気づいたのは、今多くの人がブロックチェーン上のAIエージェントについて話しているが、なぜそれらが実際に期待通りに動作しないのかを理解している人は少ないということだ。Galaxy Researchは興味深いレポートを公開しており、その中で問題の本質を明らかにしている。

すべてはパラドックスから始まる：ブロックチェーンは本質的にプログラム可能で、許可不要で、オープンなエコシステムだ。これは自律エージェントにとって理想的な環境のはずだ。しかし、問題は：ブロックチェーンはコンセンサスと決定論的な実行のために作られており、機械が経済的意味を理解するためのものではない。

これが従来のアルゴリズムシステムとの大きな違いだ。普通のアルゴリズムはDeFi市場をスキャンし、新しいコントラクトを見つけ、資本を配分することを自動で行える。しかし、未知のインターフェースが現れるとシステムは停止する。コードを理解し、仕組みを把握し、インテグレーションを書き直す人間が必要になる。人間は解釈し、アルゴリズムは実行する。

大規模言語モデルに基づくエージェントはこの境界を変えつつある。彼らは未知のコードを読解し、ドキュメントを分析し、システムの経済的機能を抽出できる。これは強力に聞こえるが、落とし穴もある：彼らはこれを不完全に行い、実資産を扱う環境では誤りが金銭的な損失をもたらす可能性がある。

Galaxyは4つの主要な摩擦源を特定した。第一は検出だ。ブロックチェーン上のすべての展開されたコントラクトはプロトコルにとって同じに見えるが、エージェントはどれが正当なものか、どれがフェイクか、どれが放置されたプロジェクトかを自分で判断しなければならない。人々はこれをウェブサイトやソーシャルシグナル、インターフェースを通じて判断するが、エージェントはただのバイトコードを見るだけだ。

第二の摩擦は検証だ。WETHの話を思い出してほしい。Ethereumには「Wrapped Ether」という名前のトークンがほぼ200種類存在し、シンボルは「WETH」、小数点以下18桁だ。どれが本物かを機械がどう判定するのか？ブロックチェーンには「これが公式のコントラクトだ」という内蔵の概念はない。人間はレジストリや信頼できるインターフェースを使うが、エージェントにとってはこれは論理的なパズルだ。

第三はデータだ。Aave v3とCompound v3の収益性を比較したいとしよう。両者は貸出市場であり、経済的な概念は同じだ。しかし、データ取得の方法はまったく異なる。Aaveではまずリザーブのリストを取得し、それぞれについて流動性や金利を呼び出す必要がある。Compoundでは、各展開は個別の市場であり、リザーブの構造も統一されていない。エージェントは各プロトコルに対して異なる方法を使わなければならない。これは単なる不便さだけでなく、遅延やデータの同期ズレのリスクも生む。

第四は実行だ。インターフェースのボタンを押すとき、人は直感的に「これは合理的か？リスクは？スリッページは許容できるか？」と確認する。人はこれを直感的に行うが、エージェントはこれらの検証を明示的にコード化しなければならない。目的「リスク管理をしながら最大化する」を具体的な計画に落とし込み、プロトコルや市場、取引量、順序を選び、それぞれのステップが制約を満たしているかを検証し、最終的に結果が目標に合致しているかを確認する必要がある。トランザクションが技術的に成功しても、実際の目的に沿っているかどうかも重要だ。

これらは単なるエンジニアリングの問題ではなく、構造的な矛盾だ。ブロックチェーンは状態遷移の正確性を保証するように設計されているが、経済的状態の解釈やコントラクトの標準化、目標の達成可能性については保証しない。

一部の問題は、オープン性と許可の欠如の結果だ。これはブロックチェーンの強みであり弱みでもある。もう一つは、現状のツールとインフラの状態だ。しかし、最も重要なのは、現行のインフラは状態の解釈と行動の実行の間に人間がいることを前提としていることだ。

Galaxyは、新たな層の必要性を提案している：プロトコル間の経済状態の統一、セマンティックプリミティブのためのインデックス化サービス、コントラクトやトークンの検証レジストリ、制約付きのコードを持つ実行フレームワークだ。

エージェントが実際に資本を管理し始めるにつれ、現行の相互作用のアーキテクチャ的前提はますます明らかになるだろう。ブロックチェーンエコシステムがこれにどう適応していくのか、興味深いところだ。今後、多くの構築が必要になるだろう。