原文タイトル：《分散型金融の次のマイルストーン：エージェンティックファイナンスが機能するために必要なこと》
著者: @Lemniscap
コンピレーション:Ismay、BlockBeats
編者按：DeFiの世界が複雑で、専門ユーザーでさえ管理が難しくなったとき、私たちはどのようにして普通の人々に主導権を返すことができるのか？
本篇は Lemniscap の研究記事からのもので、「スマートエージェント金融」の興起の脈絡と現実の困難を体系的に整理しています。&milo、Meridian から SendAI、The Hive まで、これらの初期製品は AI がオンチェーンのインタラクションの新しいインターフェースとなる方法を示しており、実行の信頼性、権限の安全性、検証メカニズムにおける巨大なギャップを露呈しています。著者は、DeFi が次の段階に進むためには、より賢いモデルではなく、より信頼できる基盤構造が重要であると指摘しています——エージェントのすべての行動が検証可能、追跡可能、信頼されることを可能にすることです。
これは単なる技術の進化の転換点ではなく、信頼の再構築に関する実験でもあります。文中にあるように：分散型金融の次のマイルストーンは、より大きな規模ではなく、自動化に対する信頼です。
2025年までに、分散型金融は初期の姿とは完全に異なっている。
データ自体がすべてを物語る：機関資金の四半期流入が100億ドルを超え、数十のチェーンに分散したアクティブなプロトコルの数が3000を突破した。全ネットワークの分散型金融プロトコルの総ロックアップ量は2025年に1600億ドルに達し、前年比41%の成長を遂げる；DEXとPerpsの累計取引量は「兆」を単位とする。
DeFiの規模が大きくなるにつれて、できることが増えてきていますが、複雑さも急激に上昇しています。ほとんどの人は、オンチェーンで起こっているすべてのことについていけません。もし私たちがより多くの人々にこれらの新しい機会を把握してもらいたいのであれば、ユーザーがより簡単に正しい意思決定を行えるツールを構築する必要があります——これが未来の発展方向です。
一方で、AIは日常生活に徐々に浸透しており、人々は自動化に基づく新しい習慣を身につけ始めています。この傾向は「エージェンティックファイナンス」（Agentic Finance）を生み出しました。これは、金融操作のナビゲーションと実行をスマートエージェントが行うものです。
たとえ Comet のようなブラウザベースのシンプルなプロキシであっても、この種のツールの迅速な進化を示しています。ブラウザプロキシを通じて DeFi 操作を実行すると（SendAI の創設者 Yash が共有した例のように）、スマートプロキシ金融の潜在能力を見ることができます。
このビジョンは実に直感的です：さまざまなダッシュボードやX上の長い投稿を探し回る必要はなく、AIに達成したい目標を伝えれば、それに続くステップを自動的に実行してくれます。
現在、二種類のスマートエージェントが登場しています：
1つはCopilotsで、DeFiの世界全体での意思決定を通じてユーザーを導きます。 もう1つのタイプはQuant Agentsで、これは「Autopilots」に相当する、プロフェッショナルな自動化ポリシーの実行に傾倒しています。
両者はまだ初期段階にあり、欠陥も存在しますが、共に新しい方向を指し示しています——全く異なる、AI駆動の分散型金融インタラクションの方法です。
「副操縦士」としてのインテリジェントエージェント
これらのスマートエージェントをあなたの個人アシスタントと考えてみてください。もはやチャートを見たり、異なるプロトコルを行き来したりする必要はなく、自然言語で質問するだけで済みます。例えば、「今最も人気のあるトークンは何ですか？」や「どこが最も利益が高いですか？」と尋ねると、エージェントは直接回答し、次のステップの提案をしてくれます——まるでいつでも呼べる知識豊富な友人のように。
&miloの例を挙げると、その副操縦士モードは投資判断を支援し、資産の再バランスを行い、投資ポートフォリオの洞察を得ることができます——これにより、コントロールを維持しながら面倒な操作を省くことができます。
自然言語による解説とインテリジェントなヒントを活用して、&miloはユーザーがポジションを理解し、様々なダッシュボードでデータを探すことなく、収益機会を比較するのを助けます。それは、サイドキック型エージェントがシンプルなチャットアシスタントから機能が完全な分散型金融のガイドへと進化するプロトタイプを示しています。
これらのエージェントの実際の操作におけるパフォーマンスを観察するために、私たちは最近発表された数製品を試し、彼らがリアルな分散型金融タスクを処理する能力を体験しました。
結果は、これらのエージェントには限界があることを示しています。例えば、人気のあるトークンを成功裏に認識できる一方で、購入操作をスムーズに実行することができませんでした。また、2件の取引が失敗し、「残高不足」とのシステムメッセージが表示されましたが、実際には手数料を支払うための十分なSOLがアカウントにありました。
似たようなプラットフォームであるThe Hiveは異なるアプローチを採用しています——複数の分散型金融代理を「ハイブ」に組み合わせ、クロスチェーン、収益戦略、清算防御などの複雑なタスクを協力して完了させることができます。すべての操作は、シンプルなチャットインターフェースを通じて調整されて実行されます。この専用の代理から成るネットワークは、自然言語の指示を使用して複数のステップのオンチェーン操作を行うことができます。
私たちは The Hive を使って同じ購入指示をテストしました。システムは確かに人気のトークン WEED を認識しましたが、購入を実行する際に誤った契約アドレスが返されました。
全体的に見て、Miloはポートフォリオ管理ツールをスムーズなプロセスに統合する方法を示しましたが、The Hiveは複数の専門エージェントが協力して働く方法を探求しています。スマートエージェントの能力が向上するにつれて、より明確な役割分担も見られるようになっています。
例えば、Meridian はもう一方のユーザー層に焦点を当てています——初心者が分散型金融 (DeFi) への第一歩を踏み出すのを助けることです。モバイルファーストのデザインを採用し、明確な指示と組み合わせることで、通貨交換、ステーキング、または収益確認などの基本操作をより簡単に行えるようにしています。
Meridianはこれらのコアタスクにおいてスムーズに動作し、迅速に実行します。さらに重要なのは、自己の限界を非常に明確に理解していることです。ユーザーが範囲を超えた操作を要求した場合、無思考で試みるのではなく、その理由を説明します——この「誠実さ」が、新人がブロックチェーンの世界を探索するための信頼できる出発点となっています。
Meridianの創設者ベネディクトは説明しました：
「Meridianはユーザーが自然言語で安全な研究と操作を行うことを可能にします。私たちは代理の研究機能を無料で一般公開し、ウェブサイトはmeridian.appです。Meridianモバイルアプリに登録したユーザーは、代理の換金（swap）、多通貨交換（multi-swap）、およびポートフォリオ購入機能を利用できます。現在、アカウントはまだテスト段階にあり、興味のあるユーザーはTwitterで@bqbradyに連絡して体験を申し込むことができます。」
私たちのテストを通じて、現在、DeFi ナビゲーションに焦点を当てた AI エージェントのほとんどは、主にユーザーが最も基本的な操作（例えば、通貨の交換）を完了するのを支援する「教師」または「アシスタント」の役割に留まっていることがわかりました。
それらがより複雑なプロセスを信頼性高く処理できるようにするためには、流動性の提供やレバレッジポジションの管理など、さらなる改善が必要です。
ソラナ財団のAI責任者リシン・シャルマが指摘したように：
「大型言語モデル（LLMs）は広範なタスクを処理する際に幻覚を起こしやすく、決定的な操作を実行するのが難しい。一方、MCPのような関数呼び出しメカニズムは、『アクションプラン』を実際の実行に変換するのにより適しているかもしれない。LLMは構想や指導の面では良い成果を上げているが、正確な実行には依然として限界がある。インテリジェントエージェントの金融を本当に信頼できるものにするためには、LLMを超え、特定の関数呼び出しメカニズム、明確な実行戦略、検証可能性、そして安全な権限システムを開発する必要がある。言い換えれば、現在のインテリジェントエージェントの実行層は未発達のままである。AIの『脳』は十分に賢いが、堅実に行動できる『身体』がまだ欠けている。」
「自動運転」のインテリジェントエージェントとして
「副操縦士型」代理がメンターに似ているとしたら、「量子型」代理は自動運転システムに似ています。彼らは戦略を構築するだけでなく、実際に実行することができます——市場をリアルタイムで監視し、取引をテストし、機械の速度で自動的に行動します。これにより、複雑な分散型金融戦略が「フルオートモード」に入ります。
SendAIからの典型的なケースが形成されつつあります。それ自体は量子代理ではなく、他の人がこれらの代理を作成できるツールキットです。Solana向けに設計された「Agent Kit」は、60種類以上の自律的な操作をサポートしており、トークンの交換、新しい資産の発行、貸出管理などが含まれ、Jupiter、Metaplex、Raydiumなどの主要なプロトコルと直接相互作用できます。
言い換えれば、これは開発者に「トラックシステム」を提供し、彼らが意思決定モデルを直接チェーン上で実行できるようにします。
SendAIの創設者Yashは、彼らのビジョンを明確に要約しました：
「私たちは、すべての AI エージェントが将来的に自分の財布を持つと信じています。SendAI は、これらのエージェントが Solana 上であらゆる操作を実行できるようにするためのツールと経済基盤を構築しています。私たちは、これらのエージェントが文脈を認識し、長期間の運用、持続的かつ非同期の複雑なタスクを実行できるプラットフォームを構築しています。」
その一方で、他のチームはこの機能をよりアクセスしやすくしようとしています。Lomenは厳選された戦略を担当し、ユーザーが「ワンクリックでデプロイ」できるようにして、コーディングなしで量的自動化を楽しむためのハードルを下げています。
そして、よりカスタマイズされたシステムを好む「上級プレイヤー」に対して、UnblinkedはAI駆動の戦略実験環境を提供しています。それは取引分野のCursorのようなもので、ユーザーはまず自分の戦略のアイデアを描き、セキュアなサンドボックス環境で実行および最適化し、実際のお金を投入するかどうかを決定します。
他のプラットフォームは、複数のプロキシを同時に呼び出してタスクを完了することを選択しています。
例えば、Almanakは「プログラミングエージェント」と「バックテストエージェント」を組み合わせます：ユーザーが自然言語で戦略を説明すると、AIは自動的に生産レベルのコードを生成し、1万回以上のモンテカルロシミュレーションでバックテストを行い、最終的に「即戦力」の戦略結果を生成します。
最後に、チームはリアルタイム市場の優位性に注目しています。
GizaのARMA代理は、各貸出協定間で資金を積極的に調整し、ステーブルコインの利回りを最大化します。一つのプールに資金を留めるのではなく、ARMAは利率、流動性、ガスコストを継続的に監視し、資産を動的に移動させます。そのフラッグシップ代理は、1700万ドル以上の資金を管理し、静的な保有よりも83%高い利回りを主張しています。
全体として、これらの量的エージェントは時間コストを大幅に削減し、一般ユーザーがもともと専門の量的チームに属していた複雑な戦略にアクセスできるようにしました。しかし同時に、彼らは自動化の脆弱性も明らかにしました：データの遅延、プロトコルの停止、または市場の激しい変動が発生した際には、エージェントが「つまずく」可能性があります。
言い換えれば、それらは確かにあなたをより早くすることができますが、「無敵」とはほど遠いです。
彼らの難題はどこにあるのか
現在のスマートエージェントと一緒に過ごすと、いくつかの似た問題に気付くでしょう：彼らは時々、すでに存在しない操作、例えばすでに閉じられた流動性プールを実行するよう提案します；彼らが依存しているデータは、しばしば実際のチェーン上の状態に遅れています；複数のステップからなる計画が途中で失敗した場合、彼らは自己調整せず、同じ動作を繰り返そうとします。
権限管理も非常に不器用です——ユーザーは全てのウォレットへの完全なアクセス権を付与する必要があるか、または手動で各細かい操作を承認しなければなりません。テスト段階も同様に浅く、シミュレーション環境ではチェーン上の突発的な流動性の変化やガバナンスパラメータの調整などの「現実の混乱」を真実に再現することが難しいです。
その最も深刻な問題の一つは、これらのエージェントがほとんど「ブラックボックス」のように機能していることです。
ユーザーは、どの入力を読み取ったのか、オプションをどのように評価したのか、リアルタイムのステータスを確認したのか、特定の取引を実行する理由が何であるかを知ることができません。署名検証のない操作記録では、「約束された結果」と「実際の実行」の一致を確認することができません。
ユーザーは自動化プロセスを「見守る」ことができるのは、一度に一つのことしかできず——効率が悪いだけでなく、パフォーマンスを評価するのも難しい。
もし、決定を検証し、行動が既定の戦略に確実に従っていることを証明するメカニズムがなければ、ユーザーは「信頼できるシステム」と「美しいマーケティング包装」を永遠に区別することができません。
より大規模な資本にとって、分散型金融プラットフォームは「私たちを信じてください」から「あなたが検証してください」に変わらなければなりません。これは「監査可能、ガバナンス可能、信頼できる」スマートエージェント金融インフラを構築するための重要な転換点でもあります。
インフラギャップ
核心問題は、現在のシステムが代理人が大規模なシーンで信頼性、一貫性、安全性を維持するための基本的なツールを欠いていることです。これを解決するためには、代理人の行動を検証し、実行結果を確認し、すべての環境で統一されたルールに従うインフラが必要です。そうでなければ、人々は安心してそれらに本物のお金を預けることができません。
しかし、ほとんどのユーザーは実際には代理の「思考過程」には関心がなく、彼らは出力結果が正しいこと、検証されていること、安全な範囲内であることを確認したいだけです。信頼を構築する上で、「検証可能な信頼性」は「可視性」よりも重要です。
これが「検証可能な信頼性（Verifiable Reliability）」の意義です。代理は内部操作の各ステップを記録する必要はありませんが、明確な戦略と合理的なチェックのもとで運営されるべきです：支出上限の設定、実行時間ウィンドウ、重要な操作の前の確認ノードなど。
基盤となるこれらのルールは、信頼できる実行環境（TEE）や類似のシステムによって保証されます。詳細をすべて暴露することなく、エージェントが実際に境界を遵守していることを証明することができます。その結果、必要に応じて監査可能な出力と、一般ユーザーが即座に信頼できる操作が実現されます。
この検証レイヤーは「一刀切」である必要はありません。日常のシナリオでは、軽量な安全対策と標準化された指標を採用できます。一方で、高リスクまたは機関レベルのシナリオでは、より強力な証明と正式な検証を要求できます。重要なのは——各インフラストラクチャーレイヤーが、そのリスクレベルに見合った、測定可能な信頼性を提供するべきだということです。
プロトコルを代理の準備を整えさせる
次に補うべきセクションは、プロトコルを「エージェントフレンドリー」にすることです。
現在、多くの分散型金融プロトコルはスマートエージェントのために設計されていません。彼らは、操作のプレビュー、安全なリトライ、および一貫したデータ構造に基づいて実行するための、より安定したより安全な実行インターフェースを提供する必要があります。権限設計も「範囲を制限する」ものであり、「完全に開放する」ものではなく、エージェントが明確な境界内で行動し、全体のウォレットを管理するのではなく、行動できるようにするべきです。
これらの基盤が欠如している状況では、どんなにスマートなエージェントフレームワークでも、脆弱な基盤によって「つまずく」ことになります。一度これらの基盤が整えば、ユーザーは自動化プロセスを手動で監視する必要がなくなり、開発チームはデバッグにかかる時間を減らし、革新に集中できるようになります。異なるサービスプロバイダーの実行結果も、共有された基準によって比較可能となり、もはや単なる宣伝文句ではなくなります。
必ず変えるべき部分
解決策は実際には複雑ではありません：代理を検証可能にし（Provable）、プロトコルを代理のために準備します（Agent-ready）。代理とウォレットの間に戦略層を追加し、すべての実行プロセスが追跡可能で検証可能であることを要求し、「ブラックボックス運用」ではないようにします。
例えば、TerminaのSVMエンジンはまさにこの理念に基づいて構築されています——それはAIエージェントに真のSolanaランタイム環境を提供し、エージェントがチェーン上のデータに基づいてモデリング、意思決定、学習を行えるようにします。同時に、プロトコル側は「ドライラン（dry-run）」可能な操作インターフェースを開放し、明確なエラーコード、安全に再試行できるメカニズム、コアデータ構造（ポジション、手数料、健全性）の一貫性、およびセッション（Session）に基づく権限管理を明確にするべきです。
これらの機能が実現されると、ユーザーは「看護」代理の負担から解放され、チームはシステムの障害を減少させ、機関投資家はついに必要な安全なバリアと検証可能な証明を得ることができます。
現実のタイムテーブル
今後6か月以内に、最も改善が期待されるのは「副操縦士型」エージェントです。より洗練されたデータパイプラインが、日常の使用シーンにおける信頼性を向上させるでしょう。
1年以内に、テスト基準の強化に伴い、エージェントはプロトコルを横断して調整された実行が可能になり、人間は重要なステップを承認するだけで済むようになる。さらに長期的には、インフラが成熟するにつれて、スマートエージェントはDeFiのデフォルトのインタラクション層に徐々にぼやけていく可能性がある——もはや独立した「ツール」ではなく、人々の日常の金融システムとのインタラクションの主要な方法となる。
結び
「エージェンティックファイナンス」（Agentic Finance）は、参加のハードルを下げ、自動化をもはや専門家だけの専用ツールにしないようにしています。しかし、本当に大規模に運用するためには、より良い「基盤」が必要です：リアルタイムデータ、より安全な権限メカニズム、より強力なテストシステム、およびより透明な実行結果が必要です。
より賢いAIだけではこれらの問題を解決することはできません。真の進歩は、基盤構造の改善から生まれます。
分散型金融 の次のマイルストーンは、単に規模の成長ではなく——自動化への信頼です。この日が本当に訪れるのは、AI エージェントが単なる展示用の「コンセプトデモ」ではなく、真に信頼できる実行者に変わったときです。
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分散型金融 の次のマイルストーンには何が必要ですか？
原文タイトル：《分散型金融の次のマイルストーン：エージェンティックファイナンスが機能するために必要なこと》
著者: @Lemniscap
コンピレーション:Ismay、BlockBeats
編者按：DeFiの世界が複雑で、専門ユーザーでさえ管理が難しくなったとき、私たちはどのようにして普通の人々に主導権を返すことができるのか？
本篇は Lemniscap の研究記事からのもので、「スマートエージェント金融」の興起の脈絡と現実の困難を体系的に整理しています。&milo、Meridian から SendAI、The Hive まで、これらの初期製品は AI がオンチェーンのインタラクションの新しいインターフェースとなる方法を示しており、実行の信頼性、権限の安全性、検証メカニズムにおける巨大なギャップを露呈しています。著者は、DeFi が次の段階に進むためには、より賢いモデルではなく、より信頼できる基盤構造が重要であると指摘しています——エージェントのすべての行動が検証可能、追跡可能、信頼されることを可能にすることです。
これは単なる技術の進化の転換点ではなく、信頼の再構築に関する実験でもあります。文中にあるように：分散型金融の次のマイルストーンは、より大きな規模ではなく、自動化に対する信頼です。
2025年までに、分散型金融は初期の姿とは完全に異なっている。
データ自体がすべてを物語る：機関資金の四半期流入が100億ドルを超え、数十のチェーンに分散したアクティブなプロトコルの数が3000を突破した。全ネットワークの分散型金融プロトコルの総ロックアップ量は2025年に1600億ドルに達し、前年比41%の成長を遂げる；DEXとPerpsの累計取引量は「兆」を単位とする。
DeFiの規模が大きくなるにつれて、できることが増えてきていますが、複雑さも急激に上昇しています。ほとんどの人は、オンチェーンで起こっているすべてのことについていけません。もし私たちがより多くの人々にこれらの新しい機会を把握してもらいたいのであれば、ユーザーがより簡単に正しい意思決定を行えるツールを構築する必要があります——これが未来の発展方向です。
一方で、AIは日常生活に徐々に浸透しており、人々は自動化に基づく新しい習慣を身につけ始めています。この傾向は「エージェンティックファイナンス」（Agentic Finance）を生み出しました。これは、金融操作のナビゲーションと実行をスマートエージェントが行うものです。
たとえ Comet のようなブラウザベースのシンプルなプロキシであっても、この種のツールの迅速な進化を示しています。ブラウザプロキシを通じて DeFi 操作を実行すると（SendAI の創設者 Yash が共有した例のように）、スマートプロキシ金融の潜在能力を見ることができます。
このビジョンは実に直感的です：さまざまなダッシュボードやX上の長い投稿を探し回る必要はなく、AIに達成したい目標を伝えれば、それに続くステップを自動的に実行してくれます。
現在、二種類のスマートエージェントが登場しています：
1つはCopilotsで、DeFiの世界全体での意思決定を通じてユーザーを導きます。 もう1つのタイプはQuant Agentsで、これは「Autopilots」に相当する、プロフェッショナルな自動化ポリシーの実行に傾倒しています。
両者はまだ初期段階にあり、欠陥も存在しますが、共に新しい方向を指し示しています——全く異なる、AI駆動の分散型金融インタラクションの方法です。
「副操縦士」としてのインテリジェントエージェント
これらのスマートエージェントをあなたの個人アシスタントと考えてみてください。もはやチャートを見たり、異なるプロトコルを行き来したりする必要はなく、自然言語で質問するだけで済みます。例えば、「今最も人気のあるトークンは何ですか？」や「どこが最も利益が高いですか？」と尋ねると、エージェントは直接回答し、次のステップの提案をしてくれます——まるでいつでも呼べる知識豊富な友人のように。
&miloの例を挙げると、その副操縦士モードは投資判断を支援し、資産の再バランスを行い、投資ポートフォリオの洞察を得ることができます——これにより、コントロールを維持しながら面倒な操作を省くことができます。
自然言語による解説とインテリジェントなヒントを活用して、&miloはユーザーがポジションを理解し、様々なダッシュボードでデータを探すことなく、収益機会を比較するのを助けます。それは、サイドキック型エージェントがシンプルなチャットアシスタントから機能が完全な分散型金融のガイドへと進化するプロトタイプを示しています。
これらのエージェントの実際の操作におけるパフォーマンスを観察するために、私たちは最近発表された数製品を試し、彼らがリアルな分散型金融タスクを処理する能力を体験しました。
結果は、これらのエージェントには限界があることを示しています。例えば、人気のあるトークンを成功裏に認識できる一方で、購入操作をスムーズに実行することができませんでした。また、2件の取引が失敗し、「残高不足」とのシステムメッセージが表示されましたが、実際には手数料を支払うための十分なSOLがアカウントにありました。
似たようなプラットフォームであるThe Hiveは異なるアプローチを採用しています——複数の分散型金融代理を「ハイブ」に組み合わせ、クロスチェーン、収益戦略、清算防御などの複雑なタスクを協力して完了させることができます。すべての操作は、シンプルなチャットインターフェースを通じて調整されて実行されます。この専用の代理から成るネットワークは、自然言語の指示を使用して複数のステップのオンチェーン操作を行うことができます。
私たちは The Hive を使って同じ購入指示をテストしました。システムは確かに人気のトークン WEED を認識しましたが、購入を実行する際に誤った契約アドレスが返されました。
全体的に見て、Miloはポートフォリオ管理ツールをスムーズなプロセスに統合する方法を示しましたが、The Hiveは複数の専門エージェントが協力して働く方法を探求しています。スマートエージェントの能力が向上するにつれて、より明確な役割分担も見られるようになっています。
例えば、Meridian はもう一方のユーザー層に焦点を当てています——初心者が分散型金融 (DeFi) への第一歩を踏み出すのを助けることです。モバイルファーストのデザインを採用し、明確な指示と組み合わせることで、通貨交換、ステーキング、または収益確認などの基本操作をより簡単に行えるようにしています。
Meridianはこれらのコアタスクにおいてスムーズに動作し、迅速に実行します。さらに重要なのは、自己の限界を非常に明確に理解していることです。ユーザーが範囲を超えた操作を要求した場合、無思考で試みるのではなく、その理由を説明します——この「誠実さ」が、新人がブロックチェーンの世界を探索するための信頼できる出発点となっています。
Meridianの創設者ベネディクトは説明しました：
「Meridianはユーザーが自然言語で安全な研究と操作を行うことを可能にします。私たちは代理の研究機能を無料で一般公開し、ウェブサイトはmeridian.appです。Meridianモバイルアプリに登録したユーザーは、代理の換金（swap）、多通貨交換（multi-swap）、およびポートフォリオ購入機能を利用できます。現在、アカウントはまだテスト段階にあり、興味のあるユーザーはTwitterで@bqbradyに連絡して体験を申し込むことができます。」
私たちのテストを通じて、現在、DeFi ナビゲーションに焦点を当てた AI エージェントのほとんどは、主にユーザーが最も基本的な操作（例えば、通貨の交換）を完了するのを支援する「教師」または「アシスタント」の役割に留まっていることがわかりました。
それらがより複雑なプロセスを信頼性高く処理できるようにするためには、流動性の提供やレバレッジポジションの管理など、さらなる改善が必要です。
ソラナ財団のAI責任者リシン・シャルマが指摘したように：
「大型言語モデル（LLMs）は広範なタスクを処理する際に幻覚を起こしやすく、決定的な操作を実行するのが難しい。一方、MCPのような関数呼び出しメカニズムは、『アクションプラン』を実際の実行に変換するのにより適しているかもしれない。LLMは構想や指導の面では良い成果を上げているが、正確な実行には依然として限界がある。インテリジェントエージェントの金融を本当に信頼できるものにするためには、LLMを超え、特定の関数呼び出しメカニズム、明確な実行戦略、検証可能性、そして安全な権限システムを開発する必要がある。言い換えれば、現在のインテリジェントエージェントの実行層は未発達のままである。AIの『脳』は十分に賢いが、堅実に行動できる『身体』がまだ欠けている。」
「自動運転」のインテリジェントエージェントとして
「副操縦士型」代理がメンターに似ているとしたら、「量子型」代理は自動運転システムに似ています。彼らは戦略を構築するだけでなく、実際に実行することができます——市場をリアルタイムで監視し、取引をテストし、機械の速度で自動的に行動します。これにより、複雑な分散型金融戦略が「フルオートモード」に入ります。
SendAIからの典型的なケースが形成されつつあります。それ自体は量子代理ではなく、他の人がこれらの代理を作成できるツールキットです。Solana向けに設計された「Agent Kit」は、60種類以上の自律的な操作をサポートしており、トークンの交換、新しい資産の発行、貸出管理などが含まれ、Jupiter、Metaplex、Raydiumなどの主要なプロトコルと直接相互作用できます。
言い換えれば、これは開発者に「トラックシステム」を提供し、彼らが意思決定モデルを直接チェーン上で実行できるようにします。
SendAIの創設者Yashは、彼らのビジョンを明確に要約しました：
「私たちは、すべての AI エージェントが将来的に自分の財布を持つと信じています。SendAI は、これらのエージェントが Solana 上であらゆる操作を実行できるようにするためのツールと経済基盤を構築しています。私たちは、これらのエージェントが文脈を認識し、長期間の運用、持続的かつ非同期の複雑なタスクを実行できるプラットフォームを構築しています。」
その一方で、他のチームはこの機能をよりアクセスしやすくしようとしています。Lomenは厳選された戦略を担当し、ユーザーが「ワンクリックでデプロイ」できるようにして、コーディングなしで量的自動化を楽しむためのハードルを下げています。
そして、よりカスタマイズされたシステムを好む「上級プレイヤー」に対して、UnblinkedはAI駆動の戦略実験環境を提供しています。それは取引分野のCursorのようなもので、ユーザーはまず自分の戦略のアイデアを描き、セキュアなサンドボックス環境で実行および最適化し、実際のお金を投入するかどうかを決定します。
他のプラットフォームは、複数のプロキシを同時に呼び出してタスクを完了することを選択しています。
例えば、Almanakは「プログラミングエージェント」と「バックテストエージェント」を組み合わせます：ユーザーが自然言語で戦略を説明すると、AIは自動的に生産レベルのコードを生成し、1万回以上のモンテカルロシミュレーションでバックテストを行い、最終的に「即戦力」の戦略結果を生成します。
最後に、チームはリアルタイム市場の優位性に注目しています。
GizaのARMA代理は、各貸出協定間で資金を積極的に調整し、ステーブルコインの利回りを最大化します。一つのプールに資金を留めるのではなく、ARMAは利率、流動性、ガスコストを継続的に監視し、資産を動的に移動させます。そのフラッグシップ代理は、1700万ドル以上の資金を管理し、静的な保有よりも83%高い利回りを主張しています。
全体として、これらの量的エージェントは時間コストを大幅に削減し、一般ユーザーがもともと専門の量的チームに属していた複雑な戦略にアクセスできるようにしました。しかし同時に、彼らは自動化の脆弱性も明らかにしました：データの遅延、プロトコルの停止、または市場の激しい変動が発生した際には、エージェントが「つまずく」可能性があります。
言い換えれば、それらは確かにあなたをより早くすることができますが、「無敵」とはほど遠いです。
彼らの難題はどこにあるのか
現在のスマートエージェントと一緒に過ごすと、いくつかの似た問題に気付くでしょう：彼らは時々、すでに存在しない操作、例えばすでに閉じられた流動性プールを実行するよう提案します；彼らが依存しているデータは、しばしば実際のチェーン上の状態に遅れています；複数のステップからなる計画が途中で失敗した場合、彼らは自己調整せず、同じ動作を繰り返そうとします。
権限管理も非常に不器用です——ユーザーは全てのウォレットへの完全なアクセス権を付与する必要があるか、または手動で各細かい操作を承認しなければなりません。テスト段階も同様に浅く、シミュレーション環境ではチェーン上の突発的な流動性の変化やガバナンスパラメータの調整などの「現実の混乱」を真実に再現することが難しいです。
その最も深刻な問題の一つは、これらのエージェントがほとんど「ブラックボックス」のように機能していることです。
ユーザーは、どの入力を読み取ったのか、オプションをどのように評価したのか、リアルタイムのステータスを確認したのか、特定の取引を実行する理由が何であるかを知ることができません。署名検証のない操作記録では、「約束された結果」と「実際の実行」の一致を確認することができません。
ユーザーは自動化プロセスを「見守る」ことができるのは、一度に一つのことしかできず——効率が悪いだけでなく、パフォーマンスを評価するのも難しい。
もし、決定を検証し、行動が既定の戦略に確実に従っていることを証明するメカニズムがなければ、ユーザーは「信頼できるシステム」と「美しいマーケティング包装」を永遠に区別することができません。
より大規模な資本にとって、分散型金融プラットフォームは「私たちを信じてください」から「あなたが検証してください」に変わらなければなりません。これは「監査可能、ガバナンス可能、信頼できる」スマートエージェント金融インフラを構築するための重要な転換点でもあります。
インフラギャップ
核心問題は、現在のシステムが代理人が大規模なシーンで信頼性、一貫性、安全性を維持するための基本的なツールを欠いていることです。これを解決するためには、代理人の行動を検証し、実行結果を確認し、すべての環境で統一されたルールに従うインフラが必要です。そうでなければ、人々は安心してそれらに本物のお金を預けることができません。
しかし、ほとんどのユーザーは実際には代理の「思考過程」には関心がなく、彼らは出力結果が正しいこと、検証されていること、安全な範囲内であることを確認したいだけです。信頼を構築する上で、「検証可能な信頼性」は「可視性」よりも重要です。
これが「検証可能な信頼性（Verifiable Reliability）」の意義です。代理は内部操作の各ステップを記録する必要はありませんが、明確な戦略と合理的なチェックのもとで運営されるべきです：支出上限の設定、実行時間ウィンドウ、重要な操作の前の確認ノードなど。
基盤となるこれらのルールは、信頼できる実行環境（TEE）や類似のシステムによって保証されます。詳細をすべて暴露することなく、エージェントが実際に境界を遵守していることを証明することができます。その結果、必要に応じて監査可能な出力と、一般ユーザーが即座に信頼できる操作が実現されます。
この検証レイヤーは「一刀切」である必要はありません。日常のシナリオでは、軽量な安全対策と標準化された指標を採用できます。一方で、高リスクまたは機関レベルのシナリオでは、より強力な証明と正式な検証を要求できます。重要なのは——各インフラストラクチャーレイヤーが、そのリスクレベルに見合った、測定可能な信頼性を提供するべきだということです。
プロトコルを代理の準備を整えさせる
次に補うべきセクションは、プロトコルを「エージェントフレンドリー」にすることです。
現在、多くの分散型金融プロトコルはスマートエージェントのために設計されていません。彼らは、操作のプレビュー、安全なリトライ、および一貫したデータ構造に基づいて実行するための、より安定したより安全な実行インターフェースを提供する必要があります。権限設計も「範囲を制限する」ものであり、「完全に開放する」ものではなく、エージェントが明確な境界内で行動し、全体のウォレットを管理するのではなく、行動できるようにするべきです。
これらの基盤が欠如している状況では、どんなにスマートなエージェントフレームワークでも、脆弱な基盤によって「つまずく」ことになります。一度これらの基盤が整えば、ユーザーは自動化プロセスを手動で監視する必要がなくなり、開発チームはデバッグにかかる時間を減らし、革新に集中できるようになります。異なるサービスプロバイダーの実行結果も、共有された基準によって比較可能となり、もはや単なる宣伝文句ではなくなります。
必ず変えるべき部分
解決策は実際には複雑ではありません：代理を検証可能にし（Provable）、プロトコルを代理のために準備します（Agent-ready）。代理とウォレットの間に戦略層を追加し、すべての実行プロセスが追跡可能で検証可能であることを要求し、「ブラックボックス運用」ではないようにします。
例えば、TerminaのSVMエンジンはまさにこの理念に基づいて構築されています——それはAIエージェントに真のSolanaランタイム環境を提供し、エージェントがチェーン上のデータに基づいてモデリング、意思決定、学習を行えるようにします。同時に、プロトコル側は「ドライラン（dry-run）」可能な操作インターフェースを開放し、明確なエラーコード、安全に再試行できるメカニズム、コアデータ構造（ポジション、手数料、健全性）の一貫性、およびセッション（Session）に基づく権限管理を明確にするべきです。
これらの機能が実現されると、ユーザーは「看護」代理の負担から解放され、チームはシステムの障害を減少させ、機関投資家はついに必要な安全なバリアと検証可能な証明を得ることができます。
現実のタイムテーブル
今後6か月以内に、最も改善が期待されるのは「副操縦士型」エージェントです。より洗練されたデータパイプラインが、日常の使用シーンにおける信頼性を向上させるでしょう。
1年以内に、テスト基準の強化に伴い、エージェントはプロトコルを横断して調整された実行が可能になり、人間は重要なステップを承認するだけで済むようになる。さらに長期的には、インフラが成熟するにつれて、スマートエージェントはDeFiのデフォルトのインタラクション層に徐々にぼやけていく可能性がある——もはや独立した「ツール」ではなく、人々の日常の金融システムとのインタラクションの主要な方法となる。
結び
「エージェンティックファイナンス」（Agentic Finance）は、参加のハードルを下げ、自動化をもはや専門家だけの専用ツールにしないようにしています。しかし、本当に大規模に運用するためには、より良い「基盤」が必要です：リアルタイムデータ、より安全な権限メカニズム、より強力なテストシステム、およびより透明な実行結果が必要です。
より賢いAIだけではこれらの問題を解決することはできません。真の進歩は、基盤構造の改善から生まれます。
分散型金融 の次のマイルストーンは、単に規模の成長ではなく——自動化への信頼です。この日が本当に訪れるのは、AI エージェントが単なる展示用の「コンセプトデモ」ではなく、真に信頼できる実行者に変わったときです。