Web3分野におけるAIエージェント技術の応用と探求

最近、「Manus」という名前の汎用型AIエージェント製品が広く注目を集めています。独立した思考、計画、複雑なタスクの実行能力を備えたAIエージェントとして、Manusは前例のない汎用性と実行力を示し、AIエージェントの開発に新しい視点とインスピレーションを提供しています。AI技術の急速な進展に伴い、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、理論から実践へと徐々に移行し、各業界で巨大な応用の可能性を示しています。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、および事前定義された目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行するコンピュータプログラムです。その核心構成には以下が含まれます：

• 大規模言語モデル（LLM）としての"脳"
• 観察と感知のメカニズム
• 推論思考プロセス
• アクション実行能力
• メモリと検索機能

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AIエージェントのデザインパターンには主に2つの発展ルートがあります：1つは計画能力に重点を置き、もう1つは反省能力に重点を置いています。その中で、ReActパターンは現在最も広く使用されているデザインパターンであり、その典型的なプロセスは思考（Thought）→行動（Action）→観察（Observation）のサイクルとして説明できます。

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AIエージェントは、エージェントの数に応じて、シングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。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遂します。

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Web3分野のAIエージェントの現状

Web3業界では、AIエージェントの人気が今年の1月にピークに達した後、若干の落ち着きを見せています。現在、主な探索の方向性には以下が含まれます：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolのように、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化できるようにします。
2. DAOモデル：ElizaOSのように、AIモデルを利用してDAOメンバーの提案に基づいて意思決定を行います。
3. ビジネス会社モデル：Swarmsのように、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的閉じたループを実現できるのは、発射プラットフォームモデルのみです。しかし、このモデルはAIエージェントが内在的な価値の支えを欠いているという問題にも直面しています。

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MCPとWeb3の組み合わせ

モデルコンテキストプロトコル (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：

1. MCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイし、単一障害点の問題を解決し、検閲に対する耐性を持つ。
2. MCPサーバーにブロックチェーンとのインタラクション機能を付与し、技術的なハードルを下げる。
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の構築。

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これらの方向性は理論的にはAIエージェントに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブを注入することができるが、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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未来を展望する

AIとWeb3の融合は必然のトレンドです。現在、技術やアプリケーションの面での課題は依然として存在しますが、技術の進歩が続く中、AIエージェントがWeb3分野でますます重要な役割を果たすと信じる理由があります。将来的には、Web3エコシステムの発展と革新を促進する、より多くの画期的なアプリケーションを見ることを期待しています。

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