抽象的なアプリケーションの詳細な分析:DeFAIの普通のユーザーにとって最も感じられるトラック

中級2/6/2025, 7:13:18 AM
この記事は、DeFI(DeFiとAIエージェントの組み合わせ)分野の最新の動向と市場トレンドを詳しく分析し、AI抽象化アプリケーションの潜在能力やSolanaエコシステムのDeFAI分野でのリーディングポジションに特に焦点を当てています。市場データと実際の事例を通じて、この記事では、AI抽象化アプリケーションの予測の難しさと高い成長ポテンシャル、そしてユーザーエクスペリエンスの最適化と効率の向上におけるその重要な潜在能力を明らかにしています。

フレームワークに続いて、DeFAIは市場でもう一つの注目トピックです。1月15日のKaitoのデータによると、DeFAIのマインドシェアはMemeと同レベルに達しています。最近のエージェントブームではMemeはやや静かでしたが、それでもDeFAIが最新の物語として市場で最も注目されていることを示しています。

DeFAIはDeFiとAIエージェントの組み合わせであり、多くのプロトコルがエージェントをDeFiの伝統的なナラティブに組み合わせて、新しいアイデアを生み出すことを望んでいます。

AI抽象化は、DeFAIアプリケーションの主流方向になると予想されています。

数日前、@poopmandefiDeFAIのアプリケーションマッピングを整理し、その中で、AI抽象化カテゴリーのDeFAIアプリケーションがバブルを作り出す可能性が高く、高品質なアプリケーションを生み出す可能性が高いと考えています。ポートフォリオ管理および市場分析カテゴリーのDeFAIアプリケーションも魅力的ですが、抽象的なアプリケーションと比較して、想像力の余地が少なく、信頼の前提に頼る傾向があります。

エージェントの自動化に重点を置いたポートフォリオ管理アプリケーションは以前のサイクルに遡ることができます。自動化アプリケーションは単純なスクリプトまたは複雑なアルゴリズムである場合もありますが、核心はユーザーのカスタマイズを追求することです。つまり、ユーザーはプラットフォームが提供する選択肢の中から、自分の取引習慣やリスク設定に基づいて独自の戦略をカスタマイズできるということです。したがって、自動化アプリケーションの目標は、プログラムを実行した後にユーザーが安心できるようにすることです。

これは、自動化されたアプリケーションの想像力の空間が限られていることを意味します。彼らはユーザーの垂直な細かい経験により焦点を当て、プロトコル間の堀はしばしばアルゴリズムの設計に反映されます。自動ポートフォリオ管理および収益最適化アプリケーションの競争は、基本的にはチームの戦略を策定する能力によるものであり、いつアービトラージをトリガーするか、清算のリスクをどのタイミングで減らすか、どのようにポジションを割り当てるか、およびFarming収益を最大化するかに関する競争です。

私は、エージェントの参加機会は市場の期待ほど大きくないと考えています。その理由は、ユーザーがプロのチームの絶えず進化するアルゴリズムを上回るために、自分のプライベートエージェントを訓練して微調整することが困難だからです。この段階では、エージェントが自分自身でトレーディングの機会を見つけるのは難しいです。ですから、エージェントを自分自身の'お金を生み出す機械'にするという物語は、理想的なものだけかもしれません。

DeFAIの市場分析は中国語で混合しています。その理由は、任意のエージェントがトークン価格について意見を述べることができますが、ほとんどの意見は繰り返され、あまり注目されません。これらの分析では、Zara AIなどのアプリケーションが、自己開発のフレームワークを持ち、特定の指標を分析するために継続的にトレーニングと最適化を行っています。AIXBTは業界のリーダーとして、Kaitoのマインドシェアで長い間トップの座を占め、トップのKOLになりました。DeFAIの市場分析は大きな逸脱があり、エージェントの大多数が砲弾であり、バブルで満たされており、商業価値を生み出すのが困難です。エージェントベースの市場分析の市場の認識から、エージェントがビジネスモデルを形成し、トラフィックの収益化を実現するまで、これがDeFAIの市場分析の短期的な上限かもしれません。

ただし、エージェントの公的な分析は買いシグナルと売りニュースの両方になり得ます。これは、AIXBTなどのトップのKOLが独立してユーザー資産を管理することをまだ始めていない理由の一つかもしれません。なぜなら、エージェントの分析は公的なデータに基づいており、人間のKOLが記事やチームの協力を通じて価格を人為的に押し上げるようなことはしないからです。両者の違いは、DeFAI市場分析に限られた想像力の空間がある理由の一つです。

では、なぜAI抽象クラスDeFAIが異なるのでしょうか?私はその特性が予測しにくさと高い成長にあると考えています。予測しにくさは、Web3 AIの客観的な制約から来ており、2023年の 'AIボット'、2024年上半期の 'GPTラッパー'、そして最近の数ヶ月間で微調整されたエージェントまで、Web3の 'ガベージプロジェクト'が多数存在しています。これらのプロジェクトは、ChatGPTを中心に、モデルの入出力をアプリケーションのフロントエンドでカプセル化し、ユーザーは初めて使用する際に自然言語のプロンプトを使用できます。しかし、パフォーマンス保護が不足しているため、実際の体験にはかなりの摩擦があります。これ1年以上にわたる不十分なユーザーエクスペリエンスこそが、抽象的なアプリケーションへの期待が低い理由です。

抽象アプリケーションの定義は、人工知能を介して複雑なオンチェーン操作を抽象化し、初心者ユーザーの体験を簡素化し、エントリーレベルのユーザーでもDeFiプロトコルを深く体験できるようにすることです。これらのアプリケーションは、単純化する方法が多数の「怪しいプロジェクト」と類似しているが、ユーザーは自然言語でAgentフロントエンドとやり取りし、さまざまなAPIを呼び出し、Agentがバックエンドで操作を完了するという方法であるため、相互作用方法は大きく改善されていません。したがって、多くのユーザー、または一般的な市場の認識は、抽象アプリケーションの期待値が低いと考えていることが多い。

しかし、ますます多くのWeb2の開発者がこの分野に参入し、抽象的なアプリケーションの開発が加速するにつれて、このようなアプリケーションには巨大な成長の可能性があります。現在、抽象的なアプリケーションは急速な成長の段階にあり、将来的には突破口を開くことが期待されています。

高い成長は、ユーザーエクスペリエンスを最適化することができる抽象的なアプリケーションから生まれますが、ユーザーエクスペリエンスが悪いのは通常、2つの側面から来ます:

  1. ユーザーは、アプリケーションの実際の機能について理解が不足しています。Swap、Stakingなどのコマンドを入力すると、これらの操作は成功裏に実行できますが、このやり取り方法はユーザーには印象的ではありません。
  2. ユーザーはアプリケーションの能力を過大評価し、単一のモデルでは正確に実行するのが難しい複雑な命令を入力しました。その結果、パイプラインワークフローの特定のステップでエラーが発生しました。

現在のAgentアプリケーションのバージョンにはまだ十分な成長の余地があり、上記の問題を克服することができます。Questflowを例にとると、この抽象化されたアプリケーションは、複数のエージェントをスワームに組み合わせてユーザーエクスペリエンスを最適化します。スワームでは、使用するエージェントが増えるほど、ユーザーのユースケースが洗練されます。たとえば、Questflowプラットフォームの「Crypto Token Signal Swarm」には、Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent、Aggregated Web3 Information Agentの5つのエージェントが含まれています。スワームの導入により、ユーザーは素早くその目的を理解することができます: トークンの価格の監視、プロジェクトの分析、および洗練されたアルファ情報のTelegramグループへの配信。したがって、このスワームとのインタラクション時には、ユーザーの期待が完全に満たされ、実際のフィードバックが期待に合致します。さらに重要なことは、ユーザーの指示が異なるエージェントに分割され、各エージェントが自分自身のタスクのみを完了するため、複雑な指示が簡略化されたり省略されたりしないことで、ワークフロー全体がより効率的で簡潔になることです。

抽象応用トラックのバブルと混乱は徐々に後退し、市場はより積極的で真剣な発展に転じ始めています。全く新しいインタラクションの方法がユーザーが問題を解決し、効率を改善するのに本当に役立つでしょう。この新しいインタラクションの方法は、新しいトレーディングパラダイムをもたらし、AIエージェントトラックの進化を加速する過程で、抽象応用はDeFAI市場の価値を捉えるパイオニアになることが期待されています。

Solanaエコシステムは積極的にDeFAIを受け入れています

SolanaとBaseは、AI Agentトラックの主要な戦場ですが、これら2つのエコシステムの開発方向はまったく異なります。ベースAI Agentトラックでは、成熟したトークンモデルに依存するVirtualsが市場価値の大部分を占めています。一方、Solanaでは、ai16zの参加があるにもかかわらず、基本面が弱く、Solanaのmemecoin雰囲気の影響を受けているため、AI AgentトラックにおけるSolanaの市場シェアは比較的低いです。

Solanaにとって、現在の多様なエコシステムは最も理想的な状況ではありません。Solanaは次の市場価値のマイルストーンに到達するために、実質的なナラティブタグが必要です。Depinの失敗の文脈で、DeFAIは間違いなくSolanaの最良の機会です。Solana DailyでまとめられたDeFAIアプリケーションの配布によれば、多くのDeFAIアプリケーションがSolanaプラットフォームを選んでいます。これは、Solanaが頻繁にAgentハッカソンを開催し、助成イニシアチブを行っていることと関連があるかもしれません。全体として、SolanaはDeFAIの競争で先頭を走っており、Baseを超えています。

先週、SolanaはSolana上のDeFAI Landscapeをリリースしました。1月19日時点の時価総額が1,000万ドルを超えるプロジェクトを選択し、それらの主な機能とカテゴリーについて簡単に概要を提供しました。

BlockBoosterについて

BlockBoosterは、OKX Venturesやその他のトップ機関の支援を受けるアジアのWeb3ベンチャースタジオであり、優れた起業家のための信頼できるパートナーであることを目指しています。Web3プロジェクトを現実世界とつなげ、戦略的な投資と深い育成を通じて高品質な起業プロジェクトの成長を支援しています。

ステートメント:

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抽象的なアプリケーションの詳細な分析:DeFAIの普通のユーザーにとって最も感じられるトラック

中級2/6/2025, 7:13:18 AM
この記事は、DeFI(DeFiとAIエージェントの組み合わせ)分野の最新の動向と市場トレンドを詳しく分析し、AI抽象化アプリケーションの潜在能力やSolanaエコシステムのDeFAI分野でのリーディングポジションに特に焦点を当てています。市場データと実際の事例を通じて、この記事では、AI抽象化アプリケーションの予測の難しさと高い成長ポテンシャル、そしてユーザーエクスペリエンスの最適化と効率の向上におけるその重要な潜在能力を明らかにしています。

フレームワークに続いて、DeFAIは市場でもう一つの注目トピックです。1月15日のKaitoのデータによると、DeFAIのマインドシェアはMemeと同レベルに達しています。最近のエージェントブームではMemeはやや静かでしたが、それでもDeFAIが最新の物語として市場で最も注目されていることを示しています。

DeFAIはDeFiとAIエージェントの組み合わせであり、多くのプロトコルがエージェントをDeFiの伝統的なナラティブに組み合わせて、新しいアイデアを生み出すことを望んでいます。

AI抽象化は、DeFAIアプリケーションの主流方向になると予想されています。

数日前、@poopmandefiDeFAIのアプリケーションマッピングを整理し、その中で、AI抽象化カテゴリーのDeFAIアプリケーションがバブルを作り出す可能性が高く、高品質なアプリケーションを生み出す可能性が高いと考えています。ポートフォリオ管理および市場分析カテゴリーのDeFAIアプリケーションも魅力的ですが、抽象的なアプリケーションと比較して、想像力の余地が少なく、信頼の前提に頼る傾向があります。

エージェントの自動化に重点を置いたポートフォリオ管理アプリケーションは以前のサイクルに遡ることができます。自動化アプリケーションは単純なスクリプトまたは複雑なアルゴリズムである場合もありますが、核心はユーザーのカスタマイズを追求することです。つまり、ユーザーはプラットフォームが提供する選択肢の中から、自分の取引習慣やリスク設定に基づいて独自の戦略をカスタマイズできるということです。したがって、自動化アプリケーションの目標は、プログラムを実行した後にユーザーが安心できるようにすることです。

これは、自動化されたアプリケーションの想像力の空間が限られていることを意味します。彼らはユーザーの垂直な細かい経験により焦点を当て、プロトコル間の堀はしばしばアルゴリズムの設計に反映されます。自動ポートフォリオ管理および収益最適化アプリケーションの競争は、基本的にはチームの戦略を策定する能力によるものであり、いつアービトラージをトリガーするか、清算のリスクをどのタイミングで減らすか、どのようにポジションを割り当てるか、およびFarming収益を最大化するかに関する競争です。

私は、エージェントの参加機会は市場の期待ほど大きくないと考えています。その理由は、ユーザーがプロのチームの絶えず進化するアルゴリズムを上回るために、自分のプライベートエージェントを訓練して微調整することが困難だからです。この段階では、エージェントが自分自身でトレーディングの機会を見つけるのは難しいです。ですから、エージェントを自分自身の'お金を生み出す機械'にするという物語は、理想的なものだけかもしれません。

DeFAIの市場分析は中国語で混合しています。その理由は、任意のエージェントがトークン価格について意見を述べることができますが、ほとんどの意見は繰り返され、あまり注目されません。これらの分析では、Zara AIなどのアプリケーションが、自己開発のフレームワークを持ち、特定の指標を分析するために継続的にトレーニングと最適化を行っています。AIXBTは業界のリーダーとして、Kaitoのマインドシェアで長い間トップの座を占め、トップのKOLになりました。DeFAIの市場分析は大きな逸脱があり、エージェントの大多数が砲弾であり、バブルで満たされており、商業価値を生み出すのが困難です。エージェントベースの市場分析の市場の認識から、エージェントがビジネスモデルを形成し、トラフィックの収益化を実現するまで、これがDeFAIの市場分析の短期的な上限かもしれません。

ただし、エージェントの公的な分析は買いシグナルと売りニュースの両方になり得ます。これは、AIXBTなどのトップのKOLが独立してユーザー資産を管理することをまだ始めていない理由の一つかもしれません。なぜなら、エージェントの分析は公的なデータに基づいており、人間のKOLが記事やチームの協力を通じて価格を人為的に押し上げるようなことはしないからです。両者の違いは、DeFAI市場分析に限られた想像力の空間がある理由の一つです。

では、なぜAI抽象クラスDeFAIが異なるのでしょうか?私はその特性が予測しにくさと高い成長にあると考えています。予測しにくさは、Web3 AIの客観的な制約から来ており、2023年の 'AIボット'、2024年上半期の 'GPTラッパー'、そして最近の数ヶ月間で微調整されたエージェントまで、Web3の 'ガベージプロジェクト'が多数存在しています。これらのプロジェクトは、ChatGPTを中心に、モデルの入出力をアプリケーションのフロントエンドでカプセル化し、ユーザーは初めて使用する際に自然言語のプロンプトを使用できます。しかし、パフォーマンス保護が不足しているため、実際の体験にはかなりの摩擦があります。これ1年以上にわたる不十分なユーザーエクスペリエンスこそが、抽象的なアプリケーションへの期待が低い理由です。

抽象アプリケーションの定義は、人工知能を介して複雑なオンチェーン操作を抽象化し、初心者ユーザーの体験を簡素化し、エントリーレベルのユーザーでもDeFiプロトコルを深く体験できるようにすることです。これらのアプリケーションは、単純化する方法が多数の「怪しいプロジェクト」と類似しているが、ユーザーは自然言語でAgentフロントエンドとやり取りし、さまざまなAPIを呼び出し、Agentがバックエンドで操作を完了するという方法であるため、相互作用方法は大きく改善されていません。したがって、多くのユーザー、または一般的な市場の認識は、抽象アプリケーションの期待値が低いと考えていることが多い。

しかし、ますます多くのWeb2の開発者がこの分野に参入し、抽象的なアプリケーションの開発が加速するにつれて、このようなアプリケーションには巨大な成長の可能性があります。現在、抽象的なアプリケーションは急速な成長の段階にあり、将来的には突破口を開くことが期待されています。

高い成長は、ユーザーエクスペリエンスを最適化することができる抽象的なアプリケーションから生まれますが、ユーザーエクスペリエンスが悪いのは通常、2つの側面から来ます:

  1. ユーザーは、アプリケーションの実際の機能について理解が不足しています。Swap、Stakingなどのコマンドを入力すると、これらの操作は成功裏に実行できますが、このやり取り方法はユーザーには印象的ではありません。
  2. ユーザーはアプリケーションの能力を過大評価し、単一のモデルでは正確に実行するのが難しい複雑な命令を入力しました。その結果、パイプラインワークフローの特定のステップでエラーが発生しました。

現在のAgentアプリケーションのバージョンにはまだ十分な成長の余地があり、上記の問題を克服することができます。Questflowを例にとると、この抽象化されたアプリケーションは、複数のエージェントをスワームに組み合わせてユーザーエクスペリエンスを最適化します。スワームでは、使用するエージェントが増えるほど、ユーザーのユースケースが洗練されます。たとえば、Questflowプラットフォームの「Crypto Token Signal Swarm」には、Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent、Aggregated Web3 Information Agentの5つのエージェントが含まれています。スワームの導入により、ユーザーは素早くその目的を理解することができます: トークンの価格の監視、プロジェクトの分析、および洗練されたアルファ情報のTelegramグループへの配信。したがって、このスワームとのインタラクション時には、ユーザーの期待が完全に満たされ、実際のフィードバックが期待に合致します。さらに重要なことは、ユーザーの指示が異なるエージェントに分割され、各エージェントが自分自身のタスクのみを完了するため、複雑な指示が簡略化されたり省略されたりしないことで、ワークフロー全体がより効率的で簡潔になることです。

抽象応用トラックのバブルと混乱は徐々に後退し、市場はより積極的で真剣な発展に転じ始めています。全く新しいインタラクションの方法がユーザーが問題を解決し、効率を改善するのに本当に役立つでしょう。この新しいインタラクションの方法は、新しいトレーディングパラダイムをもたらし、AIエージェントトラックの進化を加速する過程で、抽象応用はDeFAI市場の価値を捉えるパイオニアになることが期待されています。

Solanaエコシステムは積極的にDeFAIを受け入れています

SolanaとBaseは、AI Agentトラックの主要な戦場ですが、これら2つのエコシステムの開発方向はまったく異なります。ベースAI Agentトラックでは、成熟したトークンモデルに依存するVirtualsが市場価値の大部分を占めています。一方、Solanaでは、ai16zの参加があるにもかかわらず、基本面が弱く、Solanaのmemecoin雰囲気の影響を受けているため、AI AgentトラックにおけるSolanaの市場シェアは比較的低いです。

Solanaにとって、現在の多様なエコシステムは最も理想的な状況ではありません。Solanaは次の市場価値のマイルストーンに到達するために、実質的なナラティブタグが必要です。Depinの失敗の文脈で、DeFAIは間違いなくSolanaの最良の機会です。Solana DailyでまとめられたDeFAIアプリケーションの配布によれば、多くのDeFAIアプリケーションがSolanaプラットフォームを選んでいます。これは、Solanaが頻繁にAgentハッカソンを開催し、助成イニシアチブを行っていることと関連があるかもしれません。全体として、SolanaはDeFAIの競争で先頭を走っており、Baseを超えています。

先週、SolanaはSolana上のDeFAI Landscapeをリリースしました。1月19日時点の時価総額が1,000万ドルを超えるプロジェクトを選択し、それらの主な機能とカテゴリーについて簡単に概要を提供しました。

BlockBoosterについて

BlockBoosterは、OKX Venturesやその他のトップ機関の支援を受けるアジアのWeb3ベンチャースタジオであり、優れた起業家のための信頼できるパートナーであることを目指しています。Web3プロジェクトを現実世界とつなげ、戦略的な投資と深い育成を通じて高品質な起業プロジェクトの成長を支援しています。

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