時間をかけて、Ammoの新しいホワイトペーパーを注意深く読んで、多くの感銘を受けました。以下、いくつかの洞察を共有します：1）市場はAIエージェントに対して追求するのは、AIが単なるCopilotモードのクエリツールであることに満足していないという本質であり、ユーザーが何を尋ねてもAIが適切に回答するのではなく、むしろBuddyモードの伴侶成長モードに似ているべきであり、理解し、考え、価値を創造し、人々に推進することができるべきである。これがAIエージェントが物語的な高みに押し上げられるための鍵である；2）従来のweb2のAI単一モードは、「ツール化実用主義」を打ち出しており、多様なモードの協力においてデータソースの孤立をもたらしやすく、真の意味での知性レベルの突破は困難です。web3はAI Agentの個体的自律意識を提唱していますが、目標の実現までにはまだ遠いです。AIの自律的な意思決定は想像以上に複雑です。AIによる補助的な自動学習と経路推薦を行い、人間がフィードバックを通じてAIの自律学習を促進する「共生モード」が、次世代のAI Agentの主導方向となるためには必要です。3）AMMOは、AIエージェントを中心とするすべてのデータがベクトル形式でMetaSpaceという抽象空間内で配置可能になるよう定義しています。これは、最初にハッシュが定義されたことで、その後のすべてのブロックチェーンプロトコルやアプリケーション形態が可能になったのと同様です。このようなベクトルを始点とする形態は、web3に役立つだけでなく、web2の多様なモードにも適用可能なフレームワーク標準であり、その上にあるMAS多様な協調システムと組み合わせることで、AIが現在学術的な方向性の「知識データベース」から、実際の作業、ゲーム、教育などの応用シナリオへの「実用」方向性へと変換されます。4）どのように一般的に理解すればよいですか？MetaSpaceを大規模なショッピングセンターと見なし、各機能層をSubSpaceと見なし、各領域には異なるナレッジベースがあります。Buddiesシステムは、スマートな案内システムであり、Goal Buddiesは、専門の案内人が高品質の商品を選んでおすすめするものです。一方、User Buddiesは、消費習慣と予算に基づいてカスタマイズされたソリューションを提供する個人アシスタントのような存在です。AiPPは、フィードバックや提案を収集し、サービスの品質を向上させるための総合サービスデスクのような存在です。全体的に言えば、AIエージェントがMetaSpace+Buddies+AiPP人間とのフィードバックシステムなどの必須コンポーネントを介して運用され、AIエージェントの量産化と実用的な実装が本当に加速されるようにするには；5）ホワイトペーパーは、オフチェーンAIエージェントのマルチモーダル協調フレームワークとエンジニアリング実装アイデア、いくつかの組み込みオンチェーン標準、ID身元システム、Memory記憶システム、Character特徴システム、Contextコンテキスト管理、Oracleオラクルシステムなどのコンポーネント定義がさらなる探索と克服が必要です（以前に言及した「チェーン化」の一般的な標準フレームワーク）。上。最近、マクロアーキテクチャとアプリケーションの実装方法を見てきた中で、このプロジェクトは最も感情的で実践的だが、上記を読んだ後は抽象的に感じるかもしれません。そうです、AIエージェントの普及と実用化までの道のりは想像以上に長いかもしれませんが、優れたチームが次々と参入しており、いくつかの革新的なソリューションとアイデアも醸成されています。市場は革新の「シンギュラリティ」の到来を待ち望んでいます。
Ammo ホワイトペーパー解説：ベクトル要素から多様なエージェントエコシステムまで
時間をかけて、Ammoの新しいホワイトペーパーを注意深く読んで、多くの感銘を受けました。以下、いくつかの洞察を共有します：
1）市場はAIエージェントに対して追求するのは、AIが単なるCopilotモードのクエリツールであることに満足していないという本質であり、ユーザーが何を尋ねてもAIが適切に回答するのではなく、むしろBuddyモードの伴侶成長モードに似ているべきであり、理解し、考え、価値を創造し、人々に推進することができるべきである。これがAIエージェントが物語的な高みに押し上げられるための鍵である；
2）従来のweb2のAI単一モードは、「ツール化実用主義」を打ち出しており、多様なモードの協力においてデータソースの孤立をもたらしやすく、真の意味での知性レベルの突破は困難です。web3はAI Agentの個体的自律意識を提唱していますが、目標の実現までにはまだ遠いです。AIの自律的な意思決定は想像以上に複雑です。AIによる補助的な自動学習と経路推薦を行い、人間がフィードバックを通じてAIの自律学習を促進する「共生モード」が、次世代のAI Agentの主導方向となるためには必要です。
3）AMMOは、AIエージェントを中心とするすべてのデータがベクトル形式でMetaSpaceという抽象空間内で配置可能になるよう定義しています。これは、最初にハッシュが定義されたことで、その後のすべてのブロックチェーンプロトコルやアプリケーション形態が可能になったのと同様です。このようなベクトルを始点とする形態は、web3に役立つだけでなく、web2の多様なモードにも適用可能なフレームワーク標準であり、その上にあるMAS多様な協調システムと組み合わせることで、AIが現在学術的な方向性の「知識データベース」から、実際の作業、ゲーム、教育などの応用シナリオへの「実用」方向性へと変換されます。
4）どのように一般的に理解すればよいですか？MetaSpaceを大規模なショッピングセンターと見なし、各機能層をSubSpaceと見なし、各領域には異なるナレッジベースがあります。Buddiesシステムは、スマートな案内システムであり、Goal Buddiesは、専門の案内人が高品質の商品を選んでおすすめするものです。一方、User Buddiesは、消費習慣と予算に基づいてカスタマイズされたソリューションを提供する個人アシスタントのような存在です。AiPPは、フィードバックや提案を収集し、サービスの品質を向上させるための総合サービスデスクのような存在です。
全体的に言えば、AIエージェントがMetaSpace+Buddies+AiPP人間とのフィードバックシステムなどの必須コンポーネントを介して運用され、AIエージェントの量産化と実用的な実装が本当に加速されるようにするには；
5）ホワイトペーパーは、オフチェーンAIエージェントのマルチモーダル協調フレームワークとエンジニアリング実装アイデア、いくつかの組み込みオンチェーン標準、ID身元システム、Memory記憶システム、Character特徴システム、Contextコンテキスト管理、Oracleオラクルシステムなどのコンポーネント定義がさらなる探索と克服が必要です（以前に言及した「チェーン化」の一般的な標準フレームワーク）。
上。
最近、マクロアーキテクチャとアプリケーションの実装方法を見てきた中で、このプロジェクトは最も感情的で実践的だが、上記を読んだ後は抽象的に感じるかもしれません。そうです、AIエージェントの普及と実用化までの道のりは想像以上に長いかもしれませんが、優れたチームが次々と参入しており、いくつかの革新的なソリューションとアイデアも醸成されています。市場は革新の「シンギュラリティ」の到来を待ち望んでいます。