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repanzal
2026-02-16 13:13:56
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#AIAgentProjectsI’mWatching
今日のエージェントプロトコルを推進する最もエキサイティングな革新は、エージェントをよりスマートに、より自律的に、そしてブロックチェーンエコシステム全体での運用を容易にすることに焦点を当てています。以下は主要なトレンドの一部です:
1. 組み合わせ可能性とモジュール性
プロトコルはモノリシックなエージェントから、モジュール化されて組み合わせ可能なピースへと移行しています。これにより、開発者はエージェントの挙動を自由に組み合わせたり、プラグアンドプレイのモジュール((異なるデータフィードや戦略など))を使用したり、複雑なワークフローに合わせてエージェントをカスタマイズしたりできるようになります。まるでレゴブロックで構築するような感覚です。
2. オンチェーンの相互運用性
エージェントプロトコルは複数のブロックチェーン間で動作するよう設計されており、クロスチェーン通信やメッセージングを活用しています。これにより、エージェントはデータを取得したり、取引をトリガーしたり、スマートコントラクトをシームレスに実行したりでき、EVMチェーンと非EVMチェーンの両方で連携可能です。
3. 自律的かつアップグレード可能なエージェント
アップグレード可能なコントラクトパターンやアカウント抽象化のようなプロトコルのおかげで、エージェントはより自律的になっています。彼らはトークンでガス代を支払ったり、自身をアップグレードしたり、他のエージェントとリソースをプールしたりでき、常に人間の監督を必要としなくなります。
4. AI統合と学習
LLMs((大規模言語モデル))や機械学習の統合により、エージェントは複雑な指示を理解し、過去のデータから学習し、リアルタイムで戦略を適応させることが可能です。一部のプロトコルでは、エージェントが自然言語でユーザーと「会話」したり、データに基づいて戦略を最適化したりすることもできます。
5. セキュアなオフチェーン計算とオラクル
エージェントプロトコルは、安全なオフチェーン計算(オラクルやzk技術など)を活用して、複雑なロジックを処理しつつ、ブロックチェーンネットワークの負荷を軽減しながらも、すべての処理を検証可能かつ信頼性の低減を図っています。
6. ソーシャルまたはコラボレーションメカニズム
多くのプロトコルは、クラウドソーシングによるエージェントタスク((DAOやソーシャルネットワーク経由))や、エージェント同士の自動交渉・協力を試みており、新たな集合知モデルを開拓しています。
リスクと考慮点
これらの革新は柔軟性と可能性を高める一方で、セキュリティ、複雑さ、ガバナンスの課題も伴います。特に自律エージェントにオンチェーンの意思決定を任せる場合は、プロトコルのアーキテクチャを十分に検証してください。
特定のプロトコルについて詳しく知りたい、または動作するエージェントプロジェクトの例をもっと見たいですか?それとも投資の観点に興味がありますか?
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MasterChuTheOldDemonMasterChu
· 5時間前
吉祥如意 🧧
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HighAmbition
· 5時間前
2026年ゴゴゴ 👊
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Discovery
· 5時間前
月へ 🌕
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今日のエージェントプロトコルを推進する最もエキサイティングな革新は、エージェントをよりスマートに、より自律的に、そしてブロックチェーンエコシステム全体での運用を容易にすることに焦点を当てています。以下は主要なトレンドの一部です:
1. 組み合わせ可能性とモジュール性
プロトコルはモノリシックなエージェントから、モジュール化されて組み合わせ可能なピースへと移行しています。これにより、開発者はエージェントの挙動を自由に組み合わせたり、プラグアンドプレイのモジュール((異なるデータフィードや戦略など))を使用したり、複雑なワークフローに合わせてエージェントをカスタマイズしたりできるようになります。まるでレゴブロックで構築するような感覚です。
2. オンチェーンの相互運用性
エージェントプロトコルは複数のブロックチェーン間で動作するよう設計されており、クロスチェーン通信やメッセージングを活用しています。これにより、エージェントはデータを取得したり、取引をトリガーしたり、スマートコントラクトをシームレスに実行したりでき、EVMチェーンと非EVMチェーンの両方で連携可能です。
3. 自律的かつアップグレード可能なエージェント
アップグレード可能なコントラクトパターンやアカウント抽象化のようなプロトコルのおかげで、エージェントはより自律的になっています。彼らはトークンでガス代を支払ったり、自身をアップグレードしたり、他のエージェントとリソースをプールしたりでき、常に人間の監督を必要としなくなります。
4. AI統合と学習
LLMs((大規模言語モデル))や機械学習の統合により、エージェントは複雑な指示を理解し、過去のデータから学習し、リアルタイムで戦略を適応させることが可能です。一部のプロトコルでは、エージェントが自然言語でユーザーと「会話」したり、データに基づいて戦略を最適化したりすることもできます。
5. セキュアなオフチェーン計算とオラクル
エージェントプロトコルは、安全なオフチェーン計算(オラクルやzk技術など)を活用して、複雑なロジックを処理しつつ、ブロックチェーンネットワークの負荷を軽減しながらも、すべての処理を検証可能かつ信頼性の低減を図っています。
6. ソーシャルまたはコラボレーションメカニズム
多くのプロトコルは、クラウドソーシングによるエージェントタスク((DAOやソーシャルネットワーク経由))や、エージェント同士の自動交渉・協力を試みており、新たな集合知モデルを開拓しています。
リスクと考慮点
これらの革新は柔軟性と可能性を高める一方で、セキュリティ、複雑さ、ガバナンスの課題も伴います。特に自律エージェントにオンチェーンの意思決定を任せる場合は、プロトコルのアーキテクチャを十分に検証してください。
特定のプロトコルについて詳しく知りたい、または動作するエージェントプロジェクトの例をもっと見たいですか?それとも投資の観点に興味がありますか?