21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を促進し、Siriなどの仮想アシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の出現はAI発展の重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4の発表はAIエージェント分野の転換点と見なされています。あるAI企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前学習モデルは数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しています。これらは自然言語処理において卓越した性能を発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的かつ明確なインタラクション能力を示すことを可能にしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンで利用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆などのより複雑なタスクに拡張されています。
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AIエージェントの台頭：未来のデジタル経済を形作る知能エコシステム
デコードAIエージェント：未来の新しい経済エコシステムを形作るインテリジェンスの力
1. 背景の概要
1.1 はじめに：スマート時代の"新しいパートナー"
各暗号通貨のサイクルは、業界全体の発展を推進する新しいインフラストラクチャをもたらします。
強調すべきは、これらの垂直分野のスタートは単に技術革新によるものではなく、資金調達のモデルと牛市の周期の完璧な組み合わせの結果であるということです。機会が適切なタイミングに出会うと、巨大な変革を引き起こすことができます。2025年を見据えると、2025年の周期の新興分野はAI代理であることは明らかです。このトレンドは昨年の10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発売され、10月15日に1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日に、あるプロトコルがLunaを発表し、隣家の女の子のIPライブ形象で初めて登場し、全業界を爆発させました。
では、AIエージェントとは一体何ですか？
皆さんはクラシック映画『バイオハザード』に馴染みがあるでしょう。その中のAIシステム「レッドクイーン」は印象的です。レッドクイーンは強力なAIシステムで、複雑な施設やセキュリティシステムを制御し、環境を自律的に感知し、データを分析し、迅速に行動を取ることができます。
実際、AIエージェントはハートの女王のコア機能と多くの類似点があります。現実のAIエージェントは、ある程度類似の役割を果たしており、現代技術の分野における「知恵の守護者」として、自主的な感知、分析、実行を通じて、企業や個人が複雑なタスクに対処するのを助けています。自動運転車からスマートカスタマーサービスまで、AIエージェントはさまざまな業界に深く浸透し、効率性と革新を高める重要な力となっています。これらの自律的なインテリジェントエージェントは、目に見えないチームメンバーのように、環境の感知から意思決定の実行までの全方位の能力を備え、さまざまな業界に徐々に浸透し、効率性と革新の両方を推進しています。
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー
例えば、AIエージェントは、特定のデータプラットフォームやソーシャルプラットフォームから収集したデータに基づいて、自動取引を実行し、リアルタイムでポートフォリオを管理し、自身のパフォーマンスを継続的に最適化するために使用されることができます。AIエージェントは単一の形態ではなく、暗号エコシステム内の特定のニーズに応じて異なるカテゴリに分かれています。
2.クリエイティブAIエージェント：テキスト、デザイン、さらには音楽制作などのコンテンツ生成に使用されます。
4.調整型AIエージェント：システムや参加者間の複雑な相互作用を調整し、特にマルチチェーン統合に適しています。
このレポートでは、AIエージェントの起源、現状、そして広範な応用の可能性について深く探求し、それらが業界の風景をどのように再構築するかを分析し、将来の発展傾向を展望します。
1.1.1 開発履歴
AIエージェントの発展の過程は、AIが基礎研究から広範な応用へと進化してきたことを示しています。1956年のダートマス会議で「AI」という言葉が初めて提唱され、AIが独立した分野としての基礎が築かれました。この時期、AI研究は主にシンボリック手法に集中し、最初のAIプログラムであるELIZA（チャットボット）やDendral（有機化学分野の専門システム）が生まれました。この段階では、神経ネットワークの初めての提案や機械学習概念の初期探求も見られました。しかし、この時期のAI研究は当時の計算能力の制約によって大きく制約されていました。研究者たちは自然言語処理や人間の認知機能を模倣するアルゴリズムの開発において大きな困難に直面しました。さらに、1972年に数学者ジェームズ・ライトヒルが1973年に発表されたイギリスにおけるAI研究の状況に関する報告書を提出しました。ライトヒル報告は、AI研究の初期の興奮期を過ぎた後の全面的な悲観を基本的に表現しており、イギリスの学術機関(や資金提供機関)がAIに対する大きな信頼を失う引き金となりました。1973年以降、AI研究の資金が大幅に減少し、AI分野は最初の「AI冬」を経験し、AIの可能性に対する疑念が高まりました。
1980年代、専門家システムの発展と商業化により、世界中の企業がAI技術を採用し始めました。この時期、機械学習、神経ネットワーク、自然言語処理の分野で重要な進展があり、より複雑なAIアプリケーションの登場を促しました。初の自律走行車の導入や、金融、医療などの各業界におけるAIの導入も、AI技術の拡大を示しています。しかし、1980年代末から1990年代初頭にかけて、専用AIハードウェアに対する市場の需要が崩壊すると、AI分野は二度目の「AI冬」を迎えました。さらに、AIシステムをスケールアップし、実際の応用に成功裏に統合する方法は、依然として持続的な課題です。しかし同時に、1997年にはIBMのディープブルーが世界チェスチャンピオンのゲーリー・カスパロフに勝利し、複雑な問題を解決する能力におけるAIの画期的な出来事となりました。神経ネットワークと深層学習の復興は、1990年代末のAIの発展の基礎を築き、AIを技術的景観の不可欠な部分とし、日常生活に影響を与え始めました。
21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を促進し、Siriなどの仮想アシスタントが消費者向けアプリケーションにおけるAIの実用性を示しました。2010年代には、強化学習エージェントやGPT-2などの生成モデルがさらなるブレークスルーを達成し、対話型AIを新たな高みに押し上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の出現はAI発展の重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4の発表はAIエージェント分野の転換点と見なされています。あるAI企業がGPTシリーズを発表して以来、大規模な事前学習モデルは数百億、さらには数千億のパラメータを通じて、従来のモデルを超える言語生成と理解能力を示しています。これらは自然言語処理において卓越した性能を発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的かつ明確なインタラクション能力を示すことを可能にしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントやバーチャルカスタマーサービスなどのシーンで利用され、徐々にビジネス分析や創造的な執筆などのより複雑なタスクに拡張されています。
大規模言語モデルの学習能力はAIエージェントにより高い自律性を提供します。強化学習（Reinforcement Learning）技術を通じて、AIエージェントは自身の行動を継続的に最適化し、動的な環境に適応することができます。例えば、あるAI駆動プラットフォームでは、AIエージェントはプレイヤーの入力に基づいて行動戦略を調整し、真の動的インタラクションを実現します。
初期のルールシステムからGPT-4を代表とする大規模言語モデルまで、AIエージェントの発展の歴史は、技術の限界を常に突破する進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程における重要な転換点であることは間違いありません。技術のさらなる進展に伴い、AIエージェントはますます知能化し、シナリオ化し、多様化していくでしょう。大規模言語モデルは、AIエージェントに「知恵」の魂を注入するだけでなく、分野を超えた協力の能力を提供します。未来には、革新的なプロジェクトプラットフォームが次々と現れ、AIエージェント技術の実用化と発展を推進し、AI主導の体験の新時代を切り開いていくでしょう。
! 解読AIエージェント:新しい経済エコシステムの未来を形作るインテリジェントな力
1.2 仕組み
AIAGENTは従来のロボットとは異なり、時間の経過とともに学習し適応することができ、目標を達成するために細かい意思決定を行うことができます。それらは暗号分野における高度な技術を持ち、進化し続ける参加者と見なすことができ、デジタル経済の中で独立して行動することができます。
AI AGENTの核心はその"知能"にあります------つまり、アルゴリズムを通じて人間や他の生物の知的行動を模倣し、複雑な問題を自動化して解決します。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います：知覚、推論、行動、学習、調整。
1.2.1 知覚モジュール
AIエージェントは、感知モジュールを介して外界と相互作用し、環境情報を収集します。この部分の機能は、人間の感覚に似ており、センサー、カメラ、マイクなどのデバイスを使用して外部データをキャッチします。これには、有意義な特徴の抽出、対象の識別、または環境内の関連する実体の特定が含まれます。感知モジュールの核心的な任務は、生データを有意義な情報に変換することであり、これには通常以下の技術が関与します：
1.2.2 推論と意思決定モジュール
環境を感知した後、AIエージェントはデータに基づいて意思決定を行う必要があります。推論と意思決定モジュールはシステム全体の「脳」であり、収集した情報に基づいて論理的推論と戦略を立てます。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターまたは推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、ソリューションを生成し、コンテンツ作成、視覚処理、または推薦システムなどの特定の機能に使用される専門的なモデルを調整します。
このモジュールでは通常以下の技術が使用されます：
推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。最初に環境を評価し、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画を計算し、最後に最適な計画を選択して実行します。
1.2.3 実行モジュール
実行モジュールはAIエージェントの「手と足」であり、推論モジュールの決定を行動に移します。この部分は外部システムやデバイスとインタラクションを行い、指定されたタスクを完了します。これには物理的操作（ロボットの動作など）やデジタル操作（データ処理など）が含まれる可能性があります。実行モジュールは次のことに依存します：
1.2.4 学習モジュール
学習モジュールはAIエージェントの核心競争力であり、エージェントが時間の経過とともによりスマートになることを可能にします。フィードバックループまたは「データフライホイール」を通じて継続的に改善し、インタラクション中に生成されたデータをシステムにフィードバックしてモデルを強化します。この時間の経過とともに徐々に適応し、より効果的になる能力は、企業にとって意思決定と運営効率を向上させる強力なツールを提供します。
学習モジュールは通常、以下の方法で改善されます：
1.2.5 リアルタイムフィードバックと調整
AIエージェントは、不断のフィードバックループを通じて自らの性能を最適化します。各アクションの結果は記録され、将来の意思決定を調整するために使用されます。このクローズドループシステムは、AIエージェントの適応性と柔軟性を保証します。
! 解読AIエージェント:未来を形作る知的な力新しい経済エコロジー
1.3マーケットの現状
1.3.1業界の状況
AIエージェントは、市場の焦点となりつつあり、消費者インターフェースおよび自律経済行動者としての巨大な潜在能力により、複数の業界に変革をもたらしています。前回のサイクルにおけるL1ブロックスペースの潜在的な価値が計り知れないように、AIエージェントも今回のサイクルで同様の前景を示しています。
ある市場調査会社の最新の報告によると、AIエージェント市場は2024年の51億ドルから2030年の471億ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントがさまざまな業界に浸透していることと、技術革新によって生まれる市場の需要を反映しています。
大企業によるオープンソースプロキシフレームワークへの投資も著しく増加しています。あるテクノロジー大手のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動がますます活発になっており、AI AGENTが暗号分野以外での可能性を持っていることを示しています。