Web3 AIエージェントにおけるA2AおよびMCPプロトコル採用の課題
GoogleのA2AとAnthropicのMCPプロトコルは、Web3 AIエージェントの通信標準となる可能性を秘めていますが、Web2とWeb3のエコシステム間の大きな違いにより、その採用は重大な課題に直面しています。この記事では、これらの違いによって生じる障害を深く掘り下げ、Web3 AIエージェントが克服する必要のある独自の問題を強調します。
アプリケーションの成熟度のギャップ
A2AとMCPは、成熟したアプリケーションシナリオを強化するため、Web2の分野で急速に普及しました。しかし、Web3 AIエージェントはまだ開発の初期段階にあり、DeFAIやGameFAIなどの深いアプリケーションシナリオが不足しています。この成熟度のギャップにより、これらのプロトコルをWeb3環境に直接適用して効果的に活用することが困難になっています。
たとえば、Web2では、ユーザーはMCPプロトコルを使用して、現在の作業環境を離れることなく、GitHubなどのプラットフォーム上のコードをシームレスに更新できます。ただし、Web3環境では、オンチェーンデータを分析する際に、ローカルでトレーニングされた戦略を使用してオンチェーントランザクションを実行すると、混乱を招く可能性があります。この違いは、2つのエコシステム間のアプリケーション成熟度のギャップを浮き彫りにしており、Web2プロトコルをWeb3に直接移植することを困難にしています。
Web2アプリケーションは通常、十分に確立された開発ツール、成熟したライブラリとフレームワーク、および大規模な開発者コミュニティのサポートを備えています。この完成されたエコシステムは、アプリケーションの開発とデプロイメントのプロセスを簡素化し、開発者が迅速に反復して革新できるようにします。対照的に、Web3 AIエージェントの開発ツールとインフラストラクチャはまだ初期段階にあり、開発者はより多くの技術的な課題と不確実性に直面しています。
さらに、Web2アプリケーションは通常、集中型サーバーとデータベースに依存しており、これらは信頼性の高いパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。ただし、Web3 AIエージェントは分散型ネットワーク上で実行する必要があり、これによりパフォーマンスのボトルネックとスケーラビリティの問題が発生する可能性があります。分散型ネットワークに固有の遅延とスループット制限により、高性能なAIエージェントの構築がより困難になります。
アプリケーションの成熟度のギャップを埋めるために、Web3の開発者は、分散型環境専用に調整されたツール、ライブラリ、およびフレームワークの構築に注力する必要があります。これらのツールは、AIエージェントの開発とデプロイメントのプロセスを簡素化し、分散型ネットワークの独自の問題を解決する必要があります。さらに、知識の共有、コラボレーションの促進、イノベーションの推進には、活気に満ちたWeb3開発者コミュニティの確立が不可欠です。
インフラの不足
Web3の分野におけるインフラの不足は、もう1つの重大な障害です。包括的なエコシステムを構築するには、Web3 AIエージェントは、統一されたデータレイヤー、オラクルレイヤー、インテント実行レイヤー、分散型コンセンサスレイヤーなど、基本的なコンポーネントの欠如に対処する必要があります。
Web2では、A2Aプロトコルにより、エージェントは標準化されたAPIを使用して簡単に連携できます。対照的に、簡単なクロスDEXアービトラージ操作であっても、Web3環境は大きな課題をもたらします。Web2エコシステムには、エージェント間のシームレスな通信とデータ交換をサポートする十分に確立されたインフラストラクチャがあります。ただし、Web3エコシステムは依然として分散化され相互運用性が低いため、エージェント間の連携が困難になっています。
たとえば、Web2アプリケーションは、集中型APIゲートウェイを利用して、エージェント間の通信を管理し、セキュリティポリシーを強制できます。これらのAPIゲートウェイは、さまざまなサービスとデータソースにアクセスするための標準化された方法を提供し、アプリケーションの開発プロセスを簡素化します。ただし、Web3アプリケーションは分散型ネットワーク上で実行する必要があり、これにより集中型APIゲートウェイの構築と保守が困難になります。
さらに、Web3アプリケーションは通常、アクセスと処理が難しいオンチェーンデータに依存しています。オンチェーンデータは通常、非構造化形式で保存され、複数のブロックチェーンに分散している可能性があります。オンチェーンデータを効果的に使用するには、Web3 AIエージェントは、さまざまなブロックチェーンからデータを抽出、変換、およびロードできる必要があります。
インフラの不足の問題を解決するために、Web3の開発者は、AIエージェントの開発とデプロイメントをサポートする基本的なコンポーネントの構築に注力する必要があります。これらのコンポーネントには、以下を含める必要があります。
- 統一データレイヤー: オンチェーンおよびオフチェーンデータへの標準化されたアクセスを提供します。
- オラクルレイヤー: オフチェーンデータを安全かつ確実にオンチェーンにもたらします。
- インテント実行レイヤー: ユーザーが自分の意図を表現し、エージェントがユーザーの代わりにトランザクションを実行できるようにします。
- 分散型コンセンサスレイヤー: エージェント間のトランザクションが有効で改ざんできないことを保証します。
これらの基本的なコンポーネントを構築することにより、Web3の開発者は、AIエージェントの開発とデプロイメントをサポートする、より強力で相互運用可能なエコシステムを作成できます。
Web3特有のニーズ
Web3 AIエージェントは、Web2プロトコルや機能とは異なる独自のニーズに対処する必要があります。たとえば、Web2では、ユーザーはA2Aプロトコルを使用して、最も安いフライトを簡単に予約できます。ただし、Web3では、ユーザーがUSDCをクロスチェーンでSolanaに転送して流動性マイニングを行いたい場合、エージェントはユーザーの意図を理解し、セキュリティ、原子性、費用対効果のバランスを取り、複雑なオンチェーン操作を実行する必要があります。
これらの操作によってセキュリティリスクが増加した場合、認識される利便性は意味がなくなり、需要は偽りの需要になります。Web3 AIエージェントは、複数のブロックチェーンとプロトコルを介して相互作用する必要がある複雑な複数ステップトランザクションを処理できる必要があります。これらのトランザクションは、安全、効率的、かつユーザーの意図に沿ったものであることを保証するために、慎重な計画と実行が必要になる場合があります。
さらに、Web3 AIエージェントは、絶えず変化する市場の状況とプロトコルに適応できる必要があります。たとえば、新しいDeFiプロトコルは常に登場しており、各プロトコルには独自のルールとメカニズムがあります。Web3 AIエージェントは、これらの新しいプロトコルを迅速に学習して適応し、ユーザーに最適な取引戦略を提供できる必要があります。
Web3の独自のニーズを満たすために、AIエージェントには次のような高度な機能を装備する必要があります。
- 意図認識: ユーザーの意図を理解し、実行可能なアクションに変換します。
- リスク評価: さまざまな取引戦略に関連するリスクを評価します。
- 原子実行: トランザクションが原子的に実行されるようにします。つまり、すべてのステップが成功するか、すべて失敗します。
- 適応学習: 絶えず変化する市場の状況とプロトコルに応じて取引戦略を調整します。
これらの高度な機能を統合することにより、Web3 AIエージェントは、ユーザーにより安全で効率的、かつパーソナライズされた取引体験を提供できます。
クロスチェーン相互運用性の複雑さ
クロスチェーン相互運用性は、Web3 AIエージェントが直面する重大な課題です。Web2では、エージェントは標準化されたAPIを使用して、さまざまなプラットフォームとサービス間で簡単に通信できます。ただし、Web3では、異なるブロックチェーンには異なるプロトコルとデータ形式があるため、エージェント間の相互運用性が困難になります。
たとえば、エージェントはイーサリアムブロックチェーン上のデータにアクセスし、次にSolanaブロックチェーン上でトランザクションを実行する必要がある場合があります。これを実現するには、エージェントは異なるブロックチェーンをブリッジし、異なるガス料金とトランザクション確認時間を処理できる必要があります。クロスチェーン相互運用性の複雑さにより、Web3 AIエージェントの開発とデプロイメントのコストが増加します。
この問題を解決するために、開発者は次のようなさまざまなクロスチェーンソリューションを模索しています。
- アトミックスワップ: ユーザーが第三者を信頼することなく、異なるブロックチェーン間で直接トークンを交換できるようにします。
- ブリッジ: ユーザーがトークンを1つのブロックチェーンから別のブロックチェーンに転送できるようにします。
- クロスチェーンメッセージング: エージェントが異なるブロックチェーン間でメッセージを送受信できるようにします。
これらのソリューションは、クロスチェーン相互運用性に対する有望なアプローチを提供しますが、いくつかの欠点もあります。たとえば、アトミックスワップには複雑な暗号技術が必要になる場合があり、ブリッジにはセキュリティリスクが存在する可能性があります。クロスチェーンメッセージングは、遅延とスループットの制限を受ける可能性があります。
真のクロスチェーン相互運用性を実現するには、さらなる研究開発が必要です。将来のソリューションでは、さまざまな技術を組み合わせ、セキュリティ、効率、およびスケーラビリティに関連する問題に対処する必要がある場合があります。
セキュリティに関する考慮事項
セキュリティは、Web3 AIエージェントにとって最も重要な考慮事項の1つです。AIエージェントはユーザーの代わりにトランザクションを実行する権限を与えられているため、ハッカーや悪意のあるアクターの潜在的な標的になります。AIエージェントが侵害された場合、攻撃者は資金を盗んだり、市場を操作したり、その他の攻撃を開始したりする可能性があります。
セキュリティリスクを軽減するために、Web3 AIエージェントは次のような厳格なセキュリティ対策を採用する必要があります。
- 多要素認証: ユーザーが自分のアカウントにアクセスするために複数の認証要素を提供することを要求します。
- 暗号化: 秘密鍵やトランザクション履歴などの機密データを暗号化します。
- 安全なコードレビュー: コードを定期的にレビューして脆弱性を探します。
- 脆弱性報奨金プログラム: 脆弱性を発見したセキュリティ研究者に報酬を与えます。
- 監視とアラート: システムを監視して疑わしいアクティビティを探し、タイムリーにアラートを発します。
これらの技術的な対策に加えて、ユーザーはWeb3 AIエージェントの使用に関連するリスクを理解し、自分のアカウントを保護するための措置を講じる必要があります。たとえば、ユーザーは強力なパスワードを使用し、二要素認証を有効にし、フィッシング詐欺に警戒する必要があります。
プライバシーの問題
プライバシーは、Web3 AIエージェントのもう1つの重要な考慮事項です。AIエージェントはユーザーデータへのアクセス権を与えられているため、ユーザーのプライバシーを尊重する方法でこれらのデータを処理する必要があります。ユーザーは自分のデータがどのように使用されるかを制御できる必要があり、データ収集をオプトアウトできる必要があります。
プライバシーの問題に対処するために、Web3 AIエージェントは次のようなプライバシー保護技術を採用する必要があります。
- 差分プライバシー: 個人を特定できないように、データにノイズを追加します。
- 準同型暗号化: 最初にデータを復号化せずに、暗号化されたデータに対して計算を実行できるようにします。
- ゼロ知識証明: 当事者がステートメント自体に関する情報を開示することなく、ステートメントの真実性を証明できるようにします。
- 連合学習: AIモデルが元のデータを共有せずにトレーニングできるようにします。
これらのプライバシー保護技術を採用することにより、Web3 AIエージェントは、ユーザーにより安全でプライベートな体験を提供できます。
分散型ガバナンス
分散型ガバナンスは、Web3 AIエージェントエコシステムの重要な側面です。AIエージェントが公正、透明であり、ユーザーの利益に沿っていることを保証するために、分散型ガバナンスメカニズムを確立する必要があります。これらのメカニズムにより、ユーザーはAIエージェントの開発とデプロイメントに参加し、重要な決定について投票できるようになります。
分散型ガバナンスメカニズムは、次のようなさまざまな形式をとることができます。
- 分散型自律組織 (DAO): ユーザーがトークンを使用して提案に投票できるようにします。
- オンチェーンガバナンス: ユーザーがブロックチェーン上で直接プロトコルパラメータに投票できるようにします。
- 評判システム: エコシステムに貢献したユーザーに報酬を与えます。
分散型ガバナンスメカニズムを実装することにより、Web3 AIエージェントは、より民主的で透明性があり、責任感のあるエコシステムを作成できます。
規制の不確実性
規制の不確実性は、Web3 AIエージェントが直面する重大な課題です。Web3技術の性質が新しいため、多くの管轄区域ではまだ明確な規制フレームワークが確立されていません。この不確実性により、企業が法律や規制を遵守することが困難になり、イノベーションが阻害される可能性があります。
規制の不確実性に対処するために、政府は業界の専門家と協力して、明確で包括的な規制フレームワークを開発する必要があります。これらのフレームワークは、セキュリティ、プライバシー、消費者保護に関連する問題に対処すると同時に、イノベーションを促進する必要があります。
まとめ
A2AおよびMCPプロトコルの価値は否定できませんが、変更を加えることなく、これらがWeb3 AIエージェントの分野にシームレスに適応することを期待するのは非現実的です。インフラストラクチャの展開におけるギャップは、ビルダーに革新とこれらのギャップを埋める機会を提供します。アプリケーションの成熟度のギャップ、インフラの不足、Web3特有のニーズ、クロスチェーン相互運用性の複雑さ、セキュリティとプライバシーの問題、分散型ガバナンス、および規制の不確実性に対処することにより、Web3の開発者は、AIエージェントの開発とデプロイメントをサポートする、強力で安全、かつよりパーソナライズされたエコシステムを作成できます。