AIエージェントとは何ですか? Telegram 取引ボットとの違いは何ですか?

今年後半から、AI エージェントの話題が注目を集めています。当初、真実の AI チャットボット ターミナルは、X でのユーモラスな投稿と返信 (Weibo の「ロバート」に似たもの) で広く注目を集め、a16z 創設者マーク アンドリーセンから 50,000 ドルの助成金を受け取りました。

AI Agents, a hot topic in the Web3 community, have sparked discussions and debates. But what exactly are AI Agents? How do they differ from Telegram trading bots? And why do they face skepticism despite their potential benefits?

AI エージェントは、Web3 コミュニティでホットなトピックであり、議論や議論を引き起こしています。しかし、AI エージェントとは一体何なのでしょうか? Telegram 取引ボットとの違いは何ですか?そして、潜在的な利点があるにもかかわらず、なぜ懐疑的な見方に直面するのでしょうか?

AI Agents are intelligent agent systems powered by large language models (LLMs) that can perceive their surroundings, make logical decisions, and complete complex tasks by utilizing tools or executing actions. Their workflow involves:

AI エージェントは、大規模言語モデル (LLM) を活用したインテリジェントなエージェント システムであり、ツールを利用したりアクションを実行したりして周囲を認識し、論理的な決定を下し、複雑なタスクを完了できます。彼らのワークフローには次のものが含まれます。

* Perception module (acquiring input)

* 知覚モジュール (入力の取得)

* LLM (understanding, reasoning, and planning)

* LLM (理解、推論、計画)

* Tool invocation (task execution)

※ツール起動（タスク実行）

* Feedback and optimization (validating and adjusting)

* フィードバックと最適化 (検証と調整)

For example, in the context of Web3 applications, AI Agents differ from Telegram trading bots or automation scripts in the following way:

たとえば、Web3 アプリケーションのコンテキストでは、AI エージェントは次の点で Telegram 取引ボットや自動化スクリプトとは異なります。

Suppose users want to execute arbitrage trades when profits exceed 1%. In a Telegram trading bot that supports arbitrage, users can set a trading strategy for profits greater than 1%, and the bot will begin executing trades that meet this condition. However, these bots lack the ability to assess risk and will continue executing arbitrage trades as long as the profit condition is met. In contrast, AI Agents can automatically adjust their strategies. For instance, if a trade's profit exceeds 1%, but data analysis reveals that the risk is too high due to potential sudden market changes that could lead to losses, the AI Agent will decide not to execute the arbitrage trade.

ユーザーが利益が 1% を超えたときに裁定取引を実行したいとします。アービトラージをサポートする Telegram 取引ボットでは、ユーザーは 1% を超える利益を得る取引戦略を設定でき、ボットはこの条件を満たす取引の実行を開始します。ただし、これらのボットにはリスクを評価する能力が欠けており、利益条件が満たされる限り裁定取引を実行し続けます。対照的に、AI エージェントは戦略を自動的に調整できます。たとえば、取引の利益が 1% を超えているが、損失につながる可能性のある突然の市場変化によりリスクが高すぎることがデータ分析で判明した場合、AI エージェントは裁定取引を実行しないことを決定します。

Thus, AI Agents possess self-adaptability, with their core advantage being the ability to self-learn and make autonomous decisions. Through interaction with the environment (such as market conditions, user behavior, etc.), they adjust their behavioral strategies based on feedback signals, continuously improving the effectiveness of task execution. They can also make real-time decisions based on external data and continuously optimize decision-making strategies through reinforcement learning.

したがって、AI エージェントは自己適応性を備えており、その中心的な利点は自己学習して自律的な意思決定を行う能力です。環境 (市場の状況、ユーザーの行動など) との相互作用を通じて、フィードバック信号に基づいて行動戦略を調整し、タスク実行の効率を継続的に向上させます。また、外部データに基づいてリアルタイムの意思決定を行い、強化学習を通じて意思決定戦略を継続的に最適化することもできます。

While AI Agents sound advanced and capable of enhancing user experiences, they also face skepticism in the community. This is mainly because AI Agents are still just tools and cannot complete entire workflows independently. They can only enhance efficiency and save time at certain nodes. Moreover, at the current stage of development, the role of AI Agents is mostly concentrated on helping users issue MeMes and manage social media accounts. As a result, the community戲稱" , poking fun at the fact that assets ultimately belong to the developer, while liabilities are assigned to the AI.

AI エージェントは先進的でユーザー エクスペリエンスを向上できるように思えますが、コミュニティでは懐疑的な見方もされています。これは主に、AI エージェントがまだ単なるツールであり、ワークフロー全体を独立して完了できないためです。効率を向上させ、特定のノードでの時間を節約できるだけです。さらに、現在の開発段階では、AI エージェントの役割は主に、ユーザーによる MeMe の発行とソーシャル メディア アカウントの管理を支援することに集中しています。その結果、コミュニティ「戲稱」は、資産は最終的に開発者に属し、負債は AI に割り当てられるという事実をからかいました。

However, just this week, a new application of AI Agents emerged with the launch of an AI Agent for token presale by aiPool. This AI Agent leverages TEE technology to achieve trustlessness. The wallet private key of this AI Agent is dynamically generated in a TEE environment, ensuring security. Users can send funds (such as SOL) to the wallet controlled by the AI Agent, which then creates tokens according to set rules and launches a liquidity pool on a DEX, while distributing tokens to eligible investors. The entire process does not rely on any third-party intermediaries and is fully completed autonomously by the AI Agent in a TEE environment, avoiding the common rug pull risks in DeFi. It is evident that AI Agents are gradually evolving. I believe that AI Agents can help users lower barriers and enhance experiences, and even simplifying part of the asset issuance process is meaningful. However, from a macro Web3 perspective, AI Agents, as off-chain products, currently serve merely as auxiliary tools for smart contracts, so there is no need to overstate their capabilities. Given that there has been a lack of significant wealth effect narratives aside from MeMe in the second half of this year, it is normal for the hype around AI Agents to revolve around MeMe. Relying solely on MeMe cannot sustain long-term value, so if AI Agents can bring more innovative gameplay to trading processes and provide tangible value, they may develop into a common infra tool.

しかし、つい今週、aiPool によるトークン事前販売用の AI エージェントの開始により、AI エージェントの新しいアプリケーションが登場しました。この AI エージェントは TEE テクノロジーを活用してトラストレス性を実現します。この AI エージェントのウォレット秘密キーは TEE 環境で動的に生成され、セキュリティが確保されます。ユーザーは、AI エージェントが管理するウォレットに資金 (SOL など) を送信できます。AI エージェントは、設定されたルールに従ってトークンを作成し、DEX 上に流動性プールを開始し、適格な投資家にトークンを配布します。プロセス全体はサードパーティの仲介者に依存せず、TEE 環境の AI エージェントによって完全に自律的に完了するため、DeFi でよくあるラグ プル リスクが回避されます。 AI エージェントが徐々に進化していることは明らかです。 AIエージェントはユーザーの障壁を低くし、エクスペリエンスを向上させるのに役立ち、アセット発行プロセスの一部を簡素化することさえ意味があると信じています。ただし、マクロ Web3 の観点から見ると、オフチェーン製品としての AI エージェントは、現時点ではスマート コントラクトの補助ツールとしてのみ機能するため、その機能を誇張する必要はありません。今年下半期には MeMe 以外に大きな資産効果に関する物語が不足していたことを考えると、AI エージェントに関する誇大宣伝が MeMe を中心に展開するのは普通のことです。 MeMe だけに依存すると長期的な価値を維持することはできないため、AI エージェントがより革新的なゲームプレイを取引プロセスにもたらし、具体的な価値を提供できれば、共通のインフラ ツールに発展する可能性があります。