マルチエージェントを徹底分析：Web3とAIはついに互いを活かすのか？

PerplexityはAI検索エンジンです。

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Perplexityは、情報を検索するプロセスを効率化し、執筆時の効率を向上させる学生や研究者、マーケティング戦略をサポートする信頼性の高いデータを取得するマーケティング担当者など、さまざまなユーザーグループに利用することができる。

上記は想像に過ぎず、これらのAIエージェントの真の能力は、あらゆる業界の優秀な人材に取って代わるにはまだ十分ではない。Logenic AIの共同設立者である李博杰氏が言ったように、現在、LLMの能力はエントリー・レベルに過ぎず、エキスパート・レベルには程遠く、現段階のAIエージェントは、仕事は速いが信頼性の低い従業員のようなものだ。

しかし、これらのAIエージェントは、それぞれの専門分野を持ち、既存のユーザーが多様なシナリオで効率と利便性を向上させるのに役立っている。

ハイテク企業だけでなく、あらゆる業界がAIエージェントの波の恩恵を受けることができます。教育分野では、AIエージェントは生徒の学習進度、興味、能力に基づいてパーソナライズされた学習リソースや個別指導を提供することができます。金融分野では、AIエージェントはユーザーの個人的な財務管理、投資アドバイス、さらには株価動向の予測を支援することができます。ヘルスケア分野では、AIエージェントは病気の診断や治療計画の策定で医師を支援することができます。電子商取引の分野では、AIエージェントは、自然言語処理と機械学習技術を通じて、ユーザーからの問い合わせに自動的に回答し、注文の問題や返品要求に対処し、顧客サービスの効率を向上させるインテリジェントな顧客サービスとしても利用できる。

マルチエージェント：AIエージェントの次のステップ

前節のユニコーン企業1社のビジョンでは、単一のAIエージェントは、複雑なタスクを処理する上で限界に直面し、実用的なニーズを満たすことが難しくなります。複数のAIエージェントを使用する場合、これらのAIエージェントは異種のLLMに基づいているため、集団的な意思決定は困難であり、その能力にも限界があるため、人間がこれらの独立したAIエージェント間のディスパッチャとして機能し、異なるアプリケーションシナリオに対応するこれらのAIエージェントの作業を調整する必要がある。これが、マルチ・エージェント・フレームワークの台頭につながっています。

複雑な問題では、複数のソースからの知識やスキルの統合が必要になることが多く、単一のAIエージェントでは対処が困難です。異なる能力を持つAIエージェントを有機的に組み合わせることで、マルチエージェントシステムは、AIエージェントがそれぞれの長所を活かし、互いの短所を補完して、複雑な問題をより効果的に解決することを可能にします。

これは、私たちの実際のワークフローや組織構造と非常によく似ています。リーダーがタスクを割り当て、異なる能力を持つ人々が異なるタスクを担当し、各プロセスの結果が次のプロセスに引き継がれ、最終的に最終タスクにつながります。

実現という点では、下位のAIエージェントはそれぞれのタスクを実行し、上位のAIエージェントはタスクを割り当て、その完了を監視する。

マルチエージェントは、人間の意思決定プロセスをシミュレートすることもできます。私たちが問題を抱えたときに他の人に相談するように、複数のAIエージェントは集団的な意思決定行動をシミュレートして、より良い情報を提供することができます。

• 基本的な会話能力を持ち、受信したメッセージに返信を生成する、さまざまな役割を持つAIエージェントを作成することができます。これらのAIエージェントは基本的な対話機能を持ち、受信したメッセージに基づいて応答を生成することができます。

• GroupChatを通じて複数のAIエージェントによるグループチャット環境を作成し、管理者の役割を持つAIエージェントが他のAIエージェントのチャット、発言者の順番、終了などを管理します。

• GroupChatを通じて複数のAIエージェントによるグループチャット環境を作成します。

これを1つのユニコーン企業のビジョンに当てはめると、マルチエージェントアーキテクチャで複数の異なる役割を作成できます。プロジェクトマネージャー、プログラマー、スーパーバイザーなどです。我々が達成したいことを彼らに伝え、彼らに好きなことをさせ、我々はただ聞き役に徹し、問題があると思ったり、彼らが何か間違ったことをしていると思えば、我々が満足するまでそれを変更させる。

単一のAIエージェントと比較して、マルチエージェントは以下を可能にします：

• スケーラビリティ。スケーラビリティ：AIエージェントの数を増やすことで、より大規模な問題に対処し、それぞれがタスクの一部を処理することで、需要の増加に合わせてシステムを拡張することができます。

• 並列処理：並列処理の自然なサポートにより、複数のAIエージェントが同時に問題の異なる部分に取り組むことができ、問題解決を加速します。

• 意思決定の改善：それぞれが独自の視点と専門知識を持つ複数のAIエージェントからの洞察を集約することで、意思決定を強化します。

AIテクノロジーが進歩し続けるにつれて、マルチエージェント・フレームワークがより多くの産業でより大きな役割を果たし、あらゆる種類の新しいAI搭載ソリューションの開発を促進することが考えられます。

AIエージェントの風、ウェブに吹く3

実験室から飛び出そう、AIエージェントとマルチエージェントの道。

研究室を飛び出して、AIエージェントとマルチエージェントの道は長い。

マルチエージェントはさておき、最も先進的な単一のAIエージェントでさえ、物理レベルで必要とする演算リソースと計算能力の量には明確な上限があり、無限に拡張することは不可能です。ひとたび非常に複雑で計算量の多いタスクに直面すれば、AI エージェントは間違いなく計算ボトルネックに悩まされ、そのパフォーマンスは大幅に低下します。

さらに、AIエージェントとマルチエージェントシステムは本質的に集中型アーキテクチャモデルであり、単一故障のリスクが高い。さらに、クローズドソースのビッグモデルに基づくOpenAI、マイクロソフト、グーグルなどの独占的なビジネスモデルは、独立した単一エージェントのAIエージェントの新興企業の存続を脅かす深刻な脅威であり、AIエージェントが膨大な民間企業データをうまく活用して、より賢く、より効率的にすることは不可能です。AIエージェント間の民主化されたコラボレーション環境が急務です。真に価値のあるAIエージェントがより幅広いニーズに応え、社会により大きな価値を生み出すことができるように、AIエージェント間の民主化されたコラボレーション環境が緊急に必要とされている。

最後に、AIエージェントはLLMよりも業界に近いものの、その開発はLLMを基盤としており、現在の大規模モデルトラックは、高い技術閾値、高い設備投資、未成熟なビジネスモデルによって特徴付けられ、AIエージェントが更新と反復を続けるための資金を確保することを困難にしています。

マルチエージェントパラダイムは、Web3がAIを支援するための素晴らしい視点であり、すでに多くのWeb3開発チームがこれらの分野のソリューションを提供するための研究開発に投資しています。

AIエージェントやマルチエージェントシステムは、複雑な意思決定や処理タスクを実行するために、大量の計算資源を必要とすることが多い。web3は、ブロックチェーンや分散化技術を通じて分散型演算市場の構築を可能にし、演算資源をより公平かつ効率的にグローバルに分散して利用できるようにする。Akash、Nosana、Aethir、IO.netなどのWeb3プロジェクトは、AIエージェントの意思決定や推論にコンピューティングパワーを提供することができる。

従来のAIシステムは中央で管理される傾向があり、単一障害点とAIエージェントのデータプライバシーの問題につながります。 Web3の分散化された性質は、より分散化された自律的なマルチエージェントシステムを可能にし、各AIエージェントは異なるノード上で独立して実行され、自律的にユーザーの要求を実行し、AIエージェントのパフォーマンスを向上させます。各AIエージェントは異なるノード上で独立して動作し、ユーザーの要求を自律的に実行できるため、堅牢性とセキュリティが強化されます。PoS、DPoS、および誓約者とプリンシパルにインセンティブとペナルティを設定するその他のメカニズムを通じて、単一のAIエージェントまたはマルチエージェントシステムの民主化を促進することができます。

この点に関して、GaiaNet、Theoriq、PIN AI、HajimeAIは非常に最先端の試みを行っています。

• TheoriqはWeb3のためのAIプロジェクトで、エージェントプロトコルによってWeb3のためのAIを確立することを目指しています。Theoriqは "Web3のためのAI "を提供するプロジェクトであり、AIエージェントのための呼び出しと経済システムを確立し、Web3開発と多くの機能的なシナリオを普及させるAgentic Protocolを通して、Web3のdAppsのための検証可能なモデル推論機能を提供することを目的としています。

• GaiaNetは、AIエージェントを作成・展開するためのノードベースの環境であり、中央集権的なOpenAI GPTストアに対抗するものとして、専門家とユーザーの知的財産とデータプライバシーを保護します。

• GaiaNetは、AIエージェントを作成・展開するためのノードベースの環境であり、中央集権的なOpenAI GPTストアに対抗するものとして、専門家とユーザーの知的財産とデータプライバシーを保護します。style="text-align: "left;">一方、HajimeAIは、実世界の要件におけるAIエージェントのワークフローを確立し、インテリジェントに意図そのものを自動化するために、2つの基盤の上に構築されており、PIN AIが言及した「AIインテリジェンスのパーソナライズ化」と呼応している。

• 一方、Modulus LabsとORA Protocolは、それぞれAIエージェントのためのzkMLとopMLというアルゴリズムの方向で前進しています。

最後に、AIエージェントおよびマルチエージェントシステムの開発と反復には、しばしば多額の資金が必要です。

SpectralとHajimeAIの両社は、オンチェーンAIエージェント資産の発行をサポートする製品アイデアを提案しています。IAO（Initial Agent Offering）を通じてトークンを発行することで、AIエージェントはDAOガバナンスの一部になりながら、投資家から直接資金を受け取ることができます。AIエージェントはIAO（Initial Agent Offering）を通じて投資家から直接資金を受け取ることができ、同時にDAOガバナンスの一員となることで、投資家にプロジェクトの開発に参加し、将来の収益を共有する機会を提供することができます。HajimeAIのBenchmark DAOは、クラウドファンディングとトークンのインセンティブを通じて、分散型AIエージェントのスコアリングとAIエージェントの資産発行を有機的に組み合わせ、AIエージェントの資金調達とWeb3に依存したコールドスタートの閉じたループを作り出すことを望んでおり、これも比較的斬新な試みである。

AIのパンドラの箱は開かれ、その中にいる誰もが興奮と混乱の両方を持っている。今や、あらゆる産業がPPT融資の時代ではなくなっており、どんなに最先端の技術であっても、その価値を実現する唯一の方法は、その地に着陸させることである。 AIエージェントの未来は長いマラソンになる運命にあり、Web3は暗闇の中のレースから取り残されないようにしている。