文:ハオティアン Web3 AIエージェントの実現シナリオについてさらに考えを深め、いくつかの先見の明を抽出しました。以下の通りです： 1）web3 AIエージェントの最も原初的なアプリケーション機能は「取引」ではないかもしれません。DeFi取引エージェントは常にエージェントが暗号において最終形態であると見なされてきました。しかし、AI自体は曖昧な推論と幻覚のプロセスを持っており、これは取引シーンが要求する精度と低い許容誤差率とは自然に矛盾します。 私の見解では、短期的なweb3 AIエージェントの利点は「データクリーニング」と「意図解析」のレベルにあり、即座に絶対的な精度の資産取引実行レベルに落とし込むことではありません。例えば：オンチェーンとオフチェーンの適用データのクリーニングを行い、有効な情報グラフを構築すること；また、オンチェーンユーザーの取引行動のモデル化とリスク嗜好分析を展開し、Smart Money取引決定アシスタントをカスタマイズすることなどがあります。 2）web3 AIエージェントは、A2Aのようなエージェント通信プロトコルの機能に対するニーズがMCPよりも大きい可能性があります。なぜなら、MCPの呼び出しは相対的に成熟した機能的APIインターフェースであり、前提として成熟したエージェントアプリケーションエコシステムがあれば、MCPに基づいてデータ孤島問題を完璧に解決できます。逆に、アプリケーションの業態自体が未成熟であれば、MCPの標準化されたインターフェースは活用の場を欠くことになります。 対照的に、A2Aプロトコルは、オンチェーンデータ分析エージェント、スマートコントラクト監査エージェント、MEVオポチュニティキャプチャエージェントなど、専門的な分業を持つ多くの垂直エージェントを生み出す、特定のインクリメンタルエージェント市場を創出することができます。 A2Aに組み込まれたエージェント機能レジストリとP2Pメッセージングネットワークは、さまざまな垂直エージェントを促進し、リンケージと複雑な相互作用の組み合わせの価値によりよく適応します。 3）web3 AIエージェントのインフラ構築に対する要求 > アプリケーションの実装。web2AIの文脈では、エージェントの実用的価値を追求することが最優先ですが、web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層など、深刻に欠如している基盤インフラを補う必要があります。 アプリケーションレイヤーでweb2と対立するよりも（必ず損をする）、インフラ層で新しい道を切り開き、web3の差別化された利点を持つインフラを構築することが正しい道です。アプリケーションの実装に関してはweb2のAIに対して相対的に遅れていますが、A2Aの運用のために分散型コンセンサスネットワークを構築することや、MCPの効用を発揮するために統一された相互操作標準を構築するなどの基盤インフラは、ブロックチェーンのネイティブ特性と非常に高く一致しており、インフラを構築する必要性はアプリケーションの実装に劣るものではありません。 4）Crypto Native から AI Native へのビルド思考の定式転換。過去数年の Crypto の歴史を振り返ると、ただ「分散型」というフレームワークの遵守だけで、多様なレースや革新の波が生まれました。未来の AI + Crypto 分野では、「AI 自主化」を中心にさらに遠くへ進む可能性があります。 エージェンティックであろうとロボティックであろうと、本質的にはAI中心の全く新しいパラダイムフレームワークを追求する必要があります。例えば、自己資金管理能力を持つAIエージェントのクラスター、ネットワーク環境やフィードバックに応じて自己アップグレードするスマートコントラクトテンプレート、コミュニティの貢献度に基づいて動的に調整・最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどです。結局のところ、単純なツールの応用思考を脱却し、AIに自己進化システムを持たせ、AIがAIの進歩を駆動することが重要なのです。
Web3 AIエージェントの実用化シナリオに関するいくつかの考察
文:ハオティアン
Web3 AIエージェントの実現シナリオについてさらに考えを深め、いくつかの先見の明を抽出しました。以下の通りです：
1）web3 AIエージェントの最も原初的なアプリケーション機能は「取引」ではないかもしれません。DeFi取引エージェントは常にエージェントが暗号において最終形態であると見なされてきました。しかし、AI自体は曖昧な推論と幻覚のプロセスを持っており、これは取引シーンが要求する精度と低い許容誤差率とは自然に矛盾します。
私の見解では、短期的なweb3 AIエージェントの利点は「データクリーニング」と「意図解析」のレベルにあり、即座に絶対的な精度の資産取引実行レベルに落とし込むことではありません。例えば：オンチェーンとオフチェーンの適用データのクリーニングを行い、有効な情報グラフを構築すること；また、オンチェーンユーザーの取引行動のモデル化とリスク嗜好分析を展開し、Smart Money取引決定アシスタントをカスタマイズすることなどがあります。
2）web3 AIエージェントは、A2Aのようなエージェント通信プロトコルの機能に対するニーズがMCPよりも大きい可能性があります。なぜなら、MCPの呼び出しは相対的に成熟した機能的APIインターフェースであり、前提として成熟したエージェントアプリケーションエコシステムがあれば、MCPに基づいてデータ孤島問題を完璧に解決できます。逆に、アプリケーションの業態自体が未成熟であれば、MCPの標準化されたインターフェースは活用の場を欠くことになります。
対照的に、A2Aプロトコルは、オンチェーンデータ分析エージェント、スマートコントラクト監査エージェント、MEVオポチュニティキャプチャエージェントなど、専門的な分業を持つ多くの垂直エージェントを生み出す、特定のインクリメンタルエージェント市場を創出することができます。 A2Aに組み込まれたエージェント機能レジストリとP2Pメッセージングネットワークは、さまざまな垂直エージェントを促進し、リンケージと複雑な相互作用の組み合わせの価値によりよく適応します。
3）web3 AIエージェントのインフラ構築に対する要求 > アプリケーションの実装。web2AIの文脈では、エージェントの実用的価値を追求することが最優先ですが、web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層など、深刻に欠如している基盤インフラを補う必要があります。
アプリケーションレイヤーでweb2と対立するよりも（必ず損をする）、インフラ層で新しい道を切り開き、web3の差別化された利点を持つインフラを構築することが正しい道です。アプリケーションの実装に関してはweb2のAIに対して相対的に遅れていますが、A2Aの運用のために分散型コンセンサスネットワークを構築することや、MCPの効用を発揮するために統一された相互操作標準を構築するなどの基盤インフラは、ブロックチェーンのネイティブ特性と非常に高く一致しており、インフラを構築する必要性はアプリケーションの実装に劣るものではありません。
4）Crypto Native から AI Native へのビルド思考の定式転換。過去数年の Crypto の歴史を振り返ると、ただ「分散型」というフレームワークの遵守だけで、多様なレースや革新の波が生まれました。未来の AI + Crypto 分野では、「AI 自主化」を中心にさらに遠くへ進む可能性があります。
エージェンティックであろうとロボティックであろうと、本質的にはAI中心の全く新しいパラダイムフレームワークを追求する必要があります。例えば、自己資金管理能力を持つAIエージェントのクラスター、ネットワーク環境やフィードバックに応じて自己アップグレードするスマートコントラクトテンプレート、コミュニティの貢献度に基づいて動的に調整・最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどです。結局のところ、単純なツールの応用思考を脱却し、AIに自己進化システムを持たせ、AIがAIの進歩を駆動することが重要なのです。