私が最初にブロックチェーンの進化に注意を払うようになったとき、私は大きな突破口がすべて分散型金融と価格フィードに関するものであると思っていました。次の波が自分自身で行動するシステムから来るとは思いませんでした。人間でもなく、トレーダーでもなく、ボタンをクリックする人でもなく、自ら選択をし、資産を移動させ、スマートコントラクトと対話するソフトウェアです。これが今私たちが耳にするAIエージェントです。情報を読み取り、意思決定をし、論理とデータに基づいて行動するソフトウェアプログラムです。彼らは疲れず、コーヒーブレイクを必要とせず、閃光の速さでタイムゾーンや市場を超えて働くことができます。AIエージェントはWeb3自動化の未来であり、彼らには非常に重要なものが必要です。それは、彼らが信頼し理解できるデータです。これがAPROの役割を単なる役立つもの以上にし、不可欠にする理由です。
従来のオラクルシステムは、人間が多くの思考を行う世界のために構築されました。それらのシステムは単にビットコインやイーサリアムの価格のような数字を提供し、スマートコントラクトはそれらの値に反応しました。長い間、それで十分でした。しかし、AIエージェントがブロックチェーン環境でより大きな役割を果たすようになるにつれて、ポートフォリオの管理、取引の自動化、リスクの調整、またはマルチステップのワークフローの実行など、古いオラクルシステムの限界が明らかになりました。人間は混沌とした矛盾するデータを見て、それを理解することができます。彼らはニュース記事を見て、何が起こっているのかを解釈し、何をするかを決定します。機械、特に自律的に動作するエージェントはその贅沢を持っていません。彼らは受け取るデータの品質、明確さ、文脈に完全に依存しています。そのデータが遅い、不完全である、間違っている、または不明瞭である場合、AIエージェントは誤った決定を下し、管理するシステムに重大な問題を引き起こす可能性があります。
APROはこれを深く理解しています。それは単に別の価格フィードを構築しているのではありません。自律システムが将来どのように機能するかに合わせて設計された文脈を認識したデータレイヤーを構築しています。最近のAPROの報道の中で、最も強いポイントの一つは、AIエージェントが悪いまたは遅いデータに非常に敏感であるということです。人間はそれを耐えることができますが、機械はそうではありません。人間は一時停止し、再評価し、調整することができます。エージェントは論理と入力で動作します。入力が不完全であれば、出力もそれに従います。しばしば機械の速度で。それは理論ではありません。それがアルゴリズムの動作方法であり、APROのアーキテクチャが自律的なWeb3システムを支えるために構築されたネットワークの次の適切なステップのように感じる理由です。
考え方の一つはこうです：二人のアシスタントを想像してください。一人は生の事実のリストを提供しますが、時には文脈を間違えることがあります。もう一人は解釈された要約を提供します。論理に基づき、他のソースとクロスチェックされたもので、何が起こったかだけでなく、それを説明します。あなたはどちらをあなたの代わりに意思決定をするにあたってより信頼しますか？それがAPROが提供しようとしている違いです。生のデータを単に中継するのではなく、APROはそのAI強化ネットワークを使用して、エージェントが躊躇なく行動できるデータをチェックし、検証し、提供します。エージェントには人間の直感やより良く推測する能力はありません。彼らは与えられたものを元にのみ作業できます。APROの目標は、彼らに与えられるものが複雑で現実的な環境において私たちができるだけ真実に近いものであることを保証することです。
これは非常に重要です。なぜなら、ブロックチェーンの次のフェーズは、単にお金が一つのウォレットから別のウォレットに移動することではないからです。それは、システムがチェーンの外にある条件に基づいて自動的な意思決定を行うことです。自律的な投資戦略、リスク管理ボット、オフチェーンイベントに反応する取引アルゴリズム、現実の条件に基づいて実行される物流システム、または分散型ガバナンスエージェントが結果を処理するような実際のアプリケーションは、すべて高品質で文脈を認識した情報を必要とします。それがなければ、自動化システムへの信頼は崩壊します。そして、信頼はブロックチェーンが強化することを約束したまさにそのものです。
品質の上に、もう一つの次元があります：チェーン間の可用性です。
APROは40以上のブロックチェーンをサポートしており、AIエージェントは必要なデータがどこか一箇所に存在するかどうかを心配することなく、マルチチェーン環境で動作できます。エージェントは一つのエコシステムやデータプロバイダーに制約されることはありません。代わりに、どこで実行されていても、同じ検証された一貫した情報をシームレスに引き出すことができます。これは特に重要です。なぜなら、自律システムはアプリがどのチェーンに存在するかを気にしないからです。彼らはただ信頼できる情報を必要とし、それに基づいて行動します。APROのマルチチェーンのリーチはそれを彼らに提供します。
自律システムのアイデアは、ブロックチェーンの外では新しいものではありません。エンタープライズ技術では、AIエージェントが顧客サービス、サプライチェーン管理、人事のオンボーディング、財務業務などの複雑なプロセスを自動化するために使用されています。これらのエンタープライズAIエージェントは、多くのソースからデータを統合し、信頼できる意思決定を行う必要があります。ブロックチェーンAIエージェントも同様の課題に直面していますが、チェーン上で証明できる検証可能な真実を要求します。ここで、AI強化検証を備えた分散型オラクルが必要になります。APROは、生の非構造化データの世界と、スマートコントラクトとエージェントの厳格な論理ベースの世界の間に位置しています。それは、混沌とした現実を、自律システムが疑うことなく使用できる構造化された検証信号に翻訳します。
実データと機械の意思決定の間のこの橋は、単なる技術的なものではありません。行動的なものです。人間は機械とは異なり、異なる方法で世界と相互作用します。私たちは直感し、推測し、あいまいさを耐えます。機械はそうではありません。彼らは明確さ、一貫性、文脈を必要とします。だからこそ、APROのアプローチは異なって感じられます。それはハイプを作り出したり、トレンドを追いかけたりしようとしているのではありません。それは自動化されたシステムが早かれ遅かれ直面するであろう根本的な問題を解決しています。それは、あなたが機械に供給しているデータが実際にそれが反映していると主張していることをどのように知ることができますか？
このパズルのもう一つの要素はスピードです。AIエージェントは待ちたくありません。機会を見つけると、即座に行動します。更新が遅いデータや取得にコストがかかるデータに依存していると、自動化の利点を失います。APROのアーキテクチャは、2層のネットワーク、オフチェーン処理、オンチェーン検証、プッシュ/プルデータ配信モードを備えており、迅速にデータを供給しながら正確で検証されたことを保証するように最適化されています。このバランスは重要です。なぜなら、信頼のないスピードは危険であり、スピードのない信頼は自動化システムでは無意味だからです。
私は、AIエージェントが予期しない状況をどのように処理するかについて、スペースの友人たちと話していたことを覚えています。人間は新しい情報に接して質問をすることができます。「これは何を意味しますか？」または「これは信頼できますか？」エージェントは質問をしません。受け取ったデータに基づいて行動を実行します。そのデータが完全に信頼できない場合、エージェントは経済的な結果を伴う行動を行うことがあります。ポジションを清算したり、取引を発動したり、資産を再配分したりすることです。だからこそ、エージェントの意思決定レイヤーに情報をヒットさせる前に、それを検証し解釈するシステムを持つことが非常に重要です。APROのAI検証フィードに対する焦点は、この根本的なギャップに対する非常に人間的な反応です。
予測市場の文脈では、これはさらに魅力的になります。予測市場は将来の結果に基づいて決済されます。価格の変動だけではありません。これらの結果は、世界的な出来事、経済レポート、選挙結果、大手企業の発表などです。これらは整然とした数値データではありません。これらは文脈と意味を持つ出来事です。AIエージェントがそのような市場に参加する際、彼らは単なる数字ではなく、結果の真実を理解する必要があります。APROの現実の信号をチェーン上で確認されたデータフィードに翻訳する能力は、機械の推論に支えられ、これらのシステムを自動化された意思決定にとってより公平で信頼できるものにするのに役立ちます。
技術的な議論で見落とされがちなことは、これが自律システムに対する人間の信頼にどのように影響するかです。人々は、これらのツールが正確で信頼できる情報で機能していると確信できるとき、これらの自動化ツールと相互作用する意欲があります。
その信頼は、単なる技術的なものではなく、社会的および心理的なものです。人々は、AIエージェントの意思決定が検証可能で文脈を認識したデータに裏付けられていると知っていると、これらのシステムを実際に使用するために採用する可能性が高くなります。APROの信頼できる情報を供給する役割は、その心理的信頼層に直接結びついています。
AIエージェントがWeb3での構築方法をどのように変えるかを考えることも価値があります。開発者はもはや、各ステップで人間の承認を期待してアプリケーションを構築することはありません。代わりに、彼らは自律的な意思決定フローを前提としたシステムを構築します。つまり、開発者は機械可読で、文脈が豊かで、検証されたデータを必要とします。APROのAIオラクルは、その基準を満たすように設計されています。データをコピーするのではなく、エージェントが信頼できる方法で解釈し、検証することによって。それは、単に価格や外部の値を放送する従来のオラクルとは根本的に異なる要件です。
私が分散型自動化の未来を想像するとき、私はAIエージェントが異なるプロトコル間で金融行動を調整し、人間の介入なしにリスクを管理する世界、サプライチェーンシステムが現実の条件に自動的に適応し、分散型自律組織（DAO）がリアルタイムで検証されたデータに基づいて意思決定を行う世界を考えます。その未来において、信頼できるシステムと混沌としたシステムの違いは、そのシステムに供給されるデータの質にかかっています。APROのアーキテクチャは、その違いを明確に示しています。データを単なる数字以上のものにし、情報を、それに依存する機械にとって理解可能で信頼できるものにすることによって。
時々、私はインターネットがTCP/IPのような標準で進化したことを考えます。これらのプロトコルが存在する前は、コンピュータは孤立して存在することができましたが、効果的に通信することはできませんでした。TCP/IPが広まると、ネットワークが接続され、インターネットは本当にグローバルになりました。AIエージェントに検証可能で文脈を認識したデータを供給するAPROの作業は、Web3における同様の瞬間のように感じます。システム間でデータを信頼するための新しい標準です。それは派手ではありません。派手である必要はありません。しかし、それはそれに基づいて構築されるすべてを支える静かな基盤のようなものです。
これが私の見解では、APROのAIエージェントおよび自律的Web3システムにおける新興の役割が重要である理由です。それはただの新しいプロジェクトが注目を集めようとしているのではありません。それは分散型システムで自動化が機能するために解決しなければならない問題を静かに解決しています。機械は人間のようには考えません。彼らは文脈のギャップやデータのあいまいさを耐えることができません。彼らは明確さが必要であり、信頼が必要です。APROはそれを可能にするようなデータレイヤーを構築しています。
世界がより自律的なシステム、より機械駆動の論理、およびより自動化された意思決定フローに向かうにつれて、それらの意思決定の背後にあるオラクルレイヤーが非常に重要になります。APROは単なる別のオラクルではありません。それは、人間なしで考え、行動する機械のために構築されたオラクルです。それは私が個人的に興奮している未来であり、理論的なものではなく、現実に感じられます。Web3自動化の未来には、信頼できるデータが必要です。APROはその基盤を今構築しています。