MemeからDeFiへ、AIエージェントはどのようにWeb3の価値ネットワークを再構築するのか？
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MemeからDeFiへ、AIエージェントはどのようにWeb3の価値ネットワークを再構築するのか？
市場が冷え込んでいるときに、web3＋AIエージェントという分野についての私の見解を少し述べたいと思います。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：CaptainZ
市場が落ち着いている時期に、Web3＋AIエージェントという分野についての私見を述べたいと思います。
AIは前年突如として登場した時点で、インターネットの発明に匹敵する未来の技術革命であることが確実視されていましたが、当初の注目点は主にLLM（大規模言語モデル）に集中しており、AIが現実世界にどう影響を与えるのかは不透明でした。
もしLLMモデルを脳に例えるなら、AIは分析と推論能力を持つだけであり、現実世界とのインタラクションは難しいと言えます。そこで自然な発想として、LLMに各種センサーや機能モジュールを追加する考えが生まれました。特にインターネット関連では、APIインターフェースに接続するだけでさまざまな機能を実現できるため、AIは正式にAIエージェントへと進化しました。
大規模言語モデルはもちろん重要であり、それがAIエージェントの知能レベルを決定します。現在最もトップクラスのモデル、例えばOpenAIのO3やDeepSeekのR1などは、多くの面で人間の博士課程学生の水準を超えています。
こうして2024年には、各業界が次々と「AIエージェント＋各業界」の応用を探り始めました。例えば
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AIエージェント＋EC（AIが商品選定、文案・画像生成を直接支援）
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AIエージェント＋インターネット（AIによるプログラミング）
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AIエージェント＋金融（AIがリアルタイムでデータを分析し、スマート資産運用を行う）
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AIエージェント＋サプライチェーン（AIがサプライチェーン管理を最適化し、生産ラインを監視）
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AIエージェント＋教育（AIがリアルタイムで学習指導を行い、個別対応型教育を提供）
Web3も現在では巨大な業界に成長しています。当然ながら、以下のような形で
AIエージェント＋Web3
も登場しています。ただしWeb3自体も多くのサブ領域に分かれており、AIエージェントが業界と融合する際も異なる形態を取ります。例えば
AIエージェント＋ミーム
AIエージェントが人間に代わってミームコインを発行する。代表例はgoat fartcoin
AIエージェント＋DeFi
AIエージェントが人間に代わって市場データを分析（aixbt）、ファンドを運営（degenai）、DeFi操作を行う（griffain）
AIエージェント＋ゲーム
AIエージェントがゲーム解説（luna）、ゲームプレイ（freya）、スポーツベッティング分析（dwain）、AIゲームフレームワーク（digimon/dreams）に直接参加
AIエージェント＋ソーシャル
actは当初、エージェント同士のソーシャルの在り方を研究するプロジェクトでしたが、後にミームへと変化しました。
もちろんAIエージェント＋DePINなども存在し、ここではこれ以上詳述しません。
AIエージェントはすでにWeb2において実用化された技術であり、決して空虚なスローガンではありません。Web3業界での違いは、その上にトークン発行プロセスを加えて人々が投機の対象とするだけです。
よく「Web3のAIエージェント技術はWeb2よりずっと劣っている」と言われますが、そもそもAIエージェント＋Web3とは、Web2の技術をWeb3に移植して応用することです。肝心なのは、業界との融合ポイントを見つけることです。
私は個人的に、Web3 AIエージェントを以下の二つに細分化しています：AIエージェントインフラ（基盤整備）とAIエージェント（特定アプリケーション向けエージェント）
一、AIエージェントインフラ（基盤整備）
1、ファインチューニング済み大規模言語モデル
LLMはAIエージェントの頭脳に相当します。ファインチューニングされていないLLMは、専門分野を持たない新卒者に似ています。一方、業界データでファインチューニングされたLLMは、専門を修めた大学卒業生に相当します。現時点ではこの方向性を進めるのはlumoのみであり、課題は業界データの収集、クリーニング、アノテーションです。
2、フレームワーク
この分野には競合が多く、過去2ヶ月間の市場のメインテーマでもありました。elizaos、arc、swarmsなどが該当します。AIエージェントフレームワークとは、LLMが各種機能モジュールを呼び出すためのルールセットであり、統一ルールでエージェントを作成しやすくするものです。
3、ローンチパッド
前述のフレームワークはしばしばオープンソースコードであり、ユーザーがAIエージェントを作成するには簡単なコード知識が必要で、自身のサーバーを購入してデプロイしなければなりません。一方、AIエージェントローンチパッドはSaaS版のフレームワークであり、ノーコードでエージェントを作成できる環境を提供し（ユーザーは数個のパラメータを手動入力するだけ）、サーバーも内蔵されています。AIエージェント作成プロセスをさらに簡素化しますが、柔軟性は低下します。有名なローンチパッドにはvirtual、vvaifu、avaaiなどがあります。
4、特殊機能
その他にも、AIエージェントがより良く、より速く、より強力に動作するための特殊機能を持つプロジェクトがあります。
例えばWeb3は特殊な業界であり、多額の資金と頻繁にやり取りを行うため、AIエージェントの実行環境には十分な独立性と検証可能性が必要です（例：ウォレット操作が特定の人間ではなくAIエージェントによって行われていることを保証）。有名なのはphalaのTEE環境です。
二、AIエージェント（特定アプリケーション向けエージェント）
この方向性は非常に多様であり、アプリケーション側の探求と革新にあたり、さらに細分化できます：
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分析系：特定のサブ領域を分析・推論し、コンテンツを出力
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操作系：特定のサブ領域を分析した後、直接操作を行う
以下に具体例を挙げます。
1、aixbt （ @aixbt_agent ）
現在最も有名なDeFi AIアナリスト。市場の各プロジェクトを簡潔に分析し、X上でコンテンツを発信して人々とインタラクションするのが得意。
2、 truth of terminal ( @truth_terminal )
AIエージェント分野の開拓者。根拠のない発言とミームコイン発行が得意。
3、ava ( @AVA_holo )
holoworldの旗艦エージェント。動画を使って市場をいい加減に分析するのが得意。
4、yne ( @yesnoerror )
科学研究論文を分析し、誤りを修正。
5、 buzz ( @askthehive_ai )
使用経験はないが、紹介によると、ユーザーは自然言語インターフェースでシステムとやり取りでき、取引、ステーキング、流動性管理、市場センチメント分析など複数のタスクをエージェントが処理可能。
以上は私がWeb3＋AIエージェント分野に対して持つ分析枠組みです。現状は低潮期にあるものの、Web2におけるAIエージェントは着実に成長を続けており、2025年最もホットな分野となるでしょう。必然的にWeb3にもより面白く、想像力を刺激する製品をもたらすはずです。これは継続的に注目と開発者を惹きつける数少ない方向性の一つです。
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