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突破口を開き、対話型AIを新たな高みに引き上げました。この過程で、大言語モデル(Large Language Model,LLM)の登場はAIの発展における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機と見なされています。OpenAI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た言語生成と理解能力を示してきました。自然言語処理における彼らの卓越したパフォーマンスにより、AIエージェントは言語生成を通じて論理的かつ明確な対話能力を発揮できるようになりました。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に応用され、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へと拡張されていきました。
Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の510億ドルから2030年の4710億ドルに成長する見込みで、年平均成長率###CAGR(は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新がもたらす市場需要を反映しています。
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AIエージェント: 暗号化経済の新しいエコシステムを形作る知能の力
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、業界全体の発展を推進する新しいインフラをもたらします。
強調したいのは、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市場サイクルの完璧な結合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、巨大な変革をもたらすことができます。2025年を見据えると、2025年のサイクルにおける新興分野はAIエージェント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リリースされ、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、隣の女の子のIPライブイメージで初登場し、業界全体を引き起こしました。
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』に馴染みがあると思いますが、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エージェントとハートの女王のコア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、現代技術の分野における「知恵の守護者」として、自律的な感知、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、効率の向上と革新の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、まるで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的な能力を備え、さまざまな業界に徐々に浸透し、効率と革新の両方の向上を促進しています。
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、自動取引を行い、リアルタイムでポートフォリオを管理し、取引を実行し、自己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基づいて異なるカテゴリに分けられます:
2.創造型AIエージェント: コンテンツ生成に使用される、テキスト、デザイン、さらには音楽制作を含む。
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意見リーダーとして、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.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。
この報告書では、AIエージェントの起源、現状、および広範な応用の展望について深く探討し、それらがどのように業界の構造を再形成し、将来の発展動向を展望するかを分析します。
! 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と進化してきた過程を示しています。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研究は主に記号的手法に焦点を当て、最初のAIプログラムであるELIZA(というチャットボット)や、Dendral(という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提案や機械学習の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を抱えていました。さらに、1972年、数学者のジェームズ・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、イギリスの学術機関(や資金提供機関)を含むAIへの大きな信頼の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、エキスパートシステムの発展と商業化により、世界の企業は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、自然言語処理において重要な進展があり、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、医療などの各業界でのAIの展開も、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ハードウェアへの市場の需要が崩壊したことで、AI分野は2度目の「AI冬」を経験しました。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ガリー・カスパロフを打ち負かし、複雑な問題を解決する能力におけるAIの重要な出来事となりました。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発展の基盤を築き、AIは技術的風景の中で不可欠な部分となり、日常生活にも影響を与え始めました。
21世紀初頭までに、計算能力の進歩が深層学習の台頭を促し、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突破口を開き、対話型AIを新たな高みに引き上げました。この過程で、大言語モデル(Large Language Model,LLM)の登場はAIの発展における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機と見なされています。OpenAI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た言語生成と理解能力を示してきました。自然言語処理における彼らの卓越したパフォーマンスにより、AIエージェントは言語生成を通じて論理的かつ明確な対話能力を発揮できるようになりました。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に応用され、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へと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主性を提供します。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、特定の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することができます。
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、技術の限界を不断に突破する進化の歴史です。そして、GPT-4の登場は、この過程の中で間違いなく大きな転機です。技術がさらに進展するにつれ、AIエージェントはさらに賢く、シーンに応じた多様性を持つようになります。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、異なる分野での協力の能力も提供します。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現と発展を促進し、AI主導の体験の新時代を先導するでしょう。
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) 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し、目標を達成するために細やかな意思決定を行うことができる点です。これらは、暗号分野における技術に優れ、絶えず進化す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の作業フローは通常、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 感知モジュール
AIエージェントは、知覚モジュールを介して外部と相互作用し、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、重要な特徴の抽出、オブジェクトの識別、または環境内の関連エンティティの特定が含まれます。知覚モジュールの核心的な任務は、生のデータを意味のある情報に変換することであり、これは通常以下の技術を含みます:
)# 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、推奨システムなどの特定の機能に使われる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 AGENT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(）やデジタル操作)（データ処理(）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エージェントのコア競争力であり、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、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。この閉じたループシステムは、AIエージェントの適応性と柔軟性を保証します。
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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焦点となりつつあり、その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。
Markets and Marketsの最新レポートによると、AIエージェント市場は2024年の510億ドルから2030年の4710億ドルに成長する見込みで、年平均成長率###CAGR(は44.8%に達します。この急速な成長は、AIエージェントが各業界に浸透していることと、技術革新がもたらす市場需要を反映しています。
大企業の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。ある企業の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、これはAI AGENTが暗号分野以外でより大きな市場潜在能力を持っていることを示しています。TAMも増加しています。