AIフレームワークトラックの解析：スマートエージェントから分散化への進化の道

2025-07-30 08:58:49

概要作成中

AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化の探求

はじめに

AIと暗号通貨の結合に関する物語は急速に進化しています。最近、市場の関心は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに集中しており、この細分化された分野では短期間に複数の時価総額が1億ドルを超え、さらには10億ドルを超えるプロジェクトが生まれました。この種のプロジェクトは、新しい資産発行モデルを生み出しました: Githubコードリポジトリを使用してトークンを発行し、フレームワークに基づいて開発されたエージェントが再びトークンを発行できます。フレームワークを基盤とし、エージェントが上に位置することで、資産発行プラットフォームのようなモデルが形成されており、実際にはAI時代特有のインフラが形成されています。本稿では、フレームワークの概念から始め、個人的な考察を交えてAIフレームワークが暗号通貨業界に与える意味を解釈します。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化するために、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールのセットを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームです。フレームワークはAI時代のオペレーティングシステムと理解することができ、デスクトップシステムのWindows、LinuxやモバイルのiOS、Androidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの利点と欠点があり、開発者はニーズに応じて選択できます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨の分野では新しい概念ですが、2010年にTheanoが誕生してから、AIフレームワークはほぼ14年の歴史があります。従来のAI分野には、GoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなど、成熟したフレームワークが選択可能です。

現在、暗号通貨の中で浮上しているフレームワークプロジェクトは、AIの熱潮の下で大量のエージェントの需要に基づいて構築され、他のトラックに派生し、異なる細分化された分野のAIフレームワークを形成しています。以下は、いくつかの主流フレームワークの紹介です:

1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントの作成、展開および管理のために特化されたマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptで開発されており、互換性が高く、API統合が容易です。

Elizaは主にソーシャルメディアのシーンに対応しており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツの処理においては、PDFドキュメントの分析、リンクコンテンツの抽出、音声およびビデオ処理などの機能をサポートしています。

Elizaが現在サポートしているユースケースは主に、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターなどです。サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論、OpenAI APIのクラウド推論などが含まれます。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.Eは、自動生成と管理を行うマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計を対象としています。このフレームワークの特徴は、ローコードまたはノーコードのユーザーでも使用でき、パラメータを変更するだけでエージェントの設計に参加できることです。

G.A.M.Eはモジュール設計を採用し、複数のサブシステムが協力して機能します。コアアーキテクチャには、エージェントインターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュールなどの複数のコンポーネントが含まれています。

このフレームワークは、エージェントの仮想環境における意思決定、フィードバック、知覚および個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースのシーンに適しています。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースとのインタラクションを容易にするために、統一された操作インターフェースを提供します。

Rigのコア特徴には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、型安全性、高効率性能が含まれます。そのワークフローには、プロバイダー抽象化層、スマートエージェント呼び出しツールまたはクエリベクターストレージ、そして(RAG)などのメカニズムを通じてレスポンスを生成することが含まれます。

Rigは、Q&Aシステム、ドキュメント検索ツール、状況認識機能を備えたチャットボットなどのアプリケーションシーンの構築に適しています。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でのAIエージェントの展開と管理のプロセスを簡素化します。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張しやすいデザインを採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェース(CLI)を提供し、AIエージェントを管理します。OpenAIとAnthropicのLLMをサポートし、XプラットフォームAPIを直接統合しています。そのモジュラー接続システムにより、開発者は他のソーシャルプラットフォームやサービスのサポートを追加できます。

Elizaと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム(X)でAIエージェントを展開するプロセスを簡素化することにより、実用的なアプリケーションに偏っています。

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二、BTCエコシステムの複製

AIエージェントの発展パスは最近のBTCエコシステムに似た点があります。BTCエコシステムはBRC20、多プロトコル競争、BTC L2からBabylonを中心としたBTCFiを経てきました。AIエージェントは成熟したAI技術スタックを基にしてより速く発展し、そのパスは次のように要約できます: GOAT/ACT - ソーシャル型エージェント/分析型AI - エージェントフレームワーク競争。将来的にはエージェントの分散化や安全性に関するインフラプロジェクトが次の段階のメインテーマになる可能性があります。

AIエージェントのナラティブは、スマートコントラクトチェーンの歴史を再現するものではなく、既存のAIフレームワークプロジェクトは新しいインフラ開発の考え方を提供しています。Memecoin Launchpadやインスクリプションプロトコルと比較して、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに近く、エージェントは未来のDappに近いです。

AI時代の暗号通貨業界では、未来の議論はEVMと異構チェーンからフレームワークの争いに移行する可能性があります。重要な問題は、分散化またはチェーン化をどのように実現するか、そしてこれらのプロジェクトをブロックチェーン上で開発する意義です。

三、ブロックチェーンに上がる意義は？

ブロックチェーンが他の分野と結びつくとき、常に意味の問題に直面します。DeFiの成功の理由(高いアクセス性、高効率、低コスト、信頼できる分散化の安全性)、エージェントのチェーン化を支持する理由は次のようなものです:

使用コストを削減し、アクセス性と選択性を向上させ、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする。
ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションは、特にエージェントが現実または仮想ウォレットに介入する際に、必需品となる可能性があります。
独自のブロックチェーン金融の遊び方が形成される可能性があり、AMMのLPモデルに似たものや、異なるアプリケーションシーンに基づいたエージェントが新しい金融の遊び方を形成することがあります。
ブロックチェーンに基づくエージェントは、透明性があり、追跡可能な推論を実現し、従来のインターネット巨人が提供するエージェントブラウザよりも魅力的です。

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