類似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——それは複数の分散型金融（DeFi）エージェントを「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実行します。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実行されます。この専用エージェントで構成されたネットワークは、自然言語の指示を使って複数のステップのオンチェーン操作を完了できます。
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私たちは The Hive を使って同じ買い注文をテストしました。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を返しました。
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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？ - ChainCatcher
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
原著者:@Lemniscap
オリジナルコンピレーション:Ismay、BlockBeats
編者按：DeFiの世界が複雑になり、専門家でさえも掌握できないとき、私たちはどのようにして普通の人々に主導権を戻すことができるのでしょうか？
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がどのようにブロックチェーン上のインタラクションの新しいインターフェースとなるかを示すと同時に、実行の信頼性、権限の安全性、および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の鍵は、より賢いモデルではなく、より信頼できる基盤構造にあると指摘しています——エージェントのあらゆる行動が検証可能で、追跡可能で、信頼されることが求められています。
これは技術の進化の転換点であるだけでなく、信頼の再構築に関する実験でもあります。本文にあるように、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、自動化への信頼です。
2025年までに、分散型金融は初期の姿とは完全に異なる。
データ自体がすべてを物語る：機関資金の四半期流入は100億ドルを超え、数十のチェーンに分布するアクティブプロトコルの数は3000を突破しました。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額は2025年に1600億ドルに達し、前年比41％の成長を遂げました。DEXとPerpsの累積取引額は「兆」を単位にしています。
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DeFiの規模が大きくなるにつれて、できることが増えていくが、複雑さも急激に上昇している。大多数の人々は、オンチェーンで起こっているすべてにまったく追いつけない。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、ユーザーが正しい決定をより簡単に行えるツールを構築する必要がある——これこそが未来の発展方向である。
その一方で、AIは日常生活に徐々に浸透し、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。このトレンドは「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。
ブラウザベースのシンプルなプロキシである Comet のようなものでも、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）、スマートプロキシファイナンスの可能性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 上の長い投稿を探す必要はなく、AI に達成したい目標を伝えるだけで、後続のステップを自動的に完了してくれます。
現在、2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、共に新しい方向性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。
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「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的な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、異なるプロトコルの間を行き来する必要はありません。自然言語で質問するだけで、「今最も人気のあるトークンは何ですか？」や「どこが最も高い利益を得られますか？」など、エージェントは直接答え、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です。
&miloを例にとると、その副操縦士モードは投資判断を助け、資産の再バランスを行い、ポートフォリオの洞察を得ることができる——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。
自然言語による説明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ることができます。これは、副操縦士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ガイドへと進化していく過程のプロトタイプを示しています。
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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、私たちは最新のリリース製品をいくつか試用し、実際の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依然として限界があることを示しています。例えば、人気のトークンを正しく識別できるものの、購入操作をスムーズに実行できない場合があります。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、実際にはアカウントには手数料を支払うための十分なSOLがありました。
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類似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——それは複数の分散型金融（DeFi）エージェントを「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実行します。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実行されます。この専用エージェントで構成されたネットワークは、自然言語の指示を使って複数のステップのオンチェーン操作を完了できます。
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私たちは The Hive を使って同じ買い注文をテストしました。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を返しました。
全体として、Miloは投資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ており、The Hiveは複数の専門エージェントが協力して作業する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、より明確な分業が現れ始めています。
例えば、Meridianは別のユーザー層に焦点を当てています——初心者がDeFiに入る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デザインを採用し、明確なヒントを組み合わせることで、通貨の交換、ステーキング、または利益の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パフォーマンスを発揮し、迅速に実行します。さらに重要なのは、自身の限界を非常に明確に理解していることです。ユーザーがその範囲を超えた操作を要求すると、無条件に試すのではなく、理由を説明します——この「誠実さ」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。
Meridianの創設者ベネディクトが説明しました：
私たちのテストを通じて、現在、DeFi ナビゲーションに特化した AI エージェントのほとんどは、「教師」や「助手」の役割にとどまっており、主にユーザーが最も基本的な操作（例えば、通貨の交換）を完了するのを助けています。
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。
Solana FoundationのAI責任者であるRishin Sharma氏は次のように指摘しています。
を「自動運転」のインテリジェントエージェントとして
もし「副操縦士型」代理がメンターに似ているとすれば、「量子型」代理は自動運転システムにより似ています。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、複雑な分散型金融戦略を「フルオートモード」に入れます。
SendAIからの典型的なケースが形成されつつあります。これは量子化エージェントそのものではなく、他者がこれらのエージェント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、トークン交換、新しい資産の発行、貸借管理などを含み、Jupiter、Metaplex、Raydiumなどの主流プロトコルと直接相互作用できます。
言い換えれば、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 創業者 Yash は彼らのビジョンを明確に要約しました：
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、コーディングなしで量的自動化を享受するためのハードルを下げました。
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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、安心なサンドボックス環境で実行・最適化し、実際の資金を投入するかどうかを決定できます。
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」を組み合わせています：ユーザーは自然言語で戦略を説明し、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「すぐに戦える」戦略の成果を生成します。
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最後、チームはリアルタイムの市場優位性に注意を払っています。
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収益を最大化します。資金を単一のプールに留めるのではなく、ARMAは金利、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ており、静的な保有よりも収益率が83%高いと主張しています。
全体的に、これらの量子エージェントは時間コストを大幅に削減し、一般ユーザーが本来は専門的な量子チームに属する複雑な戦略にアクセスできるようにしています。しかし同時に、彼らは自動化の脆弱性も明らかにしています：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場合、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、それらは確かにあなたをより速くすることができますが、「無敵」とはまだ言えません。
彼らの課題はどこにあるのか
現在のスマートエージェントとしばらく過ごしていると、いくつかの類似した問題に気づくでしょう：時々、存在しない操作を実行するように提案します。たとえば、すでに閉じられた流動性プールなどです。彼らが依存するデータは、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、同じ動作を繰り返し試みます。
権限管理も非常に不器用で、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か、または手動で各細かな操作を承認する必要があります。テスト段階も同様に浅く、シミュレーション環境では、オンチェーンの突然の流動性変化やガバナンスパラメータの調整などの「現実の混乱」を真に再現することが難しいです。
その中で最も深刻な問題の一つは、これらの代理人がほとんど「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、リアルタイムの状態をチェックしたのか、特定の取引を実行する理由がわからない。署名検証のない操作記録がないため、「約束された結果」と「実際の実行」の一貫性を確認できない。
ユーザーは自動化プロセスを「監視」しながら使用することしかできず——効率が悪いだけでなく、パフォーマンスの評価も難しくなります。
もし、決定を検証し、行動が確立された戦略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「美しくパッケージされたマーケティング」を永遠に区別することはできません。
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」に変わる必要があります。これこそが「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を大規模なシナリオで信頼性、一貫性、安全性を保つ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、全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。そうすることで、人々は真金白銀を安心して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代理の「思考過程」に実際には関心がなく、彼らは出力結果が正しいこと、検証されていること、安全な境界内にあることを確認したいだけです。信頼を築く上で、「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。代理は内部操作のすべての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下で運営すべきです：支出上限の設定、実行時間ウィンドウ、重要な操作前の確認ノードなど。
基盤として、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ることができる——すべての詳細を公開することなく、代理人が境界を確実に守っていることを証明することができる。その結果は：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である。
この検証レイヤーは「一律」ではある必要はありません。日常のシーンでは、軽量なセキュリティ保護と標準化された指標を採用できます。一方、高リスクまたは機関レベルのシーンでは、より強力な証明と正式な検証が要求される場合があります。重要な点は——各インフラストラクチャレイヤーは、そのリスクレベルに応じた測定可能な信頼性を提供すべきです。
プロトコルが代理の準備を整える
次に補うべきセクションは、プロトコルを「代理に優しく」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、安全な再試行、そして一貫したデータ構造に基づいて実行できる、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「範囲を限定する」べきで、「完全にオープン」にすべきではなく、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掌握しないようにすべきです。
これらの基礎が欠けている状況では、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「つまずく」ことになります。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、開発チームはデバッグの時間を削減し、革新に集中できるようになります。また、異なるサービスプロバイダーの実行結果も、共有基準により比較可能となり、もはや単なる宣伝スローガンではなくなります。
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：代理が検証可能（Provable）であり、プロトコルが代理に準備されている（Agent-ready）ようにします。代理とウォレットの間に戦略レイヤーを追加し、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ます。「ブラックボックス運用」ではなく。
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 エージェントに真正な Solana 実行環境を提供し、エージェントがオンチェーンデータに基づいてモデル化、意思決定、学習できるようにします。一方で、プロトコル側は「干跑（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、安全にリトライ可能なメカニズム、コアデータ構造（ポジション、費用、ヘルス）の一貫性、そしてセッションに基づく権限管理を確立するべきです。
これらの機能が実装されると、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故障を減らすことができ、機関投資家も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る。
現実のタイムテーブル
今後6ヶ月で、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、テスト基準の強化に伴い、エージェントはプロトコルを越えて調整して実行できるようになり、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DeFiのデフォルトインタラクションレイヤーとして徐々に曖昧になっていく可能性があります。もはや単独の「ツール」ではなく、人々の日常的な金融システムとのインタラクションの主要な手段となるでしょう。
まとめ
「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ており、自動化はもはや専門家専用のツールではなくなっています。しかし、実際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、そしてより透明な実行結果が求められます。
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。本当の進歩は、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。そしてこの日が本当に訪れるのは、AI エージェントがもはや展示用の「コンセプトデモ」に過ぎず、真に信頼できる実行者になるときです。