AI × Crypto Roundup: エージェント型コマースと分散型物理データ

エージェント型コマースの台頭

AIエージェントは、受動的なチャットボットから、他のエージェントを雇用し、予算を管理し、複雑なワークフローを実行できる自律的な経済主体へと進化しています @Alphapars@ArmaNasiru5704@VPhm23380671。このシフトは、アイデンティティ、説明責任、安全な決済を提供する「エージェント型コマース」インフラストラクチャに依存しています @Abdulla8187@rukky_003@MissMutantApe。

TermiXのようなプロジェクトは、「エージェントがエージェントを支援する」モデルを通じてこれを実証しています。このモデルでは、プライマリ・エージェント（ビデオ制作エージェントなど）が、音楽制作や絵コンテ作成といった特定のタスクを専門エージェントに外部委託できます @denispodd_17@RifdahSR_11@blackcap_eth。これらのやり取りはオンチェーンのエスクローによって管理され、作業の検証が完了した時点で初めて支払いが実行されるため、盲目的な信頼の必要性が効果的に低減されます @Arifx0001@0xAdmired@noiseirons。

「エージェント経済の次の段階は、エージェントが何体存在するかではなく、盲目的な信頼に頼ることなく、サービスを確実に交換し、提供を検証し、支払いを決済できるかどうかにかかっています。」 @MissMutantApe

分散型物理AIデータ

物理AI（現実世界と相互作用するロボティクスや自律システム）には、インターネットからスクレイピングできない、高品質で新鮮な空間データが必要です @Bency1749379@CryptoOpener@CryptoEarner12。Vangridは、スマートフォンがキャプチャノードとして機能する分散型ネットワークを構築することで、この課題に取り組んでいます @Dzola17@0xPritom。

このインフラストラクチャは、「需要主導型」モデルを可能にします：

• バウンティ（報奨金）： リクエスター（AIエージェントを含む）が特定の物理的な場所に対するバウンティを投稿します @Ox_milo@nguyenthambt。
• 来歴（プロベナンス）： キャプチャデータは、データの整合性と監査可能性を確保するために、暗号学的なフィンガープリントと共にオンチェーンに記録されます @Ellis0x837@aquilaneratr@CoderJunkie。
• プライバシー： 顔やナンバープレートなどの機密情報は、送信前にエッジ（デバイス上）でぼかし処理が施されます @Ellis0x837@0xebii。

物理的な観測をプログラム可能なAPI呼び出しとして扱うことで、これらのネットワークはAIシステムが現実世界から新鮮なデータを要求することを可能にし、デジタルインテリジェンスと物理的現実の間のギャップを埋めます @aquilaneratr。

検証可能な計算とプライバシー

エージェントやAIモデルがより機密性の高いデータを扱うようになるにつれ、業界は検証可能な計算とプライバシー保護の証明を優先しています @saiful265777507@CChiemelie92195。

• ゼロ知識証明： zkTLSのような技術により、エージェントは個人情報を公開することなく、オフチェーンデータ（クレジットスコアや銀行残高など）を検証できます @Sainoleno@kaswizofficial。
• モデル圧縮： Bittensorのようなネットワーク上のサブネットは、大規模モデルを圧縮するインセンティブを与えられており、消費者向けハードウェア上でローカルに実行できるほど高性能化し、中央集権的なAPIへの依存を減らしています @LisaFlorentina8。
• アイデンティティ： Concordiumのようなプロトコルは、経済環境で活動するエージェントに必要な説明責任を提供するために、プロトコルレベルでアイデンティティを組み込んでいます @Abdulla8187@rukky_003。

業界の展望

分散型AIインフラストラクチャの可能性は大きいものの、長期的な成功はトークンのインセンティブではなく、真の需要にかかっていると観測筋は指摘しています @BossMon_02@Jus7Degen。現在の焦点は、ソフトウェアが現実世界で自律的に機能できるようにするための、信頼性が高く監査可能なレールを構築することに移っています @0xAdmired@eric_seufert。

「真の課題は、参加と信頼できるデータ品質を結びつけるインフラストラクチャを構築することです。」 @CryptoOpener