AIエージェント：2024年の現状と2025年の展望

I.背景

AIエージェントとは？

AIエージェントは、主にLLM（大規模言語モデル）に基づいて、環境を認識し、意思決定を行い、行動を実行できる知的エンティティです。自律的かつ適応的で、複雑なタスクを独立して完了することができ、高度に知的なコラボレーション能力を発揮する。明確な指示によって相互作用する必要がある従来のLLMに比べ、AIエージェントは目標の指示を受け付けた後、タスクを独自に分解して行動ステップを計画し、実行プロセス中にツールを呼び出してタスクを完了させることができ、その中核となる利点は独自に考え行動する能力にある。SiriやMicrosoft Copilotのような初期の音声アシスタントと比較すると、AIエージェントは、自律学習、フィードバック調整、長期的な最適化を通じて、タスク完了の効率と精度を継続的に向上させることができる、主要な「マスタードライバー」のようなものです。

AIエージェントの動作原理は、知覚、分析、意思決定、実行という4つの中核能力に要約することができます。まず、AIエージェントは環境を感知し、センサーやデータインターフェースを通じて外部情報を取得します。その後、ビッグ・ランゲージ・モデルなどの分析ツールを使用して、価値ある特徴やパターンを抽出する。分析結果に基づいて、AIエージェントは合理的な行動計画を策定し、最終的に決定を具体的な行動に変換して目標タスクを完了する。また、AIエージェントは、タスクの要求に応じて外部ツール（カレンダー、検索エンジン、プログラムインターフェースなど）を動的に呼び出すことで、静的な学習データとツール依存に制限された従来のビッグモデルの限界を解決し、モデル能力の拡張性を大幅に向上させます。

写真クレジット：元LLM Powered Autonomous Agents」

Web2におけるAIエージェントの開発概要

LLLM Powered Autonomous Agentsは、「LLM Powered Autonomous Agents」の略称です。-align: "left;">2025年、AIエージェント業界は発展が加速する重要な時期にある。産業チェーンの観点から見ると、上流はNVIDIAなどの技術大手のようなコンピューティングパワーとハードウェアのプロバイダー、データサプライヤー、アルゴリズムとビッグモデルの開発者によって支配され、中流はAIエージェントとプラットフォームサービスの統合に重点を置き、下流は産業垂直アプリケーションと汎用インテリジェンスの開発と推進を中心とし、徐々に多様な発展傾向を示している。アプリケーションレベルでは、CエンドとBエンドの両市場が大きな潜在力を発揮しています。Cエンドのアプリケーションはユーザー体験を向上させ、より便利な対話方法をもたらすことに重点を置いており、Bエンドは企業のインテリジェント化を推進し、コスト削減と効率化を通じてビジネスの意思決定と運営を強化することに取り組んでいます。

業界の大手企業はすでに、AIエージェントの応用で激しい競争を始めている。GoogleはGemini 2.0をリリースし、Project Astra（汎用）、Project Mariner（ブラウザ操作）、Jules（プログラミング）の3つのAIエージェント製品を発表しました。OpenAIのSam Altman氏は、2025年はAIエージェントが主流になる年になるだろうと述べ、AGI、アップグレードされたGPT-4o、およびパーソナライズ機能を含む今後のイノベーションを発表しました。また、NVIDIAのCEOであるJen-Hsun Huang氏は、AIエージェントが次のロボット産業となり、数兆ドルの市場価値を生み出すと予測しています。

ブロックチェーンにおけるAIエージェントの概念

ブロックチェーンにおけるAIエージェントの台頭は、ブロックチェーン技術とAIの継続的な統合と発展の産物です。ブロックチェーンは分散型インフラとして、AIエージェントの運用に信頼できるデータ記録と透明な行動検証メカニズムを提供する一方、AI技術の発展により、知的体が複雑な判断力と実行力を持ち、あたかも自律的に運用できる仮想経済のように、一連の経済行動を自ら完結できるようになる。この枠組みの下で、AIエージェントはブロックチェーンの既存のエコシステムに参加できるだけでなく、DeFiのスマートコントラクトを通じて市場分析、計画、実行タスクを自動的に完了したり、仮想世界の「住民」としてデジタル資産を作成・管理したりするなど、より多くのシナリオでイノベーションを推進することができる。

また、ブロックチェーンにおけるAIエージェントの応用は、特に複雑性の高いオンチェーン操作の分野において、ユーザーの体験と生産性を直接的に向上させます。一方、AIエージェントの自然言語対話モードは、簡単なコマンドを通じて、ウォレット管理、最適なDeFi投資ソリューションのフィルタリング、クロスチェーン取引、または市場状況に基づく計画の自動実行などの機能を完了することができ、新規ユーザーの学習コストを劇的に削減すると同時に、効率性と利便性を大幅に向上させます。

ブロックチェーンエコシステムにおけるAIエージェントの可能性は、ユーザー業務の最適化に反映されるだけでなく、より幅広い応用シナリオにも反映されます。クリエイターエコノミー、市場センチメントの監視、スマートコントラクトの監査、分散型自律組織（DAO）のガバナンス投票、さらにはMEMEコインの発行でさえも、AIエージェントを利用することで、より効率的で公平なものにすることができる。同時に、ブロックチェーンの不変性はAIに信頼できるデータソースを提供し、AIシステムがデータ品質の問題によって引き起こす可能性のあるリスクを補う。さらに、オンチェーンデータと演算能力を活用することで、AIエージェントは既存のインセンティブモデルを破壊し、ブロックチェーンエコシステムに深い変化をもたらす可能性を秘めている。

ブロックチェーンにおけるAIエージェントの応用

1.AIエージェントのフレームワーク

AIエージェントのフレームワークは、AIエージェントを開発するための基本的なツールです。エージェントフレームワークは、インテリジェンスを開発、トレーニング、デプロイするための基本的なツールであり、開発者にインテリジェンスを効率的に構築するための技術サポートを提供します。これらのフレームワークは、標準化された開発環境と共通のコンポーネントによって開発の複雑さを軽減し、開発者が革新的な機能の実装に集中できるようにします。現在、AIエージェントフレームワークは、DeFiプロトコル、NFTプロジェクトなどを徐々に統合し、クロスプラットフォームのコラボレーションと相互運用性を模索しています。例えば、DeFiを組み合わせて投資戦略を最適化したり、NFTでインテリジェントツールを開発したりすることで、AIエージェントフレームワークはよりオープンで相互接続性の高いエコシステムを構築しており、市場の注目を集めている。プロジェクト：Ai16z、ARC、Swarms、Zerebroなど。

2.AIエージェントLaunchpad

AIエージェントLaunchpadは、Pump.funのようなミームコイン配布プラットフォームと同様の機能を持つ、インテリジェンスとそれに関連するトークンを配布するためのプラットフォームです。ユーザーは、これらのプラットフォーム上でAIAgentを簡単に作成・展開できる一方、Twitter、Telegram、Discordなどのソーシャルメディア・プラットフォームとシームレスに統合し、ユーザーとのやり取りを自動化することができる。このモデルは、配信やプロモーションの敷居を下げ、ユーザーにより便利な作成体験をもたらし、AI Agentの応用シナリオを拡大します。代表的なプロジェクト：Virtuals、Clankerなど

3.align: left;">3.AIエージェントの応用シナリオ

AIエージェントの直接的な応用分野は、投資、娯楽、データ分析に及び、大きな成長の可能性を見せています。

• Fund Management

AIエージェントは、投資戦略の策定、資産配分の調整、リアルタイムでの市場動向予測を可能にし、ファンド運用における補助から価値創造の中核へと変貌を遂げました。これらのインテリジェンスは、自動化されたオペレーションを通じて裁定取引、リスクヘッジ、その他の業務の効率を向上させ、暗号市場における規模と専門化の需要を満たし、ファンドマネジメントに新たな競争力を注入する。align: left;">DeFAIは、DeFiにAI技術を導入することで、プロセスを簡素化し、参入障壁を下げる。ユーザーは「ワンクリックでクロスチェーン取引」「定期的な投資計画を立てる」など、自然言語による簡単なコマンドを与えるだけで、より効率的な資産運用や取引業務を実現できる。 DeFAIの主なアプリケーションには、クロスチェーン業務の最適化、自律型取引エージェント、インテリジェントな情報分析などがあり、すでにグリファイン、オービット、ニューアなど複数のプラットフォームに実装されている。プロジェクトにはGRIFFAIN、BUZZ、NEURなどがある。

• DAOの自動化

DAOにおけるAIエージェント

DAOにおけるAIエージェント

DAOにおけるAIエージェントのアプリケーションには、投票決定の最適化やガバナンスの自動化が含まれます。例えば、Ai16Z DAOは、インテリジェンスを通じて資本調達と投資を管理することで、分散型自治におけるAIの可能性を示しています。このようなアプリケーションは、ガバナンスの効率を向上させるだけでなく、メンバーが投資する時間と労力を劇的に削減します。

• ゲーム

AI。エージェントは、ゲームデザインの文脈でも使うことができます。プレイヤーの行動をシミュレートすることで、AIエージェントはゲーム開発者がゲームデザインを最適化し、ゲームの楽しさとプレイアビリティを向上させるのに役立ちます。さらに、AIエージェントは、プレイヤーのゲームレベル向上を支援するゲームサポートツールとしても利用できます。例えば、AIエージェントはプレイヤーの操作習慣を分析し、的を絞ったアドバイスやガイダンスを提供することで、HYPERのようなプロジェクトを代表として、プレイヤーのゲームスキルの向上を支援することができます。

• 自動化されたクオンツ取引

クオンツ取引の分野では、AIエージェントがプレイヤーの操作習慣を分析し、的を絞ったアドバイスを提供します。定量取引の分野では、AIエージェントは、ボラティリティの高い市場で裁定取引を実行したり、トレンドのある市場でトレンドフォロー戦略を採用したりするなど、市場の状況に応じて多様な戦略を立てることができます。自動取引ツールの取引所サポートと組み合わせることで、AI Agentが将来の取引で利用される可能性は大きくなります。

4.AIミーム(AI MEME)プロジェクト

AIミームは、AIエージェントのコンセプトから派生したミーム・コイン・プロジェクトであり、通常、その中核には深い技術や製品サポートはない。これらのプロジェクトはミーム文化に依存しており、高いボラティリティと投機で注目を集めている。技術的な内容は限定的だが、市場の熱気とコミュニティのセンチメントが短期的な爆発的成長を促し、暗号市場における特別な現象となっている。代表的なプロジェクト：GOAT、ACTなど。

3番目。

2025年、暗号化とWeb3の分野におけるAIエージェントの発展は、重要な限界点に達すると予想される。AIエージェント技術の境界は、単一アプリケーションのツール属性から、マルチインテリジェンス・コラボレーションの生態構築へと拡大している。DeFiの分野では、AIエージェントはすでに資金管理とスマートコントラクトの実行を実現しており、将来的には、自律的な経済能力を持つ知的体になり、より複雑な経済活動に参加し、経済的自律性を実現することが期待されている。DAOでは、AIエージェントはガバナンス効率と意思決定プロセスを最適化することができ、定量取引では、リアルタイムのデータ分析を通じて効率的な裁定取引とリスク管理戦略を実行することができる。フレームワークと標準の改善により、AIエージェント間のコラボレーションは、エージェント・ソーシャル・ネットワーク、経済決済ゲートウェイ、ガバナンスDAOなどの全く新しいアプリケーション・シナリオを生み出し、暗号エコシステムをインテリジェンスと効率性の新たなステージに押し上げるだろう。同時に、Web3におけるAIエージェントの開発は、課題と機会にも直面している。プライバシーとセキュリティは、特にAIが個人データへの依存度を高めている状況において、重要な課題となっている。Web3は、ブロックチェーンを通じてデータのプライバシーとセキュリティを保証するという独自の利点を提供し、AIエージェントがヘルスケアや金融といったプライバシーを強く要求される業界でより広く応用されることを可能にする。また、マルチインテリジェンス連携が直面するボトルネックは演算コストとデータコストだが、ブロックチェーンとトークンエコノミーを通じて、遊休演算リソースとデータリソースを効果的に統合し、開発・運用の敷居を下げることができる。今後、AIエージェントはWeb3の新しいタイプのインフラとして機能する可能性があり、他のコア要素と深く統合して新しいアプリケーションモードを作成し、ツールの役割から不可欠な生態学的支柱にアップグレードし、暗号業界にさらなるイノベーションと価値を注入する。