Web3 AIエージェントに関するいくつかの先見的思考

著者: Haotian

Web3 AIエージェントの実用シーンの方向性についてさらに考えました。いくつかの先見的な考えを以下にまとめます。

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取引型エージェントは、エージェントがCryptoに落ち着く最終形態として常に考えられてきました。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、これは取引シーンで求められる精度と低い許容誤差率と自然に矛盾します。

私の意見では、短期的なWeb3 AIエージェントの利点は、絶対的な精度で資産トランザクションの実行レイヤーに一度に着陸するのではなく、「データクリーニング」と「インテント解析」のレベルにあります。 例:オンチェーン+オフチェーンの適用性データをクリーニングして、効果的な情報グラフを構築します。 別の例は、チェーン上のユーザーの取引行動のモデリングとリスク選好分析を実行し、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です。

2. Web3 AIエージェントは、MCPよりもA2Aエージェントの通信プロトコルに対する要件が高い場合があります。 MCP呼び出しは比較的成熟した機能APIインターフェイスであるため、成熟したエージェントアプリケーションのエコシステムがある場合、MCPはデータアイランドの問題を完全に解決できますが、逆に、アプリケーション自体が未成熟な場合、MCPの標準化されたインターフェイスが不足しています。

対照的に、A2Aプロトコルは一定のエージェント増分市場を創出することができ、ブロックチェーン上の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機会キャッチエージェントなどの専門化された垂直エージェントが先行して出現することを促進します。A2Aに内蔵されたエージェント能力登録簿およびP2Pメッセージ伝達ネットワークなどの条件は、各垂直エージェントが連携や複雑な相互作用の価値をより良く適応させることを促します。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かもしれません。

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。web2 AI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、分散型合意層など、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と直接対決する（必ず損をする運命）よりも、インフラレイヤー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のAIに比べて相対的に遅れがあるものの、A2A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の効用を発揮するために統一された相互操作基準などの基本インフラを構築することは、自然にブロックチェーンのネイティブ特性と高度に一致しており、インフラ構築の緊急性はアプリケーションの実装とさほど変わりません。

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、「分散型」というフレームワークの遵守だけで多様なトラックとイノベーションの潮流が生まれました。今後の 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。

エージェントであろうとロボットであろうと、自己資金管理機能を備えたAIエージェントクラスターのセット、ネットワーク環境とフィードバックに応じてセルフアップグレードできるスマートコントラクトテンプレートのセット、コミュニティの貢献に基づいて動的に調整および最適化するDAOガバナンスフレームワークのセットなど、AI中心の新しいパラダイムフレームワークのセットを追求することが不可欠です。 結局のところ、単純なツールアプリケーション思考から脱却し、AIに自律的なシステムを持たせ、AIにAIの進歩を推進させることが最後の言葉です。