本記事は DeepResearch 結果を日本語に翻訳したものです。
deep-research-arweave

[PROMPT]

Please conduct a technical investigation into AI Agent projects built on Arweave’s Actor Oriented Protocol (AO), with a focus on the following:

## Focus Areas

- Integration design between AI Agents and the AO architecture
- Representative AI Agent projects implemented on AO
- Autonomous NFT and DeFi operations powered by AI Agents
- Coordination and competition among decentralized AI Agents

## Restrictions

- Only include English-language sources published after February 2024.
- Exclude general Arweave/SmartWeave content unless directly relevant.

## Output Format

- Markdown
- Clear headings, bullet points

## Prioritized Sources

### Core Docs

- [AO Website](https://ao.arweave.dev/)
- [AO Whitepaper](https://5z7leszqicjtb6bjtij34ipnwjcwk3owtp7szjirboxmwudpd2tq.arweave.net/7n6ySzBAkzD4KZoTviHtskVlbdab_yylEQuuy1BvHqc)
- [AO Cookbook](https://cookbook_ao.g8way.io/)

### Key GitHub Repositories

- [ao-labs/ao](https://github.com/ao-labs/ao)
- [aos](https://github.com/permaweb/aos)
- [HyperBEAM](https://github.com/permaweb/HyperBEAM)

### Explorer & Tools

- [AO Link](https://www.ao.link/)
- [Bazar](https://bazar.arweave.net/) — AO-native NFT marketplace
- [Wander](https://docs.arconnect.io/) — AO-compatible wallet

### Developer & Community Blogs

- [Community Labs Blog](https://www.communitylabs.com/blog)
- [Permaweb Journal](https://permaweb-journal.arweave.net/index.html)

### Twitter (X) — Core Accounts

- [@aoTheComputer](https://x.com/aoTheComputer)
- [@samecwilliams](https://x.com/samecwilliams)
- [@CommunityLabs](https://x.com/CommunityLabs)
- [@fwdresearch](https://x.com/fwdresearch)
- [@aoComputerClub](https://x.com/aoComputerClub)

### Projects on AO

- [0rbit](https://docs.0rbit.co/)
- [Botega](https://botega.arweave.dev/)

AO アーキテクチャと AI エージェント統合設計

Arweave の AO プロトコルは、各プログラムを「アクター」またはプロセスとして扱うアクター指向の分散コンピューティングレイヤーです。これらの AO プロセスは内部状態を保持し、メッセージ交換によって相互に通信します。すべての入出力は Arweave 上に恒久的に記録されます。この設計により、計算とストレージが明確に分離されており、プロセスはオフチェーンで動作しつつ、すべての操作履歴は Arweave 上に永続的に保存され、検証可能です。AI エージェントは、AO プロセスとして実行されることで統合されます。つまり、AI 駆動のサービス（例：トレーディングボットやチャットボット）は、他のアクターと同様にメッセージプロトコルに従って AO ネットワークにデプロイされます。

AO の主要コンポーネントは、AI エージェントとの統合をスムーズに実現します：

モジュール型仮想マシンと実行モデル – 各エージェントプロセスは独自の VM やコンセンサスルールを選べますが、AO の統一されたメッセージ形式を通じて相互運用が可能です。たとえば、WASM VM やクラウドサーバー上で動作する AI エージェントも、AO ネットワーク内の他のアクターとメッセージを交換できます。
恒久ログと検証性 – エージェントのすべての操作（入力・出力）は Arweave 上に記録されます。これにより、意思決定や出力（例：モデル予測やトレード実行）を完全に監査可能にできます。状態遷移もすべて復元可能であり、検閲の心配もありません。
自律スケジューリング – スマートコントラクトとは異なり、AO プロセスはスケジュールに従って自動起動できます。たとえば、トレーディングエージェントが深夜 3 時に市場を確認して自動売買するよう構成することも可能です。
機密情報の安全な実行 – 一部のエージェントは、秘密鍵やユーザーデータを Trusted Execution Environment（TEE）内で安全に扱います。これにより、ユーザーの鍵を安全に保持しつつ、完全自律的な取引を可能にします。
AI モデルの実行対応 – WASM のアップグレードにより、1 つの Compute Unit が最大 16GB メモリに対応し、大型 LLM（例：未量子化 LLaMA や Falcon）のオンチェーン実行も視野に入ります。また、WeaveDrive を活用することで、Arweave 上のデータをローカルファイルのように読み込むことも可能です。これにより、AI モデルやデータセットを永続的ストレージから読み出してインファレンスに利用できます。
オラクルと外部データ – 0rbit のようなプロジェクトを通じて、エージェントは任意のオフチェーンデータへ信頼性高くアクセス可能です。0rbit は任意の URL から Web データを取得できる AO ベースの分散オラクルネットワークです。エージェントは API 呼び出しやニュースページのスクレイピングも可能で、意思決定に外部情報を活用できます。

要するに、AO の超並列メッセージ指向アーキテクチャは、AI エージェントが信頼最小化環境で自由に機能するための基盤を提供しています。エージェントは独立したプロセスとして実行され、Arweave による永続メモリ、AO によるスケジューリングとオラクル統合を活用して、自律的に意思決定を行えます。エージェントは単なる「スマートコントラクト」ではなく、動的な知性とサービス性を備えたオンチェーンアクターとして機能します。

エージェントによる自律的な NFT および DeFi オペレーション

AO 上では、DeFi や NFT の世界において、完全自律型オンチェーン操作を実現する新たな応用が進んでいます。これは、人間の介入を最小限に抑えた「自己運用型」サービスの実装を意味します。

自律的 DeFi 投資：
AO 上では、利回りの最適化、レンディング、取引などを自律的に実行するエージェントが登場しています。代表例としては、複数のプロトコル間で最も高い金利を見つけ出し、資産を再配置するイールド最適化エージェントが稼働中です。
他にも、前述の DCA トレードエージェントが稼働しており、ユーザーが設定した資産と頻度に従って、スリッページを考慮した定期購入を実行します。
特筆すべきは、こうしたエージェントが TEE（Trusted Execution Environment）内に秘密鍵を保持し、ユーザーに代わって 24 時間トレードを実行する点です。これにより、人間による毎回の署名が不要となり、「コードで動く AI ファイナンシャルアドバイザー」が実現されつつあります。
エージェント駆動型取引所とマーケットメイキング：
従来の取引所では、高度な注文タイプ（トレーリングストップなど）は人間かオフチェーンボットに依存していました。
AO ではこれが完全にオンチェーンの自律型エージェントによって代替されつつあります。
例として、Botega は価格変動を監視し、トレーリングストップ注文の条件が満たされた時に取引を実行するバックエンドエージェントを運用しています。
また、AO 上の AMM「Permaswap」では、FusionFi のアップグレードにより、さまざまなエージェント戦略が標準化された形で接続可能になり、エージェントベースのマーケットメイカーの実装が加速しています。
AO ではガス制限が存在しないため、例えば ML モデルを使ってクロスマーケットアービトラージを行うエージェントなど、非常に高度なロジックを 1 プロセス内で完結できます。これにより、オンチェーンでの高頻度取引や最適化競争も実現可能になります。
自律型 NFT オークションと管理：
Arweave 上の NFT（多くは Atomic Asset 形式でメタデータまで完全オンチェーン）は、AO エージェントによる自動化・運用最適化の恩恵を受けています。
例えば、BazAR では出品・入札・プロフィール管理などの中核機能を AO プロセスとして運用しており、各ユーザーに紐づいたプロファイルエージェントが自動で入札条件を判定したり、出品内容を更新したりします。
また、DumDumz NFT プロジェクトでは、「 AOction House」という自律型オークションプロセスを開発し、入札時間管理、順位付け、決済までをエージェントが完全に処理しました。これにより、主催者が介在しなくても公平で停止不能なオークションが実現可能になります。
さらに、ロイヤリティ配分、戦略的出品・購入、NFT 育成・進化などの機能もすべて、AO エージェントで自動化可能です。これを支えるのが Arweave の永続ストレージであり、数年後にエージェントが起動しても、過去の NFT 状態に即座にアクセスでき、継続的にアクションを実行できます。

このように、DeFi でも NFT でも、AO によって信頼できる自律化が進んでいます。オフチェーンボットや中央管理者に頼ることなく、ユーザーのポートフォリオが自動でリバランスされ、NFT が自動で出品され、あるいはマーケットメイクが 24 時間継続される世界が AO 上では現実化しています。これは、「AgentFi」＝エージェント主導の新しい金融と資産管理の形であり、透明性と効率性を両立する新たな基盤となり得ます。

分散型エージェントネットワークにおける協調と競合

AO のアクターモデルは、単なる個別の自律型エージェントを可能にするだけでなく、複数のエージェントが協調・競争する複雑な社会構造の実装も可能にします。AO プロトコルはプロセス間通信を中核に据えて設計されており、複数のエージェントがメッセージを介してタスクを分担したり、競合したりすることが自然に行えます。以下にその具体的な仕組みと事例を示します。

メッセージを介したオープンな協調：
すべての AO エージェントは同じメッセージ形式を使用するため、互いにサービスを呼び出すことができます。
例えば、あるトレーディングエージェントが価格データを必要とする場合、価格情報を提供する別のエージェント（Dexi など）にメッセージを送ることでそのデータを取得します。
さらに、エージェントは複数ステップのワークフローをオーケストレーションできます。あるエージェントの出力が、別のエージェントの入力として機能するようなプロセスチェーンの構築が可能です。
AO はメッセージの順序保証と配信保証を備えたスケジューラーによってこれを支えています。これは Web2 におけるマイクロサービスに似ていますが、中央サーバーが存在しない点で本質的に異なります。
例として、保険金請求エージェントが気象データエージェントに検証を依頼し、その結果をもとに決済エージェントが支払いを実行するというエージェント間ワークフローが実装可能です。
こうした協調は現在、エージェントマーケットプレイスという構想にまで発展しており、スキルやデータを持つエージェントが報酬と引き換えにサービスを提供し、他のエージェントに“雇われる”形で連携するシナリオが構想されています。これは、今後の「エージェント・インターネット」のプロトタイプとも言える構図です。
競争ダイナミクス：
同じ領域で複数のエージェントが活動すれば、当然競争も発生します。
AO のホワイトペーパーやコミュニティ内では、すでにナスダック取引の 80%以上がボットによるものであるという現実を踏まえ、AO でも同様にオンチェーン市場が AI エージェントに支配されていく可能性が指摘されています。
たとえば、複数のイールド最適化エージェントが最も高い利回りを提供しようと競争したり、アービトラージボットが同じ価格差を取りに走るなどの状況が想定されます。
AO はグローバルなスループット制限がないため、多数のエージェントが同時並行で動作可能であり、動的に新しいサブエージェントを生成することすらできます。
これにより、誰もがより効率的または迅速なエージェントをデプロイして他者を上回ることができるというパーミッションレスな競争環境が実現しています。
あるレンディング最適化エージェントが 10%の利回りを見つけたとします。それに対抗して、別のエージェントが AI モデルを使って将来の金利変動を予測し、より早く資産を移動させて上回るといった構図です。
このように、オンチェーン高頻度トレーディングに類似したアルゴリズム間の戦略的対立が発生する可能性が高まっており、AO はその競技場（arena）を提供しています。
協調ネットワーク：
すべてのマルチエージェント関係がゼロサムであるわけではありません。AO は協調や連合によるエージェント連携も許容・支援します。
例として、複数のオラクルエージェントが連携して信頼性を高めたり、複雑なタスクを分担して処理する AI エージェントのタスク分散構成が可能です。
あるエージェントがデータを収集し、別のエージェントが分析を行い、さらに別のエージェントがアクションを実行する、という構造です。
このような非中央集権的な連携モデルは、Olas などの外部プロジェクトでも提案されており、AO でも同様に AgentFi や ContentFi の文脈で構想が進められています。
特にソーシャル分野では、あるユーザーの代理として動くソーシャルエージェントが DAO における投票などを担い、ユーザー同士のエージェントが交渉や議論を行う構図も視野に入っています。
AO における非同期かつグローバルなメッセージパッシング構造は、Web のような相互接続を促進し、自律的で協調的なエージェント社会の形成を後押しします。

まとめると、AO は単一の自律型エージェントにとどまらず、動的で競争的かつ協調的なエージェント経済の実現を目指しています。エージェント同士がデータやサービスを共有しつつ、同じ市場でパフォーマンスを競い合う構図は、Web2 では見られなかったオンチェーン自律経済圏の萌芽です。
こうしたエージェントは、もはや単なるプログラムではなく、経済的アクターとして AO 上で活動する存在であり、AO はそれらの公共インフラ（広場・ルール・履歴）を提供するものとなります。