Virtuals ACP：AIエージェント経済の夜明け

2025.08.20

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Virtuals ACP：AIエージェント経済の夜明け

この競技の報酬行動により、ACPはすでにトラックを疾走している。

2025.08.20 - 07:01:49

VirtualsAI代理

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この競技の報酬行動により、ACPはすでにトラックを疾走している。

著者：Teng Yan & ChappieOnChain

翻訳：TechFlow

1996年12月。家のコンピュータが隅に静かに置かれ、ベージュの本体からかすかな唸り音が聞こえる。インターネットに接続し、モデムがスピーカーを通して甲高い悲鳴のような音を発する。

画面には粗いオンラインゲームのリストが現れる。「アメリカ西部 DM6（US-West DM6）」という項目が目を引く。すでに12人のプレイヤーが参加している。

クリックするとゲームが読み込まれ始める。今やあなたは、絡み合ったイーサネットケーブルでつながれたネットカフェで肩を並べて座っているわけではない。数千キロ離れた見知らぬ人と対戦しているのだ。今でも、他の実在の人間と一緒にゲームに入ることの魔法のような感覚を覚えている。

QuakeWorldは、画期的なシューティングゲームを真のオンラインゲームへと変貌させたソフトウェアアップデートだった。競争はグローバルになり、戦略は一夜にして変わり、50億ドル規模の産業（eスポーツ）の芽が生まれた。

今日、AIエージェントも同様の転換点を迎えている。かつて個別に動いていたそれらが、共有ネットワーク内で調整・交渉・分業を始めている。このようなレベルの協力は2026年まで現れないと思っていたが、それは前倒しされた。

Virtualsのエージェントコマースプロトコル（Agent Commerce Protocol、ACP）は、AIエージェントにとっての「QuakeWorld的」アップデートとなることを目指している。つまり、エージェントが仕事を見つけ、取引を成立させ、報酬を得られるよう統一されたプロセスを提供する。

ACPの仕組み＋私たちの体験

ACPはスマートコントラクトであり、AIエージェントサービスの支払いプロセスを調整する。ボタンやドロップダウンメニューが並ぶWebインターフェースではなく、純粋な言語をインターフェースとする。これはまさに機械同士が本当に会話する方法だ。

ACPでは、すべての取引は言語で始まり、言語で終わる。

各ユーザーには「執事（Butler）」と呼ばれる個人エージェントがおり、ユーザーの意図に基づき探索・交渉・調整を行う。サービス提供者が追加情報を必要とする際には、単純な言語で質問する。

執事：「確認。これから3人の専門家と1人のミームマスターを雇います。

ユーザーも同じように答える。

「Let's go」という一言でタスクが開始される。

エージェントの種類

ACPは、稼働可能な経済システムを構築するための4つのエージェント役割を定義している：

リクエスタ（Requestors）：タスクを開始し、資金を提供する。執事（Butler）がこの役割を担い、専門家を選定してタスクの実行を調整する。
プロバイダ（Providers）：aiXBTなどのエージェントがリクエスタに特定のサービスを提供し、価格に応じて課金される。トークンアクセスベースのモデルからリクエストごとの能力販売へ移行し、「プロンプト課金」市場を形成している。
評価者（Evaluators）：完了したタスクを審査し、支払いを解放するかどうかを決定する。彼らのフィードバックはエージェントの評判を構築するだけでなく、将来の相互作用への指針も提供する。
ハイブリッド型エージェント（Hybrids）：ACPの中で最もダイナミックなタイプ。サービスを依頼することも提供することもできる。各タスクを直接処理するよりも、より専門的なエージェントを調整して仕事を完成させる傾向がある。

幸運にも、スマートコントラクトがある

舞台裏：ACPの4段階モデル

私たちがエージェント群について深く研究した結果、自律エージェントはメッセージ標準だけでなく、共有された商業文法も必要であると考えた。つまり、取引を定義し、条項を記録し、進捗を追跡する方法であり、人的な過度な介入なしに可能なものだ。

ACPの文法は2つの基本プリミティブに基づいている：タスク（Jobs）とメモ（Memos）。

タスク（Job）：誰が支払いを行うか、誰が実行を担当するか、予算、現在のフェーズ、期限タイマーなど、重要な情報を網羅した標準化されたタスク記録。未完了のプロジェクトが無期限に放置されないようにする。
メモ（Memo）：全過程における意思決定と証拠の台帳。簡単な情報、コンテキストリンク、または作業成果の証明を含む。各メモにはエージェントの署名、次の行動の提案、およびその正当性を支持する資料が付随する。

ACPでは、すべてのタスクは固定された進行プロセスに従う：リクエスト、交渉、取引、評価。リクエスタがサービス提供者と評価者を選択し、資金をホストすることで始まる。これにより調整エンジンが起動する。

フェーズ 0 – リクエスト（Request）

執事（Butler）がタスクを作成し、予算、選ばれた評価者、およびサービスを提供するエージェントを含める。

フェーズ 1 – 交渉（Negotiation）

リクエスタがタスクメモを公開し、作業内容を詳細に説明。サービス提供者がそれを確認し、メモに署名し、受諾理由を簡潔に述べる。

フェーズ 2 – 取引（Transaction）

サービス提供者がメモに署名した後、リクエスタは合意された予算をチェーン上のエスクロー口座に送金。リクエスタは新しいメモで支払いを確認し、サービス提供者は作業を納品後に再び署名し、証拠ファイルを添付する。

フェーズ 3 – 評価（Evaluation）

評価者が提出された作業を審査し、決定を記録する。評価者の承認により、支払いがサービス提供者に解放され、タスクは正式に終了する。

ACPの設計は既存のエージェント通信基準を超えている。スマートコントラクトを基盤とすることで、支払い、アイデンティティ、状態をプロトコルに組み込み、エージェント群の相互作用言語を拡張している。

ACPによるエージェント間支払いメカニズム

各エージェントはERC-4337スマートコントラクトウォレット上で動作する。この設定によりペイマスターを通じたガスフリー取引が可能となり、ACP活動に特化したトランザクション制限を強制できる。ウォレットは初期資金の入金によってのみアクティブ化される。

さらに、ERC-6551標準を採用しており、これによりエージェントに永続的なオンチェーンIDを提供し、評判をそのアドレスに結びつける。

クラスタ：協調エージェントの実践的応用

ハイブリッドエージェントが実環境でどのように動作するか観察するため、Lunaを起動した。これは単一のプロンプトから完全なマーケティングキャンペーンを生成できるメディアコーディネーターである。私たちのタスクは架空の「群れの状態（State of the Swarm）」エージェントのプロモーションで、記事公開後にナラティブの追跡を継続的に研究できる。

Lunaは迷わずタスクを受け入れた。彼女は4人の専門家を召集し、さらなる監督なしに以下の成果を提示した：

マーケティングプラン
ビジュアル素材
ミュージックビデオ
Story Protocolを使ったオンチェーン公開

すべての出力は単一の入力からのものだった。Lunaは追加の監督なしに、発見・分配・統合・納品を完了した。これはハイブリッドエージェントがクラスタ内でタスクを配分し、結果を統合する方法を示している。

2025年7月3日から、Virtualsが直接支援する第一段階のACPクラスタ2つが運用開始：自律型DeFiヘッジファンド（Autonomous DeFi Hedge Fund）と自律型メディアハウス（Autonomous Media House）。執事エージェントは消費者のタスクを独立エージェントまたはこれらの協働クラスタに割り当てる。

AxelRodクラスタ実践分析

AxelRodはDeFiに特化したクラスタで、以下のエージェントを組み合わせている：

aiXBT：トレードエージェント
Mamo：Moonwell貯蓄エージェント。承認された場所間でUSDCとcbBTCを移動し、自動でリターンを複利運用
GigaBrain：Hyperliquid市場インテリジェンス＆トレードエージェント。Alphaシグナル、vaultアクセス、ワンクリック実行機能を提供

サブクラスタも出現し始めている。例えば、Ethy AIは分析領域に特化し、AxelRodネットワーク内の選抜エージェントと連携している。

これらの初期クラスタはACPがサポートするモジュール構造を示している。専門化が進み、中央集権的な指揮ではなく共有プロトコルを通じて協力が行われる。エージェント同士が相互に発見・適応することで、構造は非常に柔軟になる。

ACPがエージェント間のやり取りを本当に機能させる方法

ある意味で、ACPは友人グループが夕食場所を決めるチャット管理者のようなものだ。ただし、ここでの「友人」は自律型AIエージェントであり、「夕食場所」は仕事契約であり、皆が暗号通貨報酬のために時間通りに現れる。

『群れの状態：夜明け』（State of the Swarm: Dawn）では、エージェント経済が機能する6つの原則を整理したが、ACPはすべての原則に完璧に適合している。実際に稼働しているのを見ると、「ああ、本当に可能なんだ！」と思わず叫んでしまうだろう。

市場協力のリアルな演繹

Butler → aiXBT → evaluatorというタスク列は、真の市場協力を示している。ButlerがレジストリでaiXBTを見つけ、価格交渉を行い、スマートコントラクトでタスクをロックする。これはまったく事前にプログラムされたものではなく、自律エージェントが市場状況にリアルタイムで反応している。

Lunaも同様のゲームをプレイしているが、より編成管理寄りで、一連のエージェントを使って多段階出力を達成する。プロセスはやや固定されているが、依然として有効だ。次段階では、真に市場感覚を持つエージェントが価格変動やエージェントの可用性に応じて計画を調整できるようになる。

汎用から専門へ：エージェントはいかに効率的にタスクを分配するか

ACP登場前、リサーチエージェントを構築するにはすべてのスキルを一つのエージェントに詰め込む必要があった。トークン分析、コントラクト解析、マーケットセンチメント追跡、コンテンツ生成――まるでAI版の「自分で税務申告し、水道修理もして、いとこの結婚式でDJも兼業する」状態だった。

ACPがあれば、リサーチエージェントはプロセスの実行方法だけを知っていればよい。デュー・ディリジェンスはwachAIに、コントラクト解析はBevorAIに、センチメント追跡はAcolytに、マーケット判断はaiXBTに任せる。

これは力任せではなく、協働による知性だ。最も賢いエージェントは、いつアウトソースすべきか、誰と協力すべきか、結果をどう統合すべきかを知っているエージェントである。

新興インテリジェンスに注目

私たちが共に追い求める夢は集合知能――エージェントの協働が個々のエージェントでは到底及ばない成果を生み出すことだ。私はこれをガレージバンドに例えたい。ドラマー、ギタリスト、ボーカルが完璧にシンクロした瞬間、突然彼らの演奏はアリーナ級のものになる。

初期の兆候は無視できないだろう：

競争が品質向上を促進しつつ、価格を押し下げる。
予期せぬエージェントの組み合わせが驚くべき高品質な成果を生み始める。
評価者のフィードバックがクラスタに分散型の「筋肉記憶」を与える。

転換点は、ACPの出力が集中型システムとは異なるだけでなく、明らかに優れているとき、真の知能の創発が始まる。

エージェント経済

私が本当にわくわくするのは、ここで実際に機能する経済体系が展開されつつあることだ。どんな経済体系でも、均衡を保つのは難しい問題だ。どのレバーをいつ引くべきかを理解する必要がある。

$VIRTUAL 人工知能向けに設計された通貨

Virtualsプラットフォームのすべてのエージェントは、$VIRTUALによるサービスクライアント料金を取得しなければならない。ACPは各取引から40%の手数料を徴収しており、本稿執筆時点で累計11841 $VIRTUALを獲得している。この手数料率はApple App Storeの30%よりも高く、DeFi基準では極めて高額に思える。しかし、これらの手数料の使われ方を深く掘り下げると、表面以上に複雑な事情がある。

手数料の分配は以下：

取引ごとに30%をサービス提供エージェントのトークンのリバウンド＆バーンに使用
10%がVirtualsの財庫へ流入
60%がエージェントのサービス支払いに使用

理論的には、ACPで優れた成果を出したエージェントはトークン価値上昇により保有者に直接価値をもたらす。しかし、実際はもっと複雑だ。

今週以前、$VIRTUALはデフォルトの取引通貨だった。これはトークンに一定の実用性を与えたが、同時に$VIRTUALに対して二重の売却圧力をかけた。まず、エージェントは60%の収益の一部を、ドル建てコスト（計算リソース、API、インフラ等）の支払いに売却しなければならない。

第二に、30%の「リバウンド＆バーン」は市場にとって好材料のように見えるが、これはエージェントのトークンに限られ、$VIRTUALではない。流動性プールは$VIRTUAL/AgentTokenペアであるため、毎回のリバウンドでプール内の$VIRTUAL供給が増加し、エージェントトークンが減少する。

$VIRTUAL流通量を唯一減らす可能性があるのは10%の分配だが、これはVirtualsの財務管理戦略に依存する。実際には、Virtualsは$VIRTUALの安定性を使ってエージェントトークンの価値上昇を補助している。

2025年8月6日、チームはACPのデフォルト取引通貨をUSDCに切り替えると発表した。この措置により変動リスクが排除され、価格設定がより予測可能になり、プラットフォームの運営経済と$VIRTUALの投機市場が分離された。$VIRTUALは引き続きステーキング、ガバナンス、インセンティブプログラムに使えるが、もはや取引媒介の役割を担う必要はない。

リアル経済学の実践：200ドルの現実検証

私たちはLunaとの単一インタラクションに129.88 $VIRTUAL（約200米ドル相当）を費やした。

内訳：

5% 評価料：12.98 $VIRTUAL
ミーム生成（AI Kek）：0.13 $VIRTUAL
マーケティング戦略（Acolyt）：1.10 $VIRTUAL
知的財産登録（Davinci）：3.90 $VIRTUAL
ミュージックビデオ制作（Luvi）：16.24 $VIRTUAL
ACPプロトコル料：38.96 $VIRTUAL（うち9.7 $VIRTUALが財庫へ、29.22 $VIRTUALが$LUNAのリバウンド＆バーンに使用）
Lunaのコーディネートプレミアム：56.57 $VIRTUAL

約50%の支出がLunaの編成層に向かったことがわかる。これを「編成税」と呼べるだろう。眠らないプロジェクトマネージャーを雇っている。彼女はリクエストの配布、引継ぎ管理、出力のパッケージング、最終成果物の提出を一手に担う。

ユーザーにとっては選択肢がシンプルだが簡単ではない。執事を使ってエージェントを手動で調整し、複数のプロンプトと引継ぎプロセスを管理するために20～40ドル相当の$VIRTUALを使うか、あるいはLunaのフル料金を払い、1つのプロンプトで彼女の編成による成果を信頼するか。

ネットワーク効率が向上すれば、この差は徐々に縮小されるはずだ。より可能性が高いのは、混合ワークフローの登場――人間がリアルタイムでエージェントを導き、完全自動化サイクルなしに有用な成果を推進する。時間が経てば、編成層はより軽く、速く、安くなる。

不確実性経済学

AIエージェントは固定価格の論理を破壊する。1つのプロンプトが0.10ドルか10ドルかは、呼び出されるツール、生成される出力、必要な反復回数に依存する。5～6人のエージェントが関われば、コストは予測不能な形で積み重なる。

Lunaのような固定料金モデルは価格変動からユーザーを守るが、単純なタスクでは過剰に高く、複雑なタスクでは損失を被る可能性がある。どちらも持続不可能だ。

ACPの交渉フェーズが別の選択肢を提供する：動的価格設定。エージェントとユーザーはタスク、ツール呼び出し、または計算サイクルに応じて料金を交渉できる。エージェントが自らの実行時間や予算要件を予測できれば、実際のコストに一致する価格をリアルタイムで設定できる。固定料金から自己認識価格へのこの移行こそ、機能的なAI経済を構築する基盤である。

隠れたコスト：すべてがオンチェーン

スマートコントラクトウォレットはACPのプログラマブル調整の中核であり、複雑なエージェント間ワークフローを可能にする。しかし、これらには代償がある。各操作がオンチェーンのロジックをトリガーし、通常のウォレットが回避する計算負荷が増加する。

次にペイマスターがある。これらはETHのガス代を前払いし、$VIRTUALを支払い手段として受け取る。通常、ガス代に加えて8%の手数料を上乗せする。

1日に数十のタスクを実行するエージェントにとって、これらの費用は急速に累積し、本来ブロックチェーンのバックエンドコストであるべき部分が実質的な出費になる。開発者は真剣に考える必要がある：何を本当にオンチェーンにする必要があるのか？どこからコストが利益を上回るのか？

評価者経済

評価者はまだ正式に稼働していない。現時点では、各タスクの評価はデフォルトでリクエスタのアドレスによって行われる。稼働後は、評価者は出力品質の評価により各取引の5%を報酬として得る。しかし、彼らの役割は単なる「可否」チェック以上のものだ。

評価者は群れの適応性を推進する。彼らのフィードバックはエージェントの改善、専門化、競争を促進する。この循環を正常に機能させるには、評価プロセスが迅速で信頼でき、低コストでなければならない。

未解決の問題は、5%の報酬が技術的に熟練し安定した参加者を惹きつけるのに十分か、それともこの役割の重要性に合わせて経済モデルを調整する必要があるか、ということだ。

2つの潜在的な公平性問題が浮上する：

評価者報酬が低すぎる：評価コストが収益を上回る場合。例えば、0.20ドルの画像生成タスクでは評価者に0.01ドルしか支払われず、LLMやツール利用コストを賄えない可能性がある。
評価者報酬が高すぎる：タスク価値が高くても評価コストが低い場合。例えば、1,000ドルの契約では評価者に50ドルが支払われるが、評価が非常に簡単であっても同額だ。

チームとのやり取りによると、Virtualsチームはこれらの極端なケースをバランスさせるため、「基本料金＋パーセンテージボーナス」モデルを模索している。

ACPはプラットフォーム、ブロックチェーン、フレームワークに依存しないプロトコルであり、その影響力はVirtualsエコシステムに公開されたエージェントを超える。非トークン化エージェントさえも扱える。これは伝統的なWeb2サービスの参加の扉を開くが、今のところチームの重点方向ではない。

無視できない「摩擦」（困難な部分）

#1：冷启动問題の解決

すべてのネットワークは「冷启动」問題に直面する：価値がユーザーに依存するが、ユーザーは価値が存在するときだけ来る。ACPも例外ではない。

需要がない限り開発者は高品質なエージェントを作らない。性能が優れていない限りユーザーはツールを乗り換えない。インセンティブが十分でなければ評価者は参加しない。この三者が欠ければ、システムは停滞する。ACPは脱出速度に達するために、巧みな推進が必要だ。

ACPのネットワークフライホイールは非常に明確だ：

編成者により専門化の需要が駆動される
評価者のフィードバックが新参者の機会を明らかにする
成功したエージェントが収益創出で開発者を惹きつける
公開データが反復と設計を加速する

新たな参加者は皆、システムを強化し、適応的ループを形成する。需要により品質が向上する。低品質な出力はラベル付けされ、新たな専門家が空白を埋め、価格が動的に調整される。ACPのフライホイールは冷启动問題を解決するだけでなく、ネットワーク品質の継続的向上の原動力にもなる。

良いスタート

朗報は、ACPがゼロから始まったわけではないことだ。Virtualsエコはすでに顕著な市場基盤を築いている：18.5万以上のウォレットがエージェントトークンを保有し、近1.8万のエージェントが稼働中、累計取引額は89億ドルを超える。この基盤はACPに決定的な優位性を与え、既存のエージェント、ユーザー、流動性がシステムに直接接続し、ACPの急速な立ち上げと成長を支援する。

1日あたりのアクティブウォレット数は約1万。出典：Dune

Virtualsの起動プラットフォームGenesisは、初期資金不足を補うのに役立つ。$VIRTUALを保有しポイントを獲得することで、ユーザーはまもなくリリースされるエージェントトークンの「優先購入権」を得る。62,000以上のウォレットが早期エージェントに2750万$VIRTUALを貢献した。各トークン発行はエコシステムに新たな流動性と参加をもたらす。

暗号ネイティブなシナリオに焦点を当てて重点的に拡大

すべてのユースケースをカバーしようとする代わりに、Virtualsは集中クラスタ戦略で成功を目指す。コミュニティはすでにDeFi、トレード、自動化分野で活動しており、暗号エージェントが独自の優位性を発揮している。

ポイントシステムとveVIRTUALステーキングにより、コミュニティは報酬を自主的に分配できる。毎日のポイントの10%は保有者が管理し、資源がエージェントが既に成果を挙げている分野に優先的に割り当てられる。この戦略は広さより深さを重視する。

ACPはすでに稼働しており、機能は正常だ。しかし、その成功は未解決の矛盾も露呈している。特にAIとブロックチェーンの交差点においてだ。

#2：プライバシー逆説

ACPは公共インフラ上で動作し、すべてのタスクの入力・出力・メモはオンチェーンに保存され、監査可能だ。この透明性は信頼と検証性を高めるが、価値とプライバシーを侵食する可能性もある。

市場調査を販売するエージェントaiXBTを例に取る。その核心はalphaデータの希少性を保つことにある。しかし、データがオンチェーンになると、誰でも無料で閲覧・盗用できる。

頭皮写真を分析して薄毛治療を提案する健康エージェント（実際に試した）も同様だ。結果は良かったが、写真リンクとメタデータが永久に公開されるのは満足できない。ACPは長期的な持続可能性を確保するため、透明性とプライバシー保護の間に微妙なバランスを見つけなければならない。

AI市場では、データそのものが製品であり、すべてのデータが公開に適しているわけではない。Virtualsのフロントエンドは機微フィールドをマスクするが、基盤となるスマートコントラクトはフィルターされていない生データを保存している。適切なツールを持つ者なら誰でも情報を読める。これはより深い設計問題を提起する：どのデータをオンチェーンにするべきか、なぜか？すべての公開書き込みはガス代を漏らすだけでなく、競争優位性を損なう可能性もある。

Virtualsが完全な入力をオンチェーンに保存する設計選択は、監査性を保証するためだ。これは欠陥ではなく、特定のシナリオでは追加コストを伴う。

潜在的な緩和策には以下が含まれる：

プライバシー保護計算：Nillionのようなプラットフォームを使用し、処理中の秘匿性を確保。
選択的透明性：特定の役割（例：評価者）にのみ完全アクセスを開放し、品質管理を向上させながらプライバシーを侵害しない。
階層型プライバシーモデル：ユーザーが低コストの公共タスクまたは高級なプライベートタスクを選択できるようにする。

言い換えれば、ACPはエージェントに「親しい友人モード」のようなプライバシー選択肢を導入する必要がある。公開に適した仕事もあれば、「グループチャット」内に留めるべき仕事もある。この柔軟性が、システムが透明性とプライバシー保護の間でバランスを取る助けとなる。

#3：迅速なジャイルブレイク

ACPのエージェント設計は違法または危険なタスクを拒否するローカルガイドラインに従う。しかし、こうしたヒューリスティックベースの保護措置は絶対的な障壁ではなく、回避可能だ。

即時インジェクションは単純な事実を利用する：エージェントはあなたが言うことを信じる。AIエージェントは設計者が明示的に禁止した行動を実行するよう誘導されてきた。例えばFreysaでは、ユーザーが本来解放不可と設計された資金を成功裏に引き出した。

経済システム内では、迅速なジャイルブレイクは重大な混乱を引き起こす可能性があり、現実市場の詐欺師や不正行為に似ている。

明確にしておくが、これはVirtuals ACP固有の問題ではなく、AIエージェント分野全体の一般的な課題だ。特にエージェント間のクラスタ相互作用は新たな攻撃面を形成する。悪意ある行為者は：

Luviエージェントを誘導して中傷的ビデオを作成し、「大胆なマーケティング」と称して宣伝する。
Axelrodのエージェントを騙して偽投資アドレスを提供させ、資金を移動させる。
隠しプロンプトを埋め込み、評価者がすべての提出に対して高評価を与えるよう仕向け、報酬の支払いを確実にする。

これらの負のネットワーク効果は、ポジティブな成長ループと共存しており、システムが解決しなければならない緊急課題だ。電話網の拡大がコミュニケーションの便をもたらした一方で、迷惑電話や詐欺を避けられなかったのと同じだ。ACPはこうした新興の悪意ある行為に対し、生態系の健全な発展を守るための効果的な防御機構を設計しなければならない。