Terminal of Truths の出現後、AI エージェント ブームが連鎖的に始まりました。現在、暗号市場には、MeMe、ツール アプリケーション、起動プラットフォーム、モデル フレームワークなど、さまざまな分野でエージェントのコンセプトが溢れています。ハニカム クラスターなど、ほぼ毎日新しいクラスターが誕生しています。コンセプト プロジェクトが次々と登場し、人々は圧倒されています。 12 月 11 日、マトリックスの「赤い薬を飲んでから青い薬を飲む」というミームで遊ぶ謎の笑顔のプロフィールがあり、彼は AI 哲学に関連するトピックについて長々と話し、最終的にプロジェクトのトークンを発表しました。即座に市場を爆発させた。それは何ですか?また、時価総額 3 億に達する市場をどのように支えているのでしょうか?この記事では、アークの背後にある魔法を明らかにします。
強力なチーム背景と技術力
アークの背後にあるチームである Playgrounds は、非常に深い技術的背景と業界を超えた経験を持っていると言えます。創設者のタチ「@0thTachi」は、米国のサウスウェスト研究所で勤務し、核物理学および核物理学の関連研究を担当していました。この研究所は、ブロックチェーンに参入する前は航空宇宙工学を専門としていた米国最古かつ最大の独立した非営利応用技術研究開発機関であり、その後ブロックチェーン開発者に転換しました。
もう一人の共同創設者で製品リーダーであるテリーは、有名なブロックチェーン データ サービス プロバイダーである Graph のネットワーク テクノロジー諮問委員会のメンバーでもあります。 Stopher @chairman_stoph は、ソフトウェア エンジニアリングの豊富な経験を持っています。流行中に卒業した後、Tachi のチームに加わり、暗号通貨の分野に参入しました。 Mateo @belangermatteo は、ローザンヌ連邦工科大学エコール ポリテクニックで修士号を取得した後、データ アナリストとして Ledger に入社し、その後コア技術スタッフとして Playgrounds に入社しました。フルスタック エンジニアのもっちゃん「@0x Mochan」をはじめとするエンジニアは、豊富な技術経験を持っています。
アークの前に、Playgrounds チームはいくつかの複雑なブロックチェーン インフラストラクチャの提供で成功した経験もありました。たとえば、彼らは最初の Ordinals および Inscription サブストリーム API を構築したほか、Graph ネットワーク上でインデックス付けされたブロックチェーン データを分析するための Subgrounds と呼ばれる Python ライブラリも構築しました。
画期的な AI エージェント フレームワーク - リグ
arc の背後にあるエージェント フレームワークである Rig は、もともと Playgrounds によって内部開発されたプロジェクトで、特にチャット インターフェイスに重点を置き、オンチェーン データをクエリする必要がある AI および暗号通貨プロジェクトに再利用可能なインフラストラクチャを提供しました。開発が進むにつれて、チームは Rig には幅広い応用の可能性があることに気づき、より広範なコミュニティの参加とイノベーションを促進するために、Rig をオープンソースにすることにしました。
Rig の目標は、従来のチャットボット アプリケーションを超えて、LLM のさらなる可能性を探ることです。例としては、構造化データの抽出、合成データの生成、既存のデータ パイプラインへのインテリジェンスの注入などが挙げられます。開発前に、Playgrounds チームは市場の既存のフレームワーク (LangChain、Llama Index など) をレビューし、LLM と AI の将来の開発トレンドについて予測しました。当時は、それに基づく同様のフレームワークが不足していました。エージェントフレームワークの分野ではRustが使われており、Rustの高いパフォーマンスと安全性能によりアーキテクチャの効率が向上し、チームメンバーもRustの豊富な専門知識を持っており、最終的にはRigの主要な開発言語としてRustを選択しました。
現在の Crypto 市場における主要な Agent アーキテクチャを振り返ると、Eliza は Typescript を使用し、Zerepy は Python を使用し、Rig は、Crypto だけでなく、すべての Agent オープン ソース アーキテクチャで目立つように Rust をベースにした画期的なフレームワークを開発することを選択しました。開発言語も非常に少ないですが、よく知られているのは Sobel.io によるllm-chainと Playgrounds によって開発されたRigです。
Tachi は、他のエージェント アーキテクチャと比較した Rig の利点について Discord コミュニティで返信しました
開発に Rust を使用すると、Rig には他のアーキテクチャにはない利点がいくつかあります。1 つ目は、表示する前に実行する必要がある typescript や Python とは異なり、コンパイル中にバグを早期に防止できる安全性です。実行時エラー。 Rust のメモリ管理メカニズム (RAII など) は、メモリ リークがないことを保証し、データ競合を回避します。
パフォーマンス効率の点では、Rig は Rust のゼロコスト抽象化と効率的なパイプラインを使用して、運用効率を大幅に向上させ、コストを削減します。tokio で実行すると、Rig は効率的な並列処理を実行して、エージェント全体のパフォーマンスを向上させることができます。開発者は Tratis を通じて新しい機能モジュールを追加でき、フレームワークの柔軟性と拡張性を維持し、複数のプラットフォームで実行できます。モジュール性と同時実行性により柔軟性とスケーラビリティが保証され、動的なタスクとイベント駆動によりエージェントの動作がよりインテリジェントかつ効率的になります。
Crypto の最新の LLM アーキテクチャと比較して、パフォーマンス、拡張性、管理の容易さ、セキュリティが優れています。業界チェーンにおける彼の立場により、Eliza のような Rag アーキテクチャを下方に最適化し、現在注目を集めているマルチ AI エージェント統合の Swarm コンセプトをサポートできます。このため、Rig のアーキテクチャは、信頼性が高くパフォーマンスの高い AI/ML パスウェイの拡張に非常に適しており、機関レベルのプロジェクト展開向けに特別に設計されていると言えます。
このため、Rig は、ゲーム、ロボット、自動ワークフロー、リアルタイム シミュレーションなど、高性能 AI エージェントを開発するための理想的なツールになります。このアーキテクチャにより、ローカル開発環境からエンタープライズ規模のシステムへのシームレスな拡張が可能になり、組織での導入の基礎が築かれます。プロジェクトが一般ユーザー向けのエンターテイメントだけでなく、エンタープライズ レベルの顧客に高品質の製品を提供する場合、これらのエンタープライズ レベルの AI エージェントは、場合によっては業界チェーン全体を置き換えることさえできます。これは Web2 AI エージェントの場合に当てはまります。市場が確認されました。現在、Rig には Github 上に 100 個を超えるフォークと 1,400 個以上のスターがあり、このデータも加速しています。
謎のスマイリー編とは一体何なのか？
新しいコンセプトのプロジェクトがほぼ毎日登場し、テクノロジーは急速に進歩していますが、これはブロックチェーンでは頻繁に批判される点でもあり、非倫理的なセクターがどのように変化しても常に存在します。特定の概念に対する市場の信頼はグラムジンジャーの法則の再来のように見えますが、アークのアプローチはまったく逆です。先日、公式サイトで公開されたプロローグの「プロローグ」がついに公開された。チームはそれをハンドシェイクと呼んでいる。プロモーションビデオは、「Creating Adam」のロボットバージョンと人間バージョンで始まり、ゆっくりと近づいてくる2人の手で終わる。この握手は人間とAIエージェントが協力する時代の到来を象徴するもので、非常に興味深いです。
ほとんどのエージェント プラットフォームは、AI エージェントの作成、発行、資金調達のプロセスを可能な限り短縮し、「主に Pump.fun の結合曲線モデルを使用」します。その目的は、より多くの人が AI エージェントを発行しやすくすることです。 AI エージェント プロジェクトの出現は、実際にはプラットフォームとプラットフォーム ユーザーにとって双方にメリットがあります。しかし、市場では必ずしもそうではなく、MeMe時代のブームの中で開発されたDevやDegenは、高速アップデートが続いており、流れ作業のような料理が今回のAIの波に適していると思われます。このような影響を受けて、開発者はより迅速なアップデートとより短い開発サイクルを要求され、開発の深さは市場の理解とは異なり、誰もが認める主要なプロジェクトを除いて困難です。市場が落ち着いて実際のイノベーションを起こすようになる。
ハンドシェイクのリリース ロジックは、市場のほぼすべてのエージェント プラットフォームのロジックとは異なり、開発基準は非常に高く、エコシステムの品質を確保するために暗号化分野で最も厳格なコード レビュー プロセスの 1 つを実装しているとタチ氏は述べました。 。 arc では、参加者がスパムの削減を確認するために、指定されたアドレスに最初に 500$arc を支払うことを要求していますが、これは必須のステップではありません。
正式な参加者は、まず「プロジェクトの目標、技術的ソリューション、チームの背景、$arc エコシステムへのチームの貢献など」を明確に記載した提案書を提出する必要があります。その後、その提案書をレビューする必要があります。 「次元評価」。提案が可決されると、プロジェクト名が登録リストに掲載されることが許可されます。これは、チームが事前のデューデリジェンスの最初の部分を支援することに相当します。コミュニティのメンバーにプロジェクトを提示し、コミュニティのメンバーが自ら資金を集めるか、コミュニティの寄付によってアークまたはソルの取引ペアの段階が形成されます。
このプロジェクト提出モデルは、Grant や Hackathon、IDO に似ていますが、中間参加者の敷居が高すぎる一方で、報酬の「手数料」が低すぎます。得られる金額が大幅に減ってしまう可能性があります。
Pump.fun に似た AI エージェントが将来リリースされる可能性は排除されませんが、arc はそうすることに実際意味があります。 まず、技術的な観点から見ると、Rust の開発は敷居が高くなります。 Python または Typescript の開発 開発者はすでに少なくなり、開発サイクルは長期化しています。リグ開発者や他の開発者が開発効率を向上できることはマイナスのメリットであり、長期的には製品の品質は徐々に低下します。
次に、ビジネスの観点とチームの全体的なビジョンから、彼らが作りたい製品は、単なるチャットボットではなく、真に効率的なパフォーマンスを実現できるエンタープライズレベルの AI エージェントです。彼らの最終的なビジョンは、エージェントを介してすべての AI エージェントを統合することです。パイプライン 思考モードと推論方法を組み合わせることで、最終的に物事をより深く理解できるエージェントを形成できるようになり、より高品質のデータ フィードとより成熟した推論能力が必要になります。
ハンドシェイクのページで、arc が Solana および Arbitrum チェーン エコロジーと協力してレビューすると述べたことは注目に値します。これに先立ち、市場では最高の Rust ベースのレイヤー 1 がいつ最高の Rust ベースの AI フレームワークと出会うかについて議論されてきました。考えずにはいられませんが、今、答えが出ているようです。
アークは、クリプトの AI プロジェクトの多くと同様に、「人工知能とブロックチェーン」という 2 つの変革テクノロジーの交差点にあり、人間とエージェントがチェーン上およびチェーン外で相互に対話する新しいパラダイムへと加速しています。
arc は、AI ベースのイノベーションを推進する活発な開発者エコシステムです。中心となるコンセプトは、開発者、プロジェクト、情報リソースの協力ネットワークであるアーク コンプレックスを中心に展開します。
アークは、ブロックチェーンと人工知能の分野で優れた人材を結び付け、将来の Crypto+AI Agent に必要なインフラストラクチャを構築する架け橋でもあります。
arc は、$arc ベースの取引ペアを構築したり、アーキテクチャの AI エージェント、エージェントのシステム、またはリグ アーキテクチャ自体の改善にインセンティブを提供したりする AI エージェント発行プラットフォームでもあります。
アークは、実際のエージェント アーキテクチャの欠点と市場の混乱を理解するために赤い薬を服用し、これらすべての変化は一夜にして達成できるものではないことを知っていました。チームの技術力、コミュニティ開発者の力、そして彼のアイデアを認めてくれた人々のおかげで、彼はついに青い薬を服用することができます。それは単なるプロジェクトではなく、未来の青写真を構築する実践者です。
