21世紀初頭までに、計算能力の向上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を新たな高みに引き上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場はAI発展の重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースは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から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。それらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で整理されたインタラクション能力を展開できるようにしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントや仮想カスタマーサービスなどのシナリオで応用され、徐々にビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクに拡張されていきました。
AI代理の台頭：暗号の新しいサイクルを形作る知能の力
AIエージェントの解析：未来の新しい経済エコシステムを形作る知的力
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"
各暗号通貨サイクルは、業界全体の発展を促進する新しいインフラをもたらします。
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、資金調達モデルとブルマーケットサイクルの完璧な結びつきの結果であるということです。チャンスが適切なタイミングに出会うと、大きな変革を引き起こすことができます。2025年を展望すると、明らかに2025年のサイクルにおける新興分野はAIエージェントになるでしょう。このトレンドは昨年10月にピークに達し、2024年10月11日にあるトークンが発表され、10月15日には1.5億ドルの時価総額に達しました。続いて10月16日、あるプロトコルがLunaを発表し、隣の女の子のIPライブ配信の形で初登場し、業界全体を引き爆しました。
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、レッドクイーンは非常に印象的です。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、環境を自律的に認識し、データを分析し、迅速に行動を起こすことができます。
実際、AIエージェントとハートの女王の核心機能には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浸透し、効率性と革新の重要な力となっています。これらの自律的な知能体は、まるで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あらゆる能力を持ち、徐々に各業界に浸透し、効率性と革新の二重の向上を推進しています。
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、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行することで、自動取引に使用され、絶えず自己のパフォーマンスを最適化することができます。AIエージェントは単一の形式ではなく、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ーに分類されます。
2.創造型AIエージェント：コンテンツ生成に使用され、テキスト、デザイン、さらには音楽創作も含まれます。
3.ソーシャル型AIエージェント：ソーシャルメディア上のインフルエンサーとして、ユーザーと対話し、コミュニティを構築し、マーケティング活動に参加します。
4.コーディネーション型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。
この報告書では、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、彼らがどのように業界の構図を再形成しているかを分析し、その将来の発展傾向を展望します。
! 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
1.1.1 履歴
AIエージェントの発展の歴史は、AIが基礎研究から広範な応用への進化を示しています。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焦点を当て、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家システム）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の概念の初期探求も見られましたが、この時期のAI研究は当時の計算能力の制限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大きな困難に直面しました。また、1972年に数学者James Lighthillが1973年に発表された英国におけるAI研究の現状に関する報告書を提出しました。Lighthill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、英国の学術機関(を含む資金提供機関)のAIへの大きな信頼喪失を引き起こしました。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の冬」を経験し、AIの潜在能力に対する疑念が増していきました。
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。この時期には、機械学習、ニューラルネットワーク、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出現を促進しました。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の展開は、AI技術の拡大をも示しています。しかし、1980年代末から90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し、AI分野は第2の「AI冬」を迎えました。さらに、AIシステムのスケールを拡大し、実際のアプリケーションに成功裏に統合する方法は、依然として継続的な課題です。しかしその一方で、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イリー・カスパロフに勝利し、これは複雑な問題を解決する能力におけるAIの画期的な出来事でした。ニューラルネットワークと深層学習の復興は、1990年代末のAI発展の基礎を築き、AIを技術の景観において欠かせない存在にし、日常生活にも影響を与え始めました。
21世紀初頭までに、計算能力の向上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を新たな高みに引き上げました。この過程で、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）の登場はAI発展の重要なマイルストーンとなり、特にGPT-4のリリースは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から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。それらは自然言語処理において卓越したパフォーマンスを発揮し、AIエージェントが言語生成を通じて論理的で整理されたインタラクション能力を展開できるようにしました。これにより、AIエージェントはチャットアシスタントや仮想カスタマーサービスなどのシナリオで応用され、徐々にビジネス分析やクリエイティブライティングなどのより複雑なタスクに拡張されていきました。
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エージェントは自ら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、真に動的な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、技術的境界を突破し続ける進化の歴史です。そして、GPT-4の出現は、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。技術がさらに発展するにつれて、AIエージェントはよりスマートで、シーンに応じた、多様化したものになるでしょう。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、分野横断的な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登場し、AIエージェント技術の実用化と発展を推進し、AI駆動体験の新しい時代を切り開いていくことでしょう。
! 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と従来のロボットの違いは、時間の経過とともに学習し適応する能力があり、目標を達成するために詳細な決定を下すことができる点です。これらは、暗号分野における高度な技術を持つ進化し続ける参加者として見ることができ、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、複雑な問題を自動的に解決することです。AI AGENTのワークフローは通常、以下のステップに従います：認識、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、知覚モジュールを通じ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利用して外部データをキャッチし、意味のある特徴を抽出したり、オブジェクトを認識したり、環境内の関連エンティティを特定したりします。知覚モジュールの主要なタスクは、生データを意味のある情報に変換することであり、通常は以下の技術が関与します：
1.2.2 推論と決定モジュール
環境を認識した後、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、収集された情報に基づいて論理的推論と戦略を策定します。大規模言語モデルなどを利用してオーケストレーターや推論エンジンとして機能し、タスクを理解し、解決策を生成し、コンテンツ作成、視覚処理、推薦システムなどの特定の機能を持つ専門モデルを調整します。
このモジュールは通常、以下の技術を使用します：
推論プロセスは通常、いくつかのステップを含みます。まず、環境の評価が行われ、次に目標に基づいて複数の可能な行動計画が計算され、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実行に移します。この部分は外部システムやデバイスと相互作用し、指定されたタスクを完了します。これには物理的な操作（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。実行モジュールは以下に依存します：
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的な競争力であり、エージェントが時間と共により賢く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、インタラクションで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。この時間とともに徐々に適応し、より効果的になる能力は、企業に意思決定と運営効率を向上させるための強力なツールを提供します。
学習モジュールは通常、次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、フィードバックループを通じて自らのパフォーマンスを最適化します。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確保します。
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1.3 市場状況
1.3.1業界の状況
AIエージェントは、市場の中心となっており、消費者インターフェースおよび自律的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能力が計り知れなかったように、AIエージェントも今回のサイクルにおいて同様の展望を示しています。
ある研究会社の最新報告によると、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ことが予測されており、年平均成長率（CAGR）は44.8%に達する見込みです。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、技術革新によってもたらさ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顕著に増加しています。ある企業のAutoGen、Phidata、LangGraphなどのフレームワークの開発活動はますます活発になっており、AI AGENTが暗号分野を超えてより大きな市場を持っていることを示しています。