在のブロックチェーンは、負荷の高い計算タスクに最適化されていないため、複雑なAIモデルをオンチェーンでネイティブに実行することは実用的ではありません。代わりに、AIがオフチェーンでトレーニングおよび処理され、その結果がブロックチェーンに統合され、透明性、セキュリティ、アクセシビリティが実現するハイブリッドモデルが見られる可能性が高くなります。
AI x DeFiスタックが進化を続ける中、分散型AIインフラストラクチャーの新しいレイヤーやオンチェーンアプリケーションが現れています。この交差点では、「エージェンティック・ウェブ」として知られるものが台頭すると予想されており、AIエージェントが経済活動の重要なドライバーとなり、スマートコントラクトの作成、取引、その他のオンチェーンの相互作用などのアクションを自動化します。
これらのエージェントが洗練されるにつれて、MEV戦略と同様のダイナミクスが見られるかもしれません。AIによる戦略を最適化するエンティティが市場を支配し、未発展の競合他社を押しのけ、洗練されたアクターの間でコントロールが集中する可能性があります。
DeFiの変革的な可能性を損なうことなくAIの解除するためには、安全で倫理的なAI統合を優先することが不可欠です。AIエージェントは分散型のインセンティブによってガイドされ、透明に運営されており、DeFiエコシステムが中央集権的なコントロールのリスクなしに成長することを可能にしています。
AIとDeFiの収束は、より包括的で、強靭で、先見の明のある金融の景観を創り出す可能性があり、私たちが経済システムとの相互作用を再定義するかもしれません。
免責事項
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参考文献
暗号資産とAI：Vitalik Buterinによる探求@VitalikButerin
CB Venturesによる暗号資産×AIスタックの解説 @CBVentures
Yuga Cohler’s Insights on AI and DeFi@YugaCohler
Base AI Agents Overview by Murr Lincoln @MurrLincoln
PrismaticによるDeFiのAIエージェントに関する考察 @0xprismatic
デフィにおける消費者AIエージェントの使用事例、ジェフによる @Defi0xJeff
Shoal ResearchによるゲームとAIエージェント @Shoalresearch
AIエージェント：AccelXRによるLLMベースエージェントの研究とアプリケーション（40ページの詳細な研究概要） @AccelXR
Chaseの見解$LUMそしてAIエージェント@itsmechaseb
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イントロダクション
人工知能は私たちの目の前でDeFiアプリケーションを再構築し、取引、ガバナンス、セキュリティ、およびユーザーのパーソナライズにおいて進歩を約束しています。この記事では、AIがインテリジェントシステムを統合しながら、暗号の分散価値に忠実であることを守りながら、DeFiのユーザーとプロトコルの相互作用を再定義している方法について探求します。
AIとブロックチェーン技術の交差点は、DeFiを最前線に置いて、業界全体で新しい基準を設定しています。AIの分析能力とブロックチェーンの透明性を融合させることで、暗号エコシステム内の長年の問題に対する解決策が浮上しています。これには、セキュリティの強化、ユーザーエクスペリエンスの向上、適応型ガバナンスモデルが含まれます。
AIを活用したプラットフォームは、自動化とインテリジェンスを活用して、パフォーマンスを最適化する適応型システムを構築しています。ヴィタリック・ブテリンが示唆しているように、「AIエージェントは分散型システムに積極的に参加し、自律的に取引を管理し、取引戦略を洗練させ、プライバシーを保護することができます」。DeFiアプリケーション層にAIを組み込むことで、より効率的でユーザー中心の金融システムへの扉が開かれます。
以下では、トレーディング、ガバナンス、セキュリティ、そしてパーソナライゼーションの側面に焦点を当て、AIがDeFiを変革する方法を探求します。
DeFiにおけるAIエージェントの理解
AIエージェントは、分散型エコシステム内で特定のタスクを実行するために設計された自律ソフトウェアエンティティです。
従来のボットとは異なり、AIエージェントは積極的にブロックチェーンネットワーク、スマートコントラクト、およびユーザーアカウントと関わり、しばしば独自に運営され、取引、資産管理、プロトコルデータ分析などの複雑なタスクを処理します。これらのエージェントの多くは大規模言語モデル（LLM）を活用しており、API呼び出しを行い、ブロックチェーン環境と直接対話し、人の監視なしで大量の情報を処理することができます。
DeFiでは、AIエージェントは、常に人間の入力が必要なく、金融アプリケーション内で自律的なファシリテーター、意思決定者、データプロセッサーとして機能することで、ユーザーとプロトコルの相互作用を根本的に変えることができます。
ボット対AIエージェント：違いは何ですか？
ボットはシンプルなプログラムですが、AIエージェントは経済エージェントのように機能します。ボットは特定のプログラミングに従いますが、AIエージェントは通常、ノーコードまたはローコードであり、少ない構成で不確実で動的な環境をナビゲートすることができます。この柔軟性により、彼らは予測不可能ながらも目的志向の方法で適応することができ、DeFiの現実世界の課題に適しています。これはまた、彼らの競争上の優位性が多くの高度なAIモデルが公開されていることを意味します。これらの構成を微調整することで、AIエージェントは広く利用可能なモデルを使用していても専門のパフォーマンスを達成することができます。
機能と自律性
DeFiにおけるAIエージェントは自律的に行動できます：
- プロトコルとのやりとり：彼らはオンチェーン取引を管理し、取引ポジションを最適化し、プログラムされた目標に基づいてマルチステップの金融取引を実行することができます。
- 意思決定：半自律フレームワークを使用することで、エージェントはリアルタイムデータを分析し、市況を評価し、それに応じて行動を調整することができます。
- 複雑なタスクの実行: 自動化の種類に応じて、エージェントは単純なルールベースのワークフローから複雑で自律的な意思決定まで、あらゆるものを処理できます。
現在、3種類の自動化がAIエージェントの役割を形作っています:
- 自動ワークフロー：これらは、事前に定義された一連の命令に従う、簡単なルールベースのシステム（Telegramボットのような）です。柔軟性には制限がありますが、日常業務には効果的です。
- エージェントワークフロー：これらのマルチエージェントフレームワークでは、複数のAIエージェントが協力して複雑なタスクを解決します。彼らは一定の自律性を持ち、複数のDeFiプロトコルとの相互作用を含むセミオートメーションの操作を可能にし、収益を最大化したりポートフォリオをリバランスしたりすることができます。
- 自律エージェント：完全に独立したエージェントは、高度な意思決定が可能であり、最小限の外部入力で動作します。彼らは条件を分析し、リアルタイムで戦略の調整を行うことができます。
AIエージェントは実際にどのように機能するのでしょうか？
AI エージェントは、複雑なタスクを簡素化および自動化することで機能します。ほとんどの自律型エージェントは、割り当てられたタスクを実行するときに特定のワークフローに従います。
コアメカニズム
データ収集
効果的に機能するためには、AIエージェントは複数のソースからの高頻度のデータストリームに依存し、操作環境の理解を得る必要があります。入力には通常、さまざまなデータソースが含まれます。
- オンチェーンデータ：トランザクション履歴、プロトコルの状態、リアルタイムの市場状況を取得するためのブロックチェーン台帳との直接的なインタラクション。これには、インデクサーやオラクルなどのツールとの統合が含まれます。
- オフチェーン市場フィード：APIを介して取引所とソーシャルプラットフォームからの集計価格フィード、取引量、感情分析。
ユーザーによってリスク許容レベルや取引しきい値などの事前設定も提供されることがあり、エージェントに対する個人情報のレイヤーが追加されます。
モデル推論
AIエージェントのモデル推論とは、トレーニングされたモデルが学習した知識を新しいデータに適用して予測や意思決定を行うプロセスを指します。エージェントは通常、次のいずれかのモデルタイプで動作します。
- ルールベースのモデル：事前定義されたロジックに依存するシンプルなエージェント、例：「トークン価格が>の場合」 $X、そして売る。
- 監視された機械学習モデル：過去のデータセットでトレーニングされたモデルは、価格の方向やガバナンス提案のリスクスコアなどの結果を予測します。
- 強化学習：高度なエージェントは時間の経過とともに戦略を適応させ、累積報酬（例：流動性プールでの収益最大化）を最適化します。
- 自然言語処理（NLP）：ガバナンスおよび感情エージェントにおいて、NLPモデルはディスカッションフォーラム、提案、ソーシャルメディアの活動を分析し、感情の変化を評価する。
意思決定
意思決定は、エージェントがデータ入力をモデルの推論と統合し、変化する環境に適応する行動可能な戦略を生成するフェーズです。このフェーズでは、AIエージェントが複雑な市場シグナルを解釈し、迅速に意思決定を実行する能力が実現されます。
最適化エンジンを使用すると、エージェントは、予想される利益、リスク、実行コストなどの複数の要因のバランスを取ることで、最適なアクションコースを計算できます。
また、エージェントは自己学習アルゴリズムを利用することで、市場の状況の変化に応じて戦略を再調整することができます。意思決定プロセスでは、一部のタスクが複雑すぎて 1 人のエージェントが最適に解決できない場合があります。そのため、多くのエージェントはマルチエージェントシステム(MAS)内で動作し、異なるDeFiプロトコル間でタスクを調整してリソース配分を最適化しています(例えば、プール間の流動性のバランスをとるなど)。
自動化と実行
これらのエージェントは、AI技術がもたらす利点のために特別なだけでなく、その自律的な運用は、スマートコントラクトの実行と、プロトコルレベルのコントラクトと直接対話して実行の両方を処理します。マルチステップトランザクションでは、複数のステップをアトミックトランザクションにバンドルして、オールオアナッシングの実行を可能にします。トランザクションの失敗を管理するためのフォールバックメカニズムが組み込まれたエラー処理。
ホスティングと運用
以下に、AIエージェントがどのように動作するかに関するより詳細な情報があります:
オフチェーンAIモデル
AIエージェントは、オフチェーンリソースを使用して計算量が多いタスクを実行します。これらのタスクは、しばしばAWS、Google Cloud、またはAzureなどのクラウドインフラストラクチャに頼って、スケーラブルな計算能力を提供しています。エージェントは、Akash Networkの計算サービスを利用するための分散型インフラストラクチャプラットフォームを活用したり、データストレージにはIPFSやArweaveを使用したりすることができます。
高頻度取引などのレイテンシーセンシティブなアプリケーションでは、エージェントはエッジコンピューティングを利用して、データを元のソースに近い場所で処理することで遅延を減らすことができます。これにより、時間に敏感なタスクに対してより速い応答時間が確保されます。
オンチェーンとオフチェーンの相互作用
AIエージェントはオフチェーンとオンチェーンのシステム間で相互作用します。計算量の多い処理や複雑な推論はオフチェーンで行われますが、エージェントはオンチェーンのプロトコルと相互作用し、アクションのログ記録、スマートコントラクトの機能実行、資産の自律的な管理を行います。エージェントはスマートコントラクトウォレットやマルチシグのセットアップなど、安全な設定に依存しています。
分散型ガバナンスでは、エージェントは、行動を無効にする単一のエンティティを防ぐ信頼最小限のプロトコルに依存しており、透明性と分散化を維持しています。
オフチェーンのインタラクションはオンチェーンのアクティビティを補完するもので、多くの場合、TwitterやDiscordなどの外部プラットフォームを通じて促進され、エージェントはAPIを使用して操作し、ユーザーや他のエージェントとリアルタイムでやり取りすることができます。
相互運用性
相互運用性は、エージェントが様々なシステムやプロトコルを横断して機能するための重要な要素です。多くのエージェントは中間者として機能し、APIブリッジを利用して外部データを取得したり、特定の機能を呼び出したりしています。WebhookやWhisper、IPFS PubSubなどの分散型メッセージングプロトコルを介してリアルタイム同期が実現され、エージェントは最新のプロトコルの状態やアクションに常に更新されています。
Inside Look: ai16z、AI投資DAO
ai16zは、最近立ち上げられ、暗号資産のエージェントの革新的な使用で注目を集めているAI主導の投資DAOです。このプロトコルは「信頼の仮想マーケットプレイス」として機能し、AIエージェントを使用して市場情報を収集し、コミュニティの合意を分析し、オンチェーンとオフチェーンの両方でトークン取引を実行します。メンバーの投資の洞察を学び、価値を提供する人々に報酬を与えることで、ai16zは強力な分散化機能を備えた最適化された投資ファンド（現在はmemecoinsに焦点を当てています）を作成しました。
エージェントの展開
開発者は、エージェントを構築、テスト、デプロイするためのツールとライブラリを提供するai16zのEliza Frameworkを使用してエージェントを作成します。エージェントは、サーバーまたはai16zのエージェントの集中ハブであるAgentverseでローカルにホストできます。エージェント間の通信を可能にするには、エージェントをAlmanacで登録し、ローカルでホストされている場合でも、メールボックスを使用して対話を容易にする必要があります。
彼らのGithubリポジトリは公開されており、こちらで確認できますhttps://github.com/ai16z.
AIモデルのホスティング
ai16zネットワークは直接AIモデルをホストしません。代わりに、エージェントはAPIリクエストを介して外部のAIサービスにアクセスします。たとえば、Elizaフレームワークは、人間が読みやすいテキストを解釈したり、他のAIによるタスクを実行したりするためにOpenAIのようなサービスと統合することができます。このアプローチにより、複雑なモデルのオンチェーンホスティングを必要とせずに、エージェントは高度なAIの機能を活用することができます。
統合とオペレーション
ai16zエコシステム内のエージェントは、オンチェーンとオフチェーンのメカニズムの組み合わせを通じて相互作用します:
- オンチェーン相互作用：エージェントはソラナチェーン上で取引やスマートコントラクトを実行します。
- オフチェーンインタラクション：エージェントは、計算集約的なタスクを扱う際に、外部AIサービスやデータソースとAPIを介して通信します。
アプリケーション
ai16zのプロジェクト、例えばEliza対話エージェントなどは、さまざまな領域で活用されています:
- Conversational Agents: TwitterやDiscordのようなプラットフォーム向けのボットの開発による自動化されたやり取りを促進する。
- エージェントメモリ：ChromaDBやPostgresなどのデータベースを活用した、エージェント向けの使いやすいメモリシステムの作成
- エージェントアクション管理：エージェントのアクション連鎖と履歴管理ツールの開発。
エージェントがエージェントと対話する
AIエージェントは、複雑なタスクを自律的に処理することで、すでにDeFiに影響を与えています。素晴らしい例の1つは、$LUMAI駆動の協力の力を示すために、人間の助けを借りずにトークンが作成されました。
2024年11月8日、2人のAIエージェント、 @aethernetそして@clanker, teamed up to create and launch the token$LUM（「Luminous」）：
- @aethernet：製作 @martinこのエージェントは、Farcasterネットワークでアイデアを共有し、つながりを築くために活動しています。単なるボットではなく、積極的に関与しています。 $HIGHERトークンコミュニティは創造性と意味のあるインタラクションに焦点を当てています。
- @clanker: 作成者@dishそして @proxystudio.eth、このエージェントはミームトークンの立ち上げに特化しています。ユーザーの要求に直接応えるように、全プロセスを自動化しています。
物語は始まったとき @nathansvanasked @aethernetトークンの名前、アイデア、シンボルを考え出して、それを送信する @clanker展開する。 @aethernet「Luminous」（$LUM）という名前を提案しました。これは人間とAIが協力して輝くことを表しています。その後、@clankerトークンを引き継ぎ、人間の入力なしでタスクを完了しました。
@itsmechaseb詳細に書いたここ.
AI Agent x DeFiの風景
AIエージェントは、アプリケーション層内で運用され、複雑なデータ駆動型タスクを自動化するためにDeFiスタックにおいて重要な役割を果たす準備が整っています。
プロトコルレイヤーの上に配置されているこれらのエージェントは、スマートコントラクトと直接やり取りし、ユーザーやプロトコルのために高度な機能を解除します。DeFiアプリケーションがリアルタイムで適応し、新しい自律型のマルチエージェントエコシステムをサポートします。
DeFiを超えて拡大: 野生のAIエージェント
AIエージェントの影響はDeFiを超えています。Truth Terminalhttps://x.com/truth_terminalは、半自律的な大規模言語モデル(LLM)であり、@AndyAyreyTruth Terminalは、A16zの共同創設者であるマーク・アンドリーセン氏によって資金提供され、X上でツイートを投稿し、ユーザーとやり取りするなど、その多様性を披露しています。
最近、Solanaベースのミームコインをリリースしました。$GOAT（Goatseus Maximus）は、わずか1か月で120万ドルの時価総額に達しました。$GOATそして $TURBO（ChatGPTによって概念化されたもの）は、従来の金融を超えたAIと暗号資産の新興交差点を強調しています。
しかし、さらにあります。私たちは、この領域で活躍するビルダーの完全なスペクトルを明らかにするために取り組みました。自動取引や資産管理から予測分析やセキュリティ強化まで、DeFiを再構築するAIエージェントの包括的な調査結果です。以下は、これらのエージェントがDeFiを前進させるさまざまな方法の概要です。
トレーディングエージェント
これらのプロトコルは、AIを使用してリアルタイムの取引シグナルを提供し、ポートフォリオを最適化し、繰り返しのタスクを効率化するための自動化されたデータ駆動型の意思決定を具体化しています。このアプローチにより、DeFi市場に効率性と戦略的な柔軟性がもたらされます。
AI駆動のトレード自動化により、ユーザーは市況に基づいて取引を設定したり、ポートフォリオの再調整を行ったりすることができます。これにより、常に手動で調整する必要性を最小限に抑えることができます。さらに戦略を深めるために、一部のプロトコルでは、詳細なデータを実用的な洞察に変換する高度な分析を提供しており、情報を基にしたトレードの意思決定やより正確な市場予測をサポートしています。
資産管理のために、ポートフォリオ最適化ツールは、多様な市場状況において収益を最大化するか、リスクを効果的に管理するためにポートフォリオを動的に調整します。
これは2つのグループに分けることができます:
主にトレーディングの焦点
- @askjmmy:マルチストラテジーヘッジファンドネットワーク内で自律的な取引エージェントを作成および展開するためのプラットフォーム。
- @composertrade: アルゴリズム取引自動化ツール。
- @DAINTrader:AI主導の取引戦略。
- @DeAgentAI:DeFiに焦点を当てたAI主導の取引ソリューション。
- @FastlaneSol：Solanaベースの取引戦略を最適化します。
- @IntentTrade:スワップ、リミットオーダー、DCA、契約分析、技術分析などを提供しています。
- [@mindpalaceai](https://x.com/: AIによる取引自動化。
- @SpectralLabs：DeFi取引の洞察と自動化。
- @taoshiio:Bittensorを使用した取引戦略のための分散型AIおよび機械学習プラットフォーム。
- @tryparadigm: エージェントの群れを活用して、データを収集、構造化し、アクションを実行します。
取引と資産管理
- @Agent_Fi:取引、狙撃、清算などのDeFi活動のためのAIエージェントの提供に重点を置いています。
- @AgentNetAi:資産管理とDeFiインテリジェンス。
- @AuroryAI: 改善された取引、資産管理、および意思決定のための自律型AIエージェント。
- @Cortex_ProtocolAI駆動のプラットフォームで、ブリッジング、スワッピング、利回り最適化などの複雑なプロセスをインテリジェントエージェントを介して自動化し、DeFiのインタラクションを簡素化します。
- @Funl_ai: AI自動化されたDeFi取引ツールは、リアルタイムの市場状況を分析し、自動取引を実行し、高度な手動取引のためのAIアシストを行います。
- @NetworkNoya: リキディティの提供、レバレッジ管理、および借入最適化を含む AI 戦略。
- @SingularityDAO: チームによって管理されるAIによって支援されたトレーダーによって動的に調整されたトークンのバスケットを提供する非保管資産管理プロトコル。
- @OLAS: AI エージェントをデプロイし、予測、コンテンツ生成、および金融サービスのためのマルチエージェント システムをサポートするためのプラットフォーム。
- @Raiba_AI:インタラクティブなキャラクター機能、ゲーミフィケーションされたチャット体験、将来のオンチェーンアシスタント機能を備えたチャットボットエコシステム。
予測エージェント
これらの予測エージェントの中心的な目的は、データ駆動型の予測とリスク管理です。各プロトコルはAIを活用して、市場予測を洗練し、DeFiプラットフォームに対して予想される動き、価格変動、および広範な金融トレンドに関する洞察を提供します。
予測分析に加えて、これらのエージェントは意思決定を強化する上で重要な役割を果たします。タイムリーで適切なインサイトにより、ユーザーとDeFiプラットフォームは、情報に基づいた積極的な選択を行い、戦略を最適化し、リスクを軽減することができます。
ReflectionAIなどの一部の予測エージェントは、感情分析を統合し、市場のムードを捉えるレイヤーを追加しています。このアプローチにより、ユーザーは感情の変化を考慮することができ、ユーザーの行動や市場のダイナミクスを予測するための重要な要素となります。
このカテゴリには、次のような注目すべきプロトコルがあります:
- @AIVX_ai: 金融市場の予測モデル。
- @GnosisAI: Gnosis内のエージェント間の支払いとAIによる予測市場。
- @PredictionProphet: GnosisのAIエージェントは予測市場向けです。
- @prism_tec: Solana上のAIパワードDeFi市場予測。
- @zenoaiofficial:洞察、戦略、市場予測を提供する自律型AIエージェントを備えた暗号取引プラットフォーム。
エージェントの作成
このタイプのプラットフォームの統一目標は、ユーザーが最小限のコーディング知識でAIエージェントを作成、カスタマイズ、展開できるようにすることです。彼らは、ノーコードのソリューションから専門のフレームワークまで、DeFi内のエージェントの作成と管理のすべての段階をカバーするさまざまなツールを提供しています。
主な機能にはアクセシビリティとカスタマイズが含まれ、多くのプラットフォームがノーコードまたはローコードのインターフェイスを提供しており、高度な技術スキルを持たないユーザーでもエージェントを作成できます。より包括的な体験のために、いくつかのプラットフォームでは、エージェントの作成、トレーニング、デプロイ、収益化をカバーするエンドツーエンドのエージェントライフサイクル管理を提供しており、ユーザーはDeFi内でのエージェントのジャーニー全体を監視できます。
さらに、OLASやFlockなどのプロトコルでは、マルチエージェントの協調と相互運用性が優先されており、異なるDeFiエコシステム間でのシームレスな統合が可能になっています。
エージェント作成プラットフォーム
DeFi内でAIエージェントを作成、デプロイ、カスタマイズするためのツールに焦点を当てています。
- @ChasmNetwork: AIエージェントを作成し、展開し、収益化するためのプラットフォーム。
- @CreatorBidコンテンツクリエイター向けに設計されたエージェントに特化した、ユーザーがAIエージェントを展開およびトークン化できるマーケットプレイス。
- @PondGNN: Pond: プラットフォームは、チェーン上でAIモデルを構築、所有、および収益化するためのものです。
- @xgurunetwork: インタラクティブなAIエージェントを作成するためのプラットフォーム。
- @myshell_aiオープンソースのAIアプリケーションを作成、共有、および収益化するためのプラットフォーム。
- @OLAS: AIエージェントの作成と相互運用性。
- @ReflectionAI__:AIモデルの共有と取引のためのマーケットプレイス。
- @SwarmZeroAI: AIエージェントを作成して収益化するプラットフォーム。
- @TopHat_OneAIエージェントのためのオープンランチパッド。
- @virtuals_io：AIパワードエージェント作成ツール。Virtualsで作成されたエージェントの例には、次のものがあります@luna_virtuals, @aixbt_agent、と@sekoia_virtuals.
- @vvaifudotfun: pump.funSolana上の自律AIエージェントのための
エージェントトレーニングおよび最適化ツール
これらのツールは、AIエージェントの高度なトレーニングとカスタマイズを可能にします。
- @almanak_co: AIエージェントのトレーニングツール。
- @Agent_Layer: カスタムDeFi AIエージェントを構築するためのツールとフレームワーク。
- @Nimble_Network: AIビルダーがオールインワンプラットフォームを通じてAIエージェントを作成し、収益化する力を与えます。
- @Build_Vertical: AIモデルの微調整のためのノーコードプラットフォーム。AIをトレーニングし、展開し、収益化します。
DeFiにおけるAIのインフラストラクチャー
インフラストラクチャープロトコルは、分散環境内のAIエージェントの基盤と運用上のニーズをサポートする上で中心的な役割を果たしています。これらのシステムは、コンピューティングリソース、関連データ、知識共有ネットワークへのアクセスを提供し、これによりAIエージェントがDeFi内で効果的に機能と運用を行うための力を与えています。
このインフラストラクチャの重要な要素は、分散型の管理と運用です。エージェントオペレーティングプロトコルは、エージェントの展開と管理の基盤を確立し、エージェントが自律的に動作できる構造化された環境を作り出します。管理機能に加えて、計算リソースはAIエージェントが複雑なデータ集約タスクに取り組むために必要な処理能力を提供する重要な役割を果たしています。これは、急速なDeFiエコシステムにおいて重要です。
同じく重要なのは、市場とネットワークがエージェントが情報に基づいた意思決定を行うために必要なデータセットへのアクセスを容易にするデータのアクセシビリティです。最後に、知識共有プラットフォームは協調環境を育成し、エージェントが洞察とデータを共有することで持続的に学習し、適応し、進化することを可能にします。
このインフラストラクチャは、AIエージェントが分散型金融で効率的かつ知的に運営するために適切に装備されていることを保証しています。
エージェントのオペレーティング・プロトコル
これらのプロトコルは、分散型AIエージェントの展開と管理のための構造を提供し、DeFi内でのエージェントの自律のバックボーンとして機能します。
- @Altera_AL: 分散型AIエージェント（最初はゲームAIエージェント）を管理するためのインフラストラクチャ。
- @Fetch_ai分散型プラットフォームはAIエージェント向けです。
- @HyperspaceAI: DeFiにおいてAIエージェントの運用インフラストラクチャを提供します。
- @mor_org：タスク管理と暗号通貨のやり取りのための個人用AIエージェントを可能にするネットワーク。
- @OpenAgentsInc: デプロイ、カスタマイズ、およびエージェントの統合のためのビジネス自動化プラットフォーム。
- @questflow:マルチエージェントシステムのインフラを運用します。
- @sebraai: AIエージェントを構築および展開するためのノーコードプラットフォーム。
- @ShinkaiProtocol:AIエージェントのデータ管理と自動化のためのプラットフォーム。
エージェント向けの分散コンピューティングリソース
これらのプロトコルは、DeFiエコシステムにおいて、AIエージェントがデータ重いオペレーションを実行し、リアルタイムの分析、意思決定、および実行をサポートするために必要な計算能力を供給しています。
- @FormAI: ユーザーが AI トレーニングのためにデータ、コンピューティング、および研究を提供できる分散型経済を強化するプラットフォーム。
- @Gaianet_AIAIエージェントの作成と収益化のためのプラットフォームであり、スケーリングと高負荷処理をサポートするコンピューティングリソースを提供します。
- @kira_infera: 分散型ピアツーピアAI推論ネットワークで、AIエージェントの計算サポートに焦点を当てています。
- @napthaai：柔軟な計算サポートを備えた複数のノード間で分散型AIエージェントを展開するためのモジュラープラットフォーム。
- @NodeAIETH: AIアプリケーションにGPUをレンタルできるマーケットプレイスです。
- @TalusNetwork: エージェントベースのAIの展開と収益化を可能にするL1ブロックチェーンで、集中的な操作に必要な計算リソースを提供します。
エージェント向けのデータマーケットプレイス
データマーケットプレイスは、AIエージェントが的確な予測を行い、DeFiアプリケーション内の学習能力を向上させるために必要な構造化されたデータセットを提供します。
- @AlliumLabs: ユーザーがブロックチェーンデータを分析したり、リアルタイムのワークフローやアプリケーションをサポートするツールやサービス。
- @AlloraNetwork:データを(AI予測の形で)共有し、データプロバイダー、プロセッサ、ユーザーをつなぎながら、高品質の予測に報酬を与えるためのプロトコル。
- @Covalent_HQ:AIのためのモジュール式データインフラストラクチャ。
- @getaxal: Marketplace platform streamlining workflows by automating and integrating data and actions across Web3.
- @scryptedinc: AI取引モデル用のデータソース。
知識ネットワーク
知識ネットワークは、AIエージェント間の学習と戦略共有を促進します。それらは、DeFi環境内でエージェントが自分の能力を洗練するために使用できる、インサイト、方法論、経験を提供することによって、生のデータを超えます。
- @forgellm: AI駆動の情報リポジトリー。
- @real_alethea: AIパーソナリティとモデルの分散的な作成、所有、共有を可能にするプラットフォーム。
- @SocietyLibrary：AIのための分散型知識ベース。
- @TheoriqAI: AIエージェントが協力して解決策を共同で作成するための知識共有ネットワーク。
データ
これらのプラットフォームは、データリソースを提供し、しばしば公開データを収集し、ユーザーにデータをAIのトレーニングに共有するようにインセンティブを与えます。
- @getgrass_io未使用のインターネット帯埯を共有することで報酬を得ることができる分散型プラットフォームであり、これにより公共のウェブデータを収集し処理することができ、AIトレーニングの目的で使用されます。
その他の利用例
AIエージェントのいくつかの追加アプリケーションについても言及する価値があります。特に最近注目を集めているものがいくつかあります:
- @0xzerebroAIシステムは、リトリーバル増強生成システムを利用して、ダイナミックなメモリを維持し、モデルの崩壊を防ぎながら、複数のプラットフォーム上で多様なコンテンツを自律的に生成し、発信しています。
- @agent_wipオンチェーンデータを使用して芸術創造、配信、収益化を通知するための共同設計されたアーティストエージェントで、新しい形態の創造的な自律と相互作用を探求します。
- @ai16z:自律エージェントを活用して投資判断を行い、暗号通貨エコシステム内の資産を管理するAI駆動の分散型自律組織(DAO)。
- @dolos_diary：ギリシャ神話の詐欺の神ドロスの人格を具現化したAIエージェントであり、TwitterやTelegramなどのプラットフォームで鋭く、機知に富んで、容赦ない対話を提供します。
- @lola_onchain: 長期および短期の記憶を活用して、暗号通貨の戦略を独立して分析、取引、最適化する自律型AIエージェント。例えば、LOLAは200回取引を行い、20倍以上になったトークン6つ、10〜20倍になったトークン13個、5〜10倍になったトークン25個を取引しました。残りは無価値です。
- @truth_terminal: ソーシャルメディアでユーザーと関わり、AI、注目、オンライン空間の富の交差点を探索しながら洞察とコンテンツを生成する半自律型AIエージェント。
DeFiにおけるその他のAIアプリケーション
AIアプリケーションは急速に普及しており、AI駆動の最適化を加える理由があり、ブロックチェーンのほぼすべての領域に進出しています。
ボールト＆AIを使用した自動化
これらのプラットフォームは、自律エージェントに頼るのではなく、シンプルなアルゴリズムを用いてポートフォリオを調整し、DeFi全体の収益を最大化するためのルールベースの自動化を通じた利回り最適化とボールト管理に焦点を当てています。
エージェントがいないため、これらのシステムはよりシンプルでコントロールされた構造を活用しています。 エージェントが必要な追加の複雑さやインフラストラクチャを回避し、それによって変化する状況に独立して監視および適応する必要があります。
トレードオフ？適応性の低下。ルールベースのシステムは、エージェント駆動モデルよりもリアルタイムの市場変化に対応しづらくなります。これに対し、自律的に不安定な状況に適応できるエージェント駆動モデルは、信頼性と効率性はあるものの、より動的なアプローチで新たな機会を見逃す可能性があります。
- @AIAgentLayer：Xからのデータとユーザーの入力を統合した、トークン化されたAIエージェントを作成するためのプラットフォーム。
- @arataagi：AIエージェントが自律的に協力し、学習し、進化するマルチエージェントシステムを備えた分散型AGIプラットフォーム。
- @ApertureFinance: AIパワードのDeFi利回りとポートフォリオ管理は、インテントを使用して行われます。
- @AutoppiaAIビジネスワークフローを自動化するAIエージェントを展開します。
- @blinklabs_ai: AIを使用してNFTや代替トークンなどのオンチェーン資産のためのランチパッド。
- @Mass_Build: シームレスなビジネス管理と自動化のためのオールインワンOSとAIコパイロット。
- @Robonet: AIを使用したDeFiボールトの自動収益戦略。
- @trySkyfire: グローバルな相互運用性、金融アクセス、収益化、および身元確認を可能にするAIエージェントを提供するプラットフォーム。
スマートコントラクトの監査とセキュリティ
AIパワードのスマートコントラクト監査およびセキュリティシステムは、機械学習アルゴリズムを使用してコード内の脆弱性を検出します。これらのシステムはスマートコントラクトを1行ずつスキャンし、セキュリティリスクや悪用可能な欠陥を示す可能性があるパターンや異常を特定します。そして、既知の脆弱性や攻撃ベクトルと契約のコードを比較します。
これらのツールは、契約が稼働するにつれて、リアルタイムの脅威検知を可能にする継続的な監視も行います。AIを使用してこのプロセスを自動化することで、監査プラットフォームは潜在的なセキュリティの問題に迅速に対応でき、しばしば悪用される前に対処することができます。これにより、DeFiアプリケーションの強靭性と信頼性が向上します。
- @auditone_dao: 脆弱性スキャンのためのAI監査サービスを提供します。
- @cyvers_Cyversは、暗号攻撃のリアルタイム検出と予防を提供するためにAIを利用し、積極的な脅威緩和のためにブロックチェーン全体でのパターンや異常を特定しています。
- @HypernativeLabs: スマートコントラクトの監査にAIを使用し、脆弱性をスキャンします。
- @phylaxsystems: 脆弱性スキャンと脆弱性監視のためのAI駆動のセキュリティシステム。
ガバナンスおよび投票システム
共有テーマはデータ駆動型のガバナンスサポートです。これらのプロトコルはAIを使用してガバナンスシナリオをシミュレートし、関係者が変更を実施する前に潜在的な結果を理解することができます。過去の投票パターン、参加メトリックス、提案の影響を分析することにより、トレンドを特定し投票結果を予測することができるため、組織はより自信を持ってデータに基づいた決定を行うことができます。
さらに、AIは、客観的なデータを提示し、潜在的なリスクとメリットを強調するシミュレーションを実行することで、認知バイアスと意思決定バイアスを減らすのに役立ちます。たとえば、一部のプロトコルは、プライバシーを保護するデータ共有に重点を置いており、機密性の高いガバナンス情報を保護しながら、分析のためにアクセスできるようにします。
- @mor_org: 分散型ネットワークは、AIによるガバナンスの洞察を提供します。
- @QuillAI_Network：モジュラーおよびマルチチェーン機能を通じてWeb3セキュリティを強化するために焦点を当てたAIエージェントのための分散型プラットフォーム。
AIによるDeFiアプリケーションの未来
スケーリングと自動化
DeFiの拡大に伴い、DAO内のスケーリングの課題や運用上のボトルネックへの対処には、AIが特に適しています。AIエージェントがリアルタイムの市場データに基づいてプール間の流動性を自動的に再配置したり、事前に承認されたパラメータ内で定期的なガバナンス投票を実行したりするDAOの財務を自律的に管理することを想像してみてください。
このレベルの自動化により、DAOは人的オーバーヘッドを追加することなく拡張でき、ユーザーのオンボーディングやプロトコルのアップグレードなどのプロセスを合理化できます。AIがこれらの日常的な機能を処理することで、DeFiプロトコルは最小限の摩擦と効率の向上で成長することができます。
インセンティブアライメント
DeFiのエシックスを保ち、中央集権化のリスクを回避するために、AIエージェントを分散化の目標に合わせることが重要です。将来のフレームワークでは、透明性とコミュニティの利益を優先するエージェントを奨励するインセンティブを設計するかもしれません。例えば、プロトコルの流動性を管理するAIエージェントは、純粋な利益最大化ではなく、安定性とユーティリティに重点を置いた長期的なリターンに注力するようプログラムされている可能性があります。
このアラインメントを達成するには、透明なプロトコル、厳格なスマートコントラクトの監査、および分散化に対する貢献に基づくエージェントへのインセンティブ構造が必要です。このアプローチにより、エージェントは利益最大化よりも協力的なエンティティのように行動するようになります。
新興のユースケースと次世代のアプリケーション
今日のアプリケーションを超えて、AIは市場やユーザーの状況に動的に対応する、適応型のユーザーセントリックなDeFi製品を可能にすることができます。市場の変動やセンチメント分析に基づいてリアルタイムでユーザーのポートフォリオリスクを調整するAI駆動のスマートコントラクト、または借り手のオンチェーン上の評判、予測される収益、または流動性状況に基づいて金利をカスタマイズする個人向けの貸出プールを想像してみてください。
私たちは、流動性やAPYのトレンドに基づいて自動的にリバランスする収益最適化の保管庫や、取引エージェントが戦略を調整し、新しいデータが現れるにつれてポジションを微調整するのを見るかもしれません。
「Agentic Web」を垣間見る
この想定される「Agentic Web」では、AIエージェントがプロトコル間でシームレスに相互作用し、自律的な知能の自立型ネットワークを構築します。NFTポートフォリオを管理しながら、イールドファーミングプロトコルと連携して、流動性の低下時に資産を担保にするエージェントを想像してみてください。これらのエージェントは、クロスチェーンでネゴシエートし、複数のDeFiアプリケーション間でリスク配分を調整して、最適なユーザー成果を得ることもできます。「デジタルエコノミスト」として行動するこれらのエージェントは、継続的に学習し、ユーザーからのフィードバックで進化し、他のAIエージェントと協力します。
この相互接続されたネットワークは、応答性、個別化、ダイナミックな金融エコシステムに変え、DeFiを再構築します。
結論
AIの統合は、分散型金融を再定義する可能性を持ち、よりアクセスしやすく効率的な金融エコシステムに再構築する可能性があります。
そのような統合が金融システムにどれほどの影響を与える可能性があるか？ サービスが世界のGDPの70%を占めていることを考慮すると、AIエージェントの進化によって従来は手作業だったプロセスの自動化が進むことで、このセクターの大部分が影響を受ける可能性があります。 DeFiにおけるAI搭載の自動化は、透明性、追跡可能性、分散化の恩恵を受ける分野を中心に、サービス経済の最大20%を変革する可能性があります。 この変革は14兆ドルの市場に影響を与えるでしょう。
しかし、AIとブロックチェーン技術の統合には課題がないわけではありません。ブロックチェーンは、検証可能性、検閲耐性、ネイティブな支払いレールを提供しますが、AIがしばしば必要とする集中的なリアルタイム計算の能力に欠けています。現在のブロックチェーンは、負荷の高い計算タスクに最適化されていないため、複雑なAIモデルをオンチェーンでネイティブに実行することは実用的ではありません。代わりに、AIがオフチェーンでトレーニングおよび処理され、その結果がブロックチェーンに統合され、透明性、セキュリティ、アクセシビリティが実現するハイブリッドモデルが見られる可能性が高くなります。
AI x DeFiスタックが進化を続ける中、分散型AIインフラストラクチャーの新しいレイヤーやオンチェーンアプリケーションが現れています。この交差点では、「エージェンティック・ウェブ」として知られるものが台頭すると予想されており、AIエージェントが経済活動の重要なドライバーとなり、スマートコントラクトの作成、取引、その他のオンチェーンの相互作用などのアクションを自動化します。
これらのエージェントが洗練されるにつれて、MEV戦略と同様のダイナミクスが見られるかもしれません。AIによる戦略を最適化するエンティティが市場を支配し、未発展の競合他社を押しのけ、洗練されたアクターの間でコントロールが集中する可能性があります。
DeFiの変革的な可能性を損なうことなくAIの解除するためには、安全で倫理的なAI統合を優先することが不可欠です。AIエージェントは分散型のインセンティブによってガイドされ、透明に運営されており、DeFiエコシステムが中央集権的なコントロールのリスクなしに成長することを可能にしています。
AIとDeFiの収束は、より包括的で、強靭で、先見の明のある金融の景観を創り出す可能性があり、私たちが経済システムとの相互作用を再定義するかもしれません。
免責事項
Three Sigmaはここで言及されたプロジェクトのいずれも支持していません。注意を払い、徹底的な調査を行ってください。私たちはこの分野を前進させるビルダーたちを尊重し、支援しています。
参考文献
暗号資産とAI：Vitalik Buterinによる探求@VitalikButerin
CB Venturesによる暗号資産×AIスタックの解説 @CBVentures
Yuga Cohler’s Insights on AI and DeFi@YugaCohler
Base AI Agents Overview by Murr Lincoln @MurrLincoln
PrismaticによるDeFiのAIエージェントに関する考察 @0xprismatic
デフィにおける消費者AIエージェントの使用事例、ジェフによる @Defi0xJeff
Shoal ResearchによるゲームとAIエージェント @Shoalresearch
AIエージェント：AccelXRによるLLMベースエージェントの研究とアプリケーション（40ページの詳細な研究概要） @AccelXR
Chaseの見解$LUMそしてAIエージェント@itsmechaseb
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