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出典：OKX Ventures
AIトラックは、推測から実用的なアプリケーションの実装への進化を遂げています。
初期のAIミームトークンはAIホットスポットを利用して爆発し、現在ではより機能的なAIトレーディングツール、インテリジェントな投資調査、およびチェーン上のAI実行機関が出現しています。AI駆動型のオンチェーン狙撃戦略から、AIエージェントのオンチェーンタスクの自律的な実行およびAI生成されたDefi Revenue Optimization Solutionsまで、AIトラックの影響は急速に拡大しています。
しかし、ほとんどの人は見ることができますaiトークンの市場価値は指数関数的に増加していますが、その値ロジックをデコードする座標系は見つかりません。どのAIトラックに長期的な活力がありますか？defaiはAIの最良のアプリケーションですか？AIプロジェクト評価の次元は何ですか？……OKXベンチャー最新の調査レポートは深く分解されていますaiコンセプト分析、進化プロセス、アプリケーショントラック、プロジェクトのケースから、トラックの開発マップは、あなたに垣間見ることができることを願っていますai価値はインスピレーションと思考をもたらします。
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1。概要AIエージェント
AIエージェントこれは、環境を知覚し、意思決定を行い、対応するアクションを実行する能力を備えたインテリジェントエンティティです。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、ツールを呼び出して特定の目標を徐々に達成することができます。これにより、複雑なタスクの処理における自律性と柔軟性が向上します。
要するに、AIエージェントは人工知能技術によって駆動される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）、大規模な言語モデル（理解、推論、計画）、ツール呼び出し（実行タスク）、およびフィードバックと最適化が含まれますおよび調整）。
Openaiは、AIエージェントを大規模な言語モデルをコアとして定義し、ツールを独立して理解、知覚、計画、覚え、使用する能力を備えており、複雑なタスクの実行を自動化できます。従来の人工知能とは異なり、AIエージェントは、独立した思考とツールコールを通じて、徐々に設定された目標を達成できます。
AIエージェント定義は、次の重要な要素に要約できます。AIエージェントは、必要な情報と推論を取得するために、センサー、カメラ、またはその他の入力デバイスを介して周囲の環境を感知します、AIエージェントは、アクションプランを策定し、最終的な実行パスを選択できます。
AIエージェント作業原則とプロセスには通常、次の手順が含まれます。まず、情報入力と、ユーザーの命令、センサーデータなどの環境からの情報が使用されます。 – 期間および長期のメモリ）現在の状態を理解するために、計画は策定され、処理結果に従って、AIエージェントは管理可能な小さなタスクに分割され、特定の実行計画を策定します。実行段階では、AIエージェントは、外部APIまたはツールを呼び出して、最終的にタスクが完了した後、AIが完了することを確認することにより、実行プロセスを監視します。エージェントは、結果に基づいて反映および学習し、それにより将来の意思決定の質を向上させます。
2。進化プロセス
AIトークンの進化経路は、最初の「ミーム」現象から深い技術統合への変換プロセスを示しています。最初は、多くのトークンが短命のコンセプトの誇大広告とソーシャルメディアブームに依存して、オンラインホットミームのようなユーザーの注目を集めていました。しかし、市場の継続的な成熟により、AIトークンは徐々により実用的で高度な機能に向けて発展し、徐々に単純な誇大宣伝モデルを取り除き、実際のブロックチェーン金融ツールとデータ分析プラットフォームに変換しました。これらのトークンが、概念的な存在から、実用的なアプリケーションの価値を持つ技術製品に徐々に発展した方法を詳細に調査します。
ステージ1：AIミーム（混乱した期間）
初期のAIトークンのほとんどは、$ヤギ、$ act、$ fartcoinなどのトークンの形で存在します。この段階では、トークンの目的は明確ではなく、市場とユーザーはその可能性についてほとんど知りません。
ステージ2：社会化（探査期間）
市場が徐々にAIトークンに注意を払うにつれて、これらのトークンは社会分野で努力し始めました。たとえば、$ lunaや$ bullyなどのトークンは、ユーザーを引き付けて、強化された社会的機能を通じて参加します。この段階では、トークンは誇大広告ツールとして存在するだけでなく、コミュニティ主導の社会的相互作用に統合して市場の成長を促進し始めます。トークンは、単純な「チャット」関数から徐々に拡大し、ユーザーの社会的ニーズと密接に統合された機能を探求し始め、より多様な社会的属性を形成しました。
ステージ3：垂直フィールド（関数深化期間）
AIトークンは、単純なソーシャルモデルと誇大宣伝モデルから切り離され始めており、垂直フィールドでのアプリケーションシナリオを詳細に調査しています。$ aixbtや$ zerebroなどのトークンは、ブロックチェーン、defi、またはクリエイティブツールとの組み合わせを通じてトークンを徐々に強化し、単なる投機的なツールではなく、明確な機能と目的を持つデジタル資産になります。この段階は、AIトークンの開発をより効率的で専門的な方向に示し、徐々に独自の市場位置を形成します。
ステージ3.5：インフラストラクチャ（技術改善期間）
トークンアプリケーションは徐々に深まりますが、AIトークンは、より強固な技術インフラストラクチャの構築に集中し始めています。$ AI16Zや$ EMPなどのトークンの追加により、トークンの機能的最適化がさらに促進されました。トークンは、経済的インセンティブと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、ハードウェア統合などのインフラストラクチャの構築にも注意を払い始め、将来の持続可能な開発のための技術基盤を徐々に築きました。
ステージ4：データ分析（成熟した段階）
満期段階に入ると、AIトークンは市場で徐々に安定しており、トークンエコシステムとガバナンス構造の改善を促進するために、より複雑な暗号投資調査および分析機能を組み込み始めました。$ trisigや$ cookieなどのトークンはもはや簡単なツールではなく、経済システムの一部になり、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の高度な分野で広く使用されています。現時点では、AIトークンの機能が徐々に改善されており、市場の詳細な分析と意思決定のサポートを提供し、暗号市場で重要な資産となることができました。
ステージ4.5：金融アプリケーション（生態統合期間）
Defi分野のさらなる開発に伴い、金融アプリケーションにおけるAIトークンの統合がますます深まり、「Defai」の新たな概念を生み出しています。人工知能を通じて、DEFIの複雑な操作が容易になり、通常のユーザーはチェーン上の金融活動に簡単に参加できます。$ griffain、$ orbit、$ aixbtなどの代表的なトークンは、基本機能から市場の複雑な金融サービスまで、徐々に完全なチェーンを形成し、チェーン上の相互作用を最適化し、参加のしきい値を下げ、ユーザーにより多くの機会をもたらしました。 。
三つ、AIエージェントフレーム
（1つ）Web3そしてWeb2データ比較
Web2のAIエージェントが推奨されるアルゴリズムで反転している場合、Web3テストフィールドは、より多くのAIエージェントの革新も育てています。しかし、データは、Web3およびWeb2プロジェクトが、貢献者の分布、コードの提出、およびGitHub星に大きな違いを示していることを示しています。Web3プロジェクトとWeb2プロジェクトからのデータを比較することにより、技術革新、コミュニティ活動、市場の受け入れの観点から、2つの現在の状況をよりよく理解できます。特にGitHubプラットフォームでは、これらのプロジェクトの活動と人気が、将来の技術開発動向とコミュニティの生態学的変化を理解するのに役立つ重要な指標を提供します。
開発者の参加に関しては、Web2プロジェクトの貢献者の数はWeb3プロジェクトの貢献者の数よりも大幅に高くなっています。具体的には、Web3プロジェクトには575の貢献者がいますが、Web2プロジェクトには9,940もの貢献者がいて、Web2エコシステムとより広範な開発者ベースの成熟度を反映しています。貢献者との上位3つのプロジェクトは次のとおりです。スタークチェーン3,102の貢献者。Informers-Agents3,009の貢献者。llamaindex1,391の貢献者。
コードコミット分布の観点から。Web2プロジェクトの提出数も、Web3プロジェクトの提出量よりも大幅に高くなっています。Web3プロジェクトの提出物の総数は9,238ですが、Web2プロジェクトの数は40,151であり、Web2プロジェクトの開発アクティビティが高く、更新頻度が比較的安定していることを示しています。コード提出数の上位3つの項目は次のとおりです。エリプソス5,905の提出物でリードをリードしますほこり、合計5,602コードが提出されました。ラングチェーン5,506の提出物で3位にランクされました。
Github Stars分布。Web2プロジェクトはGitHubでWeb3プロジェクトよりもはるかに人気があり、Web2プロジェクトは合計526,747スターを受け取り、Web3プロジェクトは15,676スターを受け取ります。このギャップは、開発者コミュニティにおけるWeb2プロジェクトの幅広い認識と、蓄積された長期的な市場の影響を反映しています。星数字の上位3つの項目は次のとおりです。JSエージェント間違いなく最も人気があり、137,534の星があります。ラングチェーン、98,184星で2番目にランクされています。メタグプト46,676スターで3位にランクされています。
全体として、Web2プロジェクトは、貢献者の数とコード提出の頻度で大幅に先を行っており、その成熟した安定した生態系を示しています。巨大な開発者ベースと継続的な技術革新により、Web2プロジェクトは市場での強力な競争力を維持することができました。対照的に、Web3プロジェクトの貢献者の数は少ないですが、一部のプロジェクトではコード提出頻度で優れたパフォーマンスがあり、安定したコア開発チームがあり、プロジェクト開発を引き続き促進できることを示しています。Web3エコシステムは現在比較的予備的なものですが、その可能性を過小評価することはできません。
プロジェクトの人気に関しては、Github Starsの分布は、AIプロキシフレームワークの開発におけるJavaScriptとPythonの重要な位置を明らかにします。JSエージェントそしてラングチェーンこれは最も人気のあるプロジェクトであり、AIと暗号通貨の傾向が広範囲にわたる注目を集めていることを示しています。Web3プロジェクトの星の数はWeb2プロジェクトの数よりもはるかに低いですが、ような一部のWeb3プロジェクトメタグプトまだ並外れたパフォーマンスを発揮し、開発者の認識を獲得しました。全体として、Web3プロジェクトはキャッチアップ段階にありますが、将来の市場におけるその位置は、技術と生態学的拡大のさらなる成熟により着実に改善すると予想されます。
（ii）主流のブロックチェーンAIエージェントフレーム
<表>
主流のブロックチェーンAIエージェントフレーム
トークンシンボル
プロジェクト名
主な機能
詳細な紹介
ai16z
ai16zdao
低リスクと高リスクの投資を組み合わせたAIエージェント主導のヘッジファンド
「Piracy Marc」によってリリースされたMemeプロジェクトは、A16Zの概念に基づいています。低リスク投資とAI Degen Spartanが管理する高リスク投資を組み合わせています。その背後にあるアーキテクチャは「Eliza」オープンソースであり、V2アップデートは柔軟性とセキュリティを向上させます。
ゼレブロ
0xzerebro
エージェント、音楽、ミーム、アートワーク、NFTの作成
Crypto Twitterの人気エージェントは、複数のプラットフォームで独立して実行したり、ソーシャルメディアの投稿を作成したり、Spotifyでアルバムをリリースしたり、Polygonでアートワークを作成して販売したり、Defiプロトコルを使用したりできます。
アーク
arcdotfun
AI開発フレームワーク「リグ」は「意味の海」を扱っています
チームは、開発者が「意味の海」を制御できるように「リグ」フレームワークを開発しました。これは、人間の脳の処理コンテキストと意味に似たAIシステムです。ソフトウェア開発の純粋なロジック構造から「意味の処理」への変換をマークします。
aixbt
aixbt_agent
ベースプラットフォームに基づくエージェントは、市場分析を提供します
Intelligent AnalyticsツールでCrypto Twitterと市場動向を監視して、ユーザーに市場の洞察を提供します。一部の分析は公開されていますが、残りは排他的な端末を通じてのみアクセス可能なトークンホルダーです。
グリフィン
GriffainDotcom
SolanaベースのAIプロキシエンジン
Copilotや困惑に似たAIプロキシエンジンは、AI時代の検索エンジンの最終形式と見なされています。ユーザーは要求を直接行い、AIはWebリンクを提供するだけでなく、結果またはソリューションを提供します。
グリフト
orbitcryptoai
AIプロキシトークンミームトランザクションを簡素化します
Sphereoneチームによって発売され、ミーム取引が容易になりました。ユーザーはシングルクリックが必要で、グリフトは大量のミームをスキャンし、自動的に購入して取引時間とエネルギーを節約します。
ZODS
Zodsonsol
Solana EcoMultifunctional Integration Platform
「Solana Swiss Army Knife」として知られ、トランザクションツール、トークンリリース、ウォレット管理、オンチェーン洞察、ソーシャルメディア管理を統合しています。多言語をサポートし、AIプロキシ、DCA注文、クジラの財布追跡などの機能を提供します。
alch
alchemistaiapp
コードレスAIアプリケーション生成プラットフォーム
ユーザーは、パブリックAI機能を使用して、自然言語の説明を通じてさまざまなアプリケーションと製品を迅速に生成できます。ユーザーはウォレットに接続してアプリケーションの説明を入力するだけで、プラットフォームは対応するプログラムを自動的に生成します。
データソース：https：//www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
（iii）既存のブロックチェーンAIエージェントフレームワークの課題
大手メーカーの競合他社「次元削減ストライク」。Openai、Google、Microsoftなどのテクノロジーの巨人は、公式のマルチツールエージェントを迅速に発売しています。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により、これらの大企業は包括的で効率的なソリューションを提供でき、中小規模のフレームワークがより大きな競争圧力に直面し、リビングスペースを大きく絞りました。
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に、特にモデルを複数のラウンドを呼び出す場合、無限のループまたは互換性のバグになりやすい場合、高いエラー率と「幻想」の問題に直面しています。エージェントが複数のサブタスクを実行するように求められると、これらのエラーはレイヤーごとに増幅されたレイヤーであることが多く、システムの不安定性が生じます。高い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の場合、これらのフレームワークは現在、十分な安定性と生産レベルの保証を提供することが困難であり、実際のビジネス環境での幅広いアプリケーションを制限しています。
パフォーマンスとコストは高いままです。エージェント化プロセスには通常、多数の推論呼び出し（ループセルフテスト、ツール機能など）が必要ですが、基礎となる層がGPT-4などの大規模なモデルに依存している場合、高い呼び出しコストに直面するだけでなく、多くの場合、迅速な対応のニーズを満たすことができません。一部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オープンソースモデルを組み合わせようとしていますが、この方法は強力なコンピューティングパワーに依存しています。システム。
開発生態学と柔軟性は不十分です。現在、これらのAIプロキシフレームワークは、開発言語とスケーラビリティの点で統一された基準を欠いているため、開発者は選択する際に特定の混乱と制限に直面します。例えば、エリザ開始するのは簡単ですが、高複雑なシナリオではスケーラビリティが低くなります。リグ錆が使用され、優れたパフォーマンスがありますが、学習のしきい値が高くなります。Zerepy（Zerebro）はPythonに基づいており、クリエイティブ生成アプリケーションに適していますが、その機能は比較的限られています。などの他のフレームワークaixbtそしてグリフィン市場検証が特定のブロックチェーンまたは垂直フィールドに集中するまでに時間がかかります。開発者は、多くの場合、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の間でトレードオフを行う必要があり、より広範なアプリケーションでの柔軟性と開発の可能性に影響を与えます。
安全性とコンプライアンスのリスク。マルチプロキシシステムが外部APIにアクセスしたり、キートランザクションを実行したり、自動化した決定を下したりすると、最優先の呼び出し、プライバシーリーク、脆弱な操作などのセキュリティリスクが発生しやすくなります。多くのフレームワークは、特にエンタープライズまたは財務アプリケーションのシナリオで、セキュリティ戦略や監査記録ではよく治療されていません。これらの問題は非常に顕著であり、厳格なコンプライアンス要件を満たすのが困難です。これにより、システムは、実際に展開されたときに大きな法的リスクと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。
上記の問題を考慮して、多くの開業医は、現在のAIエージェントフレームワークが「次の技術的ブレークスルー」または「大規模な統合計画」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。ただし、スタートアップフレームワークは、チェーン上のシナリオ、クリエイティブジェネレーション、コミュニティプラグインドッキングなど、特定の分野で一意の価値をプレイできるという意見もあります。信頼性、コスト管理、生態学的構造でブレークスルーを作成できる限り、これらのフレームワークは、大規模な工場の生態系の外に実行可能な開発パスを見つけることができます。全体として、「高コスト、エラーが発生しやすい」、「マルチセナリオの柔軟性の達成」という2つの主要な問題を解決する方法は、すべてのAIエージェントフレームワークが直面する重要な課題です。
三つ、AIエージェント開発方向
マルチモーダルai人気
技術の急速な発展に伴い、マルチモーダルAIは徐々にさまざまな業界で重要な原動力になりつつあります。マルチモーダルAIは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなデータフォームを処理でき、複数のフィールドで大きな可能性を示すことができます。特に医療分野では、医療記録、イメージングデータ、ゲノム情報を統合することにより、マルチモーダルAIはパーソナライズされた医療の実施をサポートし、医師が患者の治療計画をより正確に調整するのを支援します。小売業と製造では、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、顧客体験を向上させ、それにより企業の競争力を高めることができます。データとコンピューティングパワーの改善により、マルチモーダルAIは、より多くの産業でその変革的役割を果たすことが期待され、テクノロジーの迅速な反復とアプリケーションの拡大を促進することが期待されています。
具体化された知性と自律的な知性
具体化されたAIは、物理的世界との知覚と相互作用を通じて環境の理解と適応を指します。このテクノロジーは、ロボットの開発方向を大きく変え、自律運転、スマートシティ、その他のアプリケーションシナリオでの人気の基盤を築きます。2025は「具体化された知性の最初の年」と見なされており、この技術は複数の分野で広く使用されると予想されています。ロボットが独立した意思決定を認識し、理解し、行うように力を与えることにより、具体化された知性は、物理世界とデジタル世界の深い統合を促進し、それによって生産性を改善し、あらゆる人生の歩みのインテリジェントな発展を促進します。パーソナルアシスタント、自動運転車、またはスマート工場であろうと、具体化されたインテリジェンスは、人々が機械とのやり取り方法を変えます。
ai演技（エージェントAI）の台頭
エージェントAIは、複雑なタスクを独立して完了できる人工知能システムを指します。このタイプのAIエージェントは、初期のシンプル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、産業の自動化に広く使用されている、より高度な自律意思決定システムに変換されています。たとえば、AIエージェントは、顧客相談のリクエストを独立して処理し、パーソナライズされたサービスを提供し、さらには最適化の決定を下すことができます。産業用自動化では、AIエージェントは、デバイスの動作状況を監視し、障害を予測し、発生する前に問題を調整または修正できます。AIエージェントが徐々に成熟するにつれて、さまざまな業界でのアプリケーションがより深くなり、効率を改善し、コストを削減するための重要なツールになります。
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で、科学研究の進歩を加速しています。AI4S（科学のためのAI）は、大規模なモデルを使用してデータを深く分析するための新しい研究傾向になりました。生物医学、材料科学、エネルギーの研究の分野では、AIの適用は基礎科学のブレークスルーを促進しています。重要な例は、タンパク質構造を予測することで科学者を長く悩ませてきた問題を解決し、生物医学研究の進歩を大いに促進するAlphafoldです。将来的には、AIは科学的研究の進歩を促進し、新しい材料や薬物を発見する上でますます重要な役割を果たします。
ai安全性と倫理
AIテクノロジーの普及により、AIのセキュリティと倫理の問題は徐々に世界的な注目の焦点になりつつあります。AIシステムの透明性、公平性、潜在的なセキュリティリスクは、多くの議論を引き起こしました。AIテクノロジーの持続可能な開発を確保するために、企業と政府は、技術革新を促進しながらリスクを効果的に管理するための健全なガバナンスフレームワークを確立する努力を強化しています。特に、自動化された意思決定、データプライバシー、自律システムの分野では、技術の進歩と社会的責任のバランスをとる方法が、AIテクノロジーのプラスの影響を確保するための鍵となっています。これは、技術開発への課題であるだけでなく、道徳的および法的レベルでの重要な問題でもあり、将来の社会におけるAIの役割と地位に影響を与えます。
「次の」レポートで詳細に紹介しますAIエージェントアプリケーションとテーブルのアイテムが提供され、評価フレームワークが提供されているため、ご期待ください。
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