原題：DeFiの次のマイルストーン：エージェント金融が機能するために必要なもの
原作者: @Lemniscap
原文翻訳: Ismay, BlockBeats
編集者注：DeFiの世界が複雑になり、プロのユーザーでさえ制御が困難になったとき、どうすれば主導権を一般の人々に取り戻すことができるのでしょうか。
Lemniscapによるこの調査記事は、「インテリジェントエージェントファイナンス」の台頭と現在の課題を体系的に検証しています。&miloやMeridianからSendAIやThe Hiveに至るまで、これらの初期製品はAIがオンチェーンインタラクションの新たなインターフェースとなり得ることを示していますが、同時に、実行の信頼性、権限のセキュリティ、そして検証メカニズムにおける重大なギャップも浮き彫りにしています。著者は、DeFiの次の段階への鍵は、よりスマートなモデルではなく、より信頼性の高い基盤構造、つまりエージェントによるあらゆる行動が検証可能、追跡可能、そして信頼できることを保証する構造にあると主張しています。
これは技術進化の転換点であるだけでなく、信頼の再構築における実験でもあります。記事にもあるように、「DeFiの次のマイルストーンは規模の拡大ではなく、自動化に対する信頼です。」
2025年までに、DeFiは初期の頃とはまったく異なるものになるでしょう。
データが物語っています。機関投資家からの資金流入は1四半期で100億ドルを超え、数十のチェーンにまたがるアクティブなプロトコルの数は3,000を超えました。DeFiプロトコルのネットワーク全体におけるロックイン総額は2025年に1,600億ドルに達し、前年比41%増加しました。DEXとPerpの累計取引量は兆単位に上ります。
DeFiの規模が拡大するにつれて、実現できる可能性はますます広がっていますが、同時に複雑さも急増しています。ほとんどの人は、オンチェーン上で起こっていることすべてを把握するのは不可能です。より多くの人々にこれらの新しい機会を掴んでもらうためには、ユーザーがより容易に適切な判断を下せるツールを構築する必要があります。そして、まさにそれが未来の方向性です。
同時に、AIは日常生活にますます浸透し、人々は自動化を中心とした新しい習慣を身につけ始めています。この傾向から、「エージェンシーファイナンス」が生まれ、インテリジェントエージェントが金融取引のナビゲーションと実行を担うようになりました。
Cometのようなシンプルなブラウザベースのプロキシでさえ、これらのツールの急速な進化を示しています。ブラウザプロキシを介して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）、インテリジェントエージェントファイナンスの可能性を実感できます。
ビジョンはシンプルです。ダッシュボードや X の長い投稿を検索する代わりに、AI に達成したいことを伝えるだけで、次のステップの完了が自動的にサポートされます。
インテリジェント エージェントには 2 つのカテゴリが出現しています。
1 つのタイプは、DeFi の世界全体でユーザーの意思決定をガイドする Copilots です。もう 1 つのタイプは、より専門的な自動戦略実行に傾倒した Quant Agents で、「Autopilots」に相当します。
どちらもまだ初期段階にあり、欠陥もありますが、両者を合わせると、DeFi とやりとりするまったく異なる AI 主導の方法という新しい方向性が示されます。
副操縦士としてのインテリジェントエージェント
これらのインテリジェントエージェントを、あなたのパーソナルアシスタントとしてお考えください。チャートをスクロールしたり、プロトコル間を移動したりする必要はもうありません。「今一番人気のトークンは何ですか？」や「最高のリターンはどこで見つかりますか？」といった自然言語で質問するだけで、エージェントが直接回答し、次のステップを推奨します。まるで、いつでもそばにいる知識豊富な友人のようです。
&miloを例に挙げてみましょう。コパイロットモードは、投資判断、資産のリバランス、ポートフォリオの洞察の獲得を支援し、面倒な操作を省きながら、常に状況をコントロールできます。
&miloは、自然言語解釈とインテリジェントなプロンプトを活用することで、ユーザーが様々なダッシュボードでデータを探すことなく、自分のポジションを理解し、利益獲得の機会を比較するのを支援します。これは、コパイロットエージェントが単純なチャットアシスタントから本格的なDeFiガイドへと進化したことを示しています。
これらのエージェントが実際にどのように機能するかを確認するために、最近リリースされた製品をいくつか試して、実際の DeFi タスクをどれだけうまく処理できるかを直接確認しました。
結果は、これらのエージェントにはまだ限界があることを示しました。例えば、人気のあるトークンの識別には成功しましたが、購入操作を実行できませんでした。また、2件の取引は失敗し、システムには「残高不足」と表示されましたが、実際には取引手数料をカバーするのに十分なSOLがアカウントにありました。
同様の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DeFiエージェントを「スウォーム」として組織化し、クロスチェーン取引、利回り戦略、清算防御といった複雑なタスクを協調的に実行します。これらはすべて、シンプルなチャットインターフェースを介して調整されます。この専門エージェントのネットワークは、自然言語コマンドを使用して、複数段階のオンチェーン操作を実行できます。
The Hiveを使用して同じ購入コマンドをテストしました。システムは人気トークンWEEDを認識しましたが、購入実行時に誤ったコントラクトアドレスを返しました。
全体として、Milo はポートフォリオ管理ツールをシームレスなプロセスに統合する方法を示し、The Hive は複数の専門エージェントが連携できるようにする方法を探求しています。インテリジェントエージェントの能力が向上するにつれて、より明確な分業体制が確立されていくでしょう。
例えば、Meridianはユーザー層の反対側、つまりDeFi初心者が最初の一歩を踏み出すためのサポートに重点を置いています。モバイルファーストの設計と分かりやすいプロンプトにより、トークンの交換、ステーキング、リターンの確認といった基本的な操作がより簡単になります。
Meridianはこれらのコアタスクをスムーズかつ迅速に実行します。さらに重要なのは、自身の限界を明確に認識していることです。ユーザーがMeridianの限界を超える操作を要求した場合、盲目的に実行するのではなく、その理由を明確に説明します。この誠実さにより、Meridianは初心者がオン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ります。
メリディアンの創設者ベネディクト氏は次のように説明した。
Meridianは、ユーザーが自然言語を使って安全にリサーチと操作を行えるようにするツールです。meridian.appでは、ブローカーのリサーチ機能を一般公開し、無料で提供しています。Meridianモバイルアプリにご登録いただくと、スワップ、マルチスワップ、ポートフォリオ購入などの機能をご利用いただけます。現在クローズドベータ版で、トライアルをご希望の場合はTwitterで@bqbradyまでご連絡ください。
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ている AI エージェントのほとんどは、依然として「教師」または「アシスタント」の役割を担っており、主にユーザーが最も基本的な操作 (通貨交換など) を完了するのを支援していることがわかりました。
流動性の提供やレバレッジポジションの管理など、より複雑なプロセスを確実に処理できるようになるまでには、さらなる改善が必要です。
Solana FoundationのAI責任者であるRishin Sharma氏は次のように述べています。
大規模言語モデル（LLM）は、幅広いタスクを処理する際に幻覚現象に陥りやすく、決定論的な操作の実行に苦労します。MCPのような関数呼び出しメカニズムは、「行動計画」を実際の実行に変換するのに適している可能性があります。LLMは構想レベルとガイダンスレベルでは優れたパフォーマンスを発揮しますが、正確な実行には依然として課題があります。インテリジェントエージェントファイナンスを真に信頼できるものにするには、LLMの枠を超え、具体的な関数呼び出しメカニズム、明確な実行ポリシー、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ります。言い換えれば、今日のインテリジェントエージェントの実行層はまだ未発達です。AIの「頭脳」は十分に賢いですが、確実に動作できる「身体」が欠けているのです。
「自動運転」のためのインテリジェントエージェントとして
「副操縦士」エージェントがメンターのようなものだとすれば、「定量」エージェントは自動操縦システムに近いと言えるでしょう。戦略を構築するだけでなく、それを実行します。市場をリアルタイムで監視し、取引をテストし、機械のスピードで自動的に行動することで、複雑なDeFi戦略を「完全自動操縦」モードに導きます。
新たな好例の一つがSendAIです。これは厳密には定量的エージェントではなく、他者が同様のエージェントを作成できるようにするツールキットです。Solana向けに設計された「エージェントキット」は、トークンスワップ、新規資産発行、ローン管理など、60以上の自律操作をサポートし、Jupiter、Metaplex、Raydiumといった主流のプロトコルと直接連携できます。
言い換えれば、開発者に意思決定モデルを直接チェーンに接続して実行できるようにする「レール システム」を提供します。
SendAIの創設者Yash氏は、彼らのビジョンを明確に説明しました。
将来的には、すべてのAIエージェントが独自のウォレットを持つようになると考えています。SendAIは、これらのエージェントがSolana上であらゆるアクションを実行できるようにするために必要なツールと経済レイヤーを構築しています。私たちは、これらのエージェントが状況を認識し、複雑なタスクを長期的かつ永続的かつ非同期的に実行できるようにするプラットフォームを構築しています。
一方、他のチームはこの機能をより利用しやすくするために取り組んでいます。Lomenは戦略をキュレートし、ユーザーがワンクリックで展開できるようにすることで、ユーザーがコードを書かずに定量分析の自動化を利用できるようにするための参入障壁を下げています。
よりカスタマイズされたシステムを好む上級トレーダー向けに、UnblinkedはAIを活用した戦略実験環境を提供しています。これはトレーディング版のCursorのようなもので、ユーザーは戦略のアイデアをスケッチし、安全なサンドボックス環境で実行・最適化した上で、実際に資金を投資するかどうかを判断できます。
一部のプラットフォームでは、複数のエージェントを呼び出して協力し、同時にタスクを完了することを選択します。
たとえば、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」を組み合わせています。ユーザーが自然言語で戦略を記述すると、AI が自動的に本番レベルのコードを生成し、10,000 回を超えるモンテ 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「すぐにプレイできる」戦略を生成します。
最後に、リアルタイムの市場優位性に重点を置いたチームがあります。
GizaのARMAエージェントは、ステーブルコインのリターンを最大化するために、複数の貸付プロトコルに資金を積極的に配分します。ARMAは資金を単一のプールに閉じ込めるのではなく、金利、流動性、ガスコストを継続的に監視し、資産を動的に動かします。同社の主力エージェントは1,700万ドル以上を運用しており、静的保有よりも83%高い利回りを誇っています。
総じて、これらの定量分析エージェントは時間コストを大幅に削減し、かつては専門の定量分析チームのみが扱えた複雑な戦略を一般ユーザーが利用できるようにします。しかし同時に、自動化の脆弱性も浮き彫りにしています。データの遅延、プロトコルの中断、あるいは市場の急激な変動といった状況下では、エージェントは依然として「つまずく」可能性があります。
言い換えれば、確かにスピードは上がりますが、無敵には程遠いということです。
彼らの問題
現在のインテリジェントエージェントをしばらく使ってみると、よくある問題に気付くでしょう。エージェントは、長い間閉鎖されている流動性プールのように、もはや存在しないアクションを提案することがあります。エージェントが依存するデータは、実際のオンチェーン状態よりも遅れていることがよくあります。また、複数ステップの計画がうまくいかない場合、エージェントは自動調整せず、同じアクションを何度も繰り返します。
権限管理も煩雑で、ユーザーはウォレット全体へのフルアクセスを許可するか、些細な操作をすべて手動で承認する必要があります。テストも同様に表面的で、シミュレーションではチェーン上の流動性の急激な変化やガバナンスパラメータの調整といった「現実世界の混乱」を再現するのに苦労しています。
最も深刻な問題の 1 つは、これらのプロキシがほぼブラック ボックスのように動作することです。
ユーザーは、どの入力を読み取ったのか、選択肢をどのように比較検討したのか、リアルタイムのステータスを確認したのか、特定のトランザクションを実行することを選択した理由などを知る術がありません。署名検証された操作記録がなければ、「約束された結果」と「実際の実行」の整合性を検証することは不可能です。
ユーザーは自動化プロセスを同時に使用して「監視」することしかできません。これは非効率的であるだけでなく、パフォーマンスの評価も困難になります。
決定を検証し、アクションが確立された戦略に準拠し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くパッケージ化されたマーケティングを区別することはできません。
より大規模な資金を調達するためには、DeFiプラットフォームは「私たちを信頼してください」という姿勢から「検証してください」という姿勢へと転換する必要があります。これは、「監査可能で、ガバナンスが効き、信頼できる」インテリジェントエージェント金融インフラの構築においても重要な転換点となります。
インフラギャップ
根本的な問題は、現在のシステムには、エージェントの信頼性、一貫性、そして安全性を大規模に維持するための基本的なツールが欠けていることです。これに対処するには、エージェントの行動を検証し、実行結果を確認し、あらゆる環境で一貫したルールを適用できるインフラストラクチャが必要です。そうして初めて、人々は安心してエージェントに資金を預けることができるでしょう。
しかし、ほとんどのユーザーはエージェントの「思考プロセス」をあまり気にしません。彼らが望むのは、出力が正しく、検証済みであり、セキュリティ境界内に収まっていることだけです。信頼を構築する上で、「可視性」よりも「検証可能な信頼性」の方が重要です。
ここで検証可能な信頼性が重要になります。プロキシはすべての内部操作を記録する必要はありませんが、明確なポリシーと健全性チェックの下で動作する必要があります。たとえば、支出限度額、実行時間枠、重要な操作前の確認ノードなどを設定します。
これらのルールは、内部的にはTrusted Execution Environment（TEE）などのシステムによって強制適用され、エージェントが境界を遵守していることを、すべての詳細を明かすことなく証明します。その結果、必要に応じて監査可能な出力と、一般ユーザーがすぐに信頼できる操作が実現します。
この検証レイヤーは、必ずしも画一的なアプローチである必要はありません。日常的なシナリオでは、軽微なセキュリティ対策と標準化された指標で対応できますが、高リスクまたは組織的なシナリオでは、より強力な証明と正式な検証が必要になる場合があります。重要なのは、各インフラストラクチャレイヤーが、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必要があるということです。
プロトコルエージェント対応にする
次のステップは、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。
現在のDeFiプロトコルのほとんどは、スマートエージェント向けに設計されていません。操作のプレビュー、安全な再試行、そして一貫したデータ構造に基づく一貫した実行を可能にする、より安定的で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。また、権限は完全に付与するのではなく制限し、エージェントがウォレット全体を制御するのではなく、明確な境界内で動作できるようにする必要があります。
これらの基盤がなければ、どんなにインテリジェントなエージェントフレームワークであっても、脆弱な基盤インフラによって機能不全に陥ってしまいます。これらの基盤が整備されれば、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、開発チームはトラブルシューティングにかかる時間を短縮してイノベーションに集中できるようになります。また、共有ベンチマークによって、異なるサービスプロバイダーによる実行結果を比較できるようになります。もはや誇大広告に過ぎません。
交換が必要な部品
解決策は実にシンプルです。エージェントを検証可能にし、プロトコルをエージェント対応にすることです。エージェントとウォレットの間にポリシーレイヤーを追加し、ブラックボックス内で動作するのではなく、すべての実行プロセスが追跡可能かつ検証可能であることを要求します。
例えば、TerminaのSVMエンジンはこの原則に基づいて構築されており、AIエージェントに真のSolanaランタイム環境を提供し、オンチェーンデータに基づいてモデル化、意思決定、学習を可能にします。同時に、プロトコルは明確なエラーコード、安全な再試行メカニズム、一貫したコアデータ構造（ポジション、手数料、健全性）、そしてセッションベースの権限制御を備えた「ドライラン」インターフェースを提供する必要があります。
これらの機能が実装されると、ユーザーはエージェントを「監視」する負担から解放され、チームはシステム障害を削減できるようになり、機関投資家はようやく必要な安全策と検証可能な証明を手に入れることができるようになります。
現実的なタイムライン
今後 6 か月間で最も急速に改善が進むのは「副操縦士」エージェントになると予想されます。これは、データ パイプラインの改善により、日常的な使用ケースにおける信頼性が向上するためです。
1年以内にテスト基準が強化され、エージェントはプロトコル間の実行を調整できるようになり、人間は主要なステップの承認のみで済むようになります。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徐々にDeFiのデフォルトのインタラクションレイヤーに溶け込むようになるでしょう。もはや独立した「ツール」ではなく、人々が日常的に金融システムとインタラクションする主要な手段となるでしょう。
結論
Agentic Financeは参入障壁を下げ、自動化をもはや専門家だけのツールではなくなりました。しかし、真に大規模な運用を行うには、リアルタイムデータ、より安全な権限付与メカニズム、強力なテストシステム、そしてより透明性の高い実行結果といった、より優れた基盤が必要です。
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、基礎となる構造の改善から生まれます。
DeFiの次のマイルストーンは、規模の拡大だけでなく、自動化への信頼です。AIエージェントが単なる「概念的なデモ」ではなく、真に信頼できる実行者になった時にのみ、その日が来るでしょう。
