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2026年8月18日 — 読了時間13分

今日では、AIagents が至る所に見られます。マクドナルドのサポートボット、コーディングアシスタント、そしてここ2年のスタートアップのピッチでは、ほぼ例外なくこれらが取り上げられています。

しかし、10人の開発者に尋ねてみたり、Googleの検索結果の1ページ目に表示される10本の記事を読んでみたりすれば、「AIagent とは何か？」や「AIagents は実際にはどのように機能するのか？」という問いに対して、10通りの異なる答えが返ってくるでしょう。

なぜでしょうか？世界的に見ても、明確な定義は存在しません。それでも、誰もが「AIは誰にとっても必要不可欠だ」agents と考えており、AIの構築は簡単だと信じ込んでいます。

この記事では、AI「agents 」をその構成要素まで徹底的に分解して解説します。具体的には、それが実際に何であるか、自律性がどのように機能するか、ブロックチェーンがどこに組み込まれているか、そしてスタックを構成する各要素がどのように連携しているかについて解説します。

AIのAgents とは、実際にはどのようなものなのでしょうか？

AI（agents ）とは、周囲の環境を観察し、推論や記憶を用いて何をすべきかを判断し、目標を達成するために自律的に行動を起こすソフトウェアのことです。

すべてのAIagent は、4つの基本構成要素を中核として構築されています：

• 目標： agent が達成しようとしている目的を定義します。

• 「Observe」：ユーザー入力、API、データベース、ブラウザ、その他のデータソースを通じて、環境からの情報を収集します。

• 理由：モデル、メモリ、および利用可能なコンテキストを用いて、次に何が起こるべきかを決定する。

• Act：ツールを使用して、リクエストの送信、ファイルへの書き込み、コードの実行、トランザクションの実行、あるいは別のシステムの起動といったアクションを開始します。

目標が方向性を定めます。「観察＞推論＞行動」というループが形成され、目標が達成されるか、agent が停止条件に達するまでこのループは続きます。

ここで重要なのは「行動する能力」です。それがなければ、推論はモデルの内部にとどまってしまうことになります。これが、ネット上で見られる大きな混乱、すなわち「agents 」と「モデル」の区別に関する問題につながっています。

AIのAgents とLLMモデルの比較

LLMは、多くのAIagents の内部にある推論エンジンを提供しています。「agent 」とは、推論が記憶、ツール、ワークフロー、および実行と結びついたときに現れるものです。

次のようなタスクを考えてみましょう。ある市場における上位10社の競合他社を調査し、それぞれの価格を比較することです。

LLMは、そのタスクへの取り組み方を提案することができます。agent なら、実際にそれを実行することができます：

このサイクルは数十回も繰り返されることがあります。そして、まさにこの点において、AIagents は単なるLLMモデルを超越しているのです。

1. このモデルは推論を行う。

2. ツールは機能を提供します。

3. インフラによって、そうした行動がどこで行えるかが決まります。

4. Accessは、どの程度自律的（人間の手を借りない）な動作が可能かを決定します。

言い換えれば、LLMはagent に対して、何をすべきかを指示することができます。残りのスタックは、そのagent が実際にそれを実行できるかどうかを判断します。

そして、ここで今日の「agents 」が限界にぶつかり始めるのです。

AI「Agents 」、自律運転の壁にぶつかる

AIの多くはagents 、人間向けに構築されたインフラを通じて外界とやり取りしています。これらは、開発者が作成したAPIキー、ユーザーが登録したアカウント、企業に請求されるクラウドサービス、それらのアカウントに紐付けられた決済手段、そして管理者が付与した権限を利用しています。

agent は行動を起こすことを決定する場合がありますが、その行動を起こすための根本的な能力は、多くの場合、依然として他の誰かに帰属しています。

これは、ツールを呼び出すことができるagent と、独立して動作できるagent との違いです。

自律性を高めるには、優れたLLMだけでは不十分です。Agents は、人間を介さずに、アイデンティティを確立し、資産を管理し、価値を交換し、行動を実行する手段を必要としています。

そこで、ブロックチェーンが興味深いものになってくるのです。

なぜAI「Agents 」をオンチェーン化するのか？

ブロックチェーンにより、AI「agents 」は、所有権、アイデンティティ、決済、実行、共有状態に関するプログラム可能な基本要素を利用できるようになります。

それだけでは、LLMが自律的になるわけではありません。その代わりに、agent に、世界と関わる新たな方法をもたらします。

特に重要なプリミティブは5つあります：

これらのプリミティブが組み合わさることで、agent の機能が変わってきます。

agent は、資金を保有したり、サービスの代金を支払ったり、どの身元を通じて行動しているかを証明したり、スマートコントラクトとやり取りしたり、発生した事象の検証可能な記録を残したりすることができます。

しかし、agent がウォレットを持っているというだけの理由で、こうしたことが起こるわけではない。

これらの機能が実際に機能するためには、推論ループとブロックチェーンの間に、一連のインフラストラクチャが存在しています。それでは、その詳細を見ていきましょう。

「Onchain AI」のAgent スタックとは何ですか？

オンチェーンAI「agent 」スタックは、決済、身元認証、アクセス制御、調整といった領域を網羅する一連のインフラストラクチャ層であり、これによりAI「agents 」がブロックチェーン上で自律的に動作できるようになります。

これらの層が連携することで、agent は、ウォレットの保持、本人確認、リソースの支払い、および人の関与を最小限に抑えるか、あるいは全く必要とせずに取引を実行することが可能になります。

このガイドでは、スタックは3つの部分から構成されていると理解できます。

これら3つのパートが、このガイドの残りの部分の構成となっています：

アクセス > アイデンティティ > ディスカバリー > 決済 > 実行 > 運用

各部分は、その前の部分に依存している。アクセス権のない経済的主体性は、単なる概念に過ぎず、実効性のある能力ではない。経済的主体性のない事業活動には、運営すべき対象が存在しない。

それでは、スタックが実際に始まる地点、つまり、そもそもagent をチェーンに追加するところから始めましょう。

AIにAgents ブロックチェーンへのアクセス権を付与する

ブロックチェーンへのアクセスにより、AIagent はオンチェーンの状態を読み取り、トランザクションを送信できるようになります。実際には、通常、agent をブロックチェーンノードに接続する RPCendpoint から始まります。

RPCはAPIとよく似た仕組みで動作します。agent はノードにリクエストを送信し、その見返りとしてブロックチェーンデータを受け取ります。また、agent がアクションを実行する必要がある場合は、この同じインターフェースを使用して署名済みトランザクションをブロードキャストすることもできます。

これで、agent に必要な2つの基本的な方向性が網羅されました：

• 参照：残高の確認、スマートコントラクトへのクエリ、トランザクションの確認、ガス料金の推定、または最新のブロックの取得。

• 記述：ブロードキャスト転送、スワップ、契約コール、またはその他の署名付きトランザクション。

適切なブロックチェーン・インターフェースの選び方

インターフェースは、agent が何を監視する必要があるかによって異なります。

1. HTTP 経由のJSON-RPC は、残高の確認や取引の送信といった基本的なリクエスト・レスポンス処理に有効です。

2. WebSocketは永続的な接続を維持します。これは、新しいブロックやログ、その他の状態の変化を監視し、変化が発生したその場で反応する必要があるagents に適しています。

3. gRPC アカウント、取引、スロット、その他のリアルタイムデータのハイスループットなストリーミングなど、特定のワークロード向けに設計されています。

Quicknode 共通のAPIポイントを通じて、80以上のチェーンと130以上のネットワークにわたり、これらのインターフェースを提供しています。

レイテンシに敏感なワークロードや処理量の多いワークロードの場合、専用Clusters が分離されたインフラストラクチャを提供します。

オンチェーンイベントへの対応

状態を読み取るのと、それに応じて処理を行うのは別の問題です。ポーリングは機能しますが、不要な呼び出しが発生し、チェックの合間に何かを見逃してしまう可能性があります。

だからこそ、AIagents には、オンチェーン上のイベントを検知し、それに対応する手段が必要となります。例えば、トレーディングagent は、価格変動や取引、契約上のイベントに気付くために、プロンプトを待っているわけにはいきません。

Quicknode これらのワークフローを構築するには、主に2つの方法があります：

• Streamswebhooks やデータベースなどの宛先に、リアルタイムおよび過去のブロックチェーンデータを提供します。イベントの欠落が実行に影響を及ぼす可能性のあるワークフローにおいて、フィルタリング、再編成（reorg）の処理、および確実な配信をサポートしています。

• Webhooks HTTPコールバックを通じてイベント通知を送信します。ベストエフォート型の配信で十分なワークフローにおいて、より簡単な設定が可能です。

アクセスとイベントの配信について整理できたところで、次は「主体性（agentic identity）」、つまり、どのagent が観察や行動を行っているのかを明確にすることに取り組みましょう。

AI「Agents 」がオンチェーンIDを取得する方法

オンチェーンIDにより、AI「agents 」は、いかなるやり取りや取引が行われる前に、検証可能な形で認識・識別されることが可能になります。

ERC-8004は、ID、評判、および検証に関するオンチェーンレジストリを通じてこれを実現しています。登録には1回のトランザクションが必要です。登録後は、どのagent やサービスでもその登録情報を照会し、やり取りを行うかどうかを判断することができます。

すべてのagent には、以下のものが含まれます：

1. フィードバックの件数、そのフィードバックを残した異なる取引相手の数、およびagent の作業がフラグ付けされたり取り消されたりした頻度を考慮した評判スコア。

2. 妥当性証明、すなわち、agent が主張した内容*を実際に実行したかどうかを独立した立場で確認すること。

*2026年8月中旬の時点で、mainnet では配信されていません。

agent は、Quicknode を使用して、以下の2つの方法でこれらのレジストリにクエリを実行できます：

1. The ERC-8004 Explorer は、登録済みのagents を検索し、そのプロフィール、評判、および活動状況を閲覧するための人間が読みやすいインターフェースを提供します。

2. アプリケーションは、ERC-8004 REST APIまたはJSON-RPC アドオンを通じて、同じインデックス化されたデータを取得できます。直接アクセスが必要な開発者は、代わりに Core RPC を通じて、基盤となる ERC-8004 レジストリ契約にクエリを実行することができます。

アイデンティティは、agent が何者であるか、そして他のAIをどのように発見するかを定めますagents 。次の疑問は経済的なものとなります。AIagents は、互いにどのように取引を行うことができるのでしょうか？

AI搭載のAgents がどのように自律走行で支払いを済ませるか

自律型決済により、AI「agents 」は、人間の介入なしにAPI、データ、コンピューティングリソース、その他のサービスを購入することができます。

現在、この機能を実現しているプロトコルは2つあります。x402 とMPPです。

x402: リクエストごとの課金

x402 agent が、リクエスト自体の一部としてHTTPリソースの支払いを可能にします。

agent が有料リソースをリクエストすると、サーバーは価格、ネットワーク、トークン、および支払い手順を記載した「402 Payment Required」を返します。

agent は支払いに署名し、承認情報を添付してリクエストを再送信し、支払いが確認されるとリソースを受け取ります。ファシリテーターは、サーバーに代わって検証とオンチェーン決済を処理することができます。

これは、API呼び出し、データクエリ、またはコンピュートジョブといった個別の購入に適しています。

MPP：継続的な利用料

Machine Payments Protocol（MPP）により、agents は、反復的または継続的なやり取りを伴うサービスに対して、有料セッションを確立することができます。

すべてのリクエストを個別の購入として扱うのではなく、支払いとアクセス権限をより長いセッションにわたって維持することができます。

これは、リクエストごとに新たな支払いの交渉を繰り返す必要がない、永続的なインフラや長時間実行されるワークロードなどのサービスに適しています。

この区別は実用的なものです。x402 はリクエストごとに価格を設定するのに対し、MPPはリクエストをまたいで継続する関係性に対して価格を設定することができます。

Quicknode x402 とMPPの両方を有効にします

Quicknode これにより、両方の課金モデルを自社のインフラ上で利用可能にする。

x402 accessを利用すると、ウォレットはアカウントや API キーを作成することなく、Quicknode のエンドポイントを利用できます。JSON-RPC、REST、gRPC-Web、WebSocket に対応しており、リクエストごとの課金、ナノペイメント、およびプリペイドクレジットの引き出しといったモデルが利用可能です。

MPPアクセスは、1回限りの課金と再利用可能な決済セッションの両方をサポートしています。セッションでは、一度決済チャネルを開設し、その後のリクエストには署名済みのバウチャーを使用し、最終的にオンチェーンで決済が行われます。

両プロトコルは、1つの無料枠（ウォレットあたり月間100万APIクレジット）を共有しており、支払いがどのネットワークで決済されるかに関係なく、Quicknode がサポートするどのチェーンに対してもクエリを実行できます。

さて、AIのagent が何をすべきかを決定し、それを実行するための経済的余裕も持っています。その決定は、どのようにしてオンチェーン取引となるのでしょうか？

AI「Agents 」がオンチェーン操作を実行する方法

オンチェーン実行により、agent の決定がブロックチェーン上のトランザクションとして反映されます。

agent は、USDCの送金、スワップの実行、ポジションの引き受け、またはスマートコントラクトの呼び出しを行うことを決定する場合があります。

この決定は推論層で行われます。しかし、そのアクションがブロックチェーンに反映される仕組みについては、トランザクション実行インフラストラクチャが処理します。

意思決定から取引まで

実行は、agent の意図を有効なトランザクションに変換することから始まります。つまり、契約とメソッドを特定し、パラメータを準備し、手数料を見積もり、対象チェーンが求める形式でトランザクションを構築することを意味します。

署名こそが重要な境界です。署名されると、そのトランザクションは Quicknode Core RPCを通じてブロードキャストされるようになります。

実行前のアセットの準備

Agents 次のアクションに必要なアセットが常に保持されているとは限りません。

ウォレットにETHが保有されているにもかかわらず、支払いにはUSDCが必要になる場合があります。また、プロトコルとのやり取りには、まったく別のトークンが必要になる場合もあります。 Quicknode's Swap API は、agent が個々のDEXと連携する必要なく、ルートを取得し、スワップを準備するためのプログラム的な方法を提供します。

これにより、アセットルーティングはワークフロー内のもう1つの呼び出し可能な機能となります：

残高を確認 > スワップルートを取得 > スワップを実行 > 残高を確認 > タスクを続行

この時点で、agent はブロックチェーンの状態にアクセスし、身元を確立し、リソースの代金を支払い、トランザクションを実行することができます。

残された課題は運用面にある。すなわち、agent が人間の常時監視なしに稼働している間も、それらの機能を常に利用可能かつ信頼性の高い状態に保ち、かつ適切な範囲内に収めることである。

本番環境におけるAIAgent インフラの管理

本番環境のAI（agents ）には、常に可用性を維持し、変化するワークロードに対応し、適切なツールを検出して連携し、アクセスを監視・制限できるインフラストラクチャが必要です。

初期のレイヤーには、agent の機能が備わっています。

本番環境レイヤーは、インフラストラクチャの変更のたびに手作業を必要とすることなく、これらの機能が継続的に実行できるかどうかを決定します。

Agents に自社インフラの管理を任せる

Quicknode'sAdmin API は、インフラストラクチャ管理をプログラム経由で実現します。これにより、承認済みのagent ワークフローがAPIを通じてリソースをプロビジョニングおよび管理できるようになります。

自然言語によるインフラ管理

Quicknode また、MCPサーバーを介して同じインフラストラクチャにアクセスできるようになるため、agent 、あるいはその開発者と連携する開発者は、API呼び出しを手作業で記述する代わりに、平易な言葉でリクエストするだけで、endpoint の作成、使用状況の確認、レート制限の更新を行うことができます。

Agent-「Blockchain Skills」や「llms.txt」といったリソースは、agents がドキュメントやブロックチェーンに関する知識をより容易に活用できるようにすることで、このレイヤーを補完しています。

Agent の機能に制限を設ける

生産の自律性には、明確な境界を設けるべきです。agent には、そのタスクに必要なネットワーク、メソッド、リソース、および認証情報へのアクセス権のみが必要です。

Quicknode JWT認証、IP許可リスト、メソッドごとのレート制限、ロールベースのアクセス制御（RBAC）などの制御機能を提供します。

これにより、限定された自律性が実現されます。つまり、agent が独立して動作するのに十分な権限が与えられつつ、不適切なプロンプトや誤った判断によって、インフラや資産への無制限なアクセス権が与えられることを防ぎます。

こうして、スタックはループを閉じます。インテリジェンスが「何が起こるべきか」を決定し、周囲のインフラストラクチャが、agent が何を観測し、支払い、実行し、長期にわたり安全に運用できるかを決定します。

AIAgents は、ブロックチェーンの最も自然なユーザーとなる可能性がある

10年以上にわたり、ブロックチェーンのアプリケーションは主に人間を中心に設計されてきました。今日、視野を広げて「ポータブル・アイデンティティ」「プログラム可能な通貨」「仲介者なしの実行」といった概念を俯瞰してみると、agents こそが、ブロックチェーンの当初の設計前提が想定していた第一級の経済主体であることに気づかされます。

• 「トラストレス」というのは、2つのソフトウェアの間には法的救済手段が存在しないためである。

• プログラム可能である。なぜなら、利用規約を読んでいるのは人間ではないからだ。

• 許可不要。というのも、申請を承認する担当者がいないからだ。

こうしたことを踏まえ、私たちは、ブロックチェーンの主な利用者がAIとなる未来に楽観的な見通しを抱いていますagents 。

FAQ：よくある質問

1. すべてのAIagent には、ブロックチェーンのインフラが必要なのでしょうか？

いいえ。ブロックチェーンが有用となるのは、agents がオンチェーンの状態、プログラム可能な資産、決済、ポータブルなID、あるいは独立したシステム間での実行を必要とする場合です。

2. AI「agents 」は、オンチェーン上で実際にどのようなことができるのでしょうか？

Agents ブロックチェーン上の活動を監視したり、スマートコントラクトを照会したり、資産を管理したり、支払いを行ったり、取引を実行したり、オンチェーンイベントに基づいてワークフローを起動したりすることができます。

3. AI「agent 」は、自身が管理する資金を失うことはあるのでしょうか？

はい。agent が管理するウォレットには、不正利用防止機能も、チャージバックも、問題が発生した際に連絡できる銀行もありません。

4. オンチェーンAI「agent 」とトレーディングボットの違いは何ですか？

トレーディングボットは、あらかじめ定義された市場戦略を自動化します。AIagents は、推論を行い、ツールを選択し、ワークフローを適応させ、より広範なオンチェーンタスクを実行することができます。

5. 既存のAIagents をオンチェーン化することは可能か？

はい。既存のagents は、RPC API、ウォレット、決済プロトコル、ID規格、およびトランザクションツールを通じて、ブロックチェーン機能を追加することができます。

6. 2つのAIagents は、人間の関与なしに取引を行うことは可能ですか？

はい。発見、支払い、実行の全プロセスを、各ステップごとに人が承認することなく行うことができます。

7. オンチェーンIDとOAuthトークンにはどのような違いがありますか？

OAuthトークンは、あるプラットフォームによって発行および失効されます。一方、オンチェーンIDは自身が所有するものであり、どのプラットフォーム間でも持ち運びが可能です。