リサーチ：AIエージェント分野の概要

暗号資産分野における初期のAIエージェント実装は、主に自動化されたソーシャルチャット機能、センチメント分析、表層的なオンチェーン分析を活用していました。

ここで「第一波」と呼ばれるこれらの初期開発は、Xのようなプラットフォーム内での会話型AIの基盤を築き、コンテンツモデレーション、ユーザーエンゲージメント、オンチェーンデータの取得などのタスクを可能にしました。

その後、分野は成熟し、「第二波」として複雑なDeFiプロトコル、クロスチェーン相互運用性、スマートコントラクトベースの自動化を含むAIソリューションが登場し始めました。

これらのプロジェクトが「AI駆動型」の運用を謳っているものの、推論の大部分はオフチェーンで行われている点は注目に値します。

本レポートは、これらのプロジェクトの概要を提供し、それらが業界の未来にどのように貢献しているかを評価することを目的としています。

個別プロジェクト分析

エージェンティック・フレームワーク

第一波のAIエージェントは、ai16zとそのELIZAフレームワーク、VirtualsとそのG.A.M.E.フレームワーク、AI RIG Complex（ARC）フレームワーク、CoinbaseのAgentKitなど、エージェンティック・フレームワークに焦点を当てた様々なプロジェクトによって例示できます。これらは主に（ただし限定されず）コミュニケーション機能を重視したAIエージェントを生み出しました。

当初はAIをファンド運用に統合するDAO志向の取り組みとして位置付けられていたai16zですが、社内AIエージェント「AI Marc」と、彼が運用していたとされる投資ファンドの透明性が限定的だったため、その有効性は抑制されました。

ai16zの真の注目は、ELIZAフレームワークにありました。これは、X、Discord、Telegramなどのプラットフォームや、SolanaやEVM系ブロックチェーンなどのオンチェーン環境でAIエージェントを開発するためのTypeScriptベースのツールキットです。

ELIZAのコアAIプロセスはオフチェーンで動作し、必要な出力のみがブロックチェーンシステムに送信されますが、その設計はAIの知見とオンチェーン活動の早期統合を示しました。

このフレームワークは、誰でも基本的なチャットボットやプラグインから、ELIZAエージェントを独自のマーケットデータサービスや専門的な分析ダッシュボードに統合するような高度な機能まで、様々な機能を持つエージェントを開発できることを目指しています。

ai16zとELIZAフレームワークについての詳細なレポートは、 previous research piece で行われました。

ELIZAフレームワークのモジュール性は開発者の間で注目を集め、執筆時点でGithubで約15Kスターを獲得し、関連する$ai16zトークンはピーク時に時価総額25億ドル（2.5B）を超えましたが、現在は80%以上下落しています。

elizaOSリポジトリが1日に受け取るスター数から判断すると、GitHubでの活動も2024年12月のピーク以降大幅に減少しています。

出典: sentient.market, The Block Pro Research

一方、Virtualsは本質的にAIエージェントのローンチパッドであり、そのG.A.M.E.フレームワークはELIZAと同様に、与えられた情報に基づいてエージェントが行動や意思決定を計画・実行できるようにします。

Virtualsについての概要レポートは、 previous research piece で行われました。

Virtualsエコシステムから生まれた最も注目すべきAIエージェントはaixbtで、オンチェーンおよびオフチェーンの暗号資産市場データを自律的に分析し、リアルタイムのインサイトを提供し、X上でユーザーと対話する能力を持っています。

ARCもELIZAやG.A.M.E.と同様の目的を持つエージェンティック・フレームワークであり、主な差別化要素はRust言語に基づいている点です。

ELIZAフレームワークと同様に、ARCのGitHubでの活動も、リポジトリが1日に受け取るスター数から判断すると、ピーク以降大幅に減少しています。

出典: sentient.market, The Block Pro Research

一方、CoinbaseのAgentKitは、Coinbase Developer Platform SDKやLangChainのようなサポートツールと直接統合できるモデル非依存型フレームワークであり、開発者がブロックチェーン対応エージェントを作成・カスタマイズ・管理できるようにします。

DeFAIおよびトランザクションAIソリューション

「第二波」では、HeyAnon、Wayfinder、AgentKit、GizaとそのARMAエージェント、Almanakなどのプロジェクトが、自動化されたトランザクションフローと分散型金融AI（DeFAI）への注目の高まりを示しています。

第一波とは異なり、これらのプロジェクトは確立されたDeFiフレームワーク内で動作するよう設計されており、AIモデルはオフチェーンで動作し、オンチェーン実行のためのシグナルを送信します。

このアプローチは、スマートコントラクトが不変かつ決定論的である一方で、オフチェーンAIがデータを分析し行動を提案することで恩恵を受けられることを認識しており、これらの出力が安全かつ信頼性を持って統合されることが前提です。

このカテゴリの大多数のプロジェクトは、独自トークンをまだローンチしていない点も注目に値します。

例外はHeyAnonで、自然言語処理モデルをDeFiプロトコルと統合し、ユーザーが会話型インターフェースを通じてテキストベースの指示を送信することで、スワップや資産の貸出、トークンのブリッジを実行できるようにしています。

同様のコンセプトをトークンなしで実装しているWayfinderは、「shells」と呼ばれるAIエージェントを活用し、チャットベースのインターフェースでDeFiプロトコルをナビゲートします。

「wayfinding paths」（異なるブロックチェーン間のキュレーションされたルート）を使うことで、Wayfinderはユーザーが日常言語で意図を入力するだけでDeFiタスクを実行できるようにしています。

単一のAI駆動型「スーパーアプリ」DeFiのビジョンは魅力的ですが、データの信頼性や悪意あるスマートコントラクトトリガーからの保護に関する疑問は残ります。AI出力が期待値から大きく逸脱した場合のフォールバック手順など、リスク緩和策が組み込まれていても同様です。

また、このシステムはLLMがスマートコントラクトロジックをオフチェーンで解釈し、その結論がオンチェーンプロセスに入力されることに依存している点も注目に値します。

このことを踏まえると、誤解釈や悪意ある・欠陥のあるパスの可能性は本質的なリスクとなります。

Giza は、自律エージェント向けのフレームワーク、コマンドラインインターフェース、データセット、SDKを提供するAIエージェントスタックです。

そのデビューAIエージェントであるARMAは、複数のDeFiレンディングプロトコル間で安定コインの利回りを最適化し、資金を動的に再配分し、リターンを自動複利化します。

ARMAはリアルタイムのAPRデータと頻繁なリバランスに依存しており、これらはおそらくオフチェーンで処理され、セキュアな要約のみがオンチェーンに送信されます。これにより、信頼性の高いデータ入力と計算負荷の最小化が重要となります。

初期データは利回り向上の可能性を示唆していますが、長期的な成功は堅牢なセキュリティ監査と市場のボラティリティ下でのパフォーマンスに依存します。

Almanakは、AI駆動型DeFi戦略のアイデア創出、テスト、展開のための包括的なスイートを提供しており、戦略インフラとエージェンティック・インフラの2つの主要コンポーネントで構成されています。

「戦略インフラ」はブロックチェーン状態マシンを用いたシミュレーションを行い、従来の価格フィードベースのアプローチよりも現実的なモデリングを提供します。

一方、「エージェンティック・インフラ」はLlamaやMistralなどのLLMを活用し、戦略のアイデア創出からオンチェーン実行までのライフサイクル全体を自動化します。

信頼できる実行環境によるプライバシー保護実行などの技術が、フロントランリスクの緩和に活用されています。

Storyは、DeFAI駆動型エージェント展開の波とは一線を画し、直接的なAIエージェント実行ではなくオンチェーン知的財産（IP）に焦点を当てています。

StoryはIPをプログラム可能な資産としてトークン化し、カスタムLayer-1アーキテクチャ上の専用「cores」を通じて自動ライセンスおよびロイヤリティ分配を可能にします。

そのAgent Transaction Control Protocol（Agent TCP/IP）は、IP資産のAI駆動型ライセンス交渉を促進することを目指しています。

Storyについての詳細なレポートは、 earlier research piece で行われました。

ただし、Storyは多額の資金調達を受けたプロジェクトであり、プライベート市場での調達が大きいため、ローンチ時のパブリック市場での評価額が比較的高くなっています。

セクター全体のメタ分析

これらのプロジェクトで観察される開発の軌跡は、ソーシャル促進から直接的な金融エンゲージメントへの明確なシフトを示しています。

第一波は、AIがチャットボットの編成、オンラインコミュニティのモデレーション、DAOのガバナンス提案の助言などに有効なツールとなり得ることを示しましたが、後者の実行面は振り返るとあまり芳しくありませんでした。

このカテゴリのプロジェクトは、個性豊かなボットのための専門フレームワーク構築や、AIの言語能力をブロックチェーンベースのインタラクションに橋渡しすることに集中していました。

しかし、これら初期の取り組みの成功は、実経済への応用におけるギャップも明らかにしました。

その結果、第二波はこれらの初期実験を基に、トランザクション文脈をターゲットにし、複数チェーンを橋渡しし、DeFiオペレーションを大規模に自動化することに注力しています。HeyAnonやWayfinder、Giza、ARMA、Almanakなどのプロジェクトがこのシフトを体現しています。

これら第二波の各プロジェクトはトランザクションエンゲージメントへのアプローチが異なりますが、いずれもAIを単なる「おしゃべりボット」から価値交換の本格的な参加者へと進化させる広範な動きを示しています。

このシフトはより深い課題や緊張をもたらし、高度な市場操作、AIの誤解釈、データシグナルの改ざん、オフチェーン処理パイプラインの脆弱性など、潜在的な悪用リスクへの対応方法に関する疑問を投げかけます。

一方、Storyは、AIデータセットを含むIPライセンスや利用シナリオにプログラム可能なオンチェーンロジックを適用することで、AI促進の定義拡大を強調しています。

制限事項

これらのプラットフォーム全体でいくつかの制限が明らかになります：

セキュリティアーキテクチャ

暗号資産のあらゆるプロトコルやメカニズムと同様に、AI駆動型オンチェーンインタラクションには、プライベートキーの漏洩やリアルタイムリバランス・ライセンスプロトコルの脆弱性悪用のリスクが内在しています。

データ信頼性 & AIモデルリスク

検証されていない、または改ざんされたデータソースは、利回り最適化やアテンショントークン戦略を損なう可能性があります。LLMも依然としてエラーや「幻覚」に脆弱です。

重要な指示の誤解釈を防ぐためには、厳格なモデル検証、継続的なモニタリング、複数AIシステムの合意形成など、堅牢なガードレールが不可欠です。

ソーシャルオートメーションの課題

AI駆動型ソーシャルオートメーションは、膨大なデータをオフチェーンで処理し、その後オンチェーンに実行可能なインサイトをフィードバックします。

データ分析の大部分がオフチェーンで行われることを考えると、これらのシステムが透明性と検証可能性を維持することは大きな課題です。

開発者はデータ処理の技術的側面だけでなく、特にAIがガバナンスプロセスに利用される可能性がある場合、公平性の確保やバイアス緩和のための監督メカニズムの実装方法も考慮する必要があります。

まとめ

ブロックチェーン分野における第一波AIプロジェクトは、自動チャットツール、ソーシャルメディアボット、コミュニティ主導のインタラクションが活躍できる場を示しました。しかし、これらの取り組みは会話型AIの限界も露呈し、経済的な実用性の天井を浮き彫りにしました。

第二波は、AIをDeFiプロトコルや高度なオンチェーンオペレーションに統合することで、決定的な前進を遂げています。

期待は大きいものの、DeFAIもオンチェーントレーディングボットのプライベートキー脆弱性プロファイルを引き継ぐ可能性があります。

トレーディングボットと同様に、DeFAIのUX向上が魅力的であれば、主流の採用が指数関数的に増加する可能性があります。しかし、ユーザーの一部は、キー管理の失敗や悪意あるエクスプロイトが発生した場合、そのリスクの影響を受けることは避けられません。

要するに、チャットベースの新奇性から価値ベースの実用性への道のりは、今や本格的に進行中です。これらの障害が徹底的なテストとフェイルセーフ機構で克服されれば、AIはユーザーフレンドリーなDeFAIの重要な推進役となる可能性があります。