Web3 AIエージェントの実装シーンに関するいくつかの考察

著者：Haotian

web3 AIエージェントの実装シーンの方向性についてさらに考え、いくつかの先見的な考察をまとめました。

1）web3 AIエージェントの最も原始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取引系エージェントは常にエージェントがクリプトに落ち着くエンドゲームの形態と見なされてきましたが、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や低い許容誤差率と自然に矛盾します。

私の見解では、短期的に見てweb3 AIエージェントの強みは「データクレンジング」と「意図解析」のレベルにあり、すぐに絶対的な精度の資産取引実行レベルに落ち着くわけではありません。例えば、オンチェーンとオフチェーンの適用データのクレンジングを行い、有効な情報グラフを構築することや、オンチェーンのユーザー取引行動のモデリングとリスク嗜好分析を展開し、スマートマネー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機能の必要性がMCPよりも大きいかもしれません。なぜなら、MCPは比較的成熟した機能的APIインターフェースを呼び出すため、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。一方、アプリケーション業態自体が成熟していない場合、MCPの標準化インターフェースは活用の場が不足します。

対照的に、A2Aプロトコルは一定のエージェントの増分市場を創出し、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機会捕捉エージェントなどの専門的な分業の垂直型エージェントが先行して登場することを促します。A2Aに内蔵されたエージェント能力登録簿やP2Pメッセージ伝達ネットワークなどの条件は、各垂直型エージェントがより良く適応し、連携し、複雑な相互作用の組み合わせ価値を生み出すことを促進します。もしMCPプロトコルのレベルにとどまると、web3 AIエージェントは言語インタラクションの限界を突破するのが難しいでしょう。

3）web3 AIエージェントはインフラ構築の必要性がアプリケーションの実装を上回ります。web2 AIの文脈でエージェントの実用的価値を追求することは自然に優先度が最も高いですが、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埋める必要があります。

アプリケーション層でweb2と直接対決するよりも（必然的に不利になる）、インフラ層で新たな道を切り開き、web3の差別化された優位性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おいてweb2 AIに対して相対的に遅れをとっているものの、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し、MCPの機能を発揮するために統一された相互操作基準などの基盤インフラを構築することは、ブロックチェーンの原生的な特性と高度に適合し、インフラ構築の緊急性はアプリケーションの実装とそれほど差がないのです。

4）Crypto NativeからAI Nativeへのビルド思考の定式転換を振り返ると、過去数年のCryptoの歴史において、「分散型」フレームワークの遵守だけで多様なトラックと革新の潮流が生まれました。今後のAI + Crypto分野では、「AIの自律化」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れロボティックであれ、本質的にはAIを中心とした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、自身の資金管理能力を持つAIエージェントクラスター、ネットワーク環境とフィードバックに基づいて自動的にアップグレードされ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され最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどです。結局のところ、単純なツールアプリケーション思考を排除し、AIに自律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原則です。