21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を推進し、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者アプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転換点と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前トレーニングモデルは数百億から数千億のパラメータを介して、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しました。それらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントは言語生成を通じて論理的で整然としたインタラクション能力を示すことができるようになりました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンに応用され、徐々にビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクへと拡張しています。
AI AGENTは、知覚モジュールを通じて外界とインタラクションし、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを利用して外部データをキャッチします。これには、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの認識、または環境内の関連エンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを有意義な情報に変換することであり、通常、以下の技術が関与します：
AI AGENT：2025ブロックチェーンエコシステムのスマートな新しい力
AI AGENT：未来の新しい経済エコシステムを形作るインテリジェントな力
1. 背景の概要
1.1 はじめに：スマート時代の"新しいパートナー"
各暗号通貨サイクルは、業界全体を発展させる新しいインフラをもたらします。
強調すべきは、これらの垂直分野のスタートは単に技術革新によるものではなく、資金調達モデルとブル市場サイクルの完璧な結合の結果であるということです。機会が適切なタイミングと出会うと、大きな変革を促すことができます。2025年を見据えると、明らかに2025年サイクルの新興分野はAIエージェントになるでしょう。このトレンドは昨年の10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発表され、10月15日には1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブイメージで初登場し、全業界を爆発させました。
では、一体何がAIエージェントなのでしょうか？
皆さんはクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあるでしょう。その中のAIシステム「レッドクイーン」は印象的です。レッドクイーンは強力なAIシステムで、複雑な施設と安全システムを制御し、自律的に環境を感知し、データを分析し、迅速に行動を取ることができます。
実際、AIエージェントとハートの女王のコア機能には多くの類似点があります。現実のAIエージェントはある程度似た役割を果たしており、彼らは現代技術分野の「知恵の守護者」として、自主的な感知、分析、実行を通じて企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントはさまざまな業界に浸透し、効率を向上させ、革新の鍵となる力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、目に見えないチームメンバーのように、環境の感知から意思決定の実行までの全方位の能力を備え、段階的に各業界に浸透し、効率と革新の二重の向上を推進しています。
例えば、AI AGENTは自動取引に利用でき、特定のデータプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、自己のパフォーマンスを継続的に最適化します。AI AGENTは単一の形態ではなく、暗号エコシステム内の特定のニーズに基づいて異なるカテゴリに分かれています。
2.創造型AIエージェント：コンテンツ生成に使用され、テキスト、デザイン、さらには音楽創作を含みます。
3.ソーシャル型AIエージェント：ソーシャルメディア上のオピニオンリーダーとして、ユーザーと対話し、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。
4.調整型AIエージェント：システムや参加者間の複雑な相互作用を調整し、特にマルチチェーン統合に適しています。
このレポートでは、AIエージェントの起源、現状、そして広範な応用の可能性について深く探求し、業界の構造をどのように再構築するかを分析し、その将来の発展傾向を展望します。
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1.1.1 履歴
AIエージェントの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化する過程を示しています。1956年のダートマス会議で、「AI」という言葉が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基盤が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、初期のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野のエキスパートシステム）が誕生しました。この段階では、神経ネットワークが初めて提唱され、機械学習の概念が初歩的に探求されました。しかし、この期間のAI研究は当時の計算能力の制約に大きく影響されました。研究者たちは自然言語処理や人間の認知機能を模倣するアルゴリズムの開発に大きな困難を抱えました。さらに、1972年に数学者ジェームズ・ライトヒルが1973年に発表した英国におけるAI研究の現状に関する報告書を提出しました。ライトヒル報告は、AI研究が初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表現し、英国の学術機関(や資金提供機関)におけるAIへの信頼の大きな喪失を引き起こしました。1973年以降、AI研究の資金は大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの潜在能力に対する疑念が高まりました。
1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界中の企業がAI技術を採用し始めました。この時期には、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促進しました。初の自律走行車の導入や、AIが金融や医療などの各業界に展開されたことも、AI技術の拡大を示しています。しかし、1980年代末から90年代初頭にかけて、専用AIハードウェアへの市場の需要が崩壊し、AI分野は第二の"AI冬"を迎えました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、それを実際のアプリケーションに成功裏に統合する方法は、依然として継続的な課題です。しかし同時に、1997年、IBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのゲーリー・カスパロフに勝利したことは、複雑な問題を解決する能力におけるAIのマイルストーンイベントです。神経ネットワークと深層学習の復興は、1990年代末のAI発展の基盤を築き、AIを技術の景観において不可欠な部分とし、日常生活に影響を与え始めました。
21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を推進し、Siriなどのバーチャルアシスタントが消費者アプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場はAIの発展における重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースはAIエージェント分野の転換点と見なされています。ある企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前トレーニングモデルは数百億から数千億のパラメータを介して、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しました。それらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントは言語生成を通じて論理的で整然としたインタラクション能力を示すことができるようになりました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンに応用され、徐々にビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクへと拡張しています。
大規模言語モデルの学習能力はAIエージェントにより高い自律性を提供します。強化学習（Reinforcement Learning）技術を通じて、AIエージェントは自身の行動を継続的に最適化し、動的環境に適応することができます。例えば、あるAI駆動プラットフォームでは、AIエージェントがプレイヤーの入力に基づいて行動戦略を調整し、真に動的なインタラクションを実現します。
初期のルールシステムからGPT-4を代表とする大規模言語モデルまで、AIエージェントの発展の歴史は技術的限界を突破し続ける進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は間違いなくこの過程における重要な転換点です。技術がさらに発展するにつれて、AIエージェントはよりインテリジェントになり、シーン化され、多様化していくでしょう。大規模言語モデルはAIエージェントに「知恵」という魂を注入するだけでなく、分野を超えた協力の能力も提供します。未来には、革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と登場し、AIエージェント技術の実装と発展を推進し続け、AI主導の体験の新しい時代を切り開いていくでしょう。
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1.2 仕組み
AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間とともに学習し適応することができ、目標を達成するために細やかな意思決定を行うことができます。それらは、デジタル経済の中で独立して行動できる、暗号分野における高度な技術を持ち、常に進化し続ける参加者として見ることができます。
AI AGENTのコアはその"知能"にあります------つまり、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知的行動をシミュレートし、複雑な問題を自動化して解決します。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います：認知、推論、行動、学習、調整。
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1.2.1 感知モジュール
AI AGENTは、知覚モジュールを通じて外界とインタラクションし、環境情報を収集します。この部分の機能は人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを利用して外部データをキャッチします。これには、有意義な特徴の抽出、オブジェクトの認識、または環境内の関連エンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの核心的なタスクは、生のデータを有意義な情報に変換することであり、通常、以下の技術が関与します：
1.2.2 推論と意思決定モジュール
環境を感知した後、AI AGENTはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールは全体システムの"脳"であり、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略制定を行います。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターまたは推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、ソリューションを生成し、コンテンツ作成、視覚処理または推薦システムなどの特定の機能のための専門モデルを調整します。
このモジュールは通常、以下の技術を使用します：
推理プロセスは通常いくつかのステップを含みます：まずは環境の評価、次に目標に基づいて複数の可能な行動プランを計算し、最後に最適なプランを選んで実行します。
1.2.3 実行モジュール
実行モジュールはAI AGENTの"手と足"であり、推論モジュールの決定を実行に移します。この部分は外部システムやデバイスと対話し、指定されたタスクを完了します。これには物理的な操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは以下に依存します：
1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAI AGENTのコア競争力であり、エージェントが時間の経過とともにより賢くなることを可能にします。フィードバックループまたは「データホイール」を通じて継続的に改善し、インタラクション中に生成されたデータをシステムにフィードバックしてモデルを強化します。この時間の経過とともに徐々に適応し、より効果的になる能力は、企業に意思決定と運用効率を向上させるための強力なツールを提供します。
学習モジュールは通常、以下の方法で改善されます：
1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整
AI AGENTはフィードバックループを通じて自らのパフォーマンスを最適化します。各行動の結果は記録され、将来の意思決定の調整に使用されます。この閉じたループシステムはAI AGENTの適応性と柔軟性を保証します。
! AIエージェントの解読:未来を形作る知的な力、新しい経済エコロジー
1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AI AGENTは市場の焦点となっており、消費者インターフェースおよび自律的な経済行動者としての巨大な可能性により、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおけるL1ブロックスペースの可能性が計り知れなかったように、AI AGENTも今回のサイクルで同様の展望を示しています。
ある研究機関の最新報告によると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることや、技術革新による市場需要を反映しています。
大企業によるオープンソースプロキシフレームワークへの投資も顕著に増加しています。某