Hotcoin Research | 現在最も人気のあるAIエージェントフレームワークを振り返る：技術の突破とトークンエコノミーの結びつきの道
# 引言
最近、AIエージェントフレームワークに関する議論が高まっています。Eliza（AI16Z）、G.A.M.E（Virtuals）、Rig（ARC）、ZerePy（ZEREBRO）、Swarmsなどのフレームワークや関連プロジェクトが注目を集めており、これらのフレームワークに対するFOMO感情が関連トークンの急成長を促進しています。
AIエージェントフレームワークは、エージェント開発のインフラストラクチャとして見ることができ、開発者にモジュール化された拡張可能なツールセットを提供し、開発プロセスを簡素化し、技術的なハードルを下げます。単純な単一エージェントの構成から複雑なマルチエージェントの協力まで、これらのフレームワークはAIの実際の応用を推進しています。さらに重要なのは、ブロックチェーン技術の台頭に伴い、これらのフレームワークはトークン経済モデルを通じて技術に新たな商業的価値を与え、開発者を惹きつけ、資本市場の広範な関心を呼び起こしています。
本稿では、現在最も人気のあるAIエージェントフレームワークを体系的に振り返り、技術的な突破口からトークン経済の結合パスまで、彼らの利点と欠点を深く分析し、将来の発展方向を展望します。この記事を通じて、読者がAIエージェントフレームワークの技術的展望と商業的価値について包括的な理解を得られることを期待しています。
# 一、AIエージェントフレームワークの定義と役割
1.1 AIエージェントフレームワークとは？
AIエージェントフレームワークは、開発者が人工知能エージェント（AIエージェント）を作成、展開、管理するためのツールとプラットフォームのセットです。これらのフレームワークは、事前構築されたモジュール、機能ライブラリ、インターフェースを統合することで、エージェント開発の複雑さを大幅に軽減し、開発者に標準化された開発環境を提供します。
技術的な観点から、AIエージェントフレームワークは通常、以下のコア機能を含みます：
モジュール化設計：開発者は必要な機能モジュールを選択でき、重複開発を避けることができます。
データ処理とモデリングサポート：フレームワークに内蔵されたデータ処理能力とモデル訓練機能により、AIアプリケーションの開発プロセスが簡素化されます。
マルチプラットフォーム統合：フレームワークは豊富なインターフェースとAPIを提供し、ソーシャルメディア、IoTデバイス、ブロックチェーンネットワークなど、複数のプラットフォームに簡単に接続できます。
タスク自動化：エージェントはフレームワークのロジックに基づいて複雑なタスクチェーンを処理し、人間の関与を減らします。
広義には、AIエージェントフレームワークはAI時代のオペレーティングシステムと見なすことができ、従来のオペレーティングシステム（Windows、Linuxなど）と同様に、エージェント開発に基盤環境と実行サポートを提供します。これらのフレームワークは開発効率を向上させるだけでなく、AI技術の適用ハードルを大幅に下げ、さまざまな分野での革新の可能性を提供します。
1.2 AIエージェントフレームワークの役割
AIエージェントフレームワークの核心的な役割は、技術サポートとアプリケーション拡張の2つの側面に現れます。
1.2.1 技術サポート
AIエージェントフレームワークは、高度に統合された開発ツールセットを通じて、開発者がAI開発における技術的な課題を克服するのを助けます：
開発ハードルの低下：フレームワークに内蔵された事前構築モジュールとローコード環境により、非技術者でも迅速にエージェントを作成できます。
効率の向上：統合された開発ツールと標準化されたインターフェースにより、開発者はビジネスロジックに集中でき、基盤コードの開発に多くの時間を費やす必要がありません。
マルチモーダルインタラクションのサポート：多くのフレームワークは、テキスト、音声、画像などのマルチモーダルデータの入力と出力をサポートし、エージェントの適用範囲を広げます。
拡張性の強化：フレームワークのモジュール化設計により、開発者はニーズに応じて機能を拡張でき、新しいAPIや外部ツールを導入できます。
1.2.2 アプリケーション拡張
AIエージェントフレームワークの登場は、さまざまなシーンでのエージェントの応用を推進しました：
ソーシャルとコンテンツ制作：ソーシャルメディアやコンテンツプラットフォーム上で、エージェントは自動投稿、インタラクション、分析を実現できます。例えば、ElizaフレームワークはTwitterやDiscordでのマルチエージェント統合をサポートしています。
ゲームとメタバース：フレームワークはローコードサポートを提供し、ゲーム開発者が迅速にインテリジェントNPC（非プレイヤーキャラクター）を作成できるようにします。G.A.M.Eはこの分野のマルチモーダルエージェント開発に特化しています。
企業タスクの自動化：自動化されたワークフローとデータ分析を通じて、エージェントは企業の運営効率を最適化するのを助けます。Swarmsフレームワークは特にマルチタスク協力と分散処理に優れています。
金融とブロックチェーンアプリケーション：エージェントはブロックチェーンネットワーク上で取引を自動化したり、資産を管理したりでき、トークン経済モデルと組み合わせて自己インセンティブと価値の流通を実現します。
1.3 AIエージェントフレームワークの核心的価値
AIエージェントフレームワークの価値は、技術的な革新だけでなく、以下の側面にも現れます：
コストの削減：モジュール化設計と機能統合により、重複開発が減少し、人力とリソースが節約されます。
開発の柔軟性の向上：マルチプラットフォームサポートとプラグイン拡張を通じて、フレームワークはさまざまなシーンやニーズに適応できます。
AIアプリケーションの普及を加速：技術的なハードルを下げ、効率を向上させることで、フレームワークはさまざまな業界でのAIの応用を促進します。
革新エコシステムの支援：ブロックチェーンとトークン経済を組み合わせることで、フレームワークは開発者に新しいビジネスモデルの機会を提供し、エコシステムの活性化を促進します。
# 二、現在最も人気のあるAIエージェントフレームワークの振り返り
AIエージェントフレームワークは、現在の人工知能分野とブロックチェーン技術の交差点でのホットトピックであり、さまざまなフレームワークが独自の技術的特性と市場ポジショニングを持ち、広範な関心を集めています。本節では、現在最も人気のあるいくつかのAIエージェントフレームワークについて、技術的特徴、応用シーン、トークン経済の結合モデルを詳細に振り返ります。
1. Eliza
ElizaはAI16Zによって提供されるオープンソースのマルチエージェントフレームワークで、自律的なAIエージェントの構築、展開、管理に特化しています。その技術的特徴には以下が含まれます：
マルチエージェントアーキテクチャ：異なる個性を持つ複数のAIエージェントを同時に管理することをサポートします。
検索強化生成（RAG）：外部の知識ベースやデータソースを通じて、長期記憶と文脈認識能力を提供します。
クロスプラットフォーム統合：Discord、Twitter（X）、Telegramなどのさまざまなソーシャルメディアプラットフォームとのシームレスな接続をサポートします。
マルチモーダル処理能力：テキスト、画像、音声などのさまざまなデータタイプの分析と生成をカバーします。
応用シーン
AIアシスタント：顧客サポート、コミュニティ管理、個別タスク処理に使用されます。
ソーシャルメディアの役割：自動コンテンツクリエイターやブランド代表。
知識型ワーカー：研究アシスタントやコンテンツアナリストなど。
関連トークンとパフォーマンス
Elizaフレームワークの関連トークンには$AI16Zと$ELIZAがあります。$AI16Zは現在の時価総額が160億ドルを超え、AIエージェント分野の基準プロジェクトとなっています。
$ELIZAトークンは主にフレームワークリソースへのアクセス、プラグイン料金の支払い、エコシステムガバナンスへの参加に使用され、現在の時価総額は400万ドルに達しています。
2. G.A.M.E
G.A.M.EはVirtualsによって開発された生成的マルチモーダルエージェントフレームワークで、主にゲームとメタバースアプリケーションに焦点を当てています。そのコア技術には以下が含まれます：
戦略計画エンジン：高レベルの計画と低レベルの戦略の2層に分かれ、長期目標と具体的な行動をそれぞれ担当します。
学習モジュール：ユーザーのフィードバックを通じてエージェントの行動を継続的に最適化します。
知覚サブシステム：外部入力を受け取り処理し、意思決定に知覚能力を提供します。
応用シーン
ゲーム開発：NPC（非プレイヤーキャラクター）にインテリジェントな行動を提供し、ゲーム体験をよりダイナミックにします。
メタバースインタラクション：異なるシーンでのバーチャルキャラクターの個別インタラクションをサポートします。
関連トークンとパフォーマンス
$VIRTUALトークンはすでにAIエージェント分野のリーダートークンとなり、現在の時価総額は380億ドルを超えています。
G.A.M.Eトークン$GAMEは市場で好調なパフォーマンスを示し、エージェントの展開費用やリソース取得をサポートし、現在の時価総額は25億ドルを超えています。
3. Rig
RigはRust言語に基づいた高性能フレームワークで、企業向けAIアプリケーションのために設計されています。その技術的なハイライトには以下が含まれます：
プロバイダ抽象化レイヤー：異なるLLMサービスプロバイダ（OpenAIやAnthropicなど）のAPIを統一します。
ベクトルストレージ統合：MongoDBやNeo4jなどのデータベースをサポートし、高効率なデータ処理を実現します。
モジュール化アーキテクチャ：開発者がさまざまな機能モジュールを柔軟に統合できるようにします。
応用シーン
企業アプリケーション：金融分析や大規模データ処理など、高性能計算ニーズのあるシーンに適しています。
ドキュメント管理：検索強化生成をサポートし、ドキュメント分析とコンテンツ生成に使用されます。
関連トークンとパフォーマンス
- $ARCトークンはRigフレームワークのコア通貨で、高度な機能やプラグイン使用料金の支払いに使用され、現在の時価総額は47億ドルを超えています。
4. ZerePy
ZerePyはPythonに基づいたオープンソースフレームワークで、ソーシャルプラットフォーム（Twitter/Xなど）上でクリエイティブAIエージェントを展開することを目指しています。そのデザイン理念は使いやすさと迅速な展開に重点を置いています：
モジュール化設計：ユーザーが必要に応じて機能モジュールを選択できます。
コンテンツ生成サポート：OpenAIやAnthropicのLLMを利用して高品質なテキストコンテンツを生成します。
プラットフォーム統合：ソーシャルプラットフォームAPIへの直接サポートを提供し、自動化操作を実現します。
応用シーン
ソーシャルメディア管理：エージェントは自動的にコンテンツを投稿したり、コメントに返信したりして、ソーシャルインタラクションの効率を向上させます。
デジタルアート制作：NFT生成やクリエイティブコンテンツの開発をサポートします。
関連トークンとパフォーマンス
- $ZEREBROトークンは現在の時価総額が34億ドルに近く、アーティストと開発者の間で支払いとインセンティブの橋渡しを行い、クリエイティブAIフレームワークの中で際立っています。
5. Swarms
Swarmsはマルチエージェント協力に特化した、Solanaエコシステムに基づくマルチエージェントLLMフレームワークで、その主な革新点には以下が含まれます：
分散メモリシステム：エージェント間の長期情報共有を実現します。
タスク分担と並行処理：エージェントはタスクのニーズに応じて動的に分担を調整できます。
モジュール化アーキテクチャ：階層通信、並行通信など、さまざまな通信モードをサポートします。
応用シーン
複雑なビジネスプロセス管理：マルチエージェント協力を通じて複雑なタスクを完了します。
業界ソリューション：金融、保険、医療などの分野でカスタマイズされたサービスを提供します。
関連トークンとパフォーマンス
- $SWARMSはSwarmsフレームワークの一般通貨で、エージェントの取引と協力をサポートし、「群体知能経済」を強調し、トークンを通じてエージェントのエコシステム活動への参加を促進します。現在の時価総額は21億ドルを超えています。
# 三、AIエージェントフレームワークの比較分析
AIエージェントフレームワークの核心は、開発者に効率的なツールを提供し、迅速にエージェントを作成、展開、管理できるようにすることです。市場にはさまざまなフレームワークが存在しますが、技術アーキテクチャ、機能サポート、拡張性、性能表現などの面で顕著な違いがあります。以下の複数の次元から主流のフレームワークを深く比較します。
1. アーキテクチャ設計
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#### モジュール化 vs. 一体化
Elizaはモジュール化設計を採用しており、開発者がプラグインを通じて機能を拡張し、さまざまなアプリケーションニーズに適応できるようにしています。例えば、その役割駆動のランタイムはカスタマイズされたインテリジェントエージェントをサポートし、ソーシャルメディアや顧客サポートアプリケーションに理想的な選択肢です。
Swarmsはさらに進んで、マルチエージェント協力のモジュール化アーキテクチャを構築し、開発者が異なる通信モード（階層通信、並行通信など）を選択してタスクの割り当てと実行を最適化できるようにします。
RigとZerePyのモジュール化設計はリソース統合に重点を置いており、それぞれ高性能タスクとクリエイティブコンテンツ生成に焦点を当てていますが、G.A.M.Eは一体化アーキテクチャに傾いており、すべてのコア機能を1つのフレームワークに集中させています。
2. 機能サポート
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#### メモリシステムとマルチモーダルサポート
ElizaのRAGシステムは強力なメモリ管理機能を持ち、外部知識ベースの内容を保存し、文脈を利用して動的にクエリを行います。これにより、Elizaは顧客サポートや研究アシスタントのシーンで優れたパフォーマンスを発揮します。
Swarmsは分散メモリを通じて複数のエージェントの長期メモリ共有と文脈理解を実現し、複雑なワークフローの協力タスクに適しています。
G.A.M.Eの短期および長期メモリの組み合わせ設計により、ゲーム内のインテリジェントNPCの行動がより一貫性を持つようになります。
RigとZerePyはメモリシステムにあまり焦点を当てず、外部ベクトルストレージや簡略化されたメモリモデルに依存しています。
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#### 高度な計画とタスク分解
G.A.M.Eの戦略計画エンジンは、複雑なタスクを実行可能なサブタスクに分解し、高度な計画と低レベルの計画層の協調作業を通じてタスクの実行パスを最適化します。
Elizaはタスク分解に関しては比較的基本的な機能を持ち、主に開発者が自らタスク計画ロジックを設計することに依存しています。
Swarmsはマルチエージェントの分担協力を通じて複雑なタスクの完了効率を大幅に向上させ、サポートされる並行および順次通信モードは柔軟なタスク管理ソリューションを提供します。
3. 拡張性と互換性
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#### プラットフォーム統合能力
Elizaは多プラットフォーム統合をサポートし、Discord、X（旧Twitter）、Telegramなどの主要なソーシャルメディアに対応しており、広範なユーザーカバレッジが必要なアプリケーションシーンに適しています。
ZerePyはソーシャルプラットフォームの統合能力に優れており、特にXのAPIサポートにより、クリエイターやブランド運営者の強力な助手となっています。
RigとSwarmsは、企業や高性能ニーズのある開発者に向けて、データベースやブロックチェーンなどの深い統合を通じて、金融、保険などの分野にサービスを提供しています。
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#### コミュニティ駆動とカスタマイズサポート
ZerePyとElizaは活発なオープンソースコミュニティを持ち、開発者はプラグインやコードの貢献を通じてフレームワークの機能を拡張できます。
RigはRustエコシステムに依存しており、高性能のモジュール化サポートを提供しますが、コミュニティの友好度はやや劣り、経験豊富な開発者に適しています。
Swarmsの分散型理念とトークンインセンティブメカニズムは多くの開発者を惹きつけ、コミュニティ駆動型フレームワークの模範となっています。
4. 性能と学習曲線
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#### 高い同時処理とタスクの複雑さ
RigはRustを基にしており、高い同時処理と複雑な計算タスクを処理するのが得意で、企業向けAIアプリケーションに理想的な選択肢です。
Swarmsはマルチエージェント協力における並行処理能力が特に優れており、複数のエージェント間のタスクの割り当てと実行を効率的に管理できます。
ElizaとG.A.M.EはRigやSwarmsほどの性能はありませんが、マルチプラットフォームインタラクションとキャラクターの個性設定において優れたパフォーマンスを示しています。
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#### 使いやすさと開発者の友好度
ElizaとZerePyはその使いやすさと低い学習ハードルから人気があり、新人や中小規模の開発チームに適しています。
G.A.M.Eのローコード特性により、非技術ユーザーでも簡単にエージェントを作成できますが、ゲーム向けの専門性が一部のユーザーを制限する可能性があります。
RigとSwarmsの高い複雑性は性能と機能を保証しますが、学習曲線は比較的急で、技術的なバックグラウンドが深い開発者に適しています。
5. 全体的な比較まとめ
|------|-----------|------------|------------|----------|------------| | 次元 | Eliza | G.A.M.E | Rig | ZerePy | Swarms | | アーキテクチャ設計 | モジュール化、多エージェントアーキテクチャ | 一体化設計 | 高性能モジュール化 | モジュール化、クリエイティブ出力 | モジュール化、多エージェント協力 | | 機能サポート | RAGメモリ、マルチモーダル | タスク分解と戦略計画 | 高性能ベクトルストレージ | クリエイティブコンテンツ生成 | 分散メモリとタスク分担 | | 拡張性 | 高、マルチプラットフォームをサポート | 中、ゲームとメタバースに特化 | 高、企業ニーズに適合 | 中、ソーシャルプラットフォームに適合 | 高、マルチシーン協力をサポート | | 性能表現 | 中、ソーシャルとインタラクションの最適化 | 中、リアルタイムゲームシーンのパフォーマンス | 高、高い同時処理と複雑なタスク | 中、クリエイティブタスク向け | 高、マルチエージェントの並行処理 | | 学習ハードル | 低 | 中 | 高 | 低 | 高 |
簡単に言えば、Elizaは初心者や迅速な開発が必要なチームに適しています。G.A.M.Eはゲームとメタバース分野で優れたパフォーマンスを発揮します。RigとSwarmsは高性能とマルチエージェント協力能力で際立っています。ZerePyは低いハードルとクリエイティブサポートで多くのユーザーを惹きつけています。
# 四、AIエージェントフレームワークの発展トレンドとリスク
AIエージェントフレームワークは、人工知能技術とブロックチェーン経済の結合体であり、その技術発展の潜在能力と市場需要の見通しは広範です。より多くの技術が成熟し、ビジネスモデルが探求されるにつれて、これらのフレームワークは次世代の人工知能と分散型アプリケーションの核心的インフラストラクチャとなる可能性があります。
1. 技術発展トレンド
1.1 群体知能とマルチエージェント協力
マルチエージェント協力はAIエージェントフレームワークの核心的な方向性となっており、分担と協力を通じてシステム全体の効率を向上させています。Swarmsフレームワークの分散メモリとマルチエージェント通信における革新は、このトレンドの基準を確立しました。今後、マルチエージェント協力は大規模な医療データを分析し、患者に個別化された診療プランを提供することや、スマート製造におけるタスクの割り当てと並行操作を通じて生産効率を向上させることが期待されます。
1.2 ローコードとノーコードフレームワーク
開発ハードルが低下するにつれて、ローコードおよびノーコードフレームワークはAIエージェントの普及をさらに促進します。G.A.M.Eの戦略計画エンジンと直感的なインターフェースは、ローコード開発の成功事例を提供します。ノーコードツールは非技術ユーザーが迅速に教育型インテリジェントエージェントを構築できるようにします。コンテンツクリエイターは直感的なツールを通じてブランドAIのイメージをカスタマイズします。
1.3 モジュール化とプラグイン化設計
モジュール化フレームワークは、開発者がニーズに応じて機能を柔軟に組み合わせることを可能にし、拡張性を強化します。Elizaのプラグインシステムは、実際のアプリケーションにおけるモジュール化アーキテクチャの価値を示しています。モジュール化AIフレームワークは中小企業にカスタマイズされたソリューションを提供します。プラグイン化は異なるブロックチェーンネットワークの迅速な統合をサポートします。
1.4 クロスフレームワーク互換性と協力
異なるフレームワーク間の相互運用性は、技術発展の重要な方向性となり、より大きなエコシステムの協調を促進します。例えば、Swarmsはモジュール化設計を通じてEliza、Rigなどのフレームワークと互換性を持ち、エコシステムアライアンスを形成します。複数のフレームワークは共同で業界を超えた協力のスマートシティシステムを構築し、AIエージェントに基づくNFTの創作と取引を発展させることができます。
2. 市場発展の見通し
2.1 業界浸透と規模の成長
AIエージェントフレームワークは、従来のテクノロジー分野から金融、ゲーム、小売、医療などのより多くの業界に拡大します。技術の成熟とフレームワークのモジュール化に伴い、AIエージェントの展開と応用コストは徐々に低下し、規模の大きな応用を促進します。関連業界の報告によれば、AIエージェントフレームワーク市場の規模は今後5年間で1000億ドルを突破する見込みです。
2.2 メタバースと仮想経済
AIエージェントのメタバースにおける応用の見通しは広範であり、仮想アシスタント、ゲームキャラクター、仮想ブランド代表などが含まれます。G.A.M.EとSwarmsはこの分野にすでに展開しており、今後はより多くの投資と技術投入を引き付け、デジタルインタラクション体験を促進し、AIエージェント駆動の仮想世界のインタラクションキャラクターを発展させ、AIエージェントに基づくNFTの創作と取引を進めることが期待されます。
2.3 インテリジェントエコノミー
エージェント間の協力と取引は新しい経済体系を形成し、分散型自律組織（DAO）の広範な応用を促進します。Swarmsフレームワークのインテリジェントエージェント協力経済モデルは、このインテリジェントエコノミーの初期検証を提供します。将来的な形態には、インテリジェントエージェントが独立してタスクを完了し、価値交換を行うことや、エージェント間の分散型取引による効率的なリソース配分が含まれます。
3. 潜在的リスクと課題
3.1 技術発展のボトルネック
メモリと学習の制限：現在のフレームワークは長期メモリと動的学習において技術的制限があり、インテリジェントエージェントが行動を持続的に最適化することが難しいです。
クロスモーダル処理能力の不足：マルチモーダルデータの統一分析と推論はさらに最適化が必要であり、マルチモーダル融合アルゴリズムの研究とフレームワークの深度最適化を推進する必要があります。
3.2 市場バブルと投機リスク
トークン経済の問題：投機的なトークン取引は市場バブルを引き起こし、エコシステムの短期的な変動を悪化させる可能性があります。
ビジネスモデルの不確実性：一部のフレームワークは安定した収益モデルを形成しておらず、資本投入に依存して運営されています。
3.3 データプライバシーと倫理問題
ユーザープライバシーの保護：インテリジェントエージェントがユーザーデータを処理する際にプライバシー漏洩のリスクに直面します。信頼できる実行環境（TEE）などの技術を導入し、データ保護を強化する必要があります。
倫理的な議論：インテリジェントエージェントが意思決定を行う過程で、偏見や差別などの倫理的問題を引き起こす可能性があります。
# 五、結論と提言
AIエージェントフレームワークは、人工知能とブロックチェーン技術の結合体として、インテリジェント化と分散型経済の発展を迅速に推進しています。技術革新からトークン経済に至るまで、各フレームワークは多様な方向性と深遠な潜在能力を示しています。本研究では、5つの人気フレームワーク（Eliza、G.A.M.E、Rig、ZerePy、Swarms）について包括的な振り返りと分析を行い、以下の重要な結論を得ました：
- 技術的突破：
フレームワークはモジュール化設計、メモリシステム、マルチモーダル処理、マルチエージェント協力などの面で顕著な進展を遂げ、高効率なインテリジェントエージェントの構築に堅実な基盤を提供しています。
マルチエージェント協力（Swarms）と戦略計画（G.A.M.E）の技術特性は、複雑なタスクにおけるフレームワークの応用潜力を示しています。
- 市場とトークン経済の結合：
各フレームワークはトークンインセンティブ、支払い、ガバナンス機能を通じて初期エコシステムを構築しています。
市場のフレームワークトークンに対する強いFOMO感情は、投資家がフレームワークの発展に対して積極的な期待を持っていることを示していますが、一部のトークンは実際の応用シーンが不足しています。
- 課題と機会：
フレームワークは技術、市場、倫理の面でボトルネックを克服する必要があります。例えば、メモリと学習能力の不足、トークン経済設計の単一性、プライバシーと倫理の議論などです。
技術の進展と市場の成熟に伴い、フレームワークはメタバース、スマートシティ、医療、金融などの分野での応用が大幅に増加するでしょう。
投資家にとっては、技術とトークンの結合に注目し、明確な応用シーンを持ち、安定したチームと活発なコミュニティを持つプロジェクトを優先的に選択し、トークンの機能が単一または市場投機に高度に依存するプロジェクトを回避することで、投資リスクを減少させるべきです。マルチエージェント協力をサポートするSwarmsや高性能企業向けアプリケーションのRigなど、長期的な技術発展の潜在能力を持つフレームワークに焦点を当てるべきです。プロジェクトの技術アップグレードと市場パフォーマンスを定期的に監視し、投資戦略を適時調整することが重要です。
AIエージェントフレームワークは、技術探索から規模応用への移行段階にあります。インテリジェントエージェント技術の継続的な反復とトークン経済の最適化に伴い、フレームワークのエコシステム価値はますます拡大するでしょう。技術的なボトルネックや市場バブルなどの課題が依然として存在しますが、フレームワークの反復的なアップグレードとエコシステムの段階的な改善により、AIエージェントフレームワークは次世代の人工知能とデジタル経済の重要な推進エンジンとなることが期待されます。
