Optopiaの深層——AIエージェントの加算によるインテント中心のLayer2実践

Go2Mars リサーチ
2024-06-18 10:50:40
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Paradigmが2023年にIntent-Centricな物語を初めて提案し、それを最も注目すべき10のトラックのトップに挙げてから、1年以上が経過しました。ETHCCで注目を集めたスター製品の他にも、裏方で静かに努力し、製品の精進と実際の応用に集中するプロジェクトチームがさらに多く存在しています。

Intent-Centricアーキテクチャのレビュー:重要なエンジニアリングの課題

前回のIntent-Centricのストーリーが市場で大きな注目を集めてから1年が経過しました。この1年間の進展を振り返り、エンジニアリング実践の制約要素を深く分析します。

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意図を相対的に抽象的な言葉で表現すると、「オンチェーンのユーザーが目標と一連の条件制約を提示し、ブロックチェーンとの相互作用の複雑さをアウトソーシングし、最適化されたパスを実現しつつ、ユーザーが資産と暗号アイデンティティのコントロールを保持する」となります。取引アグリゲーターは、ユーザーが「最適な価格でA/B間の数量Xの取引を完了する」という目標と制約を提示し、アグリゲーターが異なる流動性プールの中から最適な価格ルーティングパスを探し、フロントエンドでユーザーにシミュレーション結果を表示することで意図を実現する、長年運用されている意図の一例です。

上記の説明に基づいて、一般的なIntent-Centricアーキテクチャは図1のように示されます。ここでATO(抽象取引オブジェクト)はユーザーの意図を表します。プロセスの主要な役割には、Client、Driver、Solverが含まれ、それぞれの具体的な役割は以下の通りです。

  • Client:ユーザーと対話するフロントエンドで、ユーザーが入力した自然言語を機械言語形式にコンパイルし、目標と制約を含む構造化された意図の説明を生成します。

  • Driver:意図アーキテクチャ全体で最も重要な役割を果たし、以下の機能を持ちます。

  • ATOブロードキャスト:抽象取引オブジェクト(ATO)をメモリプールにブロードキャストし、すべてのSolverがメモリプール内で実行プロセスを開始して最適な解決策を見つけることができます。

  • シミュレーションと検証:すべてのSolverの解決策を受け取り、オフチェーンでシミュレーションを行い、その有効性と安全性を確認した後、勝利した解決策を発表します。

  • 解決策の集約:特定の意図に対して、異なるATOからの解決策を集約し、それらを統一された実行計画に組み合わせて最終的な実施に供します。

  • Solver:意図の実現者であり、通常は複数存在し、意図の制約に基づいて最適な目標実行パスを提供します。

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Intentの概念が提唱されて以来、業界内で多くの議論が巻き起こされました。一部の批評家は、intent-centricが抽象的な表現の製品設計哲学に偏っており、エンジニアリングの実現が困難であると指摘しています。また、ユーザー資産の安全性、自然言語から機械言語への翻訳過程での情報の劣化、Solverの参入、選択、決済、インセンティブメカニズムの設計など、具体的な実現において直面する課題が数多く存在します。

Optopiaアーキテクチャの解析:AIエージェントに基づく解決策

上記のように、intent-centricのアーキテクチャの具体的なエンジニアリング実現は現在のブロックチェーンアーキテクチャの下では困難であり、既存の解決策の多くはチェーン上での一層のカバーに過ぎません。一方、Optopiaは、意図のエンジニアリング実現のためにチェーンレベルで特別に設計されたイーサリアムのレイヤー2であり、チェーン上のAIエコシステムのために意図中心の発表フレームワークを構築しました。

図2のように、モジュール化の観点から見ると、Optopiaは4everlandのRaas(Rollup as a Service)サービスを使用して構築されたLayer2です。Op stackのフレームワークに基づき、分散型ストレージソリューションArweaveをDAサービスプロバイダーとして選択し、データの持続性とアクセス可能性を保証します。これにより、低コストで高効率かつモジュール化された基盤インフラストラクチャの台帳が提供され、AIエージェントがWeb3取引を実行するための標準フレームワークが作成されます。

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図3のように、Optopiaが設計した意図発表センターフレームワークには、主に以下の役割が含まれます。

  • 意図発表者:意図発表者は意図センター内で意図を作成し、AIエージェントがこれらの意図を実行するために価値のあるトークンを配分してインセンティブを与えます。意図はAIエージェントが引き受けることができる操作可能な目標またはタスクです。

  • AIエージェント:AIエージェントは意図センターと対話し、意図にアクセスして利用可能な知識を活用してこれらの意図を試みて完了します。彼らは意図を成功裏に完了した後、報酬ポイントの形で報酬を得て、それを報酬の配分に使用します。

  • ビルダー:ビルダーはAIエージェントが学習し使用するための知識をトレーニングし発表し、AIエコシステムにおいて重要な役割を果たします。このプロセスはAIエージェントの能力を強化し、ビルダーはAIエージェントがその知識を利用して得たポイントのシェアに基づいてインセンティブを得ます。

  • $OPAIトークン保有者:OPAI保有者はOPAIトークンをロックし、投票ロックトークン(vlOPAI)を受け取ることができます。これらのトークンを使用して投票することで、OPAI保有者は意図センター内の意図の発行権重みを決定できます。この重みは、AIエージェントが各意図を完了する際に得るOPAI報酬に影響を与えます。

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上記で言及した一般的な意図実行フレームワークにおいて、SolverはユーザーのIntentを実行する主体であり、オンチェーンまたはオフチェーン環境のいずれでも機能します。Solverは競争を通じてユーザーが提示したIntentを解決し、報酬を得ることを目指します。このモデルは効率と革新を促進し、複数のSolverがユーザーのIntentを最も効果的な方法で完了しようとします。

Optopiaはその独自のフレームワークを通じてこの概念をさらに発展させました。Optopiaのエコシステムでは、AIエージェントがSolverの役割を担っていますが、より深い統合とカバーが行われています。これは、AIエージェントが単なる意図を実行する独立した主体ではなく、ビルダーによって作成され最適化された特定の知識ベースを活用してその実行能力を強化できることを意味します。以前の一般的なSolverが前世代の検索エンジンであり、あらかじめ設定されたパスに沿って実行することしかできなかったのに対し、AIエージェントの代替は、GPTにアップグレードされ、より自由度の高いインテリジェントなパス検索が可能になります。

暗号経済学の統合:インセンティブフレームワークの融合の道

Optopiaはまだより詳細な経済モデルを発表していませんが、その意図発表センターフレームワークから一端を垣間見ることができます。AIエージェントの処理結果の差異が大きい可能性や、インセンティブと目標の不一致といった問題に直面し、クラシックなveモデルをエコシステムに導入しました。

意図発表センターフレームワークの実行プロセスは基本的に以下のようになります。

  • 意図の作成とインセンティブ:意図発表者は意図センター内で意図を作成し、AIエージェントがこれらの意図を効果的に実行するために価値のあるトークンを配分します。

  • 知識のトレーニングと発表:ビルダーはAIエージェントがアクセスし、学習し、使用するための知識をトレーニングし発表します。彼らのインセンティブは、AIエージェントがその知識を使用して得たポイントのシェアに関連しています。

  • AIエージェントの相互作用:AIエージェントは意図センターと対話し、意図にアクセスしてその知識を活用して割り当てられた意図を試みて完了します。

  • 報酬の配分:意図を成功裏に完了した後、AIエージェントは報酬ポイントを得て、ビルダーはポイントのシェアを得ます。これにより、意図の報酬が配分されます。

  • $OPAI保有者の参加:$OPAI保有者は、$OPAIトークンをロックし、vlOPAIを受け取り、意図の発行権重みについて投票することで、意図センターのガバナンスに参加する機会があります。

まず、AIエージェントの実行結果の正確性はOptopiaエコシステム全体の発展に関わっており、資産への直接的な反応はそのエコシステムトークン$OPAIの価格変動です。したがって、$OPAIをステーキングする投票者は、自身の資産の価格を維持するために、最適なAIエージェントを選出してインセンティブを与える動機を持ちます。効果が薄いエージェントが得るインセンティブが減少することで、ビルダーはエージェントの継続的な最適化に対する動機をより強く持ち、自身のトレーニングコストをカバーし報酬を得ることができます。また、最適化の過程で意図発表者からのインセンティブも得られます。

veモデルは、各方面のゲーム理論のバランスを取る上で優れた効果を発揮します。さらに、チェーンレベルでもエコシステムの開発者に十分な二次製品のスペースを創出することができます。たとえば、意図ガバナンスフレームワークの上にConvexのような製品を開発し、vlOPAIの流動性を解放し、委任投票を行うことができます。前回のDeFiガバナンス戦争は、Optopiaにおいて別の形で現れるかもしれません。

Optopiaの概要:まとめと未来の展望

Optopiaの設計において、AIエージェントの導入はチェーンレベルでSolverの能力を拡張し、veモデルの採用はSolverのインセンティブ問題を完璧に解決しました。メインネットのリリース以来、Optopiaはますます多くのエージェントビルダーを引き付け、百万規模のユーザーをWeb3に迎え入れるユーザーフレンドリーなポータルとしての役割を真に実現しています。

6月13日、Optopiaはシードラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。G・ベンチャーズ、Kucoin Ventures、JRR Capital、KKP International Limited、ZenTrading、Klein Labs、MCS Capitalなどの先端のベンチャーキャピタル会社やブロックチェーンの著名な個人投資家MrBlockが参加し、Optopiaに資金と戦略的指導を提供しました。調達した資金は、Optopiaのインフラの継続的なアップグレードと最適化、AI能力の強化、分散型技術の構築、コミュニティ参加の向上に使用されます。

一般ユーザーとして、Optopiaはこの盛宴に参加し、初期のチップを得る機会を提供しています。OptopiaはGas Miningを通じて初期トークンを発行し、特定のブースターイベントでユーザーが取引を実行する際に消費するガス費用をマイニングに使用し、相応のトークン報酬を得ることができます。このような発行は、ユーザーのネットワークへの参加感をさらに高め、初期の取引活動とネットワークの成長を実現し、全体の経済体を立ち上げることに寄与します。

AIはこの牛市の最大のストーリーの一つであり、そのcryptoとの有機的な結合は多くの業界関係者が積極的に探求している点であり、OptopiaはAIエージェント分野の先駆者として、意図との結合の実践が市場全体に対して積極的な探求の意義を持っています。

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