AI エージェントは今後も存続する: 適応するか、取り残されるか

私たちは、AI のための暗号が成長し、暗号分野に根付き、「コンピューティング能力の資産化」、「モデルの資産化」、「データの資産化」などのいくつかの新しいトラックを生み出しているのを目の当たりにしてきました。代表的なプロジェクトは ionet です。 、オルム、サハラ。

Over the past year, we've seen a surge in interest in Crypto for AI, which has taken root within the broader Crypto domain and spawned several new tracks, including "computing power assetization," "model assetization," and "data assetization," with representative projects being ionet, Olm, and Sahara.

過去 1 年間、私たちは AI のための暗号への関心が急増しているのを見てきました。これはより広範な暗号領域に根付き、「コンピューティング能力の資産化」、「モデルの資産化」、「データの資産化」などのいくつかの新しいトラックを生み出しました。 」 代表的なプロジェクトとしては、ionet、Olm、Sahara があります。

With Trump's victory, the crypto craze has once again picked up steam globally, while AI for Crypto is also on the rise, rapidly generating many new things that emerge from the collision of AI, AI Agents, and Crypto.

トランプの勝利により、世界中で仮想通貨ブームが再び盛り上がる一方、仮想通貨向けAIも台頭しており、AI、AIエージェント、仮想通貨の衝突から多くの新しいものが急速に生み出されています。

AI Agents issuing tokens

トークンを発行する AI エージェント

AI Agents posting and calling trades

AI エージェントによるトレードの投稿と呼び出し

AI Agents managing DAOs and fund trades

DAO とファンド取引を管理する AI エージェント

AI Agents trading autonomously

AIエージェントが自律的に取引する

To provide a rough overview, the development of AI Agents in the Crypto field currently has two paths:

大まかな概要を説明すると、暗号分野における AI エージェントの開発には現在 2 つのパスがあります。

1. Top-down, developed by AI concept projects, which are more infrastructure-oriented. We will analyze this in detail in the next article describing the panorama of Web3 AI infrastructure.

1. トップダウン。AI コンセプト プロジェクトによって開発され、よりインフラストラクチャ指向です。これについては、Web3 AI インフラストラクチャの概要を説明する次の記事で詳しく分析します。

2. Bottom-up, led by the AI Meme craze, driven by independent developers.

2. ボトムアップ。独立系開発者による AI ミームの流行が主導。

This article mainly discusses the second path.

この記事では主に 2 番目のパスについて説明します。

Table of Contents:

目次：

1. OpenAI's official AI Agent is about to be released, which may trigger an AI Agent frenzy

1. OpenAI の公式 AI エージェントが間もなくリリースされ、AI エージェントの熱狂を引き起こす可能性があります

As a leader in AI, OpenAI has long divided the path to the ultimate form of AI, AGI (Artificial General Intelligence), into five stages:

AI のリーダーとして、OpenAI は長い間、AI の究極の形態である AGI (Artificial General Intelligence) への道を 5 つの段階に分けてきました。

Basic AI (Emerging AGI): The initial stage of AI development, referring to AI capable of basic conversation and information processing, such as ChatGPT. It relies heavily on pre-trained datasets, and the AI's "IQ" (understanding and reasoning ability) is very limited;

基本AI（Emerging AGI）：ChatGPTなど、AI開発の初期段階で、基本的な会話や情報処理が可能なAIを指します。事前にトレーニングされたデータセットに大きく依存しており、AI の「IQ」（理解力と推論能力）は非常に限られています。

Reasoners: An advanced version of basic AI, capable of advanced logical reasoning and solving complex problems;

Reasoners: 基本 AI の高度なバージョンで、高度な論理的推論と複雑な問題の解決が可能です。

Agents: AI begins to have the ability to create content or perform actions without human input, or at least to execute tasks under human guidance. Most current AI Agents are still at a relatively early stage, mainly completing complex tasks that basic AI cannot achieve through planning, reasoning, and tool invocation;

エージェント: AI は、人間の入力なしでコンテンツを作成したりアクションを実行したり、少なくとも人間の指導の下でタスクを実行したりする機能を持ち始めます。現在のほとんどの AI エージェントはまだ比較的初期の段階にあり、基本的な AI では計画、推論、ツールの呼び出しを通じて達成できない複雑なタスクを主に実行します。

Innovators: AI at this stage can not only solve existing problems but also conduct independent research and development, innovating and evolving through learning, forming a virtuous cycle, and getting closer to humans;

イノベーター: この段階の AI は、既存の問題を解決するだけでなく、独自の研究開発を行うことができ、学習を通じて革新と進化を行い、好循環を形成し、人間に近づくことができます。

Organizations: The final stage of AGI, where such AI systems can intelligently allocate tasks, work collaboratively, and complete complex tasks, similar to a team or organization, achieving a 1+1 greater than 2 effect.

組織: AGI の最終段階。このような AI システムは、チームや組織と同様に、タスクをインテリジェントに割り当て、協力して作業し、複雑なタスクを完了して、2 より大きい 1+1 の効果を達成します。

If ChatGPT is at the first stage mentioned above, then the recently launched reasoning model o1 can certainly be classified into the second stage. The o1 model performs almost at the level of a PhD student in handling complex subjects like materialized biology. In the field of mathematics, it achieved an astonishing 83% accuracy rate in the International Mathematical Olympiad (IMO) exam, while GPT-4o could only correctly solve 13% of the problems.

ChatGPT が上記の第 1 段階にある場合、最近発表された推論モデル o1 は確かに第 2 段階に分類できます。 o1 モデルは、物質化された生物学のような複雑な主題を扱う上で、博士課程の学生とほぼ同じレベルで機能します。数学の分野では、国際数学オリンピック (IMO) 試験で 83% という驚異的な正解率を達成しましたが、GPT-4o は問題の 13% しか正しく解決できませんでした。

However, while users' attention is still focused on second-stage models like o1, OpenAI has quietly extended its "tentacles" into the third stage: Agents. OpenAI is positioning AI Agents as the next "trump card," as the Next Big Thing, steadily moving forward with a clear release date set for 2025.

しかし、ユーザーの関心が依然として o1 のような第 2 段階のモデルに集中している一方で、OpenAI は静かにその「触手」を第 3 段階であるエージェントに伸ばしています。 OpenAI は、AI エージェントを次の「切り札」、次の大きなものとして位置付けており、2025 年という明確なリリース日を設定して着実に前進しています。

"Agents will be the next major breakthrough" ------ OpenAI CEO Sam Altman

「エージェントは次の大きな進歩となるでしょう」 ------ OpenAI CEO サム・アルトマン

"Letting GPT autonomously execute tasks will be a major focus next year" ------ OpenAI CPO Kevin Weil

「GPT に自律的にタスクを実行させることが来年の大きな焦点となるでしょう」 ------ OpenAI CPO Kevin Weil

Next year, AI Agents will become the focal point of competition among various AI giants, with OpenAI facing strong competitors, including Anthropic's Computer Use and Google's upcoming AI Agent named Jarvis, set to launch in December.

来年、AI エージェントはさまざまな AI 巨人の間の競争の焦点となり、OpenAI は Anthropic の Computer Use や 12 月にリリース予定の Google の次期 AI エージェント Jarvis などの強力な競合他社に直面することになる。

Recently, Bloomberg reported that OpenAI plans to release an AI Agent tool named Operator in January, capable of autonomously completing tasks on a computer under user instructions, such as writing code and booking itineraries.

最近、ブルームバーグは、OpenAI が Operator という名前の AI エージェント ツールを 1 月にリリースする予定であると報じました。このツールは、コードの記述や旅程の予約など、ユーザーの指示に従ってコンピュータ上でタスクを自律的に完了することができます。

It seems that the AI Agent framework Swarm, launched by OpenAI a month ago, is just an appetizer, with numerous real-world work and life use cases waiting for OpenAI and developers to implement. For example,

OpenAI が 1 か月前に発表した AI エージェント フレームワーク Swarm は単なる前菜であり、OpenAI と開発者が実装するのを待っている現実世界の仕事や生活のユースケースが多数あるようです。例えば、

2. AI Agent + Crypto, where to start?

2. AI エージェント + 暗号、どこから始めますか?

The productivity revolution brought by AI Agents will gradually permeate various industries, leading to higher efficiency, better services, and personalized experiences.

AI エージェントによってもたらされる生産性革命はさまざまな業界に徐々に浸透し、効率性の向上、サービスの向上、パーソナライズされたエクスペリエンスの実現につながります。

In the crypto world, it seems that the current Crypto is inseparable from finance, so the most natural starting point for on-chain AI Agents is DeFi, but first, AI must gain financial autonomy. Traditionally, AI faces many restrictions in financial activities, such as being unable to open bank accounts and lacking legal identity. In the Crypto world, registering an on-chain identity and wallet for AI Agents is a very natural thing. We can pre-install crypto wallets and smart contracts, set spending limits, execute transactions, and manage funds, granting AI Agents financial autonomy.

暗号通貨の世界では、現在の暗号通貨は金融と切り離せないようです。そのため、オンチェーン AI エージェントの最も自然な出発点は DeFi ですが、その前に、AI が金融上の自律性を獲得する必要があります。従来、AIは銀行口座を開設できなかったり、法的身分を欠いていたりするなど、金融活動において多くの制約に直面していた。暗号通貨の世界では、AI エージェントのオンチェーン ID とウォレットを登録することは非常に自然なことです。暗号通貨ウォレットとスマート コントラクトをプリインストールし、支出制限を設定し、トランザクションを実行し、資金を管理することで、AI エージェントに財務上の自律性を与えることができます。

When AI Agents possess both autonomous decision-making capabilities and financial autonomy, the question of "what can they do" suddenly opens

AI エージェントが自律的な意思決定能力と経済的な自律性の両方を備えたとき、「何ができるか」という疑問が突然広がります。