Web3におけるAIエージェントの発展と探求

最近、Manusという名前の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。これは世界初のこの種の製品であり、Manusは独立した思考、計画、複雑なタスクを実行する能力を強力に示しており、AIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な分野として、概念から現実へと徐々に歩みを進めており、あらゆる業界で巨大な応用潜在能力を示しています。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し、タスクを実行できるコンピュータープログラムです。そのコアコンポーネントには、大規模言語モデル（LLM）を「脳」として、観察と感知メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶および検索機能が含まれます。

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AIエージェントの設計パターンには主に2つの発展ルートがあります：1つは計画能力に重きを置き、もう1つは反省能力に重きを置いています。その中で、ReActパターンは最も早く登場し、最も広く適用されている設計パターンであり、その典型的なプロセスは「思考→行動→観察」のサイクルで表すことができます。

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エージェントの数に基づいて、AIエージェントは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の核心はLLMとツールの組み合わせにあり、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了します。

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モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、LLMと外部データソースとの接続とインタラクションの問題を解決することを目的としたオープンソースプロトコルです。これは、LLMを拡張するための知識拡張、関数呼び出しの実行、および事前に書かれたプロンプトテンプレートの3つの機能を提供します。

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Web3業界において、AIエージェントの発展は波がありました。現在、主な探索方向には、ローンチプラットフォームモデル、DAOモデル、商業会社モデルが含まれています。ローンチプラットフォームモデルはVirtuals Protocolのように、ユーザーがAIエージェントを作成、デプロイ、収益化できることを可能にします。DAOモデルはElizaOSのように、AIエージェント開発者コミュニティの構築に取り組んでいます。商業会社モデルは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。

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MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探索の方向性をもたらしました。1つの可能な方向は、MCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲に対する耐性を備えることです。もう1つの方向は、MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を与え、技術的なハードルを下げることです。さらに、イーサリアムに基づいてOpenMCP.Networkのクリエイターインセンティブネットワークを構築する構想もあります。

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Web3とAIの融合は、ゼロ知識証明技術が未成熟であることや、分散型ネットワークの効率性の問題など、多くの課題に直面していますが、この融合は避けられないトレンドです。私たちは忍耐と信頼を持ち続け、Web3領域におけるAIエージェントの応用と発展を継続的に探求する必要があります。

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