「インテリジェント オートメーション」時代: インテント トランザクションと AI エージェントは衝突する可能性がありますか?

導入

イーサリアム創設者のブテリン氏やパラダイムのチームを含む多くの専門家や業界リーダーは、インテント中心のトランザクションが将来のブロックチェーンアプリケーション開発の重要な方向性の一つになると信じている。この記事では、インテント トランザクションの概念とその可能性を探り、このモデルがどのようにユーザー エクスペリエンスを簡素化し、トランザクションのセキュリティを強化し、分散型アプリケーションにさらなるイノベーションの機会をもたらすことができるかを分析します。また、AI エージェントの役割と、AI エージェントをインテント トランザクションと組み合わせて、スマート コントラクトの自動化とインテリジェンスをさらに促進し、よりスマートでパーソナライズされたブロックチェーン インタラクション エクスペリエンスをユーザーに提供する方法についても説明しました。

インテンショントランザクションとは

タクシーに乗りたいときは、出発地を選択した後、テイクアウト アプリを使用して同様のものを検索した後、設定できる価格帯がインターフェイスの下部に表示されます。製品、インターフェースには価格があり、時間や距離などのフィルター条件を選択できます。このシナリオでは、「何を購入したいか」に時間や価格の制限を加えたものが取引意図（インテント）を構成し、顧客が使いやすくするために、多くのアプリがさまざまな範囲でオプションを追加しています。自分の「意図」を入力します。もちろん、インテントには事前に設定された取引価格以外のものも含まれます。価格はインテントで最も一般的に使用されるパラメーターです。

ブロックチェーンのコンテキストでは、インテントベースのトランザクションとは、ユーザーが目標指向の方法でブロックチェーン操作を実行することです。このプロセスでは、ユーザーは最終的な目標 (時間、取引価格、その他の取引条件) を表明するだけで、関連する具体的な手順については気にしません。このプロセス中に、ユーザーはトランザクションの作成を第三者に「委託」することを許可する契約に署名します。中間ステップは、サードパーティの問題解決者 (おそらく人間/プログラム) によって処理されます。出力がユーザーのインテントで指定された範囲内にある限り、ソルバー (または「ソルバー」) は結果を自由に実装できます (通常は、複数のユーザーのニーズを満たすために、コミュニティまたは交換で他の対応するインテントを検索および照合します) ）。ユーザーは通常、トランザクションの完了を支援するためにソルバーに一定の金額を支払います。

インテンショントレーディングの 2 つの主要な特徴:

まず、インテントベースのブロックチェーントランザクションは、実行されるステップの順序を指定せず、トランザクションの期待される結果を直接宣言する「宣言型プログラミングアプローチ」を採用しています。

次に、ユーザーがトランザクションの意図を定義すると、実際のトランザクションを構築するプロセスがサードパーティのソルバーに引き渡されます。サードパーティのソルバーは、望ましい結果を達成するために必要な従来のブロックチェーン トランザクションの生成を担当します。

意図した取引が成立するための必要条件：ビットコインに代表される一連のデジタル通貨の独自性は、それが固有の統一性を持っていること、つまりすべてのビットコインが本質的に同一であることであり、これは次のような素粒子の同一性と一致する。電子も同様です。この機能により、ビットコインは取引時や使用時に一貫性があり、代替可能になります。したがって、インテント取引方式は、「同じ」属性の仮想通貨を扱うのに適しており、利用者は、安い価格で購入した商品の品質が高い価格で購入した商品の品質よりも劣るという心配をする必要がありません。

インテントトレーディングの潜在的な利点と応用

インテントベース取引の最も明白な利点は、取引プロセスがシンプルになることです。

これにより、トランザクションの詳細 (トークンの購入やその他のアプリ内購入が含まれる場合があります) を削減して、dApp でのユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。通常の取引を容易にするだけでなく、定期的な取引にも対応しているため、ユーザーは定期的に手動で購入/送金する煩わしさを回避できます。また、時間関連または条件ベースのトランザクションをサポートすることもでき、残高の自動補充も含まれる可能性があります。例えば、残高が足りない場合、「ウォレット残高が100以下の場合、○○コインを送金・購入して」と言うだけで、自動的に送金が行われます。また、簡単なコマンドで定期的にトークンを購入する手間も省けます。

ユーザーエクスペリエンスを支援するという点では、これにより、暗号通貨の初心者が面倒な手順をすべて行う必要がなくなるため、ブロックチェーンテクノロジーの利用が容易になります。

インテントベースの取引は出力のみに焦点を当てているため、注文をすぐに取引する必要はありません。システムには時間の柔軟性があるため、市場が最も有利なときに注文を実行できるため、価格が変化したときのスリッページが軽減されます。ソルバーは最適なパスを見つけようとします。これは、大規模な取引からの注文を集約してスリッページをさらに削減できることを意味する場合があります。ユーザーは、すべての取引が自分にとって理想的なものになるように、支払ってもよいスリッページ手数料の最大値をインテントで指定することもできます。 注: 取引におけるスリッページの定義は、取引が実行された価格と予想価格の差を指します。これは通常、市場が希望価格で注文に応じることができない、市場のボラティリティが高まったり流動性が低下したりするときに発生します。スリッページはプラスにもマイナスにもなり得ます。プラスのスリッページは、注文が予想よりも良い価格で約定される場合であり、マイナスのスリッページは、注文が予想よりも悪い価格で約定される場合です。

インテントベースのトランザクションは、オンチェーン操作を実装するための条件と目標を設定でき、多くの潜在的なアプリケーションがあります。例えば、目標価格でトークンを購入する指値注文の設定、スリッページ（スプレッドの許容範囲）の設定、決められた時間に定期的にトークンを購入、残高不足時の自動送金、タイムリーな売買などオラクルトークンによって報告された主要なイベントに基づいています。あるいは、オラクル方式を用いて、あるイベント（経済イベント、政治イベント）が発生した際に、株式市場が一定の水準まで下がったら自動的に売る、特定のテリー候補が当選したら自動的に買うなど、即座に特定の操作を実行する。社長、ビットコインに参入。​

現在の伝統的な取引モデルには不透明性と集中化のリスクがあり、ユーザーは取引を送信する際の実際の実行プロセスについての理解が限られています。トランザクションの結果は、特定の実行時間におけるネットワークの混雑、マイナーやバリデーターの動作、ブロックチェーン全体の状態などの要因に大きく影響されます。この不透明さにより、ユーザーはフロントランニング、リバース取引、その他の最大抽出可能価値 (MEV) 手法に対して脆弱になります。さらに、マイナー、バリデーター、リレーラーには高度なトランザクションの自由度が与えられているため、並べ替え、検閲、その他の技術を通じて簡単に価値を引き出すことができます。実行の可視性が欠如していると、MEV 攻撃に対するユーザーの脆弱性が悪化します。

MEV攻撃とは、情報の非対称性や取引権限を悪用して超過利益を得る、仮想通貨やブロックチェーンの分野における現象です。このような攻撃はユーザーエクスペリエンスに影響を与え、市場の公平性を損ない、システムの安定性を脅かし、リソースを浪費します。一般的な形態には、フロントランニング、サンドイッチ攻撃、清算裁定取引、バックランニング、およびマイナーの自己利益が含まれます。

サンドイッチ攻撃を例に挙げると、通常、悪意のあるトレーダーがユーザーの取引の前後に注文を行うことで資産価格を操作します。この攻撃方法は取引の実行に影響を与えるだけではありません。価格は流動性プロバイダーが獲得する手数料にも影響を与える可能性があります。

サンドイッチ攻撃を防ぐために、1inch などの一部のプラットフォームは、「フラッシュボット トランザクション」と呼ばれる新しい注文タイプを開始しました。このタイプのトランザクションは取引プールにはブロードキャストされませんが、マイニングされた後に表示されるため、トランザクションは攻撃から保護されます。悪意のあるトレーダーはこれを見て悪用します。さらに、ユーザーはカスタム RPC エンドポイントを使用することで、トランザクションをプライベートに保ち、Sandwich ボットによる認識や悪用を回避できます。

戦略としてのランダムタイムトレードの中心的な考え方は、取引時間を予測不可能にし、市場操作の難易度を高めることです。異なる時間にランダムに取引を実行することで、悪意のあるトレーダーが取引パターンを予測して悪用するリスクが軽減されます。ただし、ランダムタイムトランザクションは防御手段として機能する可能性がありますが、攻撃者にとってサンドイッチ攻撃が価値があるかどうかは、これらのトランザクションを実行するコストが攻撃者が他のトレーダーから受け取る金銭的利益を超えるかどうかにも依存することに注意してください。したがって、ランダム時間取引と他の保護手段を組み合わせると、市場操作やサンドイッチ攻撃に対してより効果的になる可能性があります。

インテンショントランザクションのケース: UniswapX

Uniswap の概要

Uniswap は、元機械エンジニアの Hayden Adams によって発明されました。 2017 年に職を失った後、ヘイデン アダムスはイーサリアムの共同創設者ヴィタリック ブテリンの自動マーケット メーカー (AMM) の概念に触発され、スマート コントラクト プログラミング言語 Solidity を独学で学び始め、Uniswap の開発を始めました。 2018 年 11 月に、Uniswap の最初のバージョン V1 がイーサリアム メインネット上で起動され、AMM に基づく分散型トークン交換サービスを提供しました。その後、Uniswap は急速に発展し、取引体験と流動性提供メカニズムを継続的に最適化するために V2 および V3 バージョンをリリースしました。

UniswapX の概要

UniswapX は、許可のないオープンソース (GPL) オークション メカニズムを使用して、ユーザーが異なる AMM と他の流動性ソース間で取引できるようにする革新的な分散型取引プロトコルです。このプロトコルの中核は意図取引です。つまり、ユーザーは取引の特定の実行プロセスを気にすることなく、取引意図を表現するだけで済みます。ユーザーは何をしたいのか意図を明確にするだけで、1回の署名ですべての操作が完了します。

UniswapX には、リミット オーダー リアクター、ダッチ オーダー リアクター、および排他的ダッチ オーダー リアクター (ダッチ オーダーおよびエクスクルーシブ ダッチ オーダー リアクター) という 3 つの異なるリアクター (リアクター) があり、参加者が配置する可能性のあるさまざまな種類のトークンの処理を担当します。命令。その中でもエクスクルーシブ・ダッチ・オーダーは、ダッチオークションに似ていますが、参加人数を制限した新しいタイプのオーダーです。

ユーザーが UniswapX を通じてオランダの注文または独占的なオランダの注文を行うと、Permit 2 と契約を締結し、トークンの転送が可能になります。署名が完了すると、これらの注文は掲載され、誰でも受け取って完了できるようになります。交換業者は、指定された時間内にいくら取引して受け取りたいかを示すだけで、「フィラー」は注文を履行します。

インテントトレーディングの基本は、参加者が特定の取引プロセスではなく、達成したい目標に集中できるようにすることです。インテントベース取引の前提は、参加者が取引を処理する必要はなく、代わりに達成したいことをリストアップすることです。このようにして、「フィラー」はさまざまな方法を使用してトランザクションを完了できるため、UniswapX は分散型取引所 (DEX)、集中型取引所 (CEX)、クロスチェーン流動性ネットワーク、ネイティブ ブリッジング、ステーブルコインなどのさまざまな流動性プールから恩恵を受けることができます。プールなどを利用して、お得な料金でご利用いただけます。

さらに、「フィラー」には、取引ごとの価格と手数料の上昇から利益を得るために、できるだけ早く取引を完了するというインセンティブがあります。 「フィラー」は、各取引からより高い価格とより高い手数料を得るために、できるだけ早く取引を完了します。リアクターはコントラクトを検証して、トークンの出力が期待どおりであることを確認します。

一般に、UniswapX は、革新的なオークション メカニズムとインテンション トレーディングのコンセプトを通じて、より効率的で透明性があり、ユーザー フレンドリーなトレーディング環境をユーザーに提供すると同時に、トランザクション コストや MEV 攻撃、スリッページ ウェアなどの従来の AMM が直面するいくつかの問題を解決します。 。

AIエージェントとは

AI エージェント (人工知能エージェント) は、環境、入力、事前定義された目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行できるコンピューター プログラムです。 AI エージェントのコア コンポーネントには、情報の処理、対話からの学習、意思決定、および行動の実行を可能にする大規模言語モデル (LLM) が含まれており、環境を認識することができます。観察と記憶を分析し、考えられる行動を検討する思考プロセス。思考と観察に対する明示的な反応として発生し、学習のために過去の経験を保存する記憶と検索。

AI エージェントは、事後対応型、プロアクティブ型、学習型、または協調型であり、多くの場合、独立して動作して複雑なタスクを実行します。 LLM は、書籍、記事、Web サイト、ユーザーからのさまざまな入力を含む大規模なデータセットでトレーニングされます。

一般的な AI エージェントの例には、ChatGPT、Tesla の自動運転エンジン、Netflix のレコメンデーション エンジンなどがあります。従来の LLM は通常、テキスト会話を生成するためにのみ使用されますが、AI エージェントの概念は他のツールを使用および制御する機能に焦点を当てています。 ChatGPT は、自然言語処理 (NLP) を使用してテキストを理解する方法を学習する仮想アシスタントです。トレーニング中、LLM は文内の次の単語を予測する方法を学習し、文脈、文法、意味を理解するのに役立ちます。対照的に、テスラのオートパイロット エンジンはミリ秒単位で計算を実行し、車の速度と角度を決定します。画像やビデオでトレーニングされ、物体間の距離とそれらが何であるかを判断します。道路上では、エージェントはすべてのカメラを使用してさまざまなオブジェクトを識別し、その周囲の仮想地図を生成して、正確な運転方法を決定します。 Netflix の AI エージェントは、ユーザーが以前に視聴した番組に基づいて映画を推奨します。視聴時間、検索クエリ、評価されたコンテンツなど、ユーザーがさまざまな種類の映画をどのように操作したかに関する大量のデータを収集します。映画のジャンル、俳優、監督、公開年なども分析します。これら 2 種類のデータを組み合わせることにより、レコメンド エンジンは類似したユーザーの視聴履歴に基づいてユーザーに映画を推奨します。

成熟した AI エージェント プラットフォームでは、ユーザーはエージェントに指示を与えるだけでよく、脳のような LLM が手足などの他のさまざまなツールをインテリジェントに呼び出して、ユーザーのコンテンツを提示したり、ユーザーの要件を満たしたりします。

AI-Agentは、電子商取引、教育、不動産、観光、金融、医療、交通、政府サービス、メディアエンターテインメントなどの分野をカバーする幅広い応用シナリオを備えています。パーソナライズされた推奨事項、インテリジェントな顧客サービス、市場動向分析、不動産評価、観光マーケティングの最適化、顧客サービスとサポート、教育データ分析、医療画像分析、インテリジェント推奨システムおよびその他のサービスを提供できます。 AI エージェントの機能には、環境変化の感知、反応的なアクション、推論と説明、問題解決、推論と学習、アクションと結果の分析などが含まれます。これらは、反復的なタスクを自動化し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、シームレスでコスト効率の高いスケーラビリティを実現できます。 、可用性の向上、コスト削減、データ主導型の洞察が得られます。

AI-Agent は、ビジネスやサービスの運営方法に革命をもたらすさまざまなメリットを提供します。反復的なタスクの処理における効率性と一貫性により、人間の作業者に疲労を与えることなくプロセスが正確に実行されることが保証されます。 AI-Agent は、パーソナライゼーションと動的な調整を通じてエクスペリエンスを個々のユーザーの好みに合わせて調整し、リアルタイムで適応して関連性とエンゲージメントを確保します。その拡張性と可用性により、多数のタスクを 24 時間管理することができ、ダウンタイムのないシームレスなサービスを提供できます。さらに、AI-Agent は複雑なパターン認識に優れており、データの微妙な傾向を特定して、より賢明な意思決定を推進できます。これにより、プロセスが最適化され、多大な人員の必要性が減り、コストが大幅に削減されます。さらに、AI-Agent はイノベーションの触媒でもあり、新しいビジネス モデルやサービスを創出し、競争上の優位性を高めることができます。また、リスクと不正行為の検出によりセキュリティを強化し、不審なアクティビティを監視し、脅威から保護します。最後に、リソースを最適化する能力は、より持続可能で効率的な運営に貢献し、業界全体で不可欠な資産となっています。 LLM に基づく新しいテクノロジーである AI-Agent は、特定のシナリオに基づいて意思決定を行い、それを実行することができ、「大規模な言語モデルをステートレス API からステートフル ツールに変換」します。

AI-Agentとインテントトランザクションの関係

インテントベースのトランザクションでは、AI エージェントは、ユーザーが自然言語入力を理解してさまざまなタスクを完了できるように設計されたインテリジェントなパーソナル アシスタントになります。 LLM (大規模言語モデル) はインテントベースのアーキテクチャに統合できるため、ユーザーは実装方法を考えることなくニーズを表現できるようになります。トランザクションの世界では、インテントベースのトランザクションにより、ユーザーはトランザクションの予想される結果を宣言できるようになりますが、実際のトランザクションを構築するプロセスはサードパーティのソルバーによって処理されます。 AI エージェントの統合により、このプロセスの効率とインテリジェンスが向上します。たとえば、AI エージェントは、認識、計画、記憶、ツールの使用などの機能を使用して、ソルバーと対話し、取引戦略を自動的に実行し、取引実行の価格と時間を最適化できます。

AI がユーザーの意図を解釈できると、ソルバーと迅速に通信して結果を生成できます。ソルバーがインターフェースに統合されていれば、トランザクションはより高速になる可能性があります。ソルバーは、さまざまな集中取引所、オンチェーン/オフチェーンの流動性ソースなどの複数のソースを介して処理するため、他のどの価格よりも速くすべてを比較できるため、最適な取引レートを見つけることができます。

ソルバーは高速であることに加えて、さまざまな流動性プールに接続できます。これにより、ソルバーが意図を実行する最適な方法を自動的に見つけるため、クロスチェーントランザクションのガス料金も削減されます。

将来の展望

Circle のような企業は、2 つの概念を統合する方法に取り組んでいます。彼らは、ユーザーが一部の EVM チェーン上で資金を交換および転送できるようにする TXT 2 TXN と呼ばれるプロトタイプを作成しました。ユーザーはログインしてウォレットに接続し、インテントを入力する必要があります。インテントを書き込んだ後、LLM は入力/インテントが転送であるか交換であるかを識別します。インテントが識別できない場合は、「一致しません」と表示されます。次に、スキーマを設定して、スワップ用の CowSwap 注文を作成するか、転送用のトランザクション ペイロードを作成します。ユーザーは契約書を受け取り、署名して取引を完了します。トランザクション処理中に、インターフェイスにはトランザクションまたは交換を確認するための確認リンクが表示され、ユーザーが追跡できるようになります。

改善の余地があると考えています。たとえば、AI エージェントが意図を正しく理解していることを確認するために、AI に質問させることは非常に有益です。資金の移動を伴うプロセスであるため、意図が誤解されると問題が発生する可能性があり、将来的には法的問題につながる可能性があります。 AI エージェントが dApp を通じて NFT やトークンを購入するなどの新しい機能を実行できるようにしたいと考えています。これにより、プログラマーがインターフェイスを常に更新する必要がなく、ユーザーはより多くのタスクを実行できるため、その有用性が大幅に向上します。 Circle が追加を検討している新機能は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために個人のアドレス帳を AI-Agent に統合することで、意図の入力がより明確かつ便利になります。

ソルバーに意図の達成を支援させることで、取引相手が発見した問題も考慮する必要があります。ソルバーは多くのユーザーの意図に関する情報を収集するため、一般的な情報やデータ漏洩のリスクに加えて、戦略的に売買して MEV を取得するために市場を操作し、市場の断片化や流動性の問題につながる可能性があります。ソルバーがこのデータを制限なく利用することを選択した場合、コミュニティの人々が分散型金融エコシステムに対する信頼を失う可能性があります。

参考記事：

https://cointelegraph.com/learn/intent-based-architectures-and-applications-in-blockchain

https://www.halborn.com/blog/post/intent-centric-blockchain-are-intents-the-next-big-thing-in-web3

https://docs.uniswap.org/contracts/uniswapx/overview

https://blog.li.fi/uniswapx-a-deep-dive-4b4ea7673d c 1 

https://www.coindesk.com/tech/2023/11/15/intents-are-blockchains-big-new-buzzword-what-are-they-and-what-are-the-risks/

https://www.circle.com/blog/txt2txn-using-ai-llms-for-internet-based-applications

https://anoma.net/blog/an-introduction-to-intents-and-intent-centric-architectures

https://www.paradigm.xyz/2023/06/intents