元記事: https://polkadot.com/blog/defai-crypto-ai-agents-explained/
編集者: OneBlock+
イノベーションの中には、大々的に宣伝されるものもあれば、裏で静かにくすぶり、繰り返し現れて突然あらゆるところに現れるものもあります。分散型金融システムも例外ではありません。 DeFi はオープン プロトコルを解放し、従来の仲介者を必要とせずに複雑な金融商品へのアクセスを民主化します。しかし、「オープン」だからといって必ずしも利用可能というわけではありません。
DeFi 市場の多くをナビゲートするには、価格を監視し、ポートフォリオのバランスを調整し、市場の変化に手動で対応するなど、積極的な注意が必要です。 DeFi に参加するには、急峻な学習曲線と、最適ではないユーザー エクスペリエンスに対する寛容さが必要であり、多くの人にとってアクセスしにくいものとなっています。
ここで DeFAI (分散型金融人工知能) が登場します。これは、摩擦を減らし、複雑さを自動化し、分散型金融を直感的なものに近づけることを目的としたインテリジェントな暗号 AI エージェントです。
DeFAIとは何ですか?
DeFAI は、分散型金融における人工知能の統合を指します。暗号 AI エージェントは、ブロックチェーン ネットワークと DeFi プラットフォーム上で実行される自律プログラムです。これらは、人間の介入を最小限に抑えながら、環境を監視し、データを分析し、設定された目標を追求し、戦略を実行するように設計されています。
主にコンテンツを生成する大規模言語モデル (LLM) とは異なり、AI エージェントが作業を実行します。変化する状況に適応し、パフォーマンスを最適化しながら自律的に動作することができます。重要なのは、意図しない結果を防ぐために、それらのアクションはユーザー定義のリスク パラメーターとシステム制約によって制御されることです。
すべての形式の DeFi 自動化が DeFAI として適格であるわけではありません。従来のロボットや意図ベースのシステムは、事前定義されたアクションを実行する可能性がありますが、DeFAI は、知覚、学習、推論を行うエージェントというインテリジェントなものへの移行を意味します。
DeFAI で AI エージェントを定義する主な機能は次のとおりです。
自律性：継続的な人間の指導や介入なしに独立して作業する能力
学習能力：データ分析と結果評価に基づいてパフォーマンスを改善したり行動を調整したりする能力
状況認識：複雑で動的な市場やシステムの状況を感知し、対応する能力
今日の可能性
今日の暗号通貨 AI エージェントはすでに DeFi エクスペリエンスを向上させています。まだ完全に自律的ではありませんが、次のタスクを実行できます。
オンチェーンとオフチェーンの市場シグナルのクロスプロトコル監視
基本的な取引を実行し、ポートフォリオをリバランスする
自動流動性マイニング戦略
潜在的なリスクシグナルのスマートコントラクトの監視
X（旧Twitter）のAIアカウントからの返信を見たことがある人や、ポートフォリオロボットがバックグラウンドで資産配分を調整するのを見たことがある人は、この変革の始まりを垣間見ていることになります。しかし、次に来るものは、はるかに野心的なものである。リアルタイムで学習し進化できる AI を考えてみましょう。これにより、DeFi が静的なツールセットから応答性の高い自己最適化金融レイヤーへと移行する道が開かれます。
DeFAI の主な用途は何ですか?
分散型金融では、AI エージェントがますます複雑なタスクを処理できます。
クロスプロトコル予測とポートフォリオ最適化
従来、クロスプロトコル DeFi ポートフォリオを管理するには、ダッシュボードとアプリケーション全体を常に監視する必要があります。 AI エージェントは、この監視を自動化し、市場状況の変化をスキャンし、ポートフォリオを積極的に再調整し、複数のエコシステム間で流動性を転送するために使用されます。完全な自律性はまだ開発段階ですが、意図に沿った半自律的な実行は、すでに限定的な形で存在しています。
AIによる流動性マイニングと資産再分配
Agentic AI は、APY を監視し、ガスコストと変動損失を考慮し、収益を最大化するために資本を動的に移動できます。多くのシステムでは依然としてユーザー定義のガードレールが必要ですが、真に適応性のある DeFi 参加のためのアーキテクチャは現在も開発中です。
スマートコントラクトの監視とリスク検出
おそらく最も重要なのは、警戒がすべてを意味する業界において、エージェントが安全性を強化していることです。通常のスマート コントラクト操作の動作ベースラインを確立することで、悪用の試みや技術的な脆弱性を示唆する微妙な異常を検出し、被害が発生する前に自動的に保護対策をトリガーすることができます。
これらの各例は、DeFAI が金融システムを基本的な取引実行から継続的な適応型戦略管理へとどのように変革できるかを示しています。
DeFAI の利点と課題は何ですか?
DeFAI を過大評価したくなる気持ちはわかりますが、他の新興テクノロジーと同様に、リスク、トレードオフ、そして金融システムとの関わり方を大きく変える可能性があることを認識することが重要です。
DeFAIの利点
効率:エージェントは機械の速度で情報を処理し、トランザクションを実行し、人間のオペレーターが見逃す可能性のあるチャンスを捉えます。
民主化されたアクセス：洗練された金融戦略が一般ユーザーにも利用可能となり、現在参加を制限している技術的な障壁が取り除かれる。
継続的な最適化:システムは強化学習を通じて戦略を改善し、人間の介入なしにパフォーマンスを向上させます。
手作業のオーバーヘッドの削減:ユーザーは面倒なマイクロマネジメントから、高レベルの目標とリスクパラメータの設定に移行します。
DeFAIの課題
データ品質リスク:エージェントのパフォーマンスは情報の品質に依存します。不完全なデータや操作されたデータは、悲惨な決定を引き起こす可能性があります。
ブラックボックスの意思決定:ポリシーが複雑になるにつれて、エージェントが特定のアクションを実行する理由を理解することが難しくなります。
信頼の欠如:意味のある透明性がなければ、ユーザーは自律システムに金融権限を委譲することをためらう可能性がある。
規制の不確実性：主体的な行動に関する法的枠組みは未整備のままであり、説明責任に曖昧さが生じている。
システミックリスク：類似のAIエージェントの広範な使用は、市場のストレス時に群集行動につながり、市場のボラティリティを悪化させる可能性がある。
ユーザーが操作するシステムからエージェントが拡張するシステムに移行するにつれて、DeFAI は私たちに説明責任を再考するよう求めます。自律エージェントが発火した場合、誰が応答しますか?分散型システムはどのようにして自動化と透明性を確保するのでしょうか?
インフラストラクチャが重要な理由:
Polkadot での大規模な AI エージェントのサポート
DeFAI が成功するには、インフラストラクチャが新しい需要を満たす必要があります。エージェントは、さまざまなプロトコルやプラットフォーム間で効果的に実行するために、シームレスな相互運用性を必要とします。混雑や過剰なコストを発生させずに同時意思決定プロセスを処理できる、信頼性の高いスケーラビリティと柔軟性が必要です。
Polkadot のモジュール式アーキテクチャは、その基本設計を通じてこれらの要件に特に対応しています。
クロスコンセンサスメッセージング (XCM) : エージェントは複数のプライベートチェーンとロールアップにわたる複雑なコラボレーションを調整できるため、単一のプロトコルではなくエコシステム全体にわたる真に包括的な金融戦略が可能になります。
モジュラーブロックチェーン開発:Polkadot 開発ツールキットを使用すると、開発者は AI エージェントの統合に最適化された特殊なブロックチェーンを設計し、エージェントの操作をサポートするパフォーマンス特性に合わせて環境を微調整できます。
共有セキュリティ モデル: Polkadot に接続されたロールアップは、柔軟性や特殊性を犠牲にすることなく、Polkadot チェーンの分散型バリデーター セットの恩恵を受け、エージェントが複数のコンテキストで安全に動作できる環境を作成します。
特殊な実行環境: ロールアップは、プライバシー保護の計算から高スループットのデータ処理まで、特定のエージェントの動作と要件に合わせて最適化されたカスタム実行環境を実装できます。
PolkadotエコシステムにおけるAIシステムの実際の使用例
DeFAI は分散型 AI アプリケーションを含め、まだ新興分野ですが、Polkadot エコシステムのいくつかのプロジェクトではすでにその中核となるアイデアが実践されています。
Phala Network: プライバシー保護型AIエージェント実行
Phala ネットワークは、機密性と検証可能性を優先して AI エージェントを展開するための分散型インフラストラクチャを提供します。 Phala は、信頼できる実行環境 (TEE) を通じて、実行の暗号化証明を提供しながら、処理中の機密データの保護を保証します。
OriginTrail: AI推論のための構造化された知識
OriginTrail の分散型ナレッジグラフ (DKG) は、微妙な意思決定に不可欠な、意味的にリンクされたコンテキスト豊富なデータを AI エージェントに提供します。従来のオラクルとは異なり、DKG は検証可能で相互接続された情報を提供し、AI エージェントの推論能力を強化します。 Polkadot との統合により、さまざまなネットワークとシステム間の相互運用性が保証されます。
効果的なエージェント システムを構築するには、単なる分散化以上のものが求められます。これらは、データの可用性、構成可能なプロトコル、シームレスなチェーン間調整に依存しており、これらは Polkadot アーキテクチャがネイティブにサポートする機能です。
DeFAI の今後の展望は?
今日、DeFi であっても、ほとんどの金融は基本的なインターフェースを通じて運営されています。ユーザーがボタンをクリックします。彼らは書類に記入します。ダッシュボードを監視します。
確かに機能的ですが、直感的とは言えません。
自律エージェントは根本的に異なるものを提供します。システムは受動的に指示を待つのではなく、自ら適応し、交渉し、取引を行うことができます。これにより、金融サービスが動的かつパーソナライズされ、ますます自己運営化されるエージェントツーエージェント (A2A) 経済への扉が開かれる可能性があります。
ユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントはオペレーターによって異なる場合があります。インテリジェント システムは、個々の目標に合わせて、ニーズを予測し、戦略を策定し、ユーザーに代わってアクションを実行します。自動運転車と、行きたい場所を自動運転車に伝えるだけの違いとして考えてみましょう。
この将来には次のようなものが含まれる可能性があります。
パーソナルエージェントは、あなたのリスク許容度と財務目標に基づいて暗号資産ポートフォリオを管理します
自律的に提案、投票、決定を実行するDAO
目標をエコシステム全体の協調行動に変換します
このビジョンを実現するには、dapps のアップグレード以上のものが必要になります。インフラストラクチャは、後から思いついて寄せ集めるのではなく、賢明な第一原則に基づいて設計される必要があります。ネットワークはモジュール化され、相互運用可能で、本質的に適応可能である必要があります。
Polkadot はこれらの原則を念頭に置いて設計され、すでにそれを実現しています。ユースケースの調査、構築の準備、アイデアを実現するための資金の調達など、Polkadot はスマートファイナンスの未来が形作られる場所です。
