21世紀初頭には、計算能力の向上が深層学習の台頭を促進し、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに引き上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場がAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転機と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前トレーニングモデルは数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しました。これらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントが論理的かつ明確なインタラクション能力を通じて言語生成を展開できるようになりました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンで応用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆といったより複雑なタスクに拡張されています。
Markets and Marketsの最新報告によると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年には471億ドルに成長する見込みで、年間複合成長率（CAGR）は44.8%に達することが予想されています。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新によってもたらされる市場の需要を反映しています。
AIエージェントの台頭がWeb3の新しい経済エコシステムを再構築する
デコードAIエージェント：未来の新しい経済エコシステムを形作る知的力
1. 背景の概要
1.1 はじめに：スマート時代の"新しいパートナー"
各暗号通貨のサイクルは、業界全体の発展を推進する新しいインフラをもたらします。
これらの垂直分野のスタートは、技術革新だけでなく、ファイナンスモデルとブル市場のサイクルが完璧に結びついた結果でもあります。チャンスが適切なタイミングと出会うと、大きな変革が生まれます。2025年を展望すると、明らかに2025年サイクルの新興分野はAIエージェントになるでしょう。このトレンドは昨年の10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発表され、10月15日には1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブイメージで初めて登場し、業界全体に火をつけました。
では、AIエージェントとは一体何ですか？
誰もがクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあると思いますが、その中のAIシステム、レッドクイーンは印象的です。レッドクイーンは強力なAIシステムで、複雑な施設やセキュリティシステムを制御し、自主的に環境を感知し、データを分析して迅速に行動を取ることができます。
実際、AIエージェントとハートの女王の核心機能には多くの類似点があります。現実のAIエージェントは、ある程度似た役割を果たしており、彼らは現代技術分野の「知恵の守護者」として、自律的に感知、分析、実行することで、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントは様々な業界に浸透し、効率と革新を高める重要な力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、まるで目に見えないチームメンバーのように、環境の感知から意思決定の実行までの全方位の能力を持ち、徐々に各業界に浸透し、効率と革新の両面での向上を推進しています。
例えば、AIエージェントは、特定のデータプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて、自動取引を行い、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、繰り返し自らのパフォーマンスを最適化するために使用できます。AIエージェントは単一の形態ではなく、暗号エコシステム内の特定のニーズに基づいて異なるカテゴリに分かれています:
2.創造型AIエージェント：コンテンツ生成に使用され、テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含みます。
3.ソーシャル型AIエージェント：ソーシャルメディア上の意見リーダーとして、ユーザーと対話し、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。
4.調整型AIエージェント：システムまたは参加者間の複雑な相互作用を調整し、特にマルチチェーン統合に適しています。
このレポートでは、AIエージェントの起源、現状、広範な応用の可能性を深く探り、それらがどのように業界の構図を再形成しているかを分析し、将来の発展傾向を展望します。
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー
1.1.1 履歴
AIエージェントの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用への進化を示しています。1956年のダートマス会議で「AI」という言葉が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基礎が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボリックアプローチに焦点を当て、ELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野の専門システム）などの最初のAIプログラムが生まれました。この段階では、神経ネットワークの初めての提案や機械学習の概念の初期探求も見られました。しかし、この時期のAI研究は、当時の計算能力の制約によって深刻に制約されました。研究者たちは自然言語処理や人間の認知機能を模倣するアルゴリズムの開発において大きな困難に直面しました。さらに、1972年には数学者のジェームズ・ライトヒルが、1973年に発表されたイギリスのAI研究の状況に関する報告書を提出しました。ライトヒル報告書は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表現し、イギリスの学術機関(や資金提供機関)におけるAIに対する大きな信頼の喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金が大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの潜在能力に対する疑念が増加しました。
1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界中の企業がAI技術を採用し始めました。この時期、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重大な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの出現を促進しました。初めて自律走行車が導入され、AIが金融、医療などの各業界に展開されたことも、AI技術の拡張を象徴しています。しかし、1980年代末から1990年代初頭にかけて、専用AIハードウェアに対する市場の需要が崩壊し、AI分野は第二の「AI冬」を経験しました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、実際のアプリケーションに成功裏に統合する方法は、依然として継続的な課題です。しかし同時に、1997年、IBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのガリー・カスパロフに勝利したことは、複雑な問題を解決する能力におけるAIの画期的な出来事です。神経ネットワークと深層学習の復興は、1990年代末のAI発展の基礎を築き、AIを技術の風景において欠かせない存在とし、日常生活に影響を及ぼし始めました。
21世紀初頭には、計算能力の向上が深層学習の台頭を促進し、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに引き上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場がAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転機と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前トレーニングモデルは数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しました。これらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントが論理的かつ明確なインタラクション能力を通じて言語生成を展開できるようになりました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンで応用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆といったより複雑なタスクに拡張されています。
大規模言語モデルの学習能力は、AIエージェントにより高い自律性を提供します。強化学習（Reinforcement Learning）技術を通じて、AIエージェントは自らの行動を継続的に最適化し、動的環境に適応することができます。例えば、特定のAI駆動プラットフォームでは、AIエージェントはプレイヤーの入力に基づいて行動戦略を調整し、真の動的インタラクションを実現します。
初期のルールシステムからGPT-4を代表とする大規模言語モデルまで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を突破し続ける進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程における重大な転換点であることは間違いありません。技術のさらなる発展に伴い、AIエージェントはより智能化され、シーン化され、多様化していくでしょう。大規模言語モデルは、AIエージェントに"知恵"の魂を注入するだけでなく、分野を超えた協力の能力を提供します。未来には、革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と現れ、AIエージェント技術の実現と発展を促進し、AI駆動体験の新しい時代をリードしていくでしょう。
1.2 仕組み
AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間の経過とともに学習し適応する能力を持ち、目標を達成するために細かい決定を下すことができます。これらは暗号分野における高度な技術を持つ、進化し続ける参加者と見なすことができ、デジタル経済の中で独立して行動することができます。
AIエージェントの核心はその"知能"にあります------すなわち、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知能行動を模倣し、複雑な問題を自動的に解決します。AIエージェントの作業フローは通常、以下のステップに従います：感知、推論、行動、学習、調整。
! 解読AIエージェント:新しい経済エコシステムの未来を形作るインテリジェントな力
1.2.1 知覚モジュール
AIエージェントは、知覚モジュールを通じて外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを利用して外部データをキャッチします。これには、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの識別、または環境内の関連する実体の特定が含まれます。知覚モジュールの核心的な任務は、生のデータを有意義な情報に変換することであり、これは通常、以下の技術を含みます：
1.2.2 推論と意思決定モジュール
環境を感知した後、AIエージェントはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールはシステム全体の"脳"であり、収集した情報に基づいて論理的推論と戦略を策定します。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターや推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、解決策を生成し、コンテンツ作成、視覚処理、推奨システムなどの特定の機能に特化したモデルを調整します。
このモジュールは通常、以下の技術を使用します：
推論プロセスは通常、いくつかのステップで構成されています。最初は環境の評価、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画を計算し、最後に最適な計画を選択して実行します。
1.2.3 実行モジュール
実行モジュールはAIエージェントの「手と足」であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は外部システムやデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。これには物理操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは以下に依存します：
1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAIエージェントのコア競争力であり、代理人が時間とともにより賢くなることを可能にします。フィードバックループまたは「データフライホイール」を通じて継続的に改善し、インタラクション中に生成されたデータをシステムにフィードバックしてモデルを強化します。この時間と共に徐々に適応し、より効果的になる能力は、意思決定と運用効率を向上させるための強力なツールを企業に提供します。
学習モジュールは通常、以下の方法で改善されます：
1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整
AIエージェントは、フィードバックループを通じて自らのパフォーマンスを最適化します。行動の結果は毎回記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。この閉ループシステムは、AIエージェントの適応性と柔軟性を保証します。
1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AIエージェントは市場の焦点となりつつあり、その消費者インターフェースおよび自主経済行動者としての巨大な潜在能力により、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおけるL1ブロックスペースの潜在能力が計り知れないように、AIエージェントも今回のサイクルで同様の展望を示しています。
Markets and Marketsの最新報告によると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年には471億ドルに成長する見込みで、年間複合成長率（CAGR）は44.8%に達することが予想されています。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新によってもたらされる市場の需要を反映しています。
大企業のオープンソースプロキシフレームワークへの投資も顕著に増加しています。ある企業のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動がますます活発になっており、AI AGENTが暗号分野以外でより大きな市場潜在力を持っていることを示しています。TAMも拡大しており、投資家の関心が高まっており、より高いプレミアムを付与することに前向きです。
パブリックチェーンの展開から見ると、あるパブリックチェーンが主要な戦場であり、同時にあるようなものもあります。