AIとの取引：デファイのエコシステムを初めて見る

By Henry @IOSG

I. 序文

わずか3ヶ月で、AI x memecoinの時価総額は134億ドルに達し、これはAVAXやSUIといったいくつかの確立されたL1の規模に匹敵します。

実際、AIは、Bittensor subredditでの分散型モデルトレーニングの初期から、Akashやio.netのような分散型GPU/コンピュートリソースマーケットプレイス、SolanaでのAI x memecoinsやフレームワークの現在の波まで、ブロックチェーンと長い歴史を持っています。各段階において、暗号通貨はリソースの集約を通じてAIをある程度補完し、主権を持つAIや消費者のユースケースを可能にすることが示されている。

ソラナAIコインの最初の波では、単なる純粋な投機ではなく、意味のある実用性をもたらすものもありました。ai16zのELIZAのようなフレームワークや、市場分析やコンテンツ作成を提供するAIエージェントであるaixbtのようなAIエージェント、あるいはAIをブロックチェーン機能と統合するツールキットの出現が見られました。

AIの第二の波では、より多くのツールが成熟するにつれて、アプリケーションが重要な価値の推進力となっており、DeFiはこうしたイノベーションの絶好の実験場となっている。表現を簡単にするため、この研究ではAIとDeFiの組み合わせを「DeFai」と呼ぶ。

CoinGeckoによると、DeFaiの時価総額は約10億ドルで、griffianが45%のシェアを占め、$ANONは22%です。このトラックは12月25日以降に急成長し始め、Virtualやai16zなどのフレームワークやプラットフォームは、同時期のクリスマス休暇後に力強い成長を遂げました。

▲ Source：Coingecko.com

これは最初の一歩に過ぎず、デファイの可能性はそれをはるかに超えている。DeFaiはまだ概念実証の段階ですが、AIが提供できるインテリジェンスと効率性を活用することで、DeFi業界をより使いやすく、インテリジェントで効率的な金融エコシステムに変える可能性を過小評価することはできません。

DeFaiの世界に飛び込む前に、エージェントがDeFi/ブロックチェーンで実際にどのように機能するのかを理解する必要があります。

DeFi システムにおけるエージェントの仕組み

人工知能エージェント（AI Agent）とは、以下のような人たちを指します。AIエージェントの背後にある中核はLLM（大規模言語モデル）であり、訓練または学習された内容に基づいて反応することができますが、この反応はしばしば制限されます。

エージェントはロボットとは根本的に異なります。ロボットは一般的にタスクに特化しており、人間の監督を必要とし、事前に定義されたルールや条件の下で動作する必要があります。対照的に、エージェントはより動的で適応性があり、特定の目標を達成するために自律的に学習することができます。

よりパーソナライズされたエクスペリエンスと、より総合的な対応を生み出すために、エージェントは過去のやり取りをメモリに保存することができ、ユーザーの行動パターンから学習して対応を適応させ、過去のコンテキストに基づいてオーダーメイドの提案や戦略を生成することができます。

ブロックチェーンでは、エージェントはスマートコントラクトやアカウントとやり取りすることで、人間が常に介入することなく複雑なタスクを処理することができます。デフィのユーザーエクスペリエンスを簡素化する例としては、複数ステップのブリッジングやファーミングのワンクリック実行、より高いリターンのためのファーミング戦略の最適化、取引（買い/売り）の実行、市場分析の実行などがあり、これらはすべて自律的に行われます。

@3sigmaの調査を参照すると、ほとんどのモデルは6つの特定のワークフローに従っています：

• Data collection 

• Model inference 

• Decision making 

• Decision Making 

• Hosting and Running 

• Interoperability

• Wallet

1.Data Collection

まず最初に、モデルが働く環境を理解する必要がある。そのため、モデルを市場の状況と同期させるために、複数のデータストリームが必要となる。これには、1) インデクサーや予言者からのオンチェーンデータ 2) CMC / Coingecko / 他のデータプロバイダーのデータAPIなどのプライシングプラットフォームからのオフチェーンデータが含まれます。

2.モデル推論

一旦モデルが環境について学んだら、この知識を適用する必要があります。

1. 教師あり学習と教師なし学習：結果を予測するために、ラベル付けされたデータまたはラベル付けされていないデータでトレーニングされたモデル。ブロックチェーンの文脈では、これらのモデルはガバナンスフォーラムのデータを分析して、投票結果を予測したり、取引パターンを特定したりすることができます。

2. 強化学習：行動の報酬と罰の結果を評価することで、試行錯誤によって学習するモデル。トークン購入のための最適な購入ポイントの決定や、ファーミングパラメーターの調整など、トークン取引戦略の最適化などの応用があります。

3. 自然言語処理（NLP）：人間の言語入力を理解し処理する技術で、ガバナンスフォーラムや提案のアイデアをスキャンするのに役立ちます。

▲...出典：https://www.researchgate.net/figure/The-main-types-of-machine-learning-Main-approaches-include-classification-and-regression_fig1_354960266

3.Decision Making

訓練されたモデルとデータがあれば、エージェントは意思決定能力を用いて行動を起こすことができます。これには、現在の状況を解釈し、適切に対応することが含まれます。

この段階で、最適化エンジンは可能な限り最良の結果を見つけるために重要な役割を果たします。たとえば、収益戦略を実行する前に、エージェントはスリッページ、スプレッド、取引コスト、潜在的な利益など、多くの要因のバランスをとる必要があります。

単一のエージェントでは異なる領域での意思決定を最適化できない可能性があるため、マルチエージェントシステムを導入して調整することができます。

4.ホスティングと実行

計算集約的なタスクの性質上、AIエージェントはしばしばオフチェーンでモデルをホスティングします。エージェントの中には、AWSのような集中型のクラウドサービスに依存しているものもありますが、分散型のエージェントは、データストレージにAkashやionet、Arweaveのような分散コンピューティングネットワークを使用しています。

AIエージェントモデルはオフチェーンで実行されますが、エージェントはスマートコントラクト機能を実行し、資産を管理するためにオンチェーンプロトコルと相互作用する必要があります。この相互作用には、トランザクションを安全に処理するために、MPCウォレットやスマートコントラクトウォレットなどのセキュアな鍵管理ソリューションが必要です。エージェントは、TwitterやTelegramなどのソーシャルプラットフォーム上のコミュニティと通信し、相互作用するために、APIを介して動作することができます。

5.相互運用性

エージェントは、異なるシステム間で最新の状態を維持しながら、さまざまなプロトコルとやりとりする必要があります。価格フィードなどの外部データにアクセスするために、APIブリッジを使用することがよくあります。

現在のプロトコルの状態を把握し、適切に対応するために、エージェントはウェブフックやIPFSのような分散型メッセージングプロトコルを介してリアルタイムで同期する必要があります。

6.ウォレット

エージェントは、ブロックチェーンのトランザクションを開始するために、ウォレットまたは秘密鍵へのアクセスが必要であり、市場にはMPCベースのソリューションとTEEベースのソリューションの2つの一般的なウォレット/鍵管理アプローチがあります。

ポートフォリオ管理アプリケーションの場合、MPCまたはTSSは、エージェント、ユーザー、および信頼できるパーティーの間でキーを分割することができ、ユーザーはAIに対するある程度のコントロールを維持します。

完全に自律的なAIシステムの場合、TEEは秘密鍵を安全なエンクレーブに保管する代替手段を提供し、AIエージェント全体が第三者の干渉を受けず、秘密裏に保護された環境で動作することを可能にします。しかし、TEEソリューションは現在、ハードウェアの集中化とパフォーマンスのオーバーヘッドという2つの大きな課題に直面しています。

これらの課題を克服した後、ブロックチェーン上に自律的なエージェントを作成し、異なるエージェントがそれぞれDeFiエコシステム内で独自の役割を持つことで、効率を高め、オンチェーン取引のエクスペリエンスを向上させることができるようになります。

全体として、私はDeFi x Aiを暫定的に4つの大きなカテゴリーに分けます：

1. Abstract/UX-friendly AI 

2. Revenue Optimisation or Portfolio Management

3. Market analysis or forecasting bot 

4. 市場分析または予測ボット 

5. DeFaiインフラ/プラットフォーム

3つ目、DeFi×AIの世界への扉を開く-DeFai

▲Source: IOSG Venture

#1 抽象化/UXフレンドリーなAI

人工知能（AI）は、効率を高め、複雑な問題を解決し、ユーザーの複雑なタスクを単純化するように設計されています。抽象化ベースのAIは、初心者や既存のトレーダーがDeFiにアクセスする際の複雑さを簡素化します。

ブロックチェーン分野では、効果的なAIソリューションは以下のことができるはずです:

• ユーザーが業界に関する知識を持っていなくても、複数ステップの取引や誓約操作を自動化する。

• リアルタイムの調査を実行し、ユーザーが情報に基づいた取引を行うために必要なすべての情報を提供する。

• 様々なプラットフォームからデータにアクセスし、市場機会を特定し、包括的な分析をユーザーに提供します。

これらの抽象化ツールのほとんどは、ChatGPTを中核としています。これらのモデルはブロックチェーンとシームレスに統合する必要がありますが、ブロックチェーンのデータに基づいて特別に訓練されたり、適応されたりしたものはないようです。

Griffain

Griffainの創設者であるトニーは、Solanaハッカソンでこのコンセプトを紹介しました。その後、彼はこのアイデアを機能的な製品に仕上げ、Solanaの創設者であるAnatoly氏によってサポートされ、支持されました。

一言で言えば、griffainは、スワップ、ウォレット管理、NFT鋳造、トークン狙撃などの機能を実行する、今日Solana上で最初で最も強力な抽象的AIです。

griffainが提供する機能は以下の通りです：

• 自然言語でトランザクションを実行

• pumpfunを使用してトークンを発行し、NFTを鋳造し、選択したアドレスにエアドロップする

。

• マルチエージェントの連携

• エージェントはユーザーの代わりにツイートを投稿することができます

• 特定のキーワードや条件に基づいて、pumpfunで新しく起動されたmemecoinをスナップします

• 公言、自動化、実施します。DeFi戦略

• タスクをスケジューリングすることで、ユーザーはエージェントに入力を入力し、オーダーメイドのプロキシを作成することができます

• プラットフォームからデータを取得し、トークン保有者の分布を特定するなどの市場分析を行うことができます

griffainは多くの機能を提供しています。

griffainは多くの機能を提供していますが、ユーザーは手動でトークンのアドレスを入力したり、エージェントに特定の実行指示を提供したりする必要があります。そのため、これらの技術的な指示に慣れていない初心者にとっては、現在の製品には最適化の余地があります。

これまでのところ、griffainは2種類のAIエージェントを提供しています：パーソナルAIエージェントと専門エージェントです。

パーソナルAIエージェントは、ユーザーによってコントロールされます。ユーザーは、エージェントを個人の状況に合わせてカスタマイズするために、コマンドや入力メモリの設定をカスタマイズすることができます。

特殊エージェントは、特定のタスクのために設計されたエージェントです。例えば、Airdropエージェントは、アドレスを見つけ、指定されたホルダーにトークンを配布するように訓練されており、Stakingエージェントは、SOLまたは他の資産を資産のプールに誓約するようにプログラムされています。一方、ステーキング・エージェントは、SOLやその他の資産を資産プールに誓約するようプログラムされます。

Griffainのマルチエージェントコラボレーションシステムは特筆すべき機能で、複数のエージェントがチャットルームで一緒に作業することができます。これらのエージェントは、コラボレーションを維持しながら、独立して複雑なタスクを解決することができます。

▲出典：出典。https://griffain.com

アカウントが作成された後、システムはウォレットを生成し、ユーザーはアカウントをエージェントに委任することができ、エージェントは自律的に取引を実行し、ポートフォリオを管理する。

Slateによると、SSSは鍵を以下の3つの部分に分割することで機能します。

さらに、ユーザーはグリファインフロントエンドからエクスポートするか、エクスポートするオプションがあります。

Anon 

Anon は、DeFi プロトコルの Wonderland と MIM (Magic Internet Money) を作ったことで有名な Daniele Sesta によって設立されました。Griffainのように、AnonはDeFiとのユーザーインタラクションを簡素化するために設計されました。

チームは将来の機能について説明しているが、製品はまだ公開されていないため、まだ何も検証されていない。

• Eecute transactions using natural language (multi-language including Chinese)  

• Cross-chain bridging through LayerZero

• Aave, Sparks.

• Aave、Sparks、Sky、Wagmiなどのパートナー契約による貸し出しと供給

• Pythを通じてリアルタイムの価格とデータ情報を入手

• 時間とガス価格に基づいて自動実行とトリガーを提供

• リアルタイムの市場分析を提供

• 。

• センチメント検出、ソーシャルプロファイル分析などのリアルタイム市場分析を提供

Anonはコア機能に加えて、Gemma、Llama 3.1、Llama 3.3、Vision、Pixtral、Claudeなどの幅広いAIモデルをサポートしています。

リサーチ時間を節約し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことは、時価総額1億の新しいトークンが毎日登場する今日の市場において特に価値があります。

ウォレットのエクスポートや認証の取り消しは可能だが、ウォレットの管理やセキュリティプロトコルに関する具体的な詳細は公表されていない。

中核機能に加え、AnonはGemma、Llama 3.1、Llama 3.3、Vision、Pixtral、Claudeなど、さまざまなAIモデルをサポートしています。

それに加え、daniele氏は最近、Anonに関する2つのアップデートを公開しました。

• Automateフレームワーク:

  より多くのプロジェクトがより速くAnonと統合できるようにするためのtypeScriptフレームワークです。このフレームワークは、AnonがAIが幻覚を見るリスクを減らし、より信頼できるように、すべてのデータとインタラクションが事前に定義された構造に従うことを要求します。

• Gemma：

  リサーチ/リサーチエージェントで、オンチェーンのデフィメトリクス（TVL、取引量、prepdex資金調達率など）とオフチェーンのデータ（TwitterやTelegramなど）からリアルタイムのデータを収集し、社会的センチメントを分析します。このデータは、機会アラートやユーザー向けにカスタマイズされた洞察に変換されます。

ドキュメントを読む限り、これによってAnonは全分野で最も期待され、強力な抽象化ツールの1つになります。これは、時価総額1億の新しいトークンが毎日登場する今日の市場において特に価値があります。

Slate

BigBrain HoldingsによってサポートされているSlateは、チェーン上のシグナルに基づいて自律的な取引を行うことができる「アルファAI」として位置づけられています。と位置づけている。

スレートは、価格ルーティング、迅速な約定、取引前のシミュレーション機能を優先しています。主な機能は以下の通り：

• EVMチェーンとSolana間のクロスチェーンスワップ

• 価格、時価総額、ガス料金、損益指標に基づく自動取引

• 自然言語。タスクスケジューリング

• オンチェーン取引集約 

• 電報通知システム

• ロング/ショートポジションのオープン、特定条件下での清算、ハイパーリクイッドでの執行を含むLP管理+マイニングが可能

全体として、その手数料体系は2種類に分けられます: 

1. 通常のオペレーション：スレートは通常の送金/引き出しには手数料を請求しませんが、スワップ、ブリッジ、請求、借入、貸出、償還、質権設定、質権設定解除、ロング、ショート、ロック、ロック解除などのオペレーションには0.5％を請求します。ロック解除操作には0.35％の手数料がかかる。

2. 条件付き注文：条件付き注文が設定されている場合（指値注文など）。スレートは、ガス料金条件に基づく場合、0.25%の手数料を請求します。

ウォレット側では、スレートはPrivyの組み込みウォレットアーキテクチャと統合し、スレートとPrivyのどちらもユーザーのウォレットをホストしないようにします。ユーザーは既存のウォレットに接続するか、自分の代わりに取引を実行するエージェントを承認することができる。

▲ 出典：https:/./docs.slate.ceo

アブストラクトAIの比較分析

主流のアブストラクトAIを比較する：

▲Source: IOSG Venture

今日、大半のAI抽象化ツールは、クロスチェーン取引と、ソラナチェーンとEVMチェーン間の資産ブリッジングをサポートしています。 スレートは、ハイパーリキッドとの統合を提供しています。SlateはHyperliquidとの統合を提供し、NeurとGriffinは現在Solanaのみをサポートしていますが、クロスチェーンのサポートはすぐに追加される見込みです。

ほとんどのプラットフォームはPrivyのエンベデッドウォレットやEOAウォレットと統合しており、ユーザーは自分の資金を管理できるが、特定の取引を行うにはエージェントにアクセス権を与える必要がある。これは、AIシステムの改ざん防止を保証するTEE（信頼された実行環境）の機会を提供します。

ほとんどのAI抽象化ツールは、トークンの発行、トランザクションの実行、自然言語による条件付き注文などの機能を共有していますが、その性能は大きく異なります。

製品レベルでは、AIの抽象化はまだ初期段階にあります。上記の5つのプロジェクトを比較すると、Griffinはその豊富な機能セット、広範なコラボレーションネットワーク、マルチエージェント協調ワークフロー処理（Orbitはマルチエージェントをサポートするもう1つのプロジェクト）で際立っています。Slateは洗練された自動化プラットフォームから恩恵を受け、Hyperliquidをサポートする唯一のエージェントです。

しかし、すべての抽象的なAIにおいて、一部のプラットフォームはUSDCスワップのような基本的な取引の処理において、正しいトークンのアドレスや価格を正確に取得できなかったり、最新の市場動向を分析できなかったりといった課題に依然として直面しています。レスポンスタイム、精度、結果の相関性も、モデルの基本的なパフォーマンスを測定する上で重要な差別化要因です。将来的には、チームと協力して、すべての抽象化されたAIのパフォーマンスをリアルタイムで追跡する透明なダッシュボードを開発したいと考えています。

#2 自律的なリターン最適化とポートフォリオ管理

伝統的なリターン戦略とは異なり、この分野のプロトコルは、トレンドのためにチェーン内データを分析し、チームがより良いリターン最適化とポートフォリオ配分戦略を開発するのに役立つ情報を提供するために、AIを使用しています。.
コストを抑えるため、モデルは通常、Bittensorサブネットまたはオフチェーンで学習されます。AIが自律的に取引を実行するために、ZKP（Zero Knowledge Proof）のような検証方法が、モデルの正直さと検証可能性を保証するために使用されます。以下は、DeFaiプロトコルに利益をもたらす最適化の例です。

T3AIは、仲介およびリスクエンジンとしてAIを使用することで、水面下での担保設定をサポートする融資プロトコルです。そのAIエージェントはリアルタイムでローンの健全性を監視し、T3AIのリスク測定フレームワークを通じてローンが支払能力を持つことを保証します。T3AIのAIは、

• 主要なCEXとDEXの価格データを分析します。

• 異なる資産のボラティリティを測定します。

• 資産価格の相関性と連動性を研究する。

• 資産の相互作用における隠れたパターンを発見する。

AIはユーザーのポートフォリオに基づいて最適な配分戦略を提案し、モデル調整後に自律的なAIポートフォリオ管理を可能にする可能性がある。さらに、T3AIはZK証明と検証者のネットワークを通じて、すべての操作の検証可能性と信頼性を保証する。

▲Source.https://www.trustinweb3.xyz/

Kudai

Kudai は、GMX ブルーベリークラブによって開発された実験的な GMX エコシステム エージェントです。そのトークンは現在Baseネットワーク上で取引されています。

Kudaiの背後にあるアイデアは、$KUDAIによって生成されたすべての取引手数料をエージェントの自律的な取引業務の資金として使用し、トークン保有者に利益を分配することです。

今後のフェーズ2/4では、KudaiはTwitter上の自然言語を解釈できるようになります。

• $GMX を購入し、誓約することで、新たな収益源を生み出します。

• GBCのNFTを底値で購入し、ポートフォリオを拡大する。

この段階を経て、Kudaiは完全に自律的になり、独自にレバレッジ取引を実行し、裁定取引を行い、資産収益（利息）を得ることができるようになる。チームはそれ以上のことは明らかにしていない。

Sturdy Finance V2

Sturdy Financeは、Bittensor SN10サブネット上のマイナーによって訓練されたAIモデルを使用して、異なるホワイトリストに登録されたサイロプール間で資金を移転することによってリターンを最適化する、融資と収益のアグリゲーターです。strong>
これらのプールは、ユーザーが単一の資産に対してのみ借り入れを行ったり、単一の担保を使用したりできる、単一の資産分離プールです。