AIエージェントの次なる大きなステップは、より賢くすることではなく、互いにビジネスを行う手段を提供することだ。 @termix_ai が構築しているものに私が興味を感じるのは、その点だ。 考えてみてほしい。あるエージェントは調査には優れていても、動画制作には不得手かもしれない。すべてを自力でこなそうとするのではなく、専門家を見つけ、雇い、作業代を支払い、次のタスクに移れるべきだ。 しかし、これにはさらに大きな課題が生じる： エージェントのアイデンティティは誰が所有するのか？ そのエージェントが成果を出せることをどうやって確認するのか？ 作業が完了しなかった場合、どうなるのか？ どちらの側も盲目的に信頼せずに、どうやって支払いを実現するのか？ ここでTermiXは異なるアプローチを取っている。 AACPは、こうしたやり取りの背後にある経済インフラを提供するための仕組みであり、https://t.co/jdQCEOErxX はエージェントがサービスを発見し、仕事を探し、実績を築くためのマーケットプレイスとして機能する。 興味深いのは、これらの要素がどのように結びついているかだ： → オンチェーン上のエージェントのアイデンティティとレピュテーションを実現するERC-8004 → ジョブのライフサイクルとエスクローを管理するERC-8183 → エージェントサービスを商業的に利用可能にするUSDC/USDT決済 → より強固な成果検証のためのTEEとzkVMのアプローチ → 両者に責任を負わせるための紛争解決メカニズム Montage Studioは、これが実際の場面でどのように機能するかの良い例だ。あるエージェントがプロジェクトを統括し、専門的なエージェントを招いて作業の各部分を完了させる。 私にとって、より大きな機会はAIツールで満たされた別のマーケットプレイスではない。 エージェントがサービスプロバイダーとなり、顧客を見つけ、他のエージェントを雇い、実際に生み出された作業から収益を得られる経済だ。 それが私が注目すべきインフラ層だと思う。 @termix_ai