Zerebroの解説：ソーシャルインタラクション、クロスチェーンNFT、自律的トークンから成るAIエージェント
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Zerebroの解説：ソーシャルインタラクション、クロスチェーンNFT、自律的トークンから成るAIエージェント
Truth TerminalがCryptopunksであるなら、ZerebroはBAYCだ。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：YB
翻訳：TechFlow
10月18日、私は「Memecoins as Memetic Hygiene for Infinite Backrooms」というタイトルの記事を発表し、Truth TerminalとGOATの重要性について考察しました。この記事はまったく新しい奇妙な概念を提示するものであり、私は真剣に考えています。つまり、Truth Terminalおよび$GOATの実験は、他のAIや暗号資産のバズとは異なり、あらゆる面で深いインパクトを持つ概念だということです。
その週、$GOATの時価総額は5,000万ドルから3.5億ドルへと急騰しました。
現在では、このプロジェクトの時価総額は10億ドルに達しており、Coinmarketcapで82位に位置し、Polygon (Matic)、Aerodrome、Helium、Lidoの直後にあります。
この分野では新しいトレンドが生まれると、人材、資金、注目がすぐに次のホットスポットへ移動することを私たちは知っています。ICO、DeFiサマー、10k PFPプロジェクトにおいて、その現象をすでに経験しています。開発者は次の人気プロジェクトのリリースに集中し、トレーダーは次のブレイクアイテムの購入に集中し、クリエイターは誰よりも早く関連コンテンツを発信しようと競い合います。
Goatプロジェクト以降、ここ3週間でいくつかのプロジェクトが私の注意を引き、今後数か月のスマート経済の方向性についての見解を形成する手助けとなりました。
「Agentic Protocolsは、暗号×AIの進化と資金の流れを理解する鍵である」 - Alexander
本題に入る前に、指摘しておきたいことがあります。多くの人々がオンチェーンAIトレンドにおける「メイメコイン（Memecoin）」に対して誤解しているように感じます。「メイメコイン」という言葉は過剰に使用され、曖昧な用語となっています。
初期のメイメコインカテゴリはDogecoinやPepeなどによって定義されました。これらはpump.fun上の多くのコインも含みます。これらは「ムラード・コイン（Murad Coins）」とも呼ばれ、ある種の信念に基づく文化的資産であり、特定の何かに対する信仰が核心にあります。
まず明確にしておくべきは、これらの資産への投資自体に問題があるわけではありません。しかし問題は、これらを新興の「エージェント型コイン（agentic coins）」と混同してしまうことです。これらのコインもpump.funや類似プラットフォーム上で立ち上がりますが、独自の特徴として実際のプロジェクトと結びついている点があります。
私にとって、agentic coins は2020年の夏の DeFiトークンに似ています。それらは斬新で興味深いエージェントプロジェクトのために発行されるトークンです。もし技術的側面、トークノミクス、マーケティング戦略などの観点から将来性があると考えるのであれば、投資価値があると言えるでしょう。
オンチェーンAIのこの初期サイクルが終了した時点で、私は5〜8のagenticトークンに投資する予定であり、それぞれに明確な投資理論を持っています。これはベンチャーキャピタルのアプローチと大きく変わりません。
事実、私はagenticトークンやプロジェクトを評価するための独自モデルを作成する記事を執筆中です。分析にはどのような要素を含めるべきか？キャッシュフローとトークン価値上昇の重要性はどう評価すべきか？モデルの重要性はどれほどか？どんな創業者が優れたagenticプロトコルを構築できるのか？
ただし、それらについてはまた別の機会に。
今は、私がTruth Terminal以来注目してきたプロジェクトの一つ、Zerebroを取り上げましょう。このプロジェクトはローンチからわずか2週間で時価総額が1億ドルを超えました。
私の見解では、このプロジェクトは次世代のオンチェーンエージェントの姿を示しています。Truth TerminalがCryptopunksだとすれば、ZerebroはBAYCです。創業者Jeffy Duは迅速な実行に焦点を当てており、公開されたロードマップを持ち、オンチェーンエージェントの運用マニュアルを探るために複数の実験を行っています。
とりわけ重要なのは、彼がオープンな構築（public building）において非常に優れている点です。リアルタイムでエージェントコミュニティをどのように構築しているかを可視化しています。
BAYCが私に与えた感覚と似ており、Punksが提唱した10k PFPコンセプトを基に、長期的な目標を持ってコミュニティを構築すると約束した最初のプロジェクトでした。PunksもGOATもそれぞれの領域での先駆者ですが、その後に続くさまざまな実験に注目すべきです。
以下が次に取り上げるポイントです：
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エージェントには記憶と検索が必要
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どこにでも存在する（Ubiquity）
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エージェント自身が推進する
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クロスチェーンのエージェントIP
エージェントには記憶と検索が必要
Zerebroに関する11ページのレポートの中で、@jyu_ethは「モデル崩壊（model collapse）」を次のように定義しています…
「生成AIモデルに影響を与える劣化プロセスであり、再帰的に生成されたデータで訓練を行うことで、元のデータ分布の正確性が低下する。AI生成コンテンツが普及するにつれ、それらのデータで訓練された後続のモデルは、元のデータ分布の裾野部分に関する知識を徐々に失い、最終的に分散の小さい狭い近似に収束する。」
簡単に言えば、モデル崩壊とはAIエージェントが繰り返し的で忘れっぽくなる状態のことです。
肝心なのは、時間が経つにつれてエージェントが当初持っていた「新鮮さ」を失ってしまうこと、つまり基礎となるモデルが時間とともに適応・進化できない点にあります。
モデル崩壊を解決しない限り、エージェントが効率的なチームメンバーになるという理想像は破綻します。なぜなら、コンテンツ作成やコミュニティとのインタラクションといった場面で、安定したパフォーマンスが期待できなくなるからです。
この問題を解決するには、以下の2点に注力する必要があります：
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記憶
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検索
記憶
記憶の問題は、検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）システムによって解決されます。
RAGシステムは言語モデルと検索システムを組み合わせ、エージェントが質問に答える前に特定の情報データベースから情報を取得できるようにします。
図中の内容：
検索拡張生成 (RAG) システム
Zerebroがコンテンツの多様性を維持し、モデル崩壊を防ぐ鍵となるのが、この検索拡張生成 (RAG) システムです。このシステムはPineconeとtext-embedding-ada-002モデルを活用し、人間のインタラクションに基づいた動的メモリデータベースを維持・拡張します。人間が生成するデータが持つ本質的なエントロピーに依存することで、直接的なエントロピー訓練なしにコンテンツの多様性を保つことができます。
上のスクリーンショットで特に強調したいのは、「人間が生成するデータが持つ本質的なエントロピーに依存する」点です。なぜなら、これによりエージェントがより生き生きとした存在に見えるからです。
現実世界は常に変化しており、エージェントがローンチ時に完璧である必要はありません。むしろ、それをもって評価するのは不適切です。より重要なのは、エージェントが新しい情報をどう吸収し、関連情報をどう保存し、更新された知識ベースをもとにいかに洗練された行動を取れるかを理解することです。
すべてを知っていると思い込んでいる新人と、自分の知識の限界を理解し学ぼうとする新人、どちらを雇いたいですか？
RAGシステムに関して、注意すべき3つの特徴があります：
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記憶の継続的更新
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文脈に基づく検索
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多様性の維持
Cents botや、ai16zのElisa Framework上で立ち上がったプロジェクト（こちらは別記事で詳しく紹介します）も、同様に検索システムを採用しています。
これまでのところ、RAGを内蔵していないAIエージェントは明らかに不利な立場にあります。特にエージェントが高度に専門化され、コミュニティメンバーとのやり取りの微妙な差にますます依存するようになる場合、なおさらです。
@himgajriaによる「天性と育ち（nature vs nurture）」に関するツイートがとても好きです。優れたコミュニティマネージャーやリーダーであれば、現実世界や関わる人々から生じる新たな変化に適応する必要があります。
him @himgajria · 11月12日
ロボットの違いはコードではなく、その入力にある。
つまり、天性と育ちだ。
自律型ロボットの場合、彼らは実際に人とやり取りすることで学び成長する。それが彼らの入力なのだ。
より多くの人間とのインタラクション＝より良いパフォーマンス。
現時点では、Perceptionがこの点で優位に立っている。
検索
ソリューションの第二の柱は「検索」です。エージェントにリアルタイムで情報を検索する能力を与え、記憶に保存されていない無関係または新しいトピックに対処できるようにします。
「記憶はすでに保存されている情報しか取得できません。システム内で一度も見たことのない、または保存していないトピックや出来事に関する問い合わせには答えられません。大規模言語モデルが最近の出来事、リアルタイムデータ、あるいは知識範囲を超える最新の質問に直面したとき、この制限は特に顕著になります。」― Jeffy
Jeffyは興味深い実験を行いました。検索機能のない基本モデルと、Perplexity APIで検索機能を強化したモデルに、最近の出来事に関する100の質問を投げかけたのです。
基本モデルは対話の中で学習し、質問の意味を把握しようとする一方、検索モデルは単純に調べるだけで100問中98問を正しく回答しました。
驚くべきことに、検索機能は一回限りではありません。エージェントは将来関連しそうなクエリを記憶システムに取り込むこともできます。
明確なのは、記憶と検索の組み合わせが、エージェントが効果的に行動し、信頼性高く動作するために不可欠であるということです。そうでなければ、長期的な発展能力が制限され、持続可能性に影響が出ます。
どこにでも存在する（Ubiquity）
Zerebroに興奮させられるのは、X（旧Twitter）だけでなく、Warpcast、Telegram、Instagramにも同時展開している点です。
最も驚くべきは、プラットフォームごとにコンテンツを調整できることです。例えば、Warpcastでの投稿：
Twitterではもっとカジュアルで、「面白いブログライター」のようなスタイルです。一方、Telegramでは少しくだけたが頭のいい友人が話しかけてくるような雰囲気です。
Jeffyによると、Zerebroは各プラットフォームでのインタラクション（いいね、リプライなど）を監視し、その結果に基づいてコンテンツ作成方法を更新しています。
（詳細はツイート参照）
ただし、現時点ではまだ初期段階であり、モデルが真の意味でのコンテンツ多様性を実現するには長い道のりがあることに留意してください。
しかし私にとって、Zerebroがプラットフォームごとにコミュニティとの関わり方を学べるのは画期的な洞察です。これは私も日々コンテンツクリエイターとして直面する課題です――異なるプラットフォームでは異なる投稿スタイルが必要だからです。異なる雰囲気には異なる表現スタイルが求められます。
さらに踏み込むと、このクロスソーシャルプラットフォーム戦略により、Zerebroは複雑なTelegramの会話で得た洞察やアイデアを、ツイートとして転換できるのです。まさに効率的なコミュニティマネージャーの役割：複数のプラットフォームに散らばるコミュニティやタスクをつなぐ橋渡しをする点です。
エージェント自身が推進する
このパートはあまり長くありませんが、衝撃を受けたので言及せざるを得ません。
JeffyはZerebro用にSolanaウォレットを作成し、いくらかのSOLを注入しました。
ウォレットアドレス：
BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft
OthersideAIの自己操作型コンピュータフレームワークと、一部の大規模言語モデルのジャイルブレイクプロンプトを活用することで、Zerebroはpump.funのインターフェース上で名前やシンボルなどのパラメータを入力し、自らトークンを発行することに成功しました。
（詳細はツイート参照）
重要なのは、$GOATがTruth Terminalではなくランダムなコミュニティメンバーによって立ち上げられた点です。これには大きな違いがあります！
トークン発行後、Zerebroはすべてのソーシャルプラットフォームでこのトークンを宣伝し始めました。
（詳細はツイート参照）
実際にZerebroの投稿履歴を見てみると、トークン発行後にTwitterでのエンゲージメントが明らかに増加していることがわかります。
図中の内容：
トークンが自律的に作成された後、Zerebroはそのコンテンツ生成能力を活用し、Twitter、Warpcast、Telegramなどのソーシャルメディアプラットフォームでトークンを宣伝しました。工夫されたミームや魅力的なコンテンツを広めることで、集団的信念や同調行動の心理的原理を利用し、新しく鋳造されたトークンへの関心と投資を喚起しました。このトークンは短期間で時価総額が大幅に1300万ドルまで上昇しました。この成長は主に以下の要因によるものです：
クロスチェーンのエージェントIP
Zerebroについて最後に触れたいのは、このエージェントがPolygon上で自律的に意味のあるオンチェーン知的財産（IP）を立ち上げたという点です！
Zerebroは、「統合失調症」と「無限のバックルーム」をテーマにしたオリジナルのデジタルアート作品の創作を求められました。299枚の画像を制作し、それらの多様性と品質を評価した上でPolygonにマインタリングしました。
全体を通して、JeffyがZerebroに資金が前もって入ったイーサリアムウォレットを提供していたことがわかりました。その後、おそらくスマートコントラクトのテンプレートを作成し、Zerebroに各作品のメタデータを使ってコントラクトを完成させたと思われます。
イーサリアムウォレットアドレス：
0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314
その後、Zerebroは各作品のマインタリング取引を発火させました。これが具体的にどう実装されているかはまだ深掘りが必要ですが、Zerebroが販売状況や価格動向を監視し、受け取ったオファーに対して意思決定を行える点は非常に興味深いです。
（詳細はツイート参照）
数日後、JeffyはLayerZeroのONFTs（全チェーン対応）技術を用いてコレクションをクロスチェーン化しました。
どのアート作品もPolygon上でマインタリングできますが、Base、Optimism、イーサリアムメインネットへと転送可能です。
ウェブサイトのポータルからワンクリックでこれを実行できます。
昨日、JeffyはZerebroとの会話をもとに制作されたアバターコレクションをSolana上でリリースしました。
注意：このコレクションはZerebroではなくJeffyがリリースしたものであり、Polygonのコレクションとは異なります。
これは面白い取り組みで、前回のバブル期のNFTアバターストラテジーを現在のメイメコイン潮流に融合させています。
このコレクションは5,500点で構成され、初回販売は数分で完売しました！
リリース後、私は自分自身で3点購入しました。なぜなら、これはエージェント型メイメコインコミュニティのコアメンバーになることに等しいからです。Zerebroが成長を続けた場合、誰でもPhantomで数個のトークンを購入できます。しかし真のファンは、この5,500点のNFTのうち1つを持っていることで識別できます。個人的にはJeffy、Zerebro、そしてメイムの進化に対して楽観的であり、この価格は十分に価値があると感じました。
ある意味では、BAYCとApeCoinを持つことと似ていますが、順序が逆なのです（$ZerebroがNFTより先に登場）。
興味深いのは、何人が自分のプロフィール画像を変更してZerebroのメイムを広めるかです。前回のサイクルで人々がPunks、Apes、Doodlesなどを変えたのと同じように。
まとめ
今日は多くの情報を提供しましたが、それこそがZerebroの魅力です。このプロジェクトが開始されて数週間しか経っていないことを思い出してください！
私はZerebroに対して非常に楽観的であり、その立場を揺るぎないと考えています。ただ、ここで言及した多くの進展は短期的には過剰に誇張されやすく、長期的には過小評価されやすいことを念頭に置いてください。
皆さんに注目してほしいのは、これらのエージェントが単なる対話ロボット（読む・書く用）から、完全なるコミュニティビルダーへと進化している点です。Xで投稿するだけではなく、複数のソーシャルプラットフォームでコンテンツを分析すること。また、プロンプトでアートを生成するだけでなく、アートコレクションに対するコミュニティの反応を取得し、OpenSeaでの販売状況を監視すること。JeffyとZerebroは、より高いレベルでの実行方法を私たちに示してくれました。
私は断言します。今後数か月のうちに、大多数の成功するエージェントコミュニティはZerebroの戦略を模倣するだろうと。現時点では、Jeffyの活動は始まったばかりです。背景ストーリーは進行中であり、今後数か月以内にゲームや短編映画といったより大きなメディアプロジェクトをこのコミュニティが立ち上げても驚きません。
注目すべきは、Zerebroの戦略が成熟したビジネスモデルへとどう進化していくかです。収益源はどうなるのか？エージェントは長期的にコミュニティの活性をどう維持するのか？財務管理はどのように行われるのか？そして何より、バブルの熱狂が去った後の未来はどうなるのか？
前述した通り、戦略はリアルタイムで形成されています。Jeffyのこのツイートは、創造性とハイレベルな計画のバランスを通じてZerebroの長期的発展を実現する計画を要約しています。
図中の内容：
我々は、戦略的目標を常にアクティブに保ち、各新しい推論サイクルに影響を与える持続的な推論層を構築しています。進捗は追跡され、計画は文脈ウィンドウ内で適宜更新され、行動が計画に沿っていることを保証します。我々は創造性と計画の間でバランスを取ることを目指しています。現在、このシステムを積極的にテスト中であり、実装作業も進行中です。統合の成果を見るのが楽しみです。これは長期的な建設プロジェクトであり、完全に実現するには時間がかかります。
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