導入
人工知能 (AI) は新たな段階に入り、初期の単一タスク モデルから、自律的な意思決定とコラボレーション機能を備えたインテリジェント エージェントである AI エージェントへと徐々に発展しています。この変化の背景には、アルゴリズムとコンピューティング能力の進歩だけでなく、分散化、透明性、改ざん防止の観点からブロックチェーン技術が強化されたこともあります。 AI エージェントは従来の業界に大きな影響を与えるだけでなく、金融、Web3 エコシステム、自動化サービス、ゲームの分野でも大きな可能性を示しています。
将来のインテリジェントな経済システムのバックボーンとして、AI Agent の自動運転機能とクロスドメイン コラボレーション機能は、ビジネス モデルと社会構造を再定義します。テクノロジーが進化し続けるにつれて、AI エージェントは 2025 年に爆発的な成長を遂げ、インテリジェント革命を推進する中核となると予想されています。このレポートは、AI エージェントの技術的基盤、アプリケーションシナリオ、課題、将来の開発動向の詳細な分析を提供し、関連分野の実務者、投資家、研究者に包括的な視点を提供することを目的としています。
1. AIエージェントとは何ですか?
1.1 定義
AI エージェントは、自律性、環境認識、目標指向の機能を備えたインテリジェントなエンティティです。外部環境と内部目標に基づいて意思決定を行い、これらの目標を達成するためのタスクを実行できます。従来の人工知能システムと比較して、AI エージェントは強力な自動運転および自律的な意思決定能力を備えており、複雑な環境でも独自に考えて動的な調整を行うことができます。その中心的な機能は次のとおりです。
自律性: AI エージェントは、人間の介入なしに、目標と状況に基づいて独立して意思決定を行い、タスクを実行できます。
環境認識: 外部データを収集することにより、AI エージェントはその動作をリアルタイムで調整し、さまざまな状況の変化に対応できます。
目標指向: AI エージェントのアクションは、事前に設定された目標を達成することに重点が置かれており、タスクを効率的に完了するための意思決定パスを最適化できます。
1.2 分類
単一エージェント: この種類のエージェントは比較的単純で独立したタスクを完了し、通常は他のエージェントと対話しません。たとえば、自動運転車の制御システムやスマート ホーム デバイスのアシスタントなどです。
マルチエージェント システム (MAS): 複数のエージェントが連携して複雑なタスクを完了します。これは通常、分散システムで使用されます。複数のエージェントが情報を共有し、連携を調整することで、自動化されたサプライ チェーン管理などのより複雑なタスクを処理します。
自律型エージェント: 従来のエージェントの特性に加えて、このタイプのエージェントは経済的な自律性も備えており、オンチェーントランザクションやトークン転送などの金融操作を実行できます。ブロックチェーンで重要な役割を果たします。
図: AIxCrypt o の市場価値は今年以降大幅に増加
2. コアテクノロジーとアーキテクチャ
2.1 コア技術
AI エージェントの実装は、主に次のような複数の高度なテクノロジの組み合わせに依存します。
機械学習と深層学習: これらのテクノロジーにより、AI エージェントは大量のデータから知識を抽出し、意思決定モデルを継続的に最適化できます。強化学習を通じて、AI エージェントは複数の意思決定プロセス中に自らを改善し、それによって意思決定の品質を向上させます。
強化学習: 強化学習により、AI エージェントは環境との相互作用中に報酬と罰のメカニズムを通じて戦略を継続的に調整し、それによってタスクの目標を達成できます。たとえば、DeepMind の AlphaZero は、強化学習を通じて囲碁の究極のスキルを習得しました。
自然言語処理 (NLP): GPT などの大規模な言語モデルに基づいて、AI エージェントは自然言語を理解して生成し、ユーザーとの効率的な対話を実現します。たとえば、ChatGPT は NLP テクノロジーを使用して、ユーザーがコンサルティング サービスを提供したり、タスクを実行したりできるようにします。
ブロックチェーンとスマート コントラクト: ブロックチェーンは、タスク実行時の AI エージェントの透明性とセキュリティを確保するための分散型インフラストラクチャを提供します。スマート コントラクトは、AI エージェントに自動化されたプロトコル実行環境を提供し、サードパーティの介入なしで金融取引を実行できるようにします。
分散コンピューティング: マルチエージェント システムの普及に伴い、Swarm コンピューティング フレームワークなどのテクノロジーにより、複数のエージェント間のコラボレーションとデータ共有が加速され、タスクの実行効率が向上します。
ナレッジ グラフ: ナレッジ グラフは、AI エージェントに背景知識と推論機能を提供し、複雑な意思決定プロセスで複数の知識ソースを組み合わせてより正確な判断を下せるようにします。
2.2 アーキテクチャ設計
AI エージェントのアーキテクチャ設計には通常、次のコア モジュールが含まれます。
知覚モジュール: データ入力やセンサーフィードバックなどの外部環境情報の収集を担当します。たとえば、金融分野では、認識モジュールはリアルタイムで市場データを収集し、投資決定をサポートします。
意思決定モジュール: 目標と環境データに基づいて行動計画を作成し、優先順位を付けます。意思決定モジュールは、アルゴリズムとモデル分析を通じて最適なアクション パスを自動的に選択します。
実行モジュール: 意思決定モジュールによって生成された戦略を実践し、実際の操作を実行する責任を負います。実行モジュールは多くの場合、外部システム (ブロックチェーン、取引プラットフォームなど) と対話する必要があります。
学習モジュール: タスクの実行中、AI エージェントはフィードバック メカニズムを通じて意思決定戦略を継続的に最適化します。 AI エージェントは履歴データから学習することで、実行効率と精度を向上させることができます。
3. 応用シナリオ
3.1 財務
金融業界における AI エージェントの適用は、特に次の分野で徐々に標準になってきています。
インテリジェントな投資: AI エージェントは世界市場データを分析し、リアルタイムで投資ポートフォリオを調整し、投資収益を最大化できます。たとえば、投資管理プラットフォームは AI エージェントをデプロイして、ビッグデータ分析に基づいて資産配分を実行できます。
自動取引: AI エージェントは、高頻度の取引アルゴリズムを通じて、市場の変動によってもたらされる利益の機会を非常に短期間で捉えることができます。ブロックチェーン技術と組み合わせることで、トランザクションプロセスが分散化され自動化されます。
分散型金融 (DeFi): DeFi の分野では、AI エージェントが流動性プロバイダーとして機能し、流動性プール内の資産の最適な割り当てを提供することで、ユーザーの収益性を向上させることができます。
3.2 Web3 エコシステム
NFT 市場: AI エージェントは、デジタル資産の鋳造、取引、オークションのプロセスを自律的に管理できます。スマート コントラクトとブロックチェーン テクノロジーを組み合わせることで、エージェントはあらゆるトランザクションの透明性とセキュリティを確保できます。
DAO 管理: 分散型自律組織 (DAO) では、AI エージェントは意思決定に関する推奨事項を提供し、投票や資産割り当てなどのガバナンス操作を実行できます。ブロックチェーン技術を通じて、エージェントによって実行されるすべての操作を追跡および検証できるため、DAO の透明性と公平性が確保されます。
3.3 自動化サービス
カスタマー サポート: ChatGPT などの AI エージェントは、24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供し、顧客の問い合わせや苦情を自動的に処理し、手動介入を減らし、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。
物流とサプライ チェーン: AI エージェントは、物流の自動化において重要な役割を果たし、輸送ルートや在庫管理などを最適化し、サプライ チェーンの効率的な運用を保証します。
3.4 ゲームと仮想世界
ゲーム業界では、AI エージェントがますます重要な役割を果たしています。
AI NPC: Metaverse および GameFi エコシステムでは、AI 主導のノンプレイヤー キャラクター (NPC) がダイナミックなインタラクティブなエクスペリエンスを提供し、プレイヤーが仮想世界でインテリジェント エージェントとより自然かつ詳細なコミュニケーションを行えるようにします。
図：今年のAI関連プロジェクトへの投融資額が他分野を上回った
4. ビジネスモデル
AI エージェント テクノロジーの継続的な開発により、ビジネス モデルは多様化と分散化に向けて徐々に拡大しています。 AI エージェントのビジネスの可能性は、従来の業界のアプリケーションに反映されるだけでなく、Web3 や分散型経済においても前例のない機会をもたらします。 AIエージェントおよび関連技術の実用化を促進し、革新的な経済活動の価値を創出できる主なビジネスモデルは以下のとおりです。
4.1 トケノミクス
トークンノミクスは、ブロックチェーンとデジタル トークン システムに基づいた経済モデルです。 AI エージェントは、経済活動に参加するための分散型アプリケーション シナリオにおける交換媒体としてトークンに依存することがよくあります。自律エージェントはプラットフォーム上でさまざまな機能を実行し、トークンを発行または使用することでビジネス価値を生み出すことができます。そのビジネス モデルの主要な構成要素は次のとおりです。
トークン インセンティブ メカニズム: 多くの AI エージェントは、トークンを発行することで、ユーザーがさまざまなプラットフォーム アクティビティに参加するようインセンティブを与えます。たとえば、分散型金融 (DeFi) プラットフォームでは、AI エージェントは流動性プロバイダーとして機能し、プラットフォームに流動性を提供し、取引戦略を実行することでトークン報酬を獲得します。トークン報酬は通常、プラットフォームの生態学的成長とユーザー エンゲージメントと密接に関連しています。
4.2 データエコノミー
データは現代経済において最も貴重なリソースの 1 つであり、特に人工知能やブロックチェーンなどのテクノロジーによって推進され、データの経済的価値はさらに増幅されています。 AI エージェントは、効率的なコンピューティング機能と情報処理機能を通じてさまざまなデータを収集および処理し、データ エコノミーの基盤を構築します。
4.3 インフラストラクチャサービス
AI エージェント テクノロジーがますます成熟するにつれて、AI エージェント向けのテクノロジーとコンピューティング インフラストラクチャ サービスの提供に注力し始めている企業が増えています。このようなサービス モデルには、コンピューティング機能、ストレージ リソース、API インターフェイスなどが含まれますが、これらに限定されません。
4.4 スマートコントラクトと分散型市場
AI エージェントは、スマート コントラクトを通じてトランザクションとビジネス活動を自動的に実行し、手動介入を減らし、効率を向上させます。分散型市場では、スマート コントラクトは AI エージェントにより信頼性の高い実行環境を提供できます。
分散型市場プラットフォーム: AI エージェントは、サードパーティの仲介者を必要とせずに、分散型市場で直接取引を行うことができます。スマートコントラクトは取引の透明性と公平性を保証し、取引プロセスを完全に自動化できます。たとえば、NFT市場では、AIエージェントがデジタル資産の作成、取引、オークションを独立して処理できるため、自律的かつ分散型の市場活動を実現できます。
分散型自律性: 分散型自律組織 (DAO) は、AI エージェントを通じてガバナンス タスクを自動的に実行でき、意思決定プロセスにおける手動介入への依存を軽減します。スマート コントラクトと AI エージェントを組み合わせることで、DAO は意思決定の効率とコミュニティへの参加を向上させることができ、それによってプラットフォームの自己開発と継続的なイノベーションが促進されます。
5. 直面する課題
5.1 技術的な課題
パフォーマンスのボトルネック: AI エージェントの数が増加するにつれて、特に複数のエージェントが連携する場合にシステムのコンピューティング効率を向上させる方法が決まり、コンピューティング能力の需要が急激に増加します。これが現在のテクノロジー開発のボトルネックになっています。
データ プライバシー: 分散環境では、データ プライバシー保護と透明性のバランスをどう取るかが、AI エージェントが直面する重要な課題です。特に金融分野や医療分野では、個人データの保護が非常に重要です。
5.2 規制と法律
法的責任: AI エージェントの自律的な機能により、その動作が予測不可能になるため、法的責任を判断する際に課題が生じます。現在、タスクを実行する際の AI エージェントの責任を定義する明確な法的枠組みはありません。
経済的自律性と監督: AI エージェントには経済的自律性があり、特に国境を越えた支払いやデジタル通貨取引などにおいて規制上の問題が発生する可能性があります。
5.3 コミュニティと生態学
ユーザー教育と導入率: AI エージェントは多くの分野で可能性を示していますが、ユーザー教育は依然として大きな課題です。潜在的なユーザーの多くは、エージェントがどのように機能するかを理解していません。これは、主流市場でのアプリケーションに直接影響を与えます。
競争とコラボレーション: 複数の AI エージェント プロジェクトとプラットフォームが出現する中、オープン エコシステム内で協力と競争のバランスをどのように達成するかが将来の開発の鍵となります。
6. 事例紹介
人工知能とブロックチェーン技術の組み合わせにより、AI エージェントは複数の分野とアプリケーション シナリオで大きな進歩を遂げました。特定のケースを分析することで、このテクノロジーが実際にどのように適用され、業界にどのような変化をもたらすことができるかをより深く理解できます。以下にいくつかの代表的なケースを示します。これらは、AI エージェントの強力な機能を実証するだけでなく、このテクノロジーがどのようにさまざまな分野と組み合わされてエコシステム全体に広範な影響をもたらすかを明らかにします。
6.1 TruthGPTエージェント
TruthGPT は、ブロックチェーン技術に基づく完全自律型 AI エージェントであり、分散型金融 (DeFi) の分野で自動化された投資と裁定戦略を実行するために特別に設計されています。その中心的な利点は、完全な分散化、手動介入がないこと、市場動向を独立して判断してオンチェーン取引を実行できる機能にあります。このプロジェクトの開始は、DeFi分野におけるAIエージェントの応用が新たな段階に入ったことを示しています。
コア機能とアプリケーション
自動裁定取引: TruthGPT エージェントは、そのアルゴリズムを使用して、取引所間の価格差や、さまざまな DeFi プロトコルに基づく収入の差など、市場の裁定取引の機会を特定することができ、迅速に意思決定を行って取引を実行できます。 TruthGPT Agentは迅速に対応することで、人間の意思決定によって引き起こされる感情の変動を軽減しながら、DeFiエコシステムでの利益を最大化することができます。
インテリジェントなリスク管理: 過度のリスクを回避するために、TruthGPT にはインテリジェントなリスク管理機能も統合されています。 AIエージェントは、市場変動をリアルタイムで監視し、過去のデータを分析し、投資戦略を調整することで、資金の安全性と収益の安定性を確保します。分散型実行: ブロックチェーンとスマート コントラクトを統合することで、TruthGPT エージェントは手動介入なしでスマート コントラクトの操作を直接実行できます。この分散型実行モデルにより、取引の透明性、セキュリティ、改ざん防止が保証され、仲介業者がもたらす可能性のあるコストとリスクも排除されます。
トークン経済的インセンティブ: TruthGPT はトークン インセンティブ メカニズムを採用しており、ユーザーはプラットフォームのネイティブ トークンを保持することで代理店サービスを受けることができ、また流動性を提供しガバナンスに参加することでトークン報酬を得ることができます。
6.2 Swarm フレームワーク
Swarm Framework は、複数の AI エージェントが連携して複雑なタスクを効率的に処理できるように設計されたオープンソースの分散コンピューティング フレームワークです。これは、AI システムを構築するためのプラットフォームであるだけでなく、マルチ エージェント システム (MAS) コラボレーションに焦点を当てたエコシステムでもあります。このフレームワークの開始は、協調および分散コンピューティングの分野における AI エージェントのさらなる拡大を示します。
コア機能とアプリケーション
マルチエージェントのコラボレーション: Swarm Framework は複数の AI エージェントを 1 つの集合体に結合し、分散コンピューティングを通じて複雑なタスクを完了できます。これらのタスクにはデータ処理、情報共有、協調的な意思決定などの分野が含まれるため、タスク実行の効率と精度が大幅に向上します。
タスクの割り当てと最適化: Swarm Framework を使用すると、ユーザーはさまざまなタスクをさまざまな AI エージェントに割り当てることができ、AI エージェントはそれぞれの特定の機能と専門知識に基づいて割り当てられます。
フォールト トレランスと適応機能: Swarm Framework は非常に強力なフォールト トレランスを備えており、システム内の AI エージェントが失敗するかタスクを完了できない場合、システムの動作が中断されないように、他のエージェントが自動的にタスクを引き継ぎます。
ブロックチェーンの統合: Swarm Framework は、ブロックチェーン テクノロジーと統合することで、AI エージェントに改ざん防止レコードと分散実行環境を提供します。
Swarm Framework のアプリケーションを通じて、マルチエージェント システムにおける AI エージェントの利点、特にコラボレーション、フォールト トレランス、適応における強力な機能がわかります。これは、エージェント間の効率的な協力を促進するだけでなく、分散コンピューティングの新しい方向性も提供します。
図: GitHub の開始以来の主流の星データの変化
6.3 GameFi の AI NPC
ゲーム業界における AI エージェントの適用はますます一般的になってきており、特に GameFi (ゲーム金融) と仮想世界の統合において、AI NPC (ノンプレイヤー キャラクター) はゲーム エクスペリエンスを向上させる重要な部分となっています。 GameFi プラットフォームはプレイヤーにゲーム体験を提供するだけでなく、仮想世界の経済活動を強化するブロックチェーン技術も組み込んでおり、AI NPC はこれらの仮想経済活動にインテリジェントで自動化されたサポートを提供します。
ダイナミックなインタラクションとインテリジェントな動作: 従来のゲーム NPC は主にプリセット スクリプトを通じてプレイヤーと対話しますが、AI NPC は独自に学習して意思決定を行う能力を備えています。プレイヤーの行動、環境の変化、ミッション要件などの動的な要因に対応できます。
仮想経済と取引: GameFi プラットフォームでは、AI NPC は自動取引、資産管理、リソース割り当てを通じてプレーヤーにリアルタイムの市場対話を提供するなど、仮想経済の構築に参加できます。
メタバースとソーシャル インタラクション: メタバースの概念の台頭により、AI NPC が徐々に仮想ソーシャル シーンに参入してきました。たとえば、仮想現実の世界では、AI NPC がプレーヤーの仮想ソーシャル パートナーとなり、エンターテイメント、教育、またはコラボレーション サービスを提供できます。分散型ゲーム ガバナンス: GameFi プラットフォームでは、AI NPC が分散型自律組織 (DAO) を通じてゲーム ガバナンスと意思決定に参加できます。これらの AI エージェントは、プレイヤーのフィードバックと参加に基づいてゲーム ルール、タスクの報酬、リソースの割り当てを自動的に調整し、ゲーム コミュニティの健全な発展を促進します。
7. 今後の展開
AI エージェントと暗号化された資産の組み合わせは、今後数年間で重要な進歩をもたらすでしょう。テクノロジーの継続的な進歩と市場需要の変化に伴い、AI Agent は、クロスチェーンコラボレーション、リソース共有、効率的なコンピューティング手法など、複数のレベルで暗号資産分野のイノベーションの実現を支援します。将来の開発では、AI エージェントと暗号化された資産の組み合わせにより、インテリジェンス、自動化、セキュリティにさらに注意が払われ、より効率的で柔軟なエコシステムがもたらされます。
7.1 技術的な方向性
7.1.1 クロスチェーンコラボレーション
ブロックチェーン技術の異質性は、異なるブロックチェーン間に技術的な障壁が存在し、複数のブロックチェーン プラットフォーム間でリソースや情報が流れることが困難であることを意味します。 AI エージェントのクロスチェーン コラボレーション機能は、将来の開発における重要な技術的方向性となります。クロスチェーン ブリッジング テクノロジを通じて、AI エージェントはさまざまなブロックチェーンの制限を超え、さまざまなチェーンの利点を活用し、複数の暗号化された資産ネットワークでのアプリケーションを強化できるようになります。
資産管理と最適化: AI エージェントは、資産をさまざまなチェーンにインテリジェントに割り当て、チェーン間のフローを実現して、収益を最大化したり、取引コストを削減したりできます。
クロスチェーン データ コラボレーション: 異なるブロックチェーン プラットフォームには、通常、異なるコンセンサス メカニズム、データ構造、トランザクション モデルがあります。AI エージェントは、クロスチェーン データの処理と相互作用を促進するための仲介者として機能します。
DeF の相互運用性: 現在、DeFi エコシステム内のさまざまなプラットフォームとプロトコルはほとんどがサイロ化されています。 AI エージェントのクロスチェーン機能により、複数の DeFi プロトコル間での資産管理と意思決定の実行を自動化し、それによって DeFi サービスの相互運用性とユーザー エクスペリエンスを最適化できます。
7.1.2 より効率的な Swarm 計算
ブロックチェーン ネットワークが成長し続け、タスクが複雑になるにつれて、従来のコンピューティング手法では、ますます複雑になる要件に対応できなくなります。分散コンピューティング手法としてのスウォーム コンピューティングは、複数の AI エージェントの連携を調整することで大規模なデータを処理し、複雑なタスクを実行できます。暗号資産の分野では、Swarm コンピューティングは、特にデータ分析、スマート コントラクトの実行、取引の意思決定において大きな可能性を発揮します。
Swarm コンピューティングの利点は、複数のエージェント (AI エージェント) 間の連携により、コンピューティング プロセスを高速化し、効率を向上させ、コストを削減できることです。
スマート コントラクトの実行と最適化: Swarm コンピューティングは、スマート コントラクトの実行タスクを共有し、複数のインテリジェント エージェントを通じて契約条件の検証、計算、トランザクションの実行を完了できます。
分散型リスク評価: AI エージェントは、分散型コンピューティングに基づいて市場動向を予測し、リスクを評価できます。複数のエージェントが共同して大量の市場データを処理できるため、単一の予測モデルのリスクが軽減され、全体的な精度と信頼性が向上します。
分散型データ分析: AI エージェントは、分散コンピューティング手法を通じて複数の分散型データ ソース間でデータを効率的に取得および分析し、迅速かつ正確な市場洞察を提供し、ユーザーがより賢明な投資決定を行えるようにします。
7.2 新興地域
7.2.1 エージェント×IoT（IoTと暗号資産の融合）
特にスマート コントラクトとブロックチェーン アプリケーションにおけるモノのインターネット (IoT) テクノロジーと暗号化資産の組み合わせにより、AI エージェントにとってより革新的なアプリケーション領域が開かれます。 AI エージェントは、IoT デバイスとのシームレスな接続を通じて、IoT エコシステムにおける暗号化資産のアプリケーションを促進できます。
スマート コントラクトと自動支払い: AI エージェントは IoT デバイスと連携して、IoT データに基づいた自動支払いとスマート コントラクトの実行を実装できます。
分散型取引および決済システム：暗号化資産市場では、IoTデバイスが取引の入り口となり、AIエージェントがデバイスデータに基づいて取引実行と決済を自動的に完了する責任を負い、分散型取引の実用性と柔軟性を高めます。プラットフォーム。
IoT デバイスの資産化: IoT デバイス自体が暗号化された資産の一部となり、これらのデバイスの使用権やデータ フローをデジタル資産に変換し、IoT 資産のデジタル化と流動性を促進できます。
7.2.2 エージェント×ソーシャルネットワーク（ソーシャルネットワークと暗号資産の統合）
ソーシャル ネットワークは人々の日常生活に不可欠な部分となっており、この分野でも AI エージェントと暗号化資産の組み合わせにより新たな開発の機会が開かれます。暗号資産とソーシャル ネットワークを密接に統合することで、AI エージェントはユーザーに、よりパーソナライズされた安全でインテリジェントなサービスを提供できるようになります。
プライバシー保護とデータ管理: AI エージェントは、ユーザーがソーシャル ネットワーク プラットフォームで個人データを管理し、プライバシー保護とデータのコンプライアンスに準拠した使用を保証するのを支援します。
ソーシャル ネットワークに基づく分散型市場: AI エージェントは、ソーシャル プラットフォーム上のコンテンツとユーザーの行動を分析することで、潜在的な暗号資産投資の機会を特定できます。
ソーシャル トークン化と報酬メカニズム: AI エージェントは、ユーザー インタラクション、コンテンツ作成、およびソーシャル プラットフォーム上のその他の行動に基づいて、暗号通貨またはソーシャル トークンを自動的に生成できます。
分散型 ID 管理: AI エージェントは、ユーザーのデジタル ID 管理を支援し、分散型 ID 検証システムを通じてソーシャル プラットフォーム上のユーザーの ID 情報のセキュリティとプライバシー保護を確保できます。
8. 結論と提案
AIエージェントの今後の展開は可能性に満ちています。よりインテリジェントな自律的意思決定から、複数の業界との深い統合、クロスドメインのインテリジェントなコラボレーションまで、AI エージェントは間違いなく社会のあらゆるレベルで変化を促進する重要な力となるでしょう。テクノロジーが画期的な進歩を続け、倫理とガバナンスが徐々に改善されるにつれて、AI エージェントの広範な適用は人類社会に前例のない革新の機会をもたらすでしょう。しかし、技術の進歩と倫理および規制との間のバランスをどのように見つけるかが、将来の開発における最も重要な課題となるでしょう。
AI エージェントは、人工知能と分散テクノロジーの統合を表しており、Web3 エコシステムの重要な部分です。このテクノロジーは多くの課題に直面していますが、その潜在的な革命的な影響は無視できません。将来的に、AI Agent は技術的な進歩、規制枠組みの改善、ユーザー教育によって急速に成長すると予想されます。
関連分野の開発者、企業、投資家は、AI エージェント技術の開発に細心の注意を払い、このインテリジェント革命に積極的に参加し、さまざまな業界での広範な適用と革新を促進することをお勧めします。
