執筆者：Zack Pokorny
翻訳：Chopper、Foresight News
AIエージェントのブロックチェーン上での実装は順調ではなく、ブロックチェーンはプログラム可能で非許可型の特性を持つ一方、スマートエージェントのための意味的抽象化や協調層が不足している。暗号研究機関Galaxyが発表した調査報告書は、エージェントがオンチェーン上で直面する機会発見、信頼性検証、データ読み取り、実行フローの4つの構造的摩擦を指摘し、既存のインフラは人間のインタラクションを中心に設計されているため、AIによる資産の自律管理や戦略の実行を支えることが難しいと述べている。これらが、スマートエージェントのブロックチェーン上での大規模展開の核心的な障壁となっている。以下に報告書全文の翻訳を示す。
AIエージェントの適用シナリオと能力はすでに進化を始めている。彼らは自主的にタスクを実行し、資本の保有・設定や取引・収益戦略の発掘に用いられている。この実験的な変化はまだ非常に初期段階にあるが、従来のエージェントが主にソーシャルや分析ツールとして発展してきたパターンとは明確に異なる。
ブロックチェーンはこの進化過程の自然な実験場となりつつある。ブロックチェーンは非許可型で、組み合わせ可能、オープンソースのアプリエコシステムを持ち、すべての参加者に平等にデータを公開し、すべての資産はデフォルトでプログラム可能である。
これにより、構造的な問題が浮上する。もしブロックチェーンがプログラム可能で非許可型であるなら、なぜ自律的な代理人は摩擦に直面するのか？答えは、実行の可否ではなく、その上にどれだけの意味的・協調的負担があるかにある。ブロックチェーンは状態遷移の正確性を保証するが、経済的解釈や身分・目標の規範化といった協調のためのネイティブな抽象化を提供しない。
一部の摩擦は、非許可型システムのアーキテクチャの欠陥に由来し、また一部は現行のツール、コンテンツ管理、市場インフラの現状を反映している。実際、多くの上層機能はソフトウェアとワークフローに依存しており、それらの構築には人間の操作が必要となる。
ブロックチェーンのアーキテクチャとAIエージェント
ブロックチェーンの設計は、合意と決定性の実行を軸にしており、意味的解釈を前提としていない。外部に公開されるのは、ストレージスロット、イベントログ、呼び出し履歴といった低レベルの原語であり、標準化された経済的オブジェクトではない。そのため、ポジション、リターン、ヘルスファクター、流動性の深さといった抽象概念は、インデクサー、データ分析層、フロントエンドUI、APIを通じてオフチェーンで再構築され、各プロトコル固有の状態をより扱いやすい形に変換する必要がある。
多くの主流の分散型金融（DeFi）操作は、特に散戸や主観的な意思決定を対象としたものは、依然としてユーザーがフロントエンドUIを通じてインタラクションし、取引に署名するモデルに基づいている。このUI中心のモデルは、散戸の普及とともに拡大してきたが、オンチェーンの活動の一部は機械駆動になっている。現在の主流の散戸インタラクションは依然として：意図 → ユーザーインターフェース → 取引 → 確認、の流れであり、プログラム化された操作は別のパスをたどるが、これにも制約がある。開発者は構築段階で契約と資産の集合を選定し、その範囲内でアルゴリズムを動かす。この二つのモデルは、実行時に変化する目標に基づき動的に発見・評価・組み合わせを行うシステムには適さない。
取引検証に最適化されたインフラが、経済状態の解読、信用評価、明確な目標に基づく行動最適化を必要とするシステムで使われると、摩擦が顕在化する。これは一部、非許可型・異種性の設計特性に由来し、また一部はインタラクションツールが人間の監査やフロントエンドの仲介に依存していることに起因する。
エージェントの行動フローと従来のアルゴリズム戦略の比較
ブロックチェーンインフラとエージェントシステムの差異を議論する前に、より高度な自律性を持つ行動フローと従来のオンチェーンアルゴリズムシステムの違いを明確にする必要がある。
両者の違いは、自動化の度合いや複雑さ、パラメータ設定、さらには動的適応能力にあるのではない。従来のアルゴリズムシステムは高度にパラメータ化でき、新しい契約やトークンの発見、さまざまな戦略間の資金配分、パフォーマンスに基づくリバランスを自動化できる。真の違いは、構築段階で予見できなかったシナリオを処理できるかどうかにある。
従来のアルゴリズムは、どれほど複雑でも、あらかじめ設定されたパターンに対してのみ動作し、事前定義されたインターフェース解析器、経済的意味にマッピングする評価ロジック、信用・標準判断ルール、硬直的な分岐ルールを備える。未知のシナリオに遭遇した場合、スキップするか、失敗するかのいずれかであり、推論はできず、既知のテンプレートに合致するかどうかだけを判断する。
例えるなら、「消化ダック」機械装置は、生物の行動を模倣できるが、すべての動作は事前にプログラムされたものだ。
従来のアルゴリズムがDeFiの借入・貸出市場をスキャンする例では、既知のイベントやパターンにマッチした新規コントラクトを識別できる。しかし、新しいインターフェースの借入基盤コンポーネントが登場した場合、システムは評価できない。人間がコントラクトを検査し、その動作メカニズムを理解し、掘り出しの機会かどうか判断し、統合ロジックを記述しなければならない。その後、アルゴリズムは初めて相互作用できる。
この境界線は、基礎モデルに基づくエージェントシステムの登場によって変わる。これらは、習得した推論能力を用いて次のことを実現できる。
曖昧または不完全な目標の解読。例えば、「最大化収益だが過剰なリスクを避ける」などの指示は、意味的に解釈する必要がある。過剰リスクとは何か？収益とリスクのバランスはどう取るか？従来のアルゴリズムはこれらの条件を事前に正確に定義する必要があるが、エージェントは意図を解読し、判断し、フィードバックに基づき理解を最適化できる。
未知のインターフェースへの適応。エージェントは未知のコントラクトコードやドキュメントを読解し、未触れのバイナリインターフェースを解析して、その経済的機能を推測できる。事前に解析器を構築する必要はなく、誤判もあり得るが、未予見のシステムと相互作用を試みることができる。
信頼や規範性に不確実性がある場合の推論。信用信号が曖昧または不完全なとき、基礎モデルは確率的に信号を重み付けできる。例えば、そのスマートコントラクトは標準的か？このトークンは合法か？従来のアルゴリズムはルールに従うか、何もできないが、エージェントは信頼度を推論できる。
誤りの解釈と調整。予期せぬ事態が発生した場合、エージェントは問題の根源を推論し、対応策を決定できる。従来のアルゴリズムは例外捕捉モジュールを実行し、例外情報を伝えるだけで、解釈はしない。
これらの能力は現実に存在するが、完璧ではない。基礎モデルは幻覚や誤判を起こし、確信を持った誤った判断を下すこともある。資本を操作・受領できる環境（コード制御や資産受領環境）では、「未知のシステムと相互作用を試みる」ことは資金損失を意味する可能性もある。この記事の核心は、エージェントがこれらの機能を今すぐ確実に実行できるわけではないことではなく、従来のシステムでは不可能だった方法で試行できる点にあり、将来的にはこれらの試行をより安全・信頼性の高いものにできるインフラの構築が重要だという点にある。
この差異は、絶対的な分類ではなく、連続的な状態として捉えるべきだ。従来のシステムの一部は習得した推論を取り入れ、また一部のエージェントは重要なパスでハードコーディングルールに依存することもある。これらの違いは方向性のものであり、絶対的な二分法ではない。エージェントは、解釈・評価・適応の多くを、構築段階の事前設定ではなく、実行時の推論に移行させる。これは、従来のアルゴリズムが避けてきたことを実現しようとするものである。従来は、人間が構築段階で契約集合を選別し、摩擦を回避し、ホワイトリストを維持し、解析器を事前に構築し、安全な範囲内で動作させることで摩擦を避けてきた。これに対し、エージェントは、発見、信用評価、戦略評価を、構築段階ではなく、実行時の推論に移す。
未知の機会を発見・評価し、標準性を推論し、異種状態を解読し、曖昧な目標に対して戦略制約を実行する。摩擦は、エージェントが従来のアルゴリズムと同じことを行うのが難しいからではなく、むしろ、開放的・動的な解読空間で動作し、閉鎖的・事前統合された体系内で動作しないことに起因している。
摩擦
構造的な観点から見ると、この矛盾は、ブロックチェーンの合意形成の欠陥ではなく、その進化を支える全体的なインタラクションスタックの運用方式に起因している。
ブロックチェーンは、決定性の状態遷移と最終的な合意を保証し、最終的な確定性を保つ。経済的意味の解釈や意図の検証、目標追跡といった責務は、従来のフロントエンド、ウォレット、インデクサー、その他のオフチェーン協調層に委ねられ、人間の介入が必要とされてきた。
たとえ経験豊富な参加者であっても、現行の主流インタラクションモデルはこの設計を反映している。散戸はダッシュボードを通じて状態を解釈し、UIで操作を選択し、ウォレットで取引に署名し、結果を正式に検証しない。アルゴリズム取引は自動化を実現しているが、依然として人間が契約の選定や異常の検査、インターフェースの更新を行う。これらのシナリオでは、契約は正確な実行を保証するだけであり、意図の解釈や異常処理、新たな機会の適応は人間が行う。
エージェントシステムは、この分業を圧縮・消滅させる。経済的意味を持つ状態のプログラム的再構築、目標推進の評価、実行結果の検証を自動化し、単に取引をオンチェーンに載せるだけではなく、これらの負担を担う必要がある。特にブロックチェーン上では、エージェントは開放的・対抗的・高速変化の環境で動作し、新規契約や資産、実行経路が無中心的に出現するため、これらの負担はより顕著となる。契約は取引の正確な実行を保証するだけで、経済状態の解読や契約の標準性、実行経路のユーザー意図への適合、機会のプログラム的発見までは保証しない。
以下では、エージェントの動作サイクルの各段階に沿って、こうした摩擦を整理する：既存契約や機会の発見、合法性の検証、経済的意味のある状態の取得、目標に基づく操作の実行。
発見の摩擦
摩擦の発生は、非許可型の分散型金融の行動空間が、許可不要の環境で拡大し続ける一方、その関連性と合法性は、ソーシャル、マーケット、ツール層を通じて人間が選別していることに起因する。新しいプロトコルはアナウンスを通じて出現し、フロントエンドの統合、トークンリスト、データ分析プラットフォーム、流動性形成のフィルタリング層を経て選別される。時間とともに、これらの信号は、経済的価値や信頼性を判断するための非公式かつ不均衡な合意形成の基準となることが多い。
エージェントにとっては、選別済みのデータや信用信号を提供できるが、それらを人間の直感的な判断に用いることはできない。オンチェーンの観点からは、すべての既存コントラクトは平等に発見可能であり、合法・悪意・テスト・廃止の区別は存在しない。コントラクトの重要性や安全性は、ブロックチェーン自体は判断しない。
したがって、エージェントは自身の発見メカニズムを構築する必要がある。展開イベントのスキャン、インターフェースパターンの識別、工場コントラクト（他のコントラクトを展開できるコントラクト）の追跡、流動性形成の監視を通じて、どのコントラクトを意思決定の範囲に入れるかを判断する。この過程は、単なるコントラクトの探索だけでなく、そのコントラクトが意思決定に値するかどうかの判断でもある。
候補の識別は第一段階に過ぎない。コントラクトは初期発見後、次の標準性と真実性の検証を経る必要がある。エージェントは、発見したコントラクトが本物であることを確認し、意思決定の範囲に入れる必要がある。
発見の摩擦は、新規展開の検出を指すのではない。成熟したアルゴリズムは、既存の戦略範囲内でこれを実現できる。Uniswapの工場イベントを監視し、新しい流動性プールを自動的に検出するのは、動的発見の一例だ。摩擦は、より高次のレベルで現れる。すなわち、発見したコントラクトが合法かどうか、またはオープンな目標に関連しているかどうかの判断である。これは単なる戦略タイプのマッチングだけではなく、インターフェースの解析や経済的機能の推測、意思決定範囲への適合判断を含む。
検索者の発見ロジックは、その戦略に密接に結びついている。どのインターフェースパターンを探すかは戦略により定義されているためだ。一方、「リスク調整後の最適機会を設定」するようなより広範な指示を出すエージェントは、戦略由来のフィルターだけでは不十分であり、目標自体を評価し、新たに出会った機会を判断し、経済的機能を推測し、意思決定範囲に入れる必要がある。これはある意味、汎用的な自律性の問題だが、ブロックチェーンはこれをさらに深刻化させている。
制御層の摩擦
制御層の摩擦は、身分や合法性の判定が、通常、プロトコル外で行われ、選別、ガバナンス、ドキュメント、インターフェース、オペレーターの判断に依存していることに起因する。現行の多くのワークフローでは、人間が判定の重要な役割を担っている。ブロックチェーンは決定性の実行と最終的な確定性を保証するが、呼び出し先のコントラクトと実際にやり取りしているかどうかは保証しない。この意図の判定は、ソーシャルコンテキストやウェブサイト、手動の選別に外部化されている。
現行の流れでは、人間はウェブの信用層を非公式な検証手段として利用している。彼らは公式ドメイン（通常はDeFiLlamaやプロジェクトの認証されたソーシャルアカウント）にアクセスし、そのウェブサイトを人間の概念とコントラクトアドレスの標準的なマッピングとみなす。その後、フロントエンドは信頼できる基準を形成し、公式アドレスや使用すべきトークン、セキュアな入り口を明示する。
1789年の機械トルコ人は、表面上は自律的に動作するチェスの機械だったが、実際には隠された人間の操作員がいた
エージェントは、ブランド識別や認証されたソーシャルシグナル、「公式性」をソーシャルコンテキストから解読することは基本的にできない。これらの信号に基づく選別済みデータを入力できるが、それを永続的に信用できる仮説に変換するには、明示的な登録表や戦略、検証ロジックが必要だ。運用者が提供するホワイトリストや認証アドレス、信用戦略を設定できるが、動的に拡大する行動空間でこれらの防護策を維持するコストは高く、またこれらが欠如または不十分な場合、エージェントは人間のデフォルトの検証手段を持たない。
オンチェーンのエージェント駆動システムは、信用判定の弱さに起因する実例も出ている。例えば、暗号通貨インフルエンサーの Orangie は、資金を蜜罐コントラクトに預けたとされるケースや、Lobstar Wilde というエージェントが、状態やコンテキストの誤判定により大量のトークン残高をオンラインの乞食に送ったケースなどだ。これらは核心的な議論ではないが、信用判定や状態解釈、戦略の誤りが資金損失に直結する例として示されている。
問題は、コントラクトの発見の難しさではなく、ブロックチェーンには「これが公式コントラクトである」というネイティブな概念が存在しない点にある。これは一部、非許可型システムの特性に由来し、設計ミスではないが、協調の難しさをもたらす。これは、標準的な身分識別の弱さ、登録表や信用分配メカニズムの未成熟さに起因している。例えば、Aave v3とやり取りするエージェントは、どのアドレスが標準的なアドレスか、またそれらが変更可能か、代理アップグレード可能か、ガバナンスの変更待ちかを判断しなければならない。
人間はドキュメントやフロントエンド、ソーシャルメディアを通じてこれを解決する。エージェントは以下を検証する必要がある。
代理パターンと実装の要点
管理権限とタイムロック
ガバナンスコントロールのパラメータ更新モジュール
既知の展開間のバイトコード／アプリバイナリインターフェースの一致
標準登録表がない場合、「公式性」は推論の問題となる。つまり、エージェントはコントラクトアドレスを静的な設定とみなせない。継続的な検証を行うホワイトリストを維持するか、実行時に代理を通じてガバナンスを監視し、標準性を再推論するか、廃止・損傷・模倣コントラクトとの相互作用リスクを負う必要がある。従来のソフトウェアや市場インフラでは、サービスの身分は、機関が管理するネーミングスペースや証明書、アクセス制御によって担保されている。これに対し、ブロックチェーン上では、コントラクトは呼び出し可能で正常に動作するが、経済的・ビジネス的な標準性は保証されない。
トークンの真偽とメタデータも同じ問題だ。トークンは自己記述できるように見えるが、実際にはコードが返すバイト列に過ぎない。例えば、Wrapped Ether（WETH）のコントラクトコードは、名称、記号、精度を明示的に定義している。
これは一見、身分識別のように見えるが、実はそうではない。どのコントラクトも次のように設定できる。
symbol() = WETH
decimals() = 18
name() = Wrapped Ether
そして、同じERC-20標準インターフェースを実装している。name()、symbol()、decimals()は、公開された読み取り専用関数であり、展開者が設定した任意の値を返す。実際、Ethereum上には、「Wrapped Ether」という名前、「WETH」という記号、18の精度を持つトークンは約200種類存在する。CoinGeckoやEtherscanを見ずに、「WETH」が標準的なものかどうか判別できるだろうか？
エージェントは、こうした状況に直面している。ブロックチェーンは、唯一性を検証せず、登録表や標準性の検証も行わず、制約も設けていない。今日、あなたは500のコントラクトを展開でき、それらすべてが全く同じメタデータを返すことも可能だ。いくつかの試験的な判定方法（例：イーサリアム残高と総供給量の一致、主要な分散型取引所の流動性深度の照会、借入プロトコルの担保としての利用状況の検証）もあるが、絶対的な証明にはならない。各手法は、閾値仮説に依存したり、他のコントラクトの標準性検証に依存したりする。
迷宮の中で「本物」の道を見つけるには外部の指針が必要なように、チェーン上にはネイティブな標準信号は存在しない。
これが、トークンリストや登録表が、チェーン外のフィルタリング層として存在する理由だ。これらは、「WETH」という概念を特定のアドレスにマッピングする手段を提供し、ウォレットやフロントエンドがホワイトリストや信頼できる集約プラットフォームに依存する理由でもある。エージェントにとっては、核心的な問題は、メタデータの信頼性の低さだけでなく、標準的な身分はソーシャルや機関のレベルで確立されており、プロトコルのネイティブではない点にある。信頼できるチェーン上の識別子はコントラクトアドレスだが、「USDCに交換」などの人間の意図を正しいアドレスにマッピングするには、やはり非プロトコルの選別、登録表、ホワイトリスト、信用層に大きく依存している。
データの摩擦
分散型金融の各プロトコル間で最適化された配置を行うエージェントは、各機会を経済的オブジェクトに標準化する必要がある。リターン、流動性の深さ、リスクパラメータ、手数料構造、オラクルの出所などだ。これは一般的なシステム統合の問題とも言えるが、ブロックチェーン上では、プロトコルの異種性、直接的な資本露出、多呼び出し状態の連結、そして基盤となる経済モデルの不統一が、負担を増大させている。これらは、機会の比較、配分のシミュレーション、リスクの監視に必要不可欠な要素だ。
ブロックチェーンは、通常、経済的な標準化されたオブジェクトをプロトコル層で公開しない。ストレージスロット、イベントログ、関数出力を公開し、そこから推測・再構築する必要がある。コントラクトは、呼び出しが正しい状態値を返すことだけを保証し、その値が明確に経済的意味にマッピングされることや、異なるプロトコル間で一貫した経済概念を取得できることは保証しない。
したがって、市場、ポジション、ヘルスファクターといった抽象的な概念は、プロトコルの原語ではなく、インデクサーやデータ分析プラットフォーム、フロントエンド、APIを通じてオフチェーンで再構築される。人間のユーザーは、通常この標準化された層だけを見る。エージェントもこれを利用できるが、その場合は第三者のモデルや遅延、信用仮定を引き継ぐことになる。そうでなければ、自らこれらの抽象を再構築しなければならない。
この問題は、さまざまなプロトコルでより顕著になる。金庫のシェア価格、借入市場の担保率、分散型取引所の流動性深さ、ステーキングコントラクトの報酬率などは、経済的意味を持つ基本的な構成要素だが、標準化されたインターフェースは存在しない。各プロトコルは、取得方法や構造、単位の慣例が異なる。たとえ同じカテゴリでも、実装は異なる。
借入市場：断片化の典型例
借入市場は、この問題を最も明確に示している。経済的概念は一般的で大まかに統一されているが、取得経路はさまざまだ。
Aave v3では、市場の列挙とリザーブ状態の取得は二段階の独立したステップだ。典型的な流れは次の通り。
リザーブ資産の一覧を取得し、トークンアドレスの配列を返す。
各資産について、別のコード片で流動性と金利の基本データを取得。
この方法は、一度の呼び出しで、流動性の総量、金利指数、設定フラグを含む構造体を返す例もある。
一方、Compound v3では、各展開は単一の市場（USDC、USDT、ETHなど）に対応し、共通のリザーブ構造体は存在しない。代わりに、多回の関数呼び出しを組み合わせて市場のスナップショットを作る必要がある。
基本的な利用率
総量
金利
担保資産の設定
グローバル設定パラメータ
各呼び出しは、経済状態の異なる部分だけを返す。「市場」は一次オブジェクトではなく、呼び出し側が組み合わせて推測する構造だ。
エージェントの観点からは、両者は借入市場だが、統合の観点では、取得システムは全く異なる。共通のパターンは存在しない。むしろ、エージェントは異なるプロトコルごとに異なる資産列挙方法を採用し、複数の呼び出しを通じて状態を組み合わせる必要がある。
断片化は遅延と一貫性リスクをもたらす
構造の不一致に加え、断片化は遅延と一貫性リスクも引き起こす。経済状態は単一の原子化された市場オブジェクトとして公開されていないため、エージェントは複数のコントラクトにまたがる複数回のリモートコールを通じてスナップショットを再構築しなければならない。呼び出しが増えるほど、遅延やレートリミット、ブロックの不整合の確率が高まる。変動の激しい環境では、金利計算が完了した時点で金利が変動している可能性もある。ブロックのロックを明示しないと、設定値と流動性の総量が異なるブロック高に対応してしまう。ユーザーはUIのキャッシュ層や集約バックエンドに依存してこれらの問題を緩和しているが、直接RPCを操作する代理は、同期やバッチ処理、時間的一致性を明示的に管理しなければならない。したがって、標準化されていないデータ取得は、統合の不便さだけでなく、パフォーマンスや同期、正確性の制約ももたらす。
標準化された経済データ取得の欠如は、ほぼ同じ金融原語を持つプロトコルでも、その状態の公開方法に差異を生じさせる。これがデータ摩擦の核心だ。
潜在的なデータフローの不一致
ブロックチェーン上の経済状態へのアクセスは本質的にプル型であり、信号のストリーミングも可能だが、外部システムは必要な状態を問い合わせ、継続的な更新を受け取るのではなく、必要に応じて検証・再構築を行う。このモデルは、ブロックチェーンのコア機能である「必要に応じた検証」に基づいている。
プッシュ型の原語も存在する。WebSocketのサブスクリプションは、新しいブロックやイベントログをリアルタイムでストリーミングできるが、これらは大部分の経済的意味を持つストレージ状態を含まない。エージェントは、借入市場の利用率や流動性、ポジションのヘルスファクターを直接購読できない。これらの値はコントラクトのストレージに保存されており、多くのプロトコルは、下流の利用者にこれらをプッシュするネイティブな仕組みを持たない。最も良い方法は、新しいブロックのヘッダーを購読し、各ブロックごとに状態を再問い合わせすることだ。ログは状態の変化を示唆できるが、最終的な経済状態をエンコード
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なぜAIインテリジェンスがブロックチェーン上で実現することは多くの障壁に直面しているのか？
執筆者：Zack Pokorny
翻訳：Chopper、Foresight News
AIエージェントのブロックチェーン上での実装は順調ではなく、ブロックチェーンはプログラム可能で非許可型の特性を持つ一方、スマートエージェントのための意味的抽象化や協調層が不足している。暗号研究機関Galaxyが発表した調査報告書は、エージェントがオンチェーン上で直面する機会発見、信頼性検証、データ読み取り、実行フローの4つの構造的摩擦を指摘し、既存のインフラは人間のインタラクションを中心に設計されているため、AIによる資産の自律管理や戦略の実行を支えることが難しいと述べている。これらが、スマートエージェントのブロックチェーン上での大規模展開の核心的な障壁となっている。以下に報告書全文の翻訳を示す。
AIエージェントの適用シナリオと能力はすでに進化を始めている。彼らは自主的にタスクを実行し、資本の保有・設定や取引・収益戦略の発掘に用いられている。この実験的な変化はまだ非常に初期段階にあるが、従来のエージェントが主にソーシャルや分析ツールとして発展してきたパターンとは明確に異なる。
ブロックチェーンはこの進化過程の自然な実験場となりつつある。ブロックチェーンは非許可型で、組み合わせ可能、オープンソースのアプリエコシステムを持ち、すべての参加者に平等にデータを公開し、すべての資産はデフォルトでプログラム可能である。
これにより、構造的な問題が浮上する。もしブロックチェーンがプログラム可能で非許可型であるなら、なぜ自律的な代理人は摩擦に直面するのか？答えは、実行の可否ではなく、その上にどれだけの意味的・協調的負担があるかにある。ブロックチェーンは状態遷移の正確性を保証するが、経済的解釈や身分・目標の規範化といった協調のためのネイティブな抽象化を提供しない。
一部の摩擦は、非許可型システムのアーキテクチャの欠陥に由来し、また一部は現行のツール、コンテンツ管理、市場インフラの現状を反映している。実際、多くの上層機能はソフトウェアとワークフローに依存しており、それらの構築には人間の操作が必要となる。
ブロックチェーンのアーキテクチャとAIエージェント
ブロックチェーンの設計は、合意と決定性の実行を軸にしており、意味的解釈を前提としていない。外部に公開されるのは、ストレージスロット、イベントログ、呼び出し履歴といった低レベルの原語であり、標準化された経済的オブジェクトではない。そのため、ポジション、リターン、ヘルスファクター、流動性の深さといった抽象概念は、インデクサー、データ分析層、フロントエンドUI、APIを通じてオフチェーンで再構築され、各プロトコル固有の状態をより扱いやすい形に変換する必要がある。
多くの主流の分散型金融（DeFi）操作は、特に散戸や主観的な意思決定を対象としたものは、依然としてユーザーがフロントエンドUIを通じてインタラクションし、取引に署名するモデルに基づいている。このUI中心のモデルは、散戸の普及とともに拡大してきたが、オンチェーンの活動の一部は機械駆動になっている。現在の主流の散戸インタラクションは依然として：意図 → ユーザーインターフェース → 取引 → 確認、の流れであり、プログラム化された操作は別のパスをたどるが、これにも制約がある。開発者は構築段階で契約と資産の集合を選定し、その範囲内でアルゴリズムを動かす。この二つのモデルは、実行時に変化する目標に基づき動的に発見・評価・組み合わせを行うシステムには適さない。
取引検証に最適化されたインフラが、経済状態の解読、信用評価、明確な目標に基づく行動最適化を必要とするシステムで使われると、摩擦が顕在化する。これは一部、非許可型・異種性の設計特性に由来し、また一部はインタラクションツールが人間の監査やフロントエンドの仲介に依存していることに起因する。
エージェントの行動フローと従来のアルゴリズム戦略の比較
ブロックチェーンインフラとエージェントシステムの差異を議論する前に、より高度な自律性を持つ行動フローと従来のオンチェーンアルゴリズムシステムの違いを明確にする必要がある。
両者の違いは、自動化の度合いや複雑さ、パラメータ設定、さらには動的適応能力にあるのではない。従来のアルゴリズムシステムは高度にパラメータ化でき、新しい契約やトークンの発見、さまざまな戦略間の資金配分、パフォーマンスに基づくリバランスを自動化できる。真の違いは、構築段階で予見できなかったシナリオを処理できるかどうかにある。
従来のアルゴリズムは、どれほど複雑でも、あらかじめ設定されたパターンに対してのみ動作し、事前定義されたインターフェース解析器、経済的意味にマッピングする評価ロジック、信用・標準判断ルール、硬直的な分岐ルールを備える。未知のシナリオに遭遇した場合、スキップするか、失敗するかのいずれかであり、推論はできず、既知のテンプレートに合致するかどうかだけを判断する。
例えるなら、「消化ダック」機械装置は、生物の行動を模倣できるが、すべての動作は事前にプログラムされたものだ。
従来のアルゴリズムがDeFiの借入・貸出市場をスキャンする例では、既知のイベントやパターンにマッチした新規コントラクトを識別できる。しかし、新しいインターフェースの借入基盤コンポーネントが登場した場合、システムは評価できない。人間がコントラクトを検査し、その動作メカニズムを理解し、掘り出しの機会かどうか判断し、統合ロジックを記述しなければならない。その後、アルゴリズムは初めて相互作用できる。
この境界線は、基礎モデルに基づくエージェントシステムの登場によって変わる。これらは、習得した推論能力を用いて次のことを実現できる。
曖昧または不完全な目標の解読。例えば、「最大化収益だが過剰なリスクを避ける」などの指示は、意味的に解釈する必要がある。過剰リスクとは何か？収益とリスクのバランスはどう取るか？従来のアルゴリズムはこれらの条件を事前に正確に定義する必要があるが、エージェントは意図を解読し、判断し、フィードバックに基づき理解を最適化できる。
未知のインターフェースへの適応。エージェントは未知のコントラクトコードやドキュメントを読解し、未触れのバイナリインターフェースを解析して、その経済的機能を推測できる。事前に解析器を構築する必要はなく、誤判もあり得るが、未予見のシステムと相互作用を試みることができる。
信頼や規範性に不確実性がある場合の推論。信用信号が曖昧または不完全なとき、基礎モデルは確率的に信号を重み付けできる。例えば、そのスマートコントラクトは標準的か？このトークンは合法か？従来のアルゴリズムはルールに従うか、何もできないが、エージェントは信頼度を推論できる。
誤りの解釈と調整。予期せぬ事態が発生した場合、エージェントは問題の根源を推論し、対応策を決定できる。従来のアルゴリズムは例外捕捉モジュールを実行し、例外情報を伝えるだけで、解釈はしない。
これらの能力は現実に存在するが、完璧ではない。基礎モデルは幻覚や誤判を起こし、確信を持った誤った判断を下すこともある。資本を操作・受領できる環境（コード制御や資産受領環境）では、「未知のシステムと相互作用を試みる」ことは資金損失を意味する可能性もある。この記事の核心は、エージェントがこれらの機能を今すぐ確実に実行できるわけではないことではなく、従来のシステムでは不可能だった方法で試行できる点にあり、将来的にはこれらの試行をより安全・信頼性の高いものにできるインフラの構築が重要だという点にある。
この差異は、絶対的な分類ではなく、連続的な状態として捉えるべきだ。従来のシステムの一部は習得した推論を取り入れ、また一部のエージェントは重要なパスでハードコーディングルールに依存することもある。これらの違いは方向性のものであり、絶対的な二分法ではない。エージェントは、解釈・評価・適応の多くを、構築段階の事前設定ではなく、実行時の推論に移行させる。これは、従来のアルゴリズムが避けてきたことを実現しようとするものである。従来は、人間が構築段階で契約集合を選別し、摩擦を回避し、ホワイトリストを維持し、解析器を事前に構築し、安全な範囲内で動作させることで摩擦を避けてきた。これに対し、エージェントは、発見、信用評価、戦略評価を、構築段階ではなく、実行時の推論に移す。
未知の機会を発見・評価し、標準性を推論し、異種状態を解読し、曖昧な目標に対して戦略制約を実行する。摩擦は、エージェントが従来のアルゴリズムと同じことを行うのが難しいからではなく、むしろ、開放的・動的な解読空間で動作し、閉鎖的・事前統合された体系内で動作しないことに起因している。
摩擦
構造的な観点から見ると、この矛盾は、ブロックチェーンの合意形成の欠陥ではなく、その進化を支える全体的なインタラクションスタックの運用方式に起因している。
ブロックチェーンは、決定性の状態遷移と最終的な合意を保証し、最終的な確定性を保つ。経済的意味の解釈や意図の検証、目標追跡といった責務は、従来のフロントエンド、ウォレット、インデクサー、その他のオフチェーン協調層に委ねられ、人間の介入が必要とされてきた。
たとえ経験豊富な参加者であっても、現行の主流インタラクションモデルはこの設計を反映している。散戸はダッシュボードを通じて状態を解釈し、UIで操作を選択し、ウォレットで取引に署名し、結果を正式に検証しない。アルゴリズム取引は自動化を実現しているが、依然として人間が契約の選定や異常の検査、インターフェースの更新を行う。これらのシナリオでは、契約は正確な実行を保証するだけであり、意図の解釈や異常処理、新たな機会の適応は人間が行う。
エージェントシステムは、この分業を圧縮・消滅させる。経済的意味を持つ状態のプログラム的再構築、目標推進の評価、実行結果の検証を自動化し、単に取引をオンチェーンに載せるだけではなく、これらの負担を担う必要がある。特にブロックチェーン上では、エージェントは開放的・対抗的・高速変化の環境で動作し、新規契約や資産、実行経路が無中心的に出現するため、これらの負担はより顕著となる。契約は取引の正確な実行を保証するだけで、経済状態の解読や契約の標準性、実行経路のユーザー意図への適合、機会のプログラム的発見までは保証しない。
以下では、エージェントの動作サイクルの各段階に沿って、こうした摩擦を整理する：既存契約や機会の発見、合法性の検証、経済的意味のある状態の取得、目標に基づく操作の実行。
発見の摩擦
摩擦の発生は、非許可型の分散型金融の行動空間が、許可不要の環境で拡大し続ける一方、その関連性と合法性は、ソーシャル、マーケット、ツール層を通じて人間が選別していることに起因する。新しいプロトコルはアナウンスを通じて出現し、フロントエンドの統合、トークンリスト、データ分析プラットフォーム、流動性形成のフィルタリング層を経て選別される。時間とともに、これらの信号は、経済的価値や信頼性を判断するための非公式かつ不均衡な合意形成の基準となることが多い。
エージェントにとっては、選別済みのデータや信用信号を提供できるが、それらを人間の直感的な判断に用いることはできない。オンチェーンの観点からは、すべての既存コントラクトは平等に発見可能であり、合法・悪意・テスト・廃止の区別は存在しない。コントラクトの重要性や安全性は、ブロックチェーン自体は判断しない。
したがって、エージェントは自身の発見メカニズムを構築する必要がある。展開イベントのスキャン、インターフェースパターンの識別、工場コントラクト（他のコントラクトを展開できるコントラクト）の追跡、流動性形成の監視を通じて、どのコントラクトを意思決定の範囲に入れるかを判断する。この過程は、単なるコントラクトの探索だけでなく、そのコントラクトが意思決定に値するかどうかの判断でもある。
候補の識別は第一段階に過ぎない。コントラクトは初期発見後、次の標準性と真実性の検証を経る必要がある。エージェントは、発見したコントラクトが本物であることを確認し、意思決定の範囲に入れる必要がある。
発見の摩擦は、新規展開の検出を指すのではない。成熟したアルゴリズムは、既存の戦略範囲内でこれを実現できる。Uniswapの工場イベントを監視し、新しい流動性プールを自動的に検出するのは、動的発見の一例だ。摩擦は、より高次のレベルで現れる。すなわち、発見したコントラクトが合法かどうか、またはオープンな目標に関連しているかどうかの判断である。これは単なる戦略タイプのマッチングだけではなく、インターフェースの解析や経済的機能の推測、意思決定範囲への適合判断を含む。
検索者の発見ロジックは、その戦略に密接に結びついている。どのインターフェースパターンを探すかは戦略により定義されているためだ。一方、「リスク調整後の最適機会を設定」するようなより広範な指示を出すエージェントは、戦略由来のフィルターだけでは不十分であり、目標自体を評価し、新たに出会った機会を判断し、経済的機能を推測し、意思決定範囲に入れる必要がある。これはある意味、汎用的な自律性の問題だが、ブロックチェーンはこれをさらに深刻化させている。
制御層の摩擦
制御層の摩擦は、身分や合法性の判定が、通常、プロトコル外で行われ、選別、ガバナンス、ドキュメント、インターフェース、オペレーターの判断に依存していることに起因する。現行の多くのワークフローでは、人間が判定の重要な役割を担っている。ブロックチェーンは決定性の実行と最終的な確定性を保証するが、呼び出し先のコントラクトと実際にやり取りしているかどうかは保証しない。この意図の判定は、ソーシャルコンテキストやウェブサイト、手動の選別に外部化されている。
現行の流れでは、人間はウェブの信用層を非公式な検証手段として利用している。彼らは公式ドメイン（通常はDeFiLlamaやプロジェクトの認証されたソーシャルアカウント）にアクセスし、そのウェブサイトを人間の概念とコントラクトアドレスの標準的なマッピングとみなす。その後、フロントエンドは信頼できる基準を形成し、公式アドレスや使用すべきトークン、セキュアな入り口を明示する。
1789年の機械トルコ人は、表面上は自律的に動作するチェスの機械だったが、実際には隠された人間の操作員がいた
エージェントは、ブランド識別や認証されたソーシャルシグナル、「公式性」をソーシャルコンテキストから解読することは基本的にできない。これらの信号に基づく選別済みデータを入力できるが、それを永続的に信用できる仮説に変換するには、明示的な登録表や戦略、検証ロジックが必要だ。運用者が提供するホワイトリストや認証アドレス、信用戦略を設定できるが、動的に拡大する行動空間でこれらの防護策を維持するコストは高く、またこれらが欠如または不十分な場合、エージェントは人間のデフォルトの検証手段を持たない。
オンチェーンのエージェント駆動システムは、信用判定の弱さに起因する実例も出ている。例えば、暗号通貨インフルエンサーの Orangie は、資金を蜜罐コントラクトに預けたとされるケースや、Lobstar Wilde というエージェントが、状態やコンテキストの誤判定により大量のトークン残高をオンラインの乞食に送ったケースなどだ。これらは核心的な議論ではないが、信用判定や状態解釈、戦略の誤りが資金損失に直結する例として示されている。
問題は、コントラクトの発見の難しさではなく、ブロックチェーンには「これが公式コントラクトである」というネイティブな概念が存在しない点にある。これは一部、非許可型システムの特性に由来し、設計ミスではないが、協調の難しさをもたらす。これは、標準的な身分識別の弱さ、登録表や信用分配メカニズムの未成熟さに起因している。例えば、Aave v3とやり取りするエージェントは、どのアドレスが標準的なアドレスか、またそれらが変更可能か、代理アップグレード可能か、ガバナンスの変更待ちかを判断しなければならない。
人間はドキュメントやフロントエンド、ソーシャルメディアを通じてこれを解決する。エージェントは以下を検証する必要がある。
代理パターンと実装の要点
管理権限とタイムロック
ガバナンスコントロールのパラメータ更新モジュール
既知の展開間のバイトコード／アプリバイナリインターフェースの一致
標準登録表がない場合、「公式性」は推論の問題となる。つまり、エージェントはコントラクトアドレスを静的な設定とみなせない。継続的な検証を行うホワイトリストを維持するか、実行時に代理を通じてガバナンスを監視し、標準性を再推論するか、廃止・損傷・模倣コントラクトとの相互作用リスクを負う必要がある。従来のソフトウェアや市場インフラでは、サービスの身分は、機関が管理するネーミングスペースや証明書、アクセス制御によって担保されている。これに対し、ブロックチェーン上では、コントラクトは呼び出し可能で正常に動作するが、経済的・ビジネス的な標準性は保証されない。
トークンの真偽とメタデータも同じ問題だ。トークンは自己記述できるように見えるが、実際にはコードが返すバイト列に過ぎない。例えば、Wrapped Ether（WETH）のコントラクトコードは、名称、記号、精度を明示的に定義している。
これは一見、身分識別のように見えるが、実はそうではない。どのコントラクトも次のように設定できる。
symbol() = WETH
decimals() = 18
name() = Wrapped Ether
そして、同じERC-20標準インターフェースを実装している。name()、symbol()、decimals()は、公開された読み取り専用関数であり、展開者が設定した任意の値を返す。実際、Ethereum上には、「Wrapped Ether」という名前、「WETH」という記号、18の精度を持つトークンは約200種類存在する。CoinGeckoやEtherscanを見ずに、「WETH」が標準的なものかどうか判別できるだろうか？
エージェントは、こうした状況に直面している。ブロックチェーンは、唯一性を検証せず、登録表や標準性の検証も行わず、制約も設けていない。今日、あなたは500のコントラクトを展開でき、それらすべてが全く同じメタデータを返すことも可能だ。いくつかの試験的な判定方法（例：イーサリアム残高と総供給量の一致、主要な分散型取引所の流動性深度の照会、借入プロトコルの担保としての利用状況の検証）もあるが、絶対的な証明にはならない。各手法は、閾値仮説に依存したり、他のコントラクトの標準性検証に依存したりする。
迷宮の中で「本物」の道を見つけるには外部の指針が必要なように、チェーン上にはネイティブな標準信号は存在しない。
これが、トークンリストや登録表が、チェーン外のフィルタリング層として存在する理由だ。これらは、「WETH」という概念を特定のアドレスにマッピングする手段を提供し、ウォレットやフロントエンドがホワイトリストや信頼できる集約プラットフォームに依存する理由でもある。エージェントにとっては、核心的な問題は、メタデータの信頼性の低さだけでなく、標準的な身分はソーシャルや機関のレベルで確立されており、プロトコルのネイティブではない点にある。信頼できるチェーン上の識別子はコントラクトアドレスだが、「USDCに交換」などの人間の意図を正しいアドレスにマッピングするには、やはり非プロトコルの選別、登録表、ホワイトリスト、信用層に大きく依存している。
データの摩擦
分散型金融の各プロトコル間で最適化された配置を行うエージェントは、各機会を経済的オブジェクトに標準化する必要がある。リターン、流動性の深さ、リスクパラメータ、手数料構造、オラクルの出所などだ。これは一般的なシステム統合の問題とも言えるが、ブロックチェーン上では、プロトコルの異種性、直接的な資本露出、多呼び出し状態の連結、そして基盤となる経済モデルの不統一が、負担を増大させている。これらは、機会の比較、配分のシミュレーション、リスクの監視に必要不可欠な要素だ。
ブロックチェーンは、通常、経済的な標準化されたオブジェクトをプロトコル層で公開しない。ストレージスロット、イベントログ、関数出力を公開し、そこから推測・再構築する必要がある。コントラクトは、呼び出しが正しい状態値を返すことだけを保証し、その値が明確に経済的意味にマッピングされることや、異なるプロトコル間で一貫した経済概念を取得できることは保証しない。
したがって、市場、ポジション、ヘルスファクターといった抽象的な概念は、プロトコルの原語ではなく、インデクサーやデータ分析プラットフォーム、フロントエンド、APIを通じてオフチェーンで再構築される。人間のユーザーは、通常この標準化された層だけを見る。エージェントもこれを利用できるが、その場合は第三者のモデルや遅延、信用仮定を引き継ぐことになる。そうでなければ、自らこれらの抽象を再構築しなければならない。
この問題は、さまざまなプロトコルでより顕著になる。金庫のシェア価格、借入市場の担保率、分散型取引所の流動性深さ、ステーキングコントラクトの報酬率などは、経済的意味を持つ基本的な構成要素だが、標準化されたインターフェースは存在しない。各プロトコルは、取得方法や構造、単位の慣例が異なる。たとえ同じカテゴリでも、実装は異なる。
借入市場：断片化の典型例
借入市場は、この問題を最も明確に示している。経済的概念は一般的で大まかに統一されているが、取得経路はさまざまだ。
Aave v3では、市場の列挙とリザーブ状態の取得は二段階の独立したステップだ。典型的な流れは次の通り。
リザーブ資産の一覧を取得し、トークンアドレスの配列を返す。
各資産について、別のコード片で流動性と金利の基本データを取得。
この方法は、一度の呼び出しで、流動性の総量、金利指数、設定フラグを含む構造体を返す例もある。
一方、Compound v3では、各展開は単一の市場（USDC、USDT、ETHなど）に対応し、共通のリザーブ構造体は存在しない。代わりに、多回の関数呼び出しを組み合わせて市場のスナップショットを作る必要がある。
基本的な利用率
総量
金利
担保資産の設定
グローバル設定パラメータ
各呼び出しは、経済状態の異なる部分だけを返す。「市場」は一次オブジェクトではなく、呼び出し側が組み合わせて推測する構造だ。
エージェントの観点からは、両者は借入市場だが、統合の観点では、取得システムは全く異なる。共通のパターンは存在しない。むしろ、エージェントは異なるプロトコルごとに異なる資産列挙方法を採用し、複数の呼び出しを通じて状態を組み合わせる必要がある。
断片化は遅延と一貫性リスクをもたらす
構造の不一致に加え、断片化は遅延と一貫性リスクも引き起こす。経済状態は単一の原子化された市場オブジェクトとして公開されていないため、エージェントは複数のコントラクトにまたがる複数回のリモートコールを通じてスナップショットを再構築しなければならない。呼び出しが増えるほど、遅延やレートリミット、ブロックの不整合の確率が高まる。変動の激しい環境では、金利計算が完了した時点で金利が変動している可能性もある。ブロックのロックを明示しないと、設定値と流動性の総量が異なるブロック高に対応してしまう。ユーザーはUIのキャッシュ層や集約バックエンドに依存してこれらの問題を緩和しているが、直接RPCを操作する代理は、同期やバッチ処理、時間的一致性を明示的に管理しなければならない。したがって、標準化されていないデータ取得は、統合の不便さだけでなく、パフォーマンスや同期、正確性の制約ももたらす。
標準化された経済データ取得の欠如は、ほぼ同じ金融原語を持つプロトコルでも、その状態の公開方法に差異を生じさせる。これがデータ摩擦の核心だ。
潜在的なデータフローの不一致
ブロックチェーン上の経済状態へのアクセスは本質的にプル型であり、信号のストリーミングも可能だが、外部システムは必要な状態を問い合わせ、継続的な更新を受け取るのではなく、必要に応じて検証・再構築を行う。このモデルは、ブロックチェーンのコア機能である「必要に応じた検証」に基づいている。
プッシュ型の原語も存在する。WebSocketのサブスクリプションは、新しいブロックやイベントログをリアルタイムでストリーミングできるが、これらは大部分の経済的意味を持つストレージ状態を含まない。エージェントは、借入市場の利用率や流動性、ポジションのヘルスファクターを直接購読できない。これらの値はコントラクトのストレージに保存されており、多くのプロトコルは、下流の利用者にこれらをプッシュするネイティブな仕組みを持たない。最も良い方法は、新しいブロックのヘッダーを購読し、各ブロックごとに状態を再問い合わせすることだ。ログは状態の変化を示唆できるが、最終的な経済状態をエンコード