人工知能と暗号資産の融合は依然として注目を集める分野ですが、Web3 AIエージェントの発展方向について業界関係者はやや迷いを感じているようです。この現状に対し、私はいくつかの可能な発展トレンドをまとめました：1. AI代理プロジェクトは、単にトークンの発行に依存して優位性を得ることはできません。実際の製品と市場の適合性が欠けている場合、トークン経済学の運用に依存するプロジェクトは、純粋な投機のレッテルを貼られやすく、これはAIの本質とはあまり関係がありません。2. AI技術の実装の順序は変わる可能性があります。AIエージェント市場のバブルが崩壊した後、彼らは大規模言語モデルの微調整やデータアルゴリズムなどの技術が成熟した後の媒体となる可能性があります。コア技術の支えがないAIエージェントは、市場での地位を確立するのが難しいでしょう。3. AIデータ、計算能力、アルゴリズムなどのサービスに焦点を当てたプラットフォームプロジェクトは、単なるAIエージェントを超え、新たな焦点となる可能性があります。これらのプラットフォームが開発するAIエージェントは、より強力なチームと技術基盤を持っているため、市場での説得力が高まる可能性があります。4. Web3 AIエージェントは、Web2チームと直接競争するのではなく、差別化された発展方向を探る必要があります。Web3 AIエージェントは、ブロックチェーンの分散型コンセンサスアーキテクチャを組み合わせて革新すべきです。5. AIエージェントの利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。重要なのは、プロトコルの内容をどのように充実させるか、分散型アーキテクチャをどのように利用してより多くの垂直的な細分化シーンを活性化するかを考えることです。同時に、アプリケーションの機能も段階的に細分化し、実現する必要があります。6. Web2分野のいくつかの革新、例えばMCPプロトコルやManus自動化によるマルチモーダルなどは、Web3分野にもインスピレーションを与えています。これらの既存技術を基にして延伸開発を考えたり、Web3アプリケーションのシナリオに適応させたり、または分散型協力フレームワークを使用してMCPのビジネスシーンを強化することができます。Web2であれWeb3であれ、人工知能の大規模言語モデルによる技術革新の波にある。重要なのはイデオロギーの議論ではなく、AI技術の発展と応用をどのように真に推進するかである。
Web3 AIエージェントの未来：トークン依存を打破し、技術革新に焦点を当てる
人工知能と暗号資産の融合は依然として注目を集める分野ですが、Web3 AIエージェントの発展方向について業界関係者はやや迷いを感じているようです。この現状に対し、私はいくつかの可能な発展トレンドをまとめました：
AI代理プロジェクトは、単にトークンの発行に依存して優位性を得ることはできません。実際の製品と市場の適合性が欠けている場合、トークン経済学の運用に依存するプロジェクトは、純粋な投機のレッテルを貼られやすく、これはAIの本質とはあまり関係がありません。
AI技術の実装の順序は変わる可能性があります。AIエージェント市場のバブルが崩壊した後、彼らは大規模言語モデルの微調整やデータアルゴリズムなどの技術が成熟した後の媒体となる可能性があります。コア技術の支えがないAIエージェントは、市場での地位を確立するのが難しいでしょう。
AIデータ、計算能力、アルゴリズムなどのサービスに焦点を当てたプラットフォームプロジェクトは、単なるAIエージェントを超え、新たな焦点となる可能性があります。これらのプラットフォームが開発するAIエージェントは、より強力なチームと技術基盤を持っているため、市場での説得力が高まる可能性があります。
Web3 AIエージェントは、Web2チームと直接競争するのではなく、差別化された発展方向を探る必要があります。Web3 AIエージェントは、ブロックチェーンの分散型コンセンサスアーキテクチャを組み合わせて革新すべきです。
AIエージェントの利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。重要なのは、プロトコルの内容をどのように充実させるか、分散型アーキテクチャをどのように利用してより多くの垂直的な細分化シーンを活性化するかを考えることです。同時に、アプリケーションの機能も段階的に細分化し、実現する必要があります。
Web2分野のいくつかの革新、例えばMCPプロトコルやManus自動化によるマルチモーダルなどは、Web3分野にもインスピレーションを与えています。これらの既存技術を基にして延伸開発を考えたり、Web3アプリケーションのシナリオに適応させたり、または分散型協力フレームワークを使用してMCPのビジネスシーンを強化することができます。
Web2であれWeb3であれ、人工知能の大規模言語モデルによる技術革新の波にある。重要なのはイデオロギーの議論ではなく、AI技術の発展と応用をどのように真に推進するかである。