AIエージェントフレームワークは、パズルの最後の一片を埋めるものなのか？ フレームワークの「波動と粒子の二重性」とはどのように解釈すべきか？
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AIエージェントフレームワークは、パズルの最後の一片を埋めるものなのか？ フレームワークの「波動と粒子の二重性」とはどのように解釈すべきか？
「波動粒子二重性」の視点からエージェントフレームワークを評価することは、正しい方向に進むための前提条件であるかもしれない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Kevin、BlockBoosterリサーチャー
AIエージェントフレームワークは業界発展の鍵となるピースであり、技術の実用化とエコシステム成熟という二つの可能性を秘めている。市場で話題を集めているフレームワークにはEliza、Rig、Swarms、ZerePyなどがある。これらのフレームワークはGitHubリポジトリを通じて開発者を惹きつけ、評判を築いていく。「ライブラリ」からトークンを発行するという形態により、まるで光が波と粒子の両方の性質を持つように、エージェントフレームワークもまた真剣な外部性とメムコイン的特徴を同時に備えている。本稿では、この「波動・粒子二重性」と、なぜエージェントフレームワークが最後の一欠片となりうるのかを解説する。
エージェントフレームワークがもたらす外部性はバブル収束後にも春の芽を残す
GOATの登場以降、エージェント物語の市場へのインパクトは高まる一方で、まるで左右に「メムコイン」と「業界の希望」という拳掌を持つ武術の達人のようだ。いずれかの技に誰もが一度は打ち倒されるだろう。実際、AIエージェントの応用シーンは厳密に区別されておらず、プラットフォーム、フレームワーク、個別アプリケーションの境界は曖昧であるが、トークンやプロトコルの方向性に基づけば大まかに分類できる。以下のように分けることができる：
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Launchpad（発行プラットフォーム）：BaseチェーンのVirtuals Protocolやclanker、SolanaチェーンのDashaなど。
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AIエージェントアプリ：エージェントとメムコインの間を漂い、記憶構成に特徴を持つもの。例としてGOAT、aixbtなどが挙げられる。一般的に入力条件が限定的で一方向的な出力にとどまる。
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AIエージェントエンジン：Solanaチェーンのgriffain、BaseチェーンのSpectre AI。griffainは読み書きから読み・書き・行動へと進化している。Spectre AIはRAGエンジンであり、オンチェーン検索を可能にする。
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AIエージェントフレームワーク：フレームワークプラットフォームにとってエージェント自体が資産であり、つまりエージェントの資産発行プラットフォーム＝エージェント版Launchpadである。代表的なプロジェクトにはai16、Zerebro、ARC、そして最近話題のSwarmsが含まれる。
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その他の小規模分野：総合型エージェントSimmi、AgentFiプロトコルMode、反証型エージェントSeraph、リアルタイムAPIエージェントCreator.Bidなど。
さらにエージェントフレームワークについて考察すると、十分な外部性を持っていることがわかる。主要な公衆チェーンやプロトコルの開発者が異なる開発環境の中から選ぶだけでは、業界全体の開発者数は時価総額の成長速度に見合った拡大を遂げていない。GitHubリポジトリはWeb2とWeb3の開発者が共通認識を築く場所であり、ここで開発者コミュニティを形成することは、どのプロトコルが単独で開発した「即時利用可能な」パッケージよりも、Web2開発者に対する魅力と影響力を強く持つ。
本稿で言及した4つのフレームワークはすべてオープンソースである：ai16zのElizaフレームワークは6,200スター、ZerebroのZerePyフレームワークは191スター、ARCのRIGフレームワークは1,700スター、SwarmsのSwarmsフレームワークは2,100スターを獲得している。現時点では、Elizaフレームワークが最も広範にわたってさまざまなエージェントアプリに使用されており、カバレッジが最も広い。ZerePyの開発レベルはまだ低く、主にX（旧Twitter）上での展開を目指しており、ローカルLLMや統合メモリには未対応である。RIGは相対的に開発難度が最も高いが、開発者に性能最適化の自由度を最大限に与える。Swarmsはチームがmcsをリリースした以外に明確なユースケースはないが、異なるフレームワークを統合できるため、大きな想像空間を有している。
なお、上記の分類においてエージェントエンジンとフレームワークを分けることは混乱を招くかもしれないが、両者には違いがあると考える。まず、「エンジン」とは何を指すのか？現実世界の検索エンジンに例えるのが適切だろう。均質化されたエージェントアプリとは異なり、エージェントエンジンの性能はそれを上回るが、完全にカプセル化されており、APIインターフェースを通じて調整されるブラックボックスである。ユーザーはforkの形式でエンジンの性能を体験できるが、基盤フレームワークのように全体像を把握したり、自由にカスタマイズすることはできない。各ユーザーのエンジンは訓練済みエージェント上で生成されたイメージの上で相互作用を行う。一方、フレームワークは本質的にチェーンとの適合を目的としている。なぜならエージェント上でエージェントフレームワークを構築する最終的な目的は、対応するチェーンと統合することだからだ。データのやり取り方法、検証方法、ブロックサイズの定義、コンセンサスとパフォーマンスのバランス—これらはすべてフレームワークが考慮すべき事項である。一方エンジンは、特定の方向性においてモデルの微調整を行い、データのやり取りとメモリの関係を設定すればよく、性能が唯一の評価基準となる。フレームワークはそれとは異なる。
「波動・粒子二重性」の視点でエージェントフレームワークを評価することは、正しい方向性を保つ前提となる
エージェントが一回の入出力サイクルを実行するには三つの要素が必要である。まず、基盤モデルが思考の深さと方法を決定し、次にメモリがカスタマイズされる領域であり、基礎モデルが出力した後にメモリに基づいて修正が加えられ、最後に異なるクライアント上で出力操作が完了する。
出典：@SuhailKakar
エージェントフレームワークが「波動・粒子二重性」を持つことを示すために、「波」は「メムコイン」的特徴を持ち、コミュニティ文化や開発者の活性度を表し、エージェントの魅力と伝播力を強調する。「粒」は「業界期待」の特徴を持ち、基盤性能、実際のユースケース、技術的深さを表す。以下では、3つのフレームワークの開発チュートリアルを例に、それぞれの側面から説明する：
迅速な組み合わせ型Elizaフレームワーク
1. 環境設定
出典：@SuhailKakar
2. Elizaのインストール
出典：@SuhailKakar
3. 設定ファイル
出典：@SuhailKakar
4. エージェントの性格設定
出典：@SuhailKakar
Elizaフレームワークは比較的扱いやすい。TypeScriptベースであり、これは多くのWebおよびWeb3開発者が慣れ親しんだ言語である。フレームワークは簡潔で過度な抽象化がないため、開発者が簡単に機能を追加できる。ステップ3からわかるように、Elizaは複数のクライアントと統合でき、複数クライアント統合のアセンブラと見なせる。ElizaはDC、TG、Xなどのプラットフォームをサポートし、多数の大規模言語モデル（LLM）にも対応している。上記のSNSで入力を受け付け、LLMで出力を行い、内蔵メモリ管理もサポートしているため、どんな開発者でも素早くAIエージェントをデプロイできる。
フレームワークの簡便性と豊富なインターフェースにより、Elizaは導入のハードルを大幅に下げ、比較的一般的なインターフェース標準を実現した。
ワンクリック利用型ZerePyフレームワーク
1. ZerePyリポジトリのFork
出典： https://replit.com/@blormdev/ZerePy?v=1
2. XとGPTの設定
出典： https://replit.com/@blormdev/ZerePy?v=1
3. エージェントの性格設定
出典： https://replit.com/@blormdev/ZerePy?v=1
性能最適化型Rigフレームワーク
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）エージェントの構築を例に挙げる：
1. 環境とOpenAIキーの設定
出典：https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422
2. OpenAIクライアントの設定とChunkingによるPDF処理
出典：https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422
3. 文書構造と埋め込みの設定
出典：https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422
4. ベクトルストレージとRAGエージェントの作成
出典：https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422
Rig（ARC）はRust言語に基づくLLMワークフロー向けのAIシステム構築フレームワークであり、より下位層のパフォーマンス最適化問題に取り組む。言い換えれば、ARCはAIエンジンの「ツールキット」であり、AI呼び出し、パフォーマンス最適化、データ保存、エラー処理などのバックエンド支援サービスを提供する。
Rigが解決しようとしているのは「呼び出し」の問題であり、開発者がより適切にLLMを選択し、プロンプトを最適化し、トークンを効果的に管理し、並列処理、リソース管理、遅延削減などを処理できるようにすることにある。重点は、AI LLMモデルとAIエージェントシステムの協働における「使いこなし」にある。
RigはオープンソースのRustライブラリであり、LLM駆動型アプリ（RAGエージェントを含む）の開発を簡素化することを目的としている。Rigはより深い開放性を持つため、開発者にはより高い要求があり、Rustとエージェントに関する理解も必要になる。ここでのチュートリアルは最も基本的なRAGエージェントの設定手順である。RAGはLLMと外部知識検索を組み合わせることでLLMの能力を強化する。公式サイトの他のDEMOを見ると、Rigは以下の特徴を持つことがわかる：
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LLMインターフェースの統一：異なるLLMプロバイダーに対して一貫したAPIを提供し、統合を簡素化。
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ワークフローの抽象化：事前構築されたモジュール型コンポーネントにより、Rigは複雑なAIシステム設計に対応できる。
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ベクトルストレージの統合：ストレージへの組み込みサポートにより、RAGエージェントなどの検索系エージェントで高いパフォーマンスを発揮。
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柔軟な埋め込み：埋め込み処理に使いやすいAPIを提供し、RAGエージェントなどの開発時に意味理解の難易度を低下させる。
Elizaと比べると、Rigは開発者にさらなるパフォーマンス最適化の余地を提供し、LLMとエージェントの呼び出し・協働のデバッグを支援する。RigはRustによる高性能駆動、ゼロコスト抽象化、メモリ安全性、高パフォーマンス、低遅延のLLM操作を活かし、基盤レベルでより広範な自由度を提供する。
分解・組み合わせ型Swarmsフレームワーク
Swarmsは企業レベル・本番稼働可能なマルチエージェントオーケストレーションフレームワークを提供することを目指しており、公式ドキュメントには数十種類のワークフローとエージェントの直列・並列アーキテクチャが紹介されている。ここではその一部を紹介する。
Sequential Workflow（逐次型ワークフロー）
出典：https://docs.swarms.world
逐次Swarmアーキテクチャはタスクを線形順序で処理する。各エージェントは次のエージェントに結果を渡す前に自身のタスクを完了させる。このアーキテクチャは順序ある処理を保証し、タスク間に依存関係がある場合に特に有効である。
ユースケース：
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各工程が前の工程に依存するワークフロー。例えば生産ラインや逐次的データ処理。
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操作順序を厳密に守る必要があるシナリオ。
階層型アーキテクチャ：
出典：https://docs.swarms.world
トップダウンの制御を実現し、上位エージェントが下位エージェント間のタスクを調整する。複数のエージェントが同時にタスクを実行し、その結果をループにフィードバックして最終的に集約する。これは高度に並列化可能なタスクに非常に有用である。
スプレッドシート型アーキテクチャ：
出典：https://docs.swarms.world
数千のエージェントを同時に管理する大規模なグループ向けアーキテクチャ。各エージェントは独自のスレッド上で動作する。大規模エージェント出力を監視するのに理想的である。
Swarmsは単なるエージェントフレームワークではなく、Eliza、ZerePy、Rigといった前述のフレームワークとも互換性を持ち、モジュラーな思想により、異なるワークフローやアーキテクチャの中でエージェントのパフォーマンスを最大化し、課題解決を図る。Swarmsの構想と開発者コミュニティの進展に問題はない。
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Eliza：使いやすさが最も高く、初心者や迅速なプロトタイピング開発に適しており、特にソーシャルメディアプラットフォームでのAIインタラクションに向いている。フレームワークはシンプルで、迅速な統合と変更が可能。過度なパフォーマンス最適化が必要ないシナリオに適している。
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ZerePy：ワンクリックでのデプロイが可能で、Web3およびソーシャルプラットフォーム向けのAIエージェントアプリの迅速開発に適している。軽量なAIアプリに適し、フレームワークはシンプルで設定が柔軟。迅速な構築と反復に最適。
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Rig：パフォーマンス最適化に重点を置き、高並列・高パフォーマンスタスクで優れた成果を上げる。細かな制御と最適化が必要な開発者向け。フレームワークはやや複雑でRustの知識が必要であり、経験豊富な開発者に適している。
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Swarms：企業向けアプリケーションに適し、マルチエージェント協働と複雑なタスク管理をサポート。フレームワークは柔軟で、大規模並列処理を可能にし、多様なアーキテクチャ設定を提供する。ただし複雑さゆえ、効果的に活用するにはより強い技術的背景が必要となる。
総じて、ElizaとZerePyは使いやすさと迅速開発に優れ、RigとSwarmsは高パフォーマンスと大規模処理を必要とする専門開発者や企業向けアプリケーションに適している。
これがエージェントフレームワークが「業界の希望」という特性を持つ理由である。上記のフレームワークはいずれも初期段階にあり、当面の課題は先行者メリットを確保し、活発な開発者コミュニティを築くことにある。フレームワーク自体の性能の高低や、Web2の人気アプリと比べて劣っているかどうかは主要な矛盾ではない。開発者が継続的に流入するフレームワークのみが最終的に勝ち残る。なぜならWeb3業界は常に市場の注目を引く必要があり、フレームワークの性能が強くても基本ファンダメンタルズが堅実でも、使いにくくて誰も使わなければ本末転倒だからだ。まずフレームワーク自体が開発者を惹きつけることができた上で、より成熟し完全なトークノミックモデルを持つフレームワークが頭角を現すことになる。
一方で、エージェントフレームワークが「メムコイン」的特性を持つことも、非常に理解しやすい。上記のフレームワークのトークンには合理的なトークノミック設計がなく、トークンのユースケースが存在しないか、極めて単一的であり、検証済みのビジネスモデルもなく、効果的なトークンフライホイールもない。フレームワークはあくまでフレームワークであり、トークンとの有機的結合がなされていない。そのため、トークン価格の上昇はFOMO（恐怖による買い）以外に、ファンダメンタルズからの支援が得られず、安定的かつ持続的な価値上昇を保証する護城河が不足している。また、これらのフレームワーク自体もやや粗く、現在の時価総額と実際の価値は一致していないため、「メムコイン」的特徴が強く現れている。
注目に値するのは、エージェントフレームワークの「波動・粒子二重性」は欠点ではなく、単純に「純粋なメムコインでもなく、トークンユースケースもない中途半端なもの」と乱暴に捉えるべきではないということだ。以前の記事でも述べたように、軽量なエージェントは曖昧なメムコインのヴェールに覆われており、コミュニティ文化とファンダメンタルズがもはや矛盾ではなく、新たな資産発展の道筋が浮上しつつある。エージェントフレームワークの初期段階には確かにバブルと不確実性が存在するが、開発者を惹きつけ、応用の実用化を推進する可能性は無視できない。将来、整ったトークノミックモデルと強固な開発者エコシステムを持つフレームワークこそが、この分野の鍵となる柱になりうるだろう。
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