web3 AIエージェントの応用シナリオについてさらに検討した結果、次のような将来的な考えをまとめました。
1) web3 AIエージェントの最もネイティブなアプリケーション機能は「トランザクション」ではないかもしれません。 DeFi トランザクションエージェントは、常に暗号通貨におけるエージェント着陸の最終形態と見なされてきました。しかし、AI 自体には曖昧な推論や幻覚のプロセスが含まれており、これは当然、取引シナリオで要求される精度や許容度の低さに反します。
私の意見では、短期的には、web3 AI エージェントの利点は、資産取引実行レベルの絶対的な精度ではなく、「データクリーニング」と「意図分析」のレベルにあります。たとえば、オンチェーンとオフチェーンの適用性データをクリーニングして効果的な情報マップを構築するなど。たとえば、オンチェーンのユーザー取引行動のモデリングとリスク選好分析、スマートマネー取引決定アシスタントのカスタマイズなど。
2) Web3 AIエージェントでは、MCPよりもA2Aなどのエージェント通信プロトコル機能の必要性が高い可能性があります。 MCP は比較的成熟した機能 API インターフェースを呼び出すため、成熟したエージェント アプリケーション エコシステムがあれば、MCP はデータ アイランド問題を完全に解決できます。逆に、アプリケーションフォーマット自体が未熟であれば、MCP の標準化されたインターフェースは役に立たなくなります。
対照的に、 A2A プロトコルは、一定の増分エージェント市場を作成することができ、オンチェーン データ分析エージェント、スマート コントラクト監査エージェント、MEV 機会キャプチャ エージェントなど、専門的な分業を行う多数の垂直エージェントを生み出すことになります。 A2A に組み込まれたエージェント機能レジストリと P2P メッセージング ネットワークなどの条件により、各垂直エージェントはリンクの価値と複雑な相互作用の組み合わせにより適切に適応できるようになります。 MCP プロトコル レベルに留まる場合、web3 AI エージェントが言語対話レベルの制限を突破することは困難になる可能性があります。
3) web3 AIエージェントのインフラ構築需要 > アプリケーションランディング。 web2AIの文脈では、エージェントの実用的価値の追求は当然最優先事項ですが、web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するには、統合データ層、Oracle層、インテント実行層、分散型コンセンサス層など、著しく欠けている基礎インフラストラクチャを補う必要があります。
アプリケーション層で web2 と正面から競合する (これは必ず負ける) のではなく、インフラ層で新しい方法を見つけ、web3 の差別化された利点を備えたインフラを構築するのが正しいアプローチです。アプリケーションの実装面ではWeb2 AIに遅れをとっているものの、A2A運用のための分散型コンセンサスネットワークの構築や、MCPが機能するための統一された相互運用可能な標準の構築などの基本インフラは、ブロックチェーン本来の特性と高い互換性があります。インフラ構築の緊急性は、アプリケーションの実装の緊急性と比べてそれほど劣っていません。
4) 構築の考え方が Crypto Native から AI Native に変化します。過去数年間の暗号通貨の歴史を振り返ると、「分散型」フレームワークへの準拠だけで、豊かで多様な軌跡とイノベーションの波が生まれています。今後、AI + Crypto 分野は「AI の自律性」を中心にさらに進む可能性があります。
エージェント型であれロボット型であれ、本質的には、自己資金管理機能を備えたAIエージェントクラスター、ネットワーク環境やフィードバックに応じて自己アップグレードできるスマートコントラクトテンプレート、コミュニティの貢献に基づいて動的に調整・最適化するDAOガバナンスフレームワークなど、新しいAI中心のパラダイムフレームワークを追求しています。最終的に重要なのは、単純なツール適用の考え方から脱却し、AI に自律的な進化システムを持たせ、AI が AI の進歩を推進できるようにすることです。
