OKXリサーチ：10以上のプロジェクトを分解してAIエージェントの地図を表示（上）

出典：OKX Ventures

AI回路は、投機的な誇大宣伝から実用化へと進化している。

初期のAIミームトークンはAIのホットスポットを利用して爆発的に売れましたが、今ではより機能的なAI取引ツール、インテリジェントな投資調査、AI幹部チェーンが出現しています。AI主導のオンチェーン・スナイピング戦略から、オンチェーン作業を自律的に実行するAIエージェント、AIが生成するDeFi収量最適化ソリューションまで、AI回路は急速にその範囲を広げています。

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しかし、ほとんどの人は、AIトークンの市場価値が指数関数的に伸びていることは見ていても、その価値のロジックを解読する座標系を見つけることができません。どのAIトラックが長期的な実行可能性があるのか？ DeFAIはAIの最良の応用なのか？AIプロジェクト評価の次元とは？AIの価値を理解してもらい、インスピレーションや思考をもたらすことを期待しています。

このレポートはかなり内容が濃いので、読みやすくするために（上）と（下）に分けました。これは「前」の記事です。

AIエージェントについて 

AIエージェントは、環境を認識し、意思決定を行い、対応する行動を実行する能力を持つ一種の知的実体です。従来のAIシステムとは異なり、AIエージェントは独立して考えることができ、特定の目標を段階的に達成するためにツールを呼び出すことができます。

一言で言えば、AIエージェントはAI技術を搭載したエージェントであり、そのワークフローには、知覚モジュール（入力の収集）、大規模言語モデル（理解、推論、計画）、ツールの呼び出し（タスクの実行）、フィードバックと最適化（検証と調整）が含まれます。 

OpenAIは、AIエージェントを、複雑なタスクを自動化できる、自律的な理解、知覚、計画、記憶、ツール使用能力を持つ大規模な言語モデルを中心としたシステムと定義しています。従来のAIとは異なり、AIエージェントは、独立した思考とツールの呼び出しによって、設定された目標を段階的に完了させることができます。

AI エージェントの定義は、以下の重要な要素に要約することができます：知覚、AI エージェントは、センサー、カメラ、または必要な情報を得るための他の入力デバイスを介して周囲の環境を認識します。分析結果に基づいて、AIエージェントは行動計画を策定し、最適な実行経路を選択することができます。そして最後に、AIエージェントは、意図した目標を達成するために、他のシステムと相互作用するための外部ツールやインターフェースを呼び出すことによって、策定した計画を実行します。

AIエージェントの動作原理とプロセスは通常、以下のステップを含みます：まず、ユーザーコマンドやセンサーデータなど、環境から情報を受け取る情報入力。次に、AIエージェントは、処理結果に従って、大きなタスクを管理可能な小さなタスクに分割し、特定の実行計画を策定します。実行フェーズでは、AIエージェントはその計画を実行し、外部APIやツールを呼び出すことで実行プロセスを監視し、タスクが期待通りに完了することを確認します。最後に、フィードバックと学習です。タスクが完了した後、AIエージェントは結果を基に自己反省と学習を行い、今後の意思決定の質を向上させます。

最初の「MEME」現象から、変革プロセスの技術統合の深さまでのAIトークンの道のりの進化。当初、多くのトークンは、ホットなインターネット・テリアのように、ユーザーの注目を集めるために、短期間のコンセプト・ハイプとソーシャルメディアの熱狂に頼っていた。しかし、市場の成熟が進むにつれ、AIトークンは徐々に実用的で高次の機能へと進化し、純粋な誇大広告から脱却して真のブロックチェーン金融ツールやデータ分析プラットフォームへと変貌を遂げつつある。これらのトークンが概念的な存在から、実用的な応用価値を持つ技術製品へとどのように進化してきたかを掘り下げていきます。

ステージ1：AIミーム（混乱期）

 初期ステージのAIトークンのほとんどは、「ミーム（MEME）」という形で存在しています。「GOATドル、ACTドル、FARTCOINドルなどのトークンは、実用的なアプリケーションや機能を持っていません。現段階では、トークンの用途はまだ不明確で、市場やユーザーはその可能性についてほとんど知らず、トークンの人気はソーシャルメディアの拡散や短期的な誇大広告に頼る部分が多く、神秘的でとらえどころのない性格を呈しています。

ステージ2：社会化（探索期間）

市場がAIトークンに徐々に注目するにつれ、これらのトークンは社会的な領域で存在感を示し始めています。例えば、$LUNAや$BULLYのようなトークンは、強化されたソーシャル機能を通じてユーザーを引き付け、参加させています。この段階では、トークンは誇大広告ツールとして使われるだけでなく、コミュニティ主導型や社会的相互作用を組み込んで市場の成長を促進し始めている。トークンは、純粋な「チャット」機能から徐々に拡大し、ユーザーの社会的ニーズと密接に統合された機能を模索し始め、その結果、より多様な社会的属性を持つようになった。

ステージ3：垂直ドメイン（機能深化期）

AIトークンは、単純なソーシャルモードや誇大広告モードから離れ始め、垂直ドメインでのアプリケーションシナリオを探求しました。AIXBTや$ZEREBROのようなトークンは、ブロックチェーン、DeFi、または創造ツールと組み合わされることによって徐々にパワーアップし、もはや単なる投機ツールではなく、明確な機能と目的を持つデジタル資産となっている。この段階は、より効率的で専門的な方向へのAIトークンの発展を示し、徐々に独自の市場ポジションを形成していきます。

ステージ3.5：インフラ（技術向上）

トークンの応用が徐々に深まる一方で、AIトークンはより強固な技術インフラを構築し始めています。AI16ZやEMPといったトークンの追加は、トークンの機能の最適化をさらに促進した。これらのトークンは経済的インセンティブや実用的な機能に焦点を当てるだけでなく、クロスチェーン技術、分散型アプリケーション、ハードウェアの組み合わせといったインフラの構築にも注意を払い始めており、将来の持続可能な発展のための技術的基盤を徐々に構築している。

ステージ4：データ分析（成熟期）

成熟期に入り、AIトークンは市場で徐々に安定し、より複雑な暗号投資研究と分析機能を組み込み始め、トークンの生態系とガバナンス構造を改善している。TRISIGや$COOKIEなどのトークンはもはや単純なツールではなく、経済システムの一部となり、データ分析、コミュニティ・ガバナンス、投資の意思決定など、より高次の分野で広く利用されている。この時点で、AIトークンは徐々に機能を高め、市場に詳細な分析と意思決定支援を提供できるようになり、暗号市場における重要な資産となった。

ステージ4.5：金融アプリケーション（エコ収束期）

DeFi分野のさらなる発展とともに、金融アプリケーションにおけるAIトークンの収束はますます深くなり、以下のようなものが誕生しました。「DeFAI」という新たな概念を生み出しました。AIを通じて、DeFiの複雑な操作が容易になり、一般ユーザーはオンチェーンでの金融活動に簡単に参加できるようになる。代表的なトークンである$GRIFFAIN、$ORBIT、$AIXBTなどは、市場における基本的な機能から複雑な金融サービスまでの完全なチェーンを徐々に形成しており、オンチェーンでのやり取りを最適化し、参加の敷居を下げ、ユーザーに多くの機会と利便性をもたらしている。

III.AIエージェントフレームワーク

(I)Web3とWeb3はWeb3と同じである。Web2データ比較 

Web2のAIエージェントが推薦アルゴリズムで暗礁に乗り上げている間、Web3の試験場はより多くのAIエージェントのイノベーションを生み出していました。しかし、このデータから、Web3とWeb2のプロジェクトは、貢献者の分布、コードのコミット、GitHubのスターにおいて大きな違いがあることがわかります。Web3プロジェクトとWeb2プロジェクトのデータを比較することで、技術革新、コミュニティ活動、市場受容の観点から、両者の現状をよりよく理解することができる。特にGitHubプラットフォーム上では、これらのプロジェクトの活動や人気は、将来の技術トレンドやコミュニティ生態系の変化を洞察するのに役立つ重要な指標を提供してくれます。

開発者の参加という点では、Web2プロジェクトの貢献者数はWeb3プロジェクトよりもかなり多い。具体的には、Web3 プロジェクトには 575 人の貢献者がいたのに対して、Web2 プロジェクトには 9,940 人もの貢献者がおり、これは Web2 エコシステムの成熟度と、より広範な開発者ベースを反映しています。コントリビューター数の上位3つのプロジェクトは、Starkchain3,102人のコントリビューター、Informers-agents3,009人のコントリビューター、Llamaindex1,009人のコントリビューター、Llamaindex1,000人のコントリビューターです。strong>1,391人の貢献者。

<コードコミット数の上位3プロジェクトは以下の通り: ElipsOSが5,905コミットでトップ、僅差でDustが5,602コミットで続き、LangChainが3位でした。strong>が5,506コミットで3位となっています。

Mainstream BlockchainAI AgentFramework

トークン・シンボル

プロジェクト名

トークン記号

AI16z

低リスクと高リスクを組み合わせたAIエージェント主導のヘッジファンド

バイ"海賊マルク」がa16zのコンセプトに基づいて発表したミームプロジェクト。AI Degen Spartanが運用するローリスク投資とハイリスク投資の組み合わせ。イライザ」を支えるアーキテクチャはオープンソースであり、V2アップデートにより柔軟性と安全性が向上した。

ZEREBRO

ZEREBRO

0xzerebro

0xZEREBRO

音楽、ミーム、アートワーク、NFTを生み出す知性体

クリプト・ツイッターの人気者。複数のプラットフォームで独立して動作する知的体で、ソーシャルメディアへの投稿を作成し、Spotifyでアルバムをリリースし、Polygonでアートワークを作成・販売し、DeFiプロトコルで動作する。

ARC

arcdotfun

ARC

AI development framework 'rig' to handle 'sea of meaning'

The team developed the 'rig' framework to help developers.同チームは、開発者が「意味の海」をナビゲートするのを助けるために「リグ」フレームワークを開発した。これは、純粋な論理構築から「意味処理」へのソフトウェア開発のシフトを意味する。

AIXBT

AIXBT

aixbt_agent

AIXBT_agent

インテリジェントな分析ツールで暗号を監視

インテリジェントな分析ツールで暗号を監視。Twitterや市場動向から、ユーザーに市場に関する洞察を提供します。一部の分析は一般に公開され、残りは独自の端末を介してトークン保有者に制限されています。

GRIFFAIN

SolanaベースのAIエージェントエンジン

Copilotと似ています。PerplexityのAIエージェントエンジンは、AI時代の検索エンジンの最終形態と考えられています。単にウェブページへのリンクを提供するのではなく、ユーザーが直接リクエストし、AIが結果や解決策を提供する。

GRIFT

GRIFT

orbitcryptoai

ミーム取引を簡素化するAIプロキシトークン

ミーム取引をより簡単にするためにスフィアワンチームが立ち上げた。スフィアワンチームによって立ち上げられました。ワンクリックするだけで、ユーザーは取引にかかる時間と労力を節約できます。GRIFTは取引量の多いミームをスキャンし、自動的に購入します。

ZODS

ZODS

ZODS

ZODS

ZODSONSOL

ZODS

Solana Eco Multifunctional Integration Platform

「ソラーナのスイスアーミーナイフ」と呼ばれ、取引ツールを統合しています、取引ツール、トークン配布、ウォレット管理、オンチェーンインサイト、ソーシャルメディア管理が統合されている。複数の言語をサポートし、AIエージェント、DCA注文、ホエールウォレット追跡などの機能を提供します。

ALCH

アルケミストAIapp

コード不要のAIアプリ生成プラットフォーム

自然言語記述による公開AI機能を活用し、さまざまなアプリや製品を素早く生成することができます。様々なアプリや商品を素早く生成することができます。ユーザーはウォレットを接続し、アプリの説明を入力するだけで、プラットフォームが自動的に適切なプログラムを生成します。

データソース：https://www.aiagenttoolkit.xyz/#。"ダウングレード・ストライク"。OpenAI、Google、Microsoftなどの技術大手は、公式レベルのマルチツールエージェントを急速に立ち上げており、その強力な資金力と技術的な優位性のおかげで、いつでも市場を占拠し、新興フレームワークを疎外することができます。大規模な言語モデル（LLM）、クラウドサービス、ツールエコシステムを深く統合することで、これらの大手企業は包括的で効率的なソリューションを提供することができるため、中小規模のフレームワークはさらに大きな競争圧力に直面し、生き残るためのスペースは大きく圧迫されています。

不十分な安定性と保守性。現在、すべてのAIエージェントは一般的に高いエラー率と「ファントム」問題に直面しており、特にモデルが複数のラウンドで呼び出されると、無限ループや互換性のバグが発生しやすくなります。いったんエージェントが複数のサブタスクの実行を求められると、これらのバグはしばしばレイヤーごとに増幅され、システムの不安定性につながります。高度な信頼性を必要とするエンタープライズ・アプリケーションでは、これらのフレームワークは現在、十分な安定性とプロダクション・レベルの保証を提供するのに苦労しており、現実のビジネス環境での広範な使用を制限しています。

高いパフォーマンスとコスト。エージェント化されたプロセスは、多くの推論呼び出し（たとえば、ループの自己テスト、ツール関数など）を必要とすることが多く、基礎となる依存関係がGPT-4のような大規模モデルである場合、高い呼び出しコストの両方に直面し、迅速な応答の必要性を満たせないことがよくあります。いくつかのフレームワークは、コストを削減するためにローカル推論のためのオープンソースモデルを組み合わせることを試みるが、このアプローチはまだ強力な演算に依存しており、推論結果の品質を安定させることは困難であり、システムの信頼性とパフォーマンスを確保するために最適化し続けるために専門家チームの必要性があります。

開発生態と柔軟性の程度が不十分である。現在、これらのAIエージェントフレームワークは、開発言語とスケーラビリティの面で統一された基準を欠いており、その結果、開発者はある種の混乱と選択の制限に直面しています。例えば、Elizaは TypeScript を使用しており、簡単に始めることができますが、高複雑度のシナリオではスケーラビリティに劣ります。ZEREBRO)はPythonをベースにしており、アイデアを生み出すアプリケーションに適しているが、機能は比較的限られている。AIXBTやGriffainのような他のフレームワークは、特定のブロックチェーンや垂直アプリケーションに特化しており、市場検証にはまだ時間がかかる。開発者は、これらのフレームワークの間で、使いやすさ、パフォーマンス、マルチプラットフォーム適応性のトレードオフをしなければならないことが多く、柔軟性やより広範なアプリケーションの可能性に影響を与えています。

セキュリティとコンプライアンスのリスク。マルチエージェントシステムは、外部APIにアクセスするとき、重要なトランザクションを実行するとき、または自動化された決定を行うときに、オーバーザトップの呼び出し、プライバシーの侵害、または脆弱な操作などのセキュリティリスクを抱えがちです。多くのフレームワークは、セキュリティポリシーと監査ロギングを十分に扱っていません。特に、エンタープライズや金融アプリケーションのシナリオでは、これらの問題が非常に顕著であり、厳しいコンプライアンス要件を満たすことが困難です。そのため、実際の展開では、システムが大きな法的リスクやデータセキュリティの課題に直面する可能性があります。

上記の問題を踏まえ、多くの実務家は、現在のAIエージェントの枠組みは、「次の技術的ブレークスルー」や「大手メーカーの統合ソリューション」の圧力の下で、さらに圧迫される可能性があると考えています。しかし、オンチェーン・シナリオ、アイデア創出、コミュニティ・プラグイン・インターフェーシングといった特定の分野では、スタートアップのフレームワークがまだ独自の価値を発揮できるという見方もある。信頼性、コスト管理、エコロジカルな構造においてブレークスルーを起こすことができる限り、これらのフレームワークは大手メーカーのエコシステムの外でも、実行可能な発展の道を見つけることができる。全体として、すべてのAIエージェントフレームワークにとって重要な課題は、「高コストでエラーが起こりやすい」「複数のシナリオを実現する柔軟性」という2つの大きな問題をどのように解決するかである。

AI Agent の3つの 開発の方向性 

マルチモーダルAI人気AIエージェント
人気
テクノロジーの急速な発展に伴い、マルチモーダルAIはさまざまな産業で重要なイネーブラーとして台頭しています。マルチモーダルAIは、テキスト、画像、動画、音声など複数の形式のデータを処理できるため、さまざまな分野で大きな可能性を示すことができます。特にヘルスケア分野では、医療記録、画像データ、ゲノム情報を統合することで、マルチモーダルAIは個別化医療の実現をサポートし、医師が患者の治療計画をより正確にオーダーメイドできるよう支援することができる。小売業や製造業では、この技術により、AIは生産プロセスを最適化し、効率を向上させるとともに、顧客体験を向上させ、企業の競争力を強化することができる。データとコンピューティング能力が向上するにつれて、マルチモーダルAIはより多くの産業で変革的な役割を果たし、この技術の急速な反復と応用拡大を促進すると予想されます。

Embodied Intelligence and Autonomous Intelligence
エンボディドAI（AI）とは、知覚や物理世界との相互作用を通じて環境を理解し、適応するAIシステムを指します。このテクノロジーは、ロボット工学の方向性を劇的に変え、自律走行やスマートシティ、その他のアプリケーションにおけるユビキタス化の舞台を整えようとしており、2025年は「エンボディッドAIの年」として、複数の領域にわたる幅広い応用が期待されています。ロボットが知覚し、理解し、自律的に意思決定できるようにすることで、具現化された知能は物理的世界とデジタル世界の深い統合を促進し、生産性を高め、あらゆる産業でインテリジェントな開発を推進する。パーソナルアシスタントであれ、自動運転車であれ、スマート工場であれ、具現化された知能は、人と機械との関わり方を変えるでしょう。

AIの台頭エージェント型AI
AIエージェント（Agentic AI）とは、複雑なタスクを独立して実行できるものを指します。人工知能システム。これらのタイプのAIエージェントは、初期の単純なクエリ応答ツールから、ビジネスプロセスの最適化、顧客サービス、産業オートメーションなどの幅広い用途のための、より高度な自律的意思決定システムへと変化しています。例えば、AIエージェントは、顧客からの問い合わせ要求に自律的に対応し、パーソナライズされたサービスを提供し、最適化された意思決定まで行うことができる。産業オートメーションでは、AIエージェントは機器の稼働状況を監視し、故障を予測し、問題が発生する前に調整や修理を行うことができる。AIエージェントが成熟するにつれて、さまざまな産業での応用がより深くなり、効率向上とコスト削減のための重要なツールになるでしょう。

AI科学研究における応用
AIの導入は、特に複雑なデータ分析の分野において、科学研究の進歩を加速させています。ai4s（科学のためのAI）は、データの詳細な分析のために大きなモデルを使用する、新しい研究トレンドとなっています。AIは研究者が従来の研究の限界を突破するのに役立っている。生物医学、材料科学、エネルギー研究などの分野では、AIの応用が基礎科学のブレークスルーを促している。その顕著な例がAlphaFoldで、タンパク質の構造を予測することで科学者の長年の悩みを解決し、生物医学研究の進歩を大きく促進した。今後、AIは科学の進歩を推進し、新素材や新薬を発見する上でますます重要な役割を果たすだろう。

AI安全性と倫理
AI技術の普及に伴い、AIの安全性と倫理の問題は徐々に世界的に注目されるようになっています。AI技術の持続可能な発展を確保するため、企業や政府は、技術革新を促進しながら、そのリスクを効果的に管理するための健全なガバナンスの枠組みを確立するための取り組みを強化している。特に、自動意思決定、データプライバシー、自律システムなどの分野では、技術の進歩と社会的責任のバランスをどのようにとるかが、AI技術の好影響を確保するための鍵となっている。これは技術開発の課題であるだけでなく、倫理的・法的なレベルでも重要な問題であり、未来社会におけるAIの役割や位置づけに影響を与えます。

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