AI 3.0 エコシステム パートナーのデモ: サブクエリを活用して透明性と説明責任のあるオンチェーン エージェントを構築

なぜ AI には分散化が必要なのか

AI がコンテンツ作成、意思決定、オンライン インタラクションをますます推進するにつれて、透明性と説明責任に関する重要な問題が浮上し続けています。 SubQuery は、すべてのエージェントの対話と推論をオンチェーンに保存し、データが不変、追跡可能、監査可能であることを保証することで、これらの問題を解決します。

SubQuery の分散型アプローチによって対処される主な問題には、次のようなものがあります。

• 単一障害点のリスク: 分散インフラストラクチャによりシステムの復元力が向上します。

• 不透明な意思決定プロセス: オンチェーン ストレージにより、エージェントのアクションに対する説明責任が導入されます。

• 自律エージェントのスケーラビリティ: AI エージェントのプロトタイプを迅速に作成し、展開するためのツールを開発者に提供します。

SubQuery は誇大宣伝に頼るのではなく、実際のアプリケーションの価値を提供することに主眼を置いており、信頼できる AI 主導のシステムを構築することを目指しています。

SubQuery AI フレームワークの概要

SubQuery の AI フレームワークは、AI エージェントの作成と管理をシンプルかつ直感的に行えるように設計されています。開発者は、必要なコンポーネントをすべて含む定型プロジェクトから始めることができます。

フレームワークの主な機能は次のとおりです。

1. モジュラー設計

   1. TypeScript で開発され、Node.js を再考した Deno に基づく最新の安全なランタイム環境と組み合わせられています。

2. オープンソースモデル

   1. Llama 3B などの一般的なオープン ソース モデルとの統合のサポートにより、開発者は独自のツールからの柔軟性と独立性を実現できます。

3. システムプロンプト

   1. 開発者は、エージェントの役割、性格、各対話の目的を指定して、エージェントの動作を定義できます。

4. 機能的なツール

   1. エージェントは、API 呼び出し、ブロックチェーン データの操作、スマート コントラクトの実行などの特定のタスクを実行できます。

ライブ デモ: カスタム AI エージェントの構築

デモでは、SubQuery がフレームワークのシンプルさを強調する段階的な例を示しています。 「Greeter AI」と呼ばれるこのエージェントは、ユーザーに名前を尋ね、ユニークなジョークやダジャレで挨拶するように設計されています。

この興味深い例は、システム プロンプトと軽量構成がエージェントの動作をどのように形作ることができるかを示しています。より高度な使用例については、デモでは機能ツールも検討し、ユーザー入力の反転やブロックチェーン データの取得などの複雑なタスクを処理する機能をデモンストレーションします。

実際の適用例: 知識ベースの透明なエージェント

SubQuery の顕著な例は、ソーシャル メディア プラットフォーム上で議論に参加するように設計された AI エージェントである「Argument」です。

Argument の特徴は、オンチェーン メモリ機能です。

• 推論や意思決定のプロセスを含むすべてのやり取りがオンチェーンに記録されます。

• パブリック アクセスにより、保存されたトランザクションと応答を通じて、誰でも Argument の「思考プロセス」を閲覧できるようになります。

このアプローチは、意思決定プロセスが「ブラック ボックス」であることが多いという AI システムの重要な問題を解決します。 AI の推論をオンチェーンに保存することで、開発者とユーザーは対話記録を追跡し、潜在的なエラーを特定できるため、「幻覚」などのあいまいな問題を排除できます。

RAG サポートで知識を拡大

別のデモでは、SubQuery がRAG (検索拡張生成)を使用して、その包括的なドキュメントに基づいてトレーニングされた AI 搭載ボットを強化する様子が強調されています。

RAG を通じて、SubQuery の AI は次の機能を実装します。

1. 大規模なナレッジ ベースの処理: LanceDB を使用してドキュメントをベクトル埋め込みに変換し、効率的なクエリを実行します。

2. ユーザーのクエリを正確に処理します。特定の文書ソースから詳細な回答を提供します。

3. 使いやすさの向上: カスタマイズ可能なプロンプトを使用して、皮肉、簡略化、または技術的なスタイルで説明を提供します。

このアプリケーションは、開発者が複雑なエコシステムをナビゲートする際にフレームワークがどのようにサポートされ、より幅広いユーザーがツールにアクセスしやすくなるかを示す実際の例です。

開発者とイノベーターに力を与える

SubQuery は社内のユースケースを超えて、Web3 開発者コミュニティに力を与え、独自の AI 主導のソリューションを想像して開発するよう促します。このフレームワークは、分散プロセスの自動化、インタラクティブな dApps の構築、まったく新しいエージェント駆動プラットフォームの作成など、新しいアイデアを検討するための柔軟性を提供します。

SubQuery の James 氏は次のように述べています。 「私たちはあなたの想像力を自由に働かせるためのツールを提供します。あなたの創造性が唯一の限界です。」

結論: 分散型 AI の未来を形作る

SubQuery の AI フレームワークは、人工知能とブロックチェーン テクノロジーを組み合わせる可能性を示しています。 SubQuery は、透明性、説明責任、実際の有用性を重視することで、AI 3.0 時代に何が可能かを再定義しています。

分散型エージェントが急増する中、SubQuery のツールは、この新しいイノベーションの波が強力かつ責任あるものであることを保証する上で重要な役割を果たすことになります。 Argument のような楽しいディベート エージェントを通じてでも、AI を活用した強力なボットを通じてでも、SubQuery は新世代の透明で回復力のある AI システムの基礎を築いています。