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AI トレーディングエージェントが DeFi に求める 5つの機能
CryptoNewsFlash
2026-07-01 14:35:47
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何年もの間、分散型金融は主に人間のユーザーに焦点を当ててきました。プラットフォームは、インターフェースデザイン、トークンインセンティブ、そしてますます複雑化するエコシステムをナビゲートするリテールトレーダーのアクセシビリティで競い合ってきました。人工知能は、業界にそのモデルを完全に再考させるかもしれません。
自律型取引システムがより洗練されるにつれて、開発者はAIエージェントが人間とは非常に異なる方法で金融インフラと対話することを認識し始めています。知能システムは、直感的にダッシュボードを操作したり、取引の摩擦を許容したり、一日中ポジションを手動で監視したりしません。
代わりに、彼らは自動化のために特別に設計された構造化された実行環境を必要とします。その変化は、次世代のDeFiインフラがデフォルトで提供する必要があるものを再定義し始めています。
1. ガスレスの実行
現在の分散型取引における最大の弱点の一つは、トランザクション管理です。
人間のトレーダーは、ウォレット間で資産を手動で移動したり、チェーン間でガス残高を維持したり、時折の実行摩擦を許容したりできます。継続的に動作するAIシステムはそれができません。
自律的な暗号取引エージェントがスケールするにつれて、ガス管理は軽微な不便ではなく、深刻なインフラのボトルネックになります。これにより、トランザクションの複雑さを抽象化し、知能システムの実行を簡素化するガスレスのDeFi取引ツールへの関心が高まっています。
いくつかのインフラプロバイダーが現在、この分野のソリューションを実験しています。Orbsは最近、AIエージェント向けのガスレス実行と機械可読ワークフローを中心に設計された取引プラットフォームSPOTを立ち上げました。一方、Biconomyは分散型アプリケーション全体の取引摩擦を除去するアカウント抽象化インフラに重点を置いており、NEAR Protocolはチェーン抽象化と簡素化されたクロスチェーンインタラクションをますます強調しています。
自律型取引が主流になれば、シームレスな実行はプレミアム機能ではなく、業界の要件になる可能性があります。
2. DeFi全体のネイティブ指値注文
伝統的な金融市場は高度な注文管理システムに大きく依存しています。しかし、分散型取引所は洗練された執行戦略に対して信頼性の高いサポートを提供するのに依然として苦労しています。
AIエージェントは単純なトークンスワップ以上のものを必要とします。彼らはプログラム可能な指値注文、自動利確実行、そして複数の市場にわたって継続的に動作できる構造化された戦略展開を必要とします。
これにより、手動取引ではなく自律実行に最適化されたAIエージェント指値注文DeFiインフラへの需要が高まっています。
機械ネイティブ取引システムを構築するプロジェクトは、高度な注文機能をオプショナルなツールではなく、基盤インフラとして見るようになっています。
3. 分散型ストップロス注文
リスク管理は、中央集権型と分散型の取引環境間の最大のギャップの一つです。中央集権型取引所では、ストップロス機能は標準です。DeFiでは、分散型ストップロス注文の実行には、外部の自動化レイヤーや断片化されたサードパーティツールが必要になることがよくあります。
それは、人間の介入なしに動的にリスクを管理しようとする自律システムに大きな問題を引き起こします。AI取引エージェントがより洗練されるにつれて、信頼性の高い分散型リスク管理ツールは、より広いエコシステムにとって不可欠なインフラになるかもしれません。
いくつかのプロジェクトは、自律エージェントがプログラム可能なワークフローを通じて分散型取引所で直接ストップロス戦略を実行する方法をすでに探求しています。Gelatoなどの他のインフラプロバイダーは自動スマートコントラクト実行に焦点を当てており、Olas（旧Autonolas）は分散型システム全体で複雑なワークフローを調整できる自律型オンチェーンエージェントのフレームワークを構築しています。
4. クロスチェーン連携
AIシステムが単一のブロックチェーンエコシステムの境界内で動作する可能性は低いです。
自律エージェントは、流動性を移動させ、実行環境を比較し、複数のネットワークにわたって同時に動的に戦略を展開する可能性があります。つまり、将来のDeFiインフラは、今日のアプリケーションよりもはるかに積極的に相互運用性とチェーン抽象化を優先する必要があるかもしれません。
断片化された流動性と一貫性のないユーザー体験は、人間にとっては管理可能なままです。継続的に大規模に最適化しようとする自律システムにとって、それらの非効率性ははるかに問題になります。
クロスチェーン連携は、最終的にAIネイティブファイナンスの定義的なインフラ課題の一つになるかもしれません。
5. 機械可読インターフェース
おそらく最大の変化は概念的なものです。今日のほとんどの金融インターフェースは、人間の解釈のために視覚的に設計されています。AIシステムは、人間と同じようにダッシュボード、ボタン、チャートを必要としません。彼らは機械との対話に最適化された構造化された環境を必要とします。
それは、一部の暗号インフラチームが製品デザインを考える方法に影響を与え始めています。
プラットフォームは、従来のフロントエンドに完全に依存するのではなく、構造化されたドキュメントを通じて公開される機械可読な取引ワークフローを実験しています。同様のアイデアは、Fetch.aiやOlasのような自律エージェントエコシステムでも登場しており、機械同士の調整が後付けではなく中心的な設計原則になりつつあります。
AIシステムが金融市場で意味のある参加者になれば、機械可読性自体が次世代のDeFiインフラにおける最も重要な設計原則の一つとして浮上する可能性があります。
自律型金融への移行はまだ初期段階にあり、懐疑的な見方は依然として広く存在します。セキュリティ、規制、意図しない実行行動に関する懸念は、依然として深刻な障害となっています。それでも、より広い軌道を無視するのは難しくなっています。
DeFiの未来は、単に人間がより良い金融ツールを使うことではないかもしれません。それは、知能システムが分散型経済に直接参加することを含むかもしれません。
ORBS
1.50%
BICO
-7.52%
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AI トレーディングエージェントが DeFi に求める 5つの機能
自律型取引システムがより洗練されるにつれて、開発者はAIエージェントが人間とは非常に異なる方法で金融インフラと対話することを認識し始めています。知能システムは、直感的にダッシュボードを操作したり、取引の摩擦を許容したり、一日中ポジションを手動で監視したりしません。
代わりに、彼らは自動化のために特別に設計された構造化された実行環境を必要とします。その変化は、次世代のDeFiインフラがデフォルトで提供する必要があるものを再定義し始めています。
1. ガスレスの実行
現在の分散型取引における最大の弱点の一つは、トランザクション管理です。
人間のトレーダーは、ウォレット間で資産を手動で移動したり、チェーン間でガス残高を維持したり、時折の実行摩擦を許容したりできます。継続的に動作するAIシステムはそれができません。
自律的な暗号取引エージェントがスケールするにつれて、ガス管理は軽微な不便ではなく、深刻なインフラのボトルネックになります。これにより、トランザクションの複雑さを抽象化し、知能システムの実行を簡素化するガスレスのDeFi取引ツールへの関心が高まっています。
いくつかのインフラプロバイダーが現在、この分野のソリューションを実験しています。Orbsは最近、AIエージェント向けのガスレス実行と機械可読ワークフローを中心に設計された取引プラットフォームSPOTを立ち上げました。一方、Biconomyは分散型アプリケーション全体の取引摩擦を除去するアカウント抽象化インフラに重点を置いており、NEAR Protocolはチェーン抽象化と簡素化されたクロスチェーンインタラクションをますます強調しています。
自律型取引が主流になれば、シームレスな実行はプレミアム機能ではなく、業界の要件になる可能性があります。
2. DeFi全体のネイティブ指値注文
伝統的な金融市場は高度な注文管理システムに大きく依存しています。しかし、分散型取引所は洗練された執行戦略に対して信頼性の高いサポートを提供するのに依然として苦労しています。
AIエージェントは単純なトークンスワップ以上のものを必要とします。彼らはプログラム可能な指値注文、自動利確実行、そして複数の市場にわたって継続的に動作できる構造化された戦略展開を必要とします。
これにより、手動取引ではなく自律実行に最適化されたAIエージェント指値注文DeFiインフラへの需要が高まっています。
機械ネイティブ取引システムを構築するプロジェクトは、高度な注文機能をオプショナルなツールではなく、基盤インフラとして見るようになっています。
3. 分散型ストップロス注文
リスク管理は、中央集権型と分散型の取引環境間の最大のギャップの一つです。中央集権型取引所では、ストップロス機能は標準です。DeFiでは、分散型ストップロス注文の実行には、外部の自動化レイヤーや断片化されたサードパーティツールが必要になることがよくあります。
それは、人間の介入なしに動的にリスクを管理しようとする自律システムに大きな問題を引き起こします。AI取引エージェントがより洗練されるにつれて、信頼性の高い分散型リスク管理ツールは、より広いエコシステムにとって不可欠なインフラになるかもしれません。
いくつかのプロジェクトは、自律エージェントがプログラム可能なワークフローを通じて分散型取引所で直接ストップロス戦略を実行する方法をすでに探求しています。Gelatoなどの他のインフラプロバイダーは自動スマートコントラクト実行に焦点を当てており、Olas（旧Autonolas）は分散型システム全体で複雑なワークフローを調整できる自律型オンチェーンエージェントのフレームワークを構築しています。
4. クロスチェーン連携
AIシステムが単一のブロックチェーンエコシステムの境界内で動作する可能性は低いです。
自律エージェントは、流動性を移動させ、実行環境を比較し、複数のネットワークにわたって同時に動的に戦略を展開する可能性があります。つまり、将来のDeFiインフラは、今日のアプリケーションよりもはるかに積極的に相互運用性とチェーン抽象化を優先する必要があるかもしれません。
断片化された流動性と一貫性のないユーザー体験は、人間にとっては管理可能なままです。継続的に大規模に最適化しようとする自律システムにとって、それらの非効率性ははるかに問題になります。
クロスチェーン連携は、最終的にAIネイティブファイナンスの定義的なインフラ課題の一つになるかもしれません。
5. 機械可読インターフェース
おそらく最大の変化は概念的なものです。今日のほとんどの金融インターフェースは、人間の解釈のために視覚的に設計されています。AIシステムは、人間と同じようにダッシュボード、ボタン、チャートを必要としません。彼らは機械との対話に最適化された構造化された環境を必要とします。
それは、一部の暗号インフラチームが製品デザインを考える方法に影響を与え始めています。
プラットフォームは、従来のフロントエンドに完全に依存するのではなく、構造化されたドキュメントを通じて公開される機械可読な取引ワークフローを実験しています。同様のアイデアは、Fetch.aiやOlasのような自律エージェントエコシステムでも登場しており、機械同士の調整が後付けではなく中心的な設計原則になりつつあります。
AIシステムが金融市場で意味のある参加者になれば、機械可読性自体が次世代のDeFiインフラにおける最も重要な設計原則の一つとして浮上する可能性があります。
自律型金融への移行はまだ初期段階にあり、懐疑的な見方は依然として広く存在します。セキュリティ、規制、意図しない実行行動に関する懸念は、依然として深刻な障害となっています。それでも、より広い軌道を無視するのは難しくなっています。
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