分散型AIエージェント（Dai-Agent）：Web3のValue Internetの重要なコンポーネント

迅速で、分散型AIエージェント（Dai-Agent）の分野は、関連するプロジェクトの特性、解決の問題、および将来の可能性を導入する多数の記事を導入して、大きな注目を集めています。これらの記事は、投資家がプロジェクトをある程度理解するのに役立ちますが、ほとんどの人は詳細な分析を欠いており、AIの基本的な特性とWeb3の現在の状態を探求しません。したがって、Web3を最適化するか、重要なコンポーネントとして機能するかにかかわらず、Web3のバリューインターネットの実践における分散型AIの役割を明確にすることは困難です。分散型AIとWeb3の価値インターネット経済の間の固有の論理を明確にすることなく、分散型AIの役割を深く理解したり、そのコアコンポーネントがWeb3に存在する問題にどのように対処するかを把握することは不可能です。これにより、高ポテンシャルの投資方向を正確に選択することが難しくなるだけでなく、適切なトラックとプロジェクトを選択したとしても、市場の感情の変動のために持続するのに苦労するかもしれません。したがって、現在のWeb3の基本状態とAIの基本的な特性の詳細な分析を実施し、2つの統合がバリューインターネットの実装をどのように実現できるか、そしてArweaveとAOがこのプロセスをどのように支援できるかを調査する予定です。 AIを通して。コンテンツが豊富であるため、2つの記事で詳しく説明します。

The emergence of decentralized AI agents (DAI-Agent) has sparked widespread interest within the crypto community, with numerous articles highlighting the unique characteristics of related projects, the problems they aim to solve, and their potential for future growth. While these articles offer valuable insights, many lack in-depth analysis and fail to fully explore the fundamental characteristics of AI and the current state of Web3. As a result, it becomes difficult to clarify the precise role of decentralized AI in the practice of the value internet in Web3, whether it serves to optimize Web3 or functions as a key component. Without establishing the intrinsic logic between decentralized AI and the value internet economy of Web3, it is impossible to deeply understand the role of decentralized AI or grasp how its core components address the issues present in Web3. For example, what problems do the decentralized model and DAI-Agent each solve, and what is the intrinsic logic between them and Web3? Without understanding these intrinsic logics, it is challenging to assess the potential value of this field. This not only makes it difficult for us to accurately choose high-potential investment directions, but even if we select the right track and project, we may struggle to persist due to market sentiment fluctuations. Therefore, I plan to conduct an in-depth analysis of the current basic state of Web3 and the fundamental characteristics of AI, exploring how the integration of the two can realize the implementation of the value internet, and how Arweave and AO can assist this process through AI. Due to the richness of the content, I will elaborate in two articles:

分散型AIエージェント（Dai-Agent）の出現は、暗号コミュニティ内で広範な関心を引き起こし、関連するプロジェクトのユニークな特性、解決を目指している問題、将来の成長の可能性を強調しています。これらの記事は貴重な洞察を提供しますが、多くは詳細な分析を欠いており、AIの基本的な特性とWeb3の現在の状態を完全に探求できません。その結果、Web3のValue Internetの実践における分散型AIの正確な役割を明確にすることが困難になります。これは、Web3または機能をキーコンポーネントとして最適化するのに役立ちます。分散型AIとWeb3の価値インターネット経済の間に固有の論理を確立しないと、分散型AIの役割を深く理解したり、そのコアコンポーネントがWeb3に存在する問題にどのように対処するかを把握することは不可能です。たとえば、分散モデルとDai-Agentはそれぞれどのような問題を解決しますか？また、それらとWeb3の間の固有のロジックは何ですか？これらの本質的なロジックを理解することなく、この分野の潜在的な価値を評価することは困難です。これにより、高ポテンシャルの投資方向を正確に選択することが難しくなるだけでなく、適切なトラックとプロジェクトを選択したとしても、市場の感情の変動のために持続するのに苦労するかもしれません。したがって、現在のWeb3の基本状態とAIの基本的な特性の詳細な分析を実施し、2つの統合がバリューインターネットの実装をどのように実現できるか、そしてArweaveとAOがこのプロセスをどのように支援できるかを調査する予定です。 AIを通して。コンテンツが豊富であるため、2つの記事で詳しく説明します。

Currently, many public chain projects focus primarily on optimizing and expanding underlying infrastructure, such as ETH and various L2s, Solana, and other blockchains. However, I believe that if we only pursue the expansion of blockchain without integrating AI, it will be difficult to advance the implementation of the value internet in Web3. Currently, in addition to limited scalability, Web3 also faces data fragmentation issues, where users' personal data is scattered across different chains and DApps, leading to management difficulties, high interaction costs, and complex operations, severely limiting users' active contribution of data. Furthermore, the decentralized nature leads to low management and collaboration efficiency. These issues greatly restrict the development of Web3. AI, with its ability to learn, infer, and make decisions autonomously, can serve as an intelligent assistant for users, significantly enhancing efficiency. The integration of the two will greatly improve user experience, lower entry barriers, and promote the development of Web3.

現在、多くの公共チェーンプロジェクトは、主にETHやさまざまなL2、Solana、その他のブロックチェーンなどの基礎となるインフラストラクチャの最適化と拡大に焦点を当てています。ただし、AIを統合せずにブロックチェーンの拡張のみを追求する場合、Web3でのValue Internetの実装を進めることは難しいと思います。現在、制限されたスケーラビリティに加えて、Web3はデータの断片化の問題にも直面しています。ここでは、ユーザーの個人データが異なるチェーンやDAPPに散らばっており、管理困難、高い相互作用コスト、複雑な操作につながり、ユーザーのデータのアクティブな貢献を厳しく制限しています。さらに、分散型の性質は、低管理とコラボレーションの効率につながります。これらの問題は、Web3の開発を大幅に制限しています。 AIは、自律的に意思決定を学び、推測し、決定する能力を備えており、ユーザーのインテリジェントなアシスタントとして機能し、効率を大幅に向上させます。 2つの統合により、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、エントリーバリアが低下し、Web3の開発が促進されます。

Crucial to Web3 is users' control over their own data, a feature that DAI-Agent can help to achieve by centrally managing and aggregating data for users. This effectively addresses the pain point of data being scattered across various platforms, while also acting as an intelligent assistant to reduce operational difficulty and enhance interaction efficiency with Web3. For example, DAI-Agent can assist users in managing their DID lifecycle, including creating, updating, and revoking DIDs, thereby simplifying data management and usage experience. To lay the groundwork for subsequent discussions, it is necessary to explore the relationship between AI-Agent and DID in detail. In the Web3.0 environment, DID and DAI-Agent are highly complementary and compatible:

Web3にとって重要なのは、ユーザーのデータに対するユーザーの制御です。これは、Dai-Agentがユーザーの中心的な管理と集約により達成するのに役立つ機能です。これは、さまざまなプラットフォームに散在するデータの問題点に効果的に対処すると同時に、運用上の難易度を軽減し、Web3との相互作用効率を高めるためのインテリジェントなアシスタントとしても機能します。たとえば、DAI-Agentは、DIDの作成、更新、取り消しなど、DIDライフサイクルの管理を支援することができ、それによりデータ管理と使用経験を簡素化できます。その後の議論のための基礎を築くには、AI-Agentと詳細な関係を調査する必要があります。 Web3.0環境では、DIDとDai-Agentは非常に補完的で互換性があります。

AI-Agent can integrate data across platforms (such as social, medical, and professional data), effectively breaking down information silos; its intelligent algorithms can filter, clean, and format data based on the needs of DID (such as assessing the credibility of various data sources, removing duplicate or low-value data, and organizing data according to DID data model specifications), ensuring the creation of high-quality DIDs. At the same time, using differential privacy, homomorphic encryption, and the latest multi-party secure computation (MPC) technologies, data analysis can be completed without disclosing the original data (for example, when aggregating sensitive medical data, it can meet health information needs while ensuring personal privacy). Additionally, as cross-chain interoperability protocols (such as Polkadot, Cosmos, etc.) continue to mature, DAI-Agent is expected to achieve seamless connections between more data sources, further enhancing the efficiency and accuracy of data integration. The decentralized architecture not only avoids the risks of single points of failure and data being controlled by a single entity but also enables automated data aggregation and real-time updates through smart contracts, providing strong support for building a trustworthy and dynamic digital identity system.

AI-Agentは、プラットフォーム（ソーシャル、医療、専門データなど）間でデータを統合し、情報サイロを効果的に分解することができます。そのインテリジェントアルゴリズムは、DIDのニーズに基づいてデータをフィルタリング、クリーニング、およびフォーマットすることができます（さまざまなデータソースの信頼性の評価、重複データの削除、DIDデータモデルの仕様によるデータの整理など）。高品質のDIDの。同時に、差別的なプライバシー、同型暗号化、および最新のマルチパーティセキュア計算（MPC）テクノロジーを使用して、元のデータを開示せずにデータ分析を完了できます（たとえば、機密性のある医療データを集約すると、健康情報を満たすことができます。個人的なプライバシーを確​​保しながら必要）。さらに、クロスチェーンの相互運用性プロトコル（Polkadot、Cosmosなど）が成熟し続けるにつれて、Dai-Agentはより多くのデータソース間のシームレスな接続を実現し、データ統合の効率と精度をさらに高めることが期待されます。分散アーキテクチャは、単一のエンティティによって制御される単一の障害とデータのリスクを回避するだけでなく、スマートコントラクトを通じて自動化されたデータ集約とリアルタイムの更新を可能にし、信頼できる動的なデジタルアイデンティティシステムを構築するための強力なサポートを提供します。

In a decentralized environment, the digital identity system provides the necessary identity authentication and authorization mechanisms for DAI-Agent, allowing the AI-Agent to prove its legitimate identity and authority when securely interacting with other agents. This process relies not only on technical means but can also be governed and regulated by community participation through decentralized autonomous organization (DAO) mechanisms, further enhancing the system's transparency and security.

分散環境では、デジタルアイデンティティシステムは、DAI-Agentに必要なアイデンティティ認証と承認メカニズムを提供し、AI-Agentが他のエージェントと安全に対話するときに正当なアイデンティティと権威を証明できるようにします。このプロセスは、技術的な手段だけでなく、分散型の自律組織（DAO）メカニズムを通じてコミュニティへの参加によって管理および規制され、システムの透明性とセキュリティをさらに強化することもできます。

With the help of the DID system, the identity and behavior of DAI-Agent are more transparent and verifiable, thereby establishing trust and promoting collaboration among other agents; at the same time, AI-Agent effectively alleviates the low efficiency issues caused by decentralization by reducing the interaction costs between users

DIDシステムの助けを借りて、Dai-Agentのアイデンティティと行動はより透明で検証可能であり、それによって信頼を確立し、他のエージェント間のコラボレーションを促進します。同時に、AI-Agentは、ユーザー間の相互作用コストを削減することにより、分散化によって引き起こされる低い効率の問題を効果的に軽減します