Netra Miya：Netra視聴者の皆様、こんばんは。今日の司会を務めさせていただきます、Miyaです。In-Depth Dialogue第8回へようこそ。今日のトピックは、AIと暗号通貨の交差点で最近大きな注目を集め、議論を呼んでいるAIエージェントの進化です。AIエージェントは、単なる取引ツールから、市場によって価格が決定され、予測可能な信頼できる資産へと、どのように進化してきたのでしょうか？この分野に注目している方なら、ある現象に気づいているかもしれません。自動取引ボットからオンチェーン資産管理ソリューションまで、AIエージェントプロジェクトが驚異的なペースで登場し、ほぼすべてのプロジェクトが「分散型AI」を謳っています。しかし、その華やかなパッケージを剥ぎ取ると、中央集権的なAIサービスへの依存、検証不可能なブラックボックス的な意思決定、そして市場センチメントに基づく構造的な問題がしばしば見られます。したがって、今日の対話では、コミュニティからの鋭い質問をたくさん集めました。そして、Evan が私たちと他の全員のために詳細な回答を提供してくれることを期待しています。

Netra Miya：本日は、LinkLayer AIの共同創設者であるEvan氏をお招きしました。彼は長年にわたりこの分野に深く関わってきた真の実践者です。LinkLayer AIは、市場が予測できるエージェント資産を構築するという、非常に刺激的な構想を提唱しています。彼らは単なるAI取引ツールの開発ではなく、AIの信頼性を支える基盤の構築に取り組んでいます。

Netra Miya: Evanさん、Netraへようこそ。まずはLinkLayer AIがどのような問題を解決しているのか、一言で説明していただきたく思います。また、簡単な自己紹介もお願いします。

LinkLayerAI Evan：では、まず司会者の最初の質問にお答えしましょう。LinkLayer AIは具体的に何をしているのでしょうか？これは実は、私たちのチーム全体の経歴と密接に関係しています。私たちのチームは長年、ブロックチェーンインフラ関連の業務に携わり、その後トレーディング、そして現在はAIに携わっています。インフラやトレーディングシステムからAI、エージェントベースのアーキテクチャに至るまで、あらゆるプロセスを実際に経験しています。そのため、AI + Crypto + Web3という課題を考える際、私たちの視点は比較的包括的です。

LinkLayer AIが真に解決しようとしているのは、個々のデータ、特に個々の取引データを大規模言語モデルと組み合わせ、Web3シナリオにおける様々な取引行動をエージェントのように支援することです。これは、小規模なオンチェーン取引、Binance Alphaのような戦略取引、CEXにおける契約取引や先物取引など、幅広い範囲をカバーします。これらの取引は、それぞれが非常に異なるものの、高度に個別化された取引データを生成します。したがって、最初のレイヤーで解決すべき問題は、エージェントアプリケーションの形でAIを活用し、各個人の取引行動を真に支援できるようにすることです。

問題の第二層は、最終的にエージェントが予測可能なターゲットとなる市場を構築したいという点です。エージェントが予測可能なターゲットとなるには、膨大な個別データに依存する複雑な現実世界の取引環境で十分な経験を積む必要があります。小口取引を行うエージェント、アルファ戦略を用いるエージェント、契約取引を行うエージェントなど、エージェントの種類によって意思決定方法や行動構造は異なります。過去のデータやバックテストデータのみに頼ることには大きな限界があります。私たちは、個々の現実世界の取引データこそが最良の「原材料」、つまり最も価値のある学習コーパスだと考えています。LinkLayer AIは最終的に、2つの課題の解決を目指しています。1つ目は、エージェントを用いて個々の取引を真に強化すること、2つ目は、エージェントが未来予測市場において持続可能かつ拡張可能なターゲットとなることです。

私自身、Web3およびAI業界で長年の実務経験を有し、数多くのプロジェクトに参画し、取引に関する深い理解と知見を蓄積してきました。そのため、LinkLayer AI製品レベルで長期的な競争力と強力な競争優位性を構築できると確信しています。

Netra Miya: 分かりました。Evanさん、素晴らしいご回答とプロジェクトの詳細なご紹介、誠にありがとうございます。本日はお招きいただいたので、プロジェクト自体と市場からのフィードバックの両面から、核心的な問題点について直接お伺いしたいと思います。私たちのチームの調査によると、「分散型AIエージェント」を標榜するプロジェクトの70%以上が、依然として中央集権型のAIサービスプロバイダーに依存しています。では、LinkLayer AIはどのようにして、精巧にパッケージ化されたAPI呼び出しレイヤーの常套手段とならないよう努めているのでしょうか？分散化というコンセプトを具体的に体現する重要な技術的側面とはどのようなものでしょうか？

LinkLayerAI Evan: 素晴らしい質問ですね。AIは根本的に中央集権化されており、すべてのAIは大規模な言語モデルに依存しています。ですから、核心的な問題は「分散化」ではなく、AIを呼び出すのか、それともAI機能のためのインフラ自体を構築するのかということです。多くのプロジェクトは、単にモデルインターフェースをブロックチェーンに接続して分散型AIを主張していますが、これは誤った主張であり、むしろ冗長です。モデルのデータソースと機能検証パスが変更されない限り、それは依然として中央集権化されているでしょう。

LinkLayer AIとの違いは、モデルパラメータをブロックチェーン上に配置するのではなく、「取引インテリジェンス形成の経路」を可能な限り分散化することです。エージェントの能力は、中央集権的なトレーニングセットではなく、様々なユーザーによって承認された現実世界の取引行動から得られます。この行動データはブロックチェーン上で構造化され、ハッシュ化されるため、不変の行動軌跡の基盤が形成されます。

エージェントが実市場に参入すると、その取引行動は公開され、継続的かつ追跡可能になります。例えば、各エージェントに独立したウォレットを設定し、そのウォレットをエージェントのスマートエンティティに直接リンクさせ、DEXなどの分散型市場で自律的な取引を実行できるようにします。このように、エージェントの能力はプラットフォーム上の説明に頼るのではなく、市場自体を通じて検証されます。

計算の観点から言えば、推論プロセスの大部分はオフチェーンで行われており、これはトランザクションの第一原理に違反するものではないと言えるでしょう。しかし、様々な要素の実現可能性を検証するには、依然として広範な機械学習が必要です。重要なのは、計算がオンチェーンで行われるかオフチェーンで行われるかではなく、結果が検証可能かどうかです。そのため、私たちは行動軌跡、署名、タイムスタンプ、そして過去のスタイルの一貫性を用いて、オフチェーンの計算結果をオンチェーンの実行記録と照合することで、「決定はエージェントの長期的な能力構造に由来する」という考えを検証可能な事実とし、ユーザーにプロジェクトのブラックボックス出力を信頼させる必要がないようにしています。この設計は、多面的な実践経験に基づいた、本質的に現実的な選択です。

Netra Miya: 分かりました。Evanさん、詳しいご説明ありがとうございます。先ほど、LinkLayer AIの計算プロセス全体が主にオフチェーンで完了するとおっしゃっていましたね。では、計算プロセス自体の不変性はどのように確保しているのでしょうか？実は、これは多くのユーザー、特に業界関係者が非常に懸念している点です。

LinkLayerAI Evan: 私たちの観点からすると、これは実際には中核的な問題ではありません。計算プロセスの改ざんが可能かどうかは、最終的なビジネス目標によって異なります。私たちは様々なタイプのエージェントを提供しています。例えば、最初のタイプは個々のユーザーを対象としており、これらのエージェントは本質的に複雑な計算セキュリティの問題を伴いません。新年以降にリリース予定のMini CoinやAlphaの流動性に関連するエージェントは、主にユーザーの個々の保有資産を対象としています。

最終的に私たちが立ち上げたい予測可能なエージェントのターゲットは、それ自体が拡張可能なシステムであり、様々な次元にわたる戦略を生み出します。このタイプのエージェントの場合、トレーニングフェーズ中の計算が改ざん可能かどうかは、最終結果に直接影響しません。なぜなら、トレーニングは市場に提示される時点で既に完了しているからです。私たちはエージェントをユーザーに代わって直接注文を行うために使用していないため、先ほどおっしゃったようなリスクシナリオは存在しない可能性が高いです。

効率性の観点から見ると、オフチェーン計算は現在、唯一実現可能かつ十分に効率的な方法であり、これにより、エージェントは最終的にトランザクション機能を真に持つことができるようになります。

Netra Miya: 分かりました。つまり、技術的な観点から言えば、ユーザーがサービスをオンチェーンで利用するかオフチェーンで利用するかは、社内のコンピューティング方法とは直接関係ないということですね？

LinkLayerAI Evan: はい、ユーザーエクスペリエンスに影響はありません。

ネトラ・ミヤ：分かりました。エヴァンさん、返信ありがとうございます。

Netra Miya: 2つ目の質問は、バリューキャプチャーについてです。多くのAIプロジェクトが非常に複雑なトークノミクスを設計しているのを目にしてきましたが、本質的にはユーザーはプロジェクトチームや初期投資家が保有するトークンの流動性を提供しているだけの場合が多いです。では、LinkLayer AIの経済モデルは、初期投資家ではなく、ネットワーク全体に貢献する参加者に真に価値が流れるようにどのように機能しているのでしょうか？

Netra Miya: 2つ目の質問は、バリューキャプチャーについてです。多くのAIプロジェクトが非常に複雑なトークノミクスを設計しているのを目にしてきましたが、本質的にはユーザーはプロジェクトチームや初期投資家が保有するトークンの流動性を提供しているだけの場合が多いです。では、LinkLayer AIの経済モデルは、初期投資家ではなく、ネットワーク全体に貢献する参加者に真に価値が流れるようにどのように機能しているのでしょうか？

LinkLayerAI Evan: まず全体的な評価から始めましょう。多くの複雑なトークンエコノミクスシステムは、本質的に異なるユースケースをサポートするように設計されています。LinkLayer AIの完全な経済モデルはまだ完成していません。エージェントと製品ライン全体がまだ最終パッケージング段階にあるためです。しかしながら、社内では比​​較的明確で綿密に考え抜かれた設計哲学を策定しています。全体として、LLAXとLLAを使用したデュアルトークンモデルを採用しています。

あなたが提起した疑問は、まさに現在のAIトークンモデルにおいて最も疑問視されやすい点です。つまり、トークンエコノミクスは資金調達の隠れた形態なのではないか、ということです。LinkLayer AIは、当初からこの構造的な不整合を回避するように設計されました。私たちは「行動レイヤー」と「価値レイヤー」を完全に分離しています。LLAXは完全に行動レイヤーに属し、その役割はネットワークへの貢献度を測定することだけです。例えば、リアルタイムの取引データを提供する場合、利益の出たポジションをクローズしたか、損失の出たポジションをクローズしたか、あるいはマージンコールを経験したかに関わらず、あなたは私たちにデータを提供していることになり、それ自体に価値があります。LLAXは、エージェントサービスの利用や効果的なフィードバックの提供など、これらの行動を奨励するために使用されます。これは、資金調達資産というよりも、行動ベースの株式証券のようなものです。

真の価値安定化機能はLLAによって担われます。LLAXとLLA間の交換関係は一方通行であり、交換プロセスには資産のバーン（焼却）が伴います。交換が完了すると、元に戻すことはできません。つまり、ユーザーの貢献は、初期投資家に出口流動性を提供するのではなく、価値層へのエクイティの圧縮を継続的に引き起こすことになります。

さらに重要なのは、エージェントが予測の対象となると、プラットフォームによって発生する取引手数料がプロトコル当事者にそのまま流入するわけではないということです。私たちの目標は、予測に成功した当事者が相手方の利益を受け取り、予測に失敗した当事者が価値レイヤー（LLA）でインセンティブを受け取ることです。これは本質的に、市場全体におけるより効率的な循環を可能にするための再分配・分配メカニズムです。この設計の下では、価値はトークン自体の取引バブルではなく、真の市場競争から生まれます。私たちが目指すのは、ユーザーが「トークンを保有して価格の上昇を待つ」のではなく、システム的な活動への参加を通じてのみ価値が蓄積されることです。

もう一つの現実的な問題は、エージェント自体の運用コストが非常に高いことです。異なる種類のエージェントはそれぞれ異なる大規模言語モデルを呼び出し、ユーザーの各アクションには実際のコストが発生し、従来のWeb2バックエンドサービスのコストをはるかに上回ります。しかし、ユーザーはAIやエージェントに直接料金を支払うことを望まないことが多く、プロジェクト自体が非常に脆弱になっています。ユーザーが料金を支払わない場合でも、プロジェクトチームが大規模モデルに継続的に費用を支払う必要がある場合、システム全体を長期的に維持することは困難です。したがって、デュアルトークンモデルは、ある程度、製品やサービスに真に支払う意思のあるユーザーにインセンティブを与え、持続可能な利用構造を促進する手段でもあります。

ネトラ・ミヤ：分かりました。では、LLAXとは具体的に何のことですか？

LinkLayerAI Evan: 本質的には行動権利エージェントです。

これはプラットフォームポイントのオンチェーン形式と考えることもできますが、価値のアンカー層や最終的な流動性層として機能するものではありません。LLAXとLLAの間には一方通行のペグがあり、LLAXをLLAに交換することはできますが、交換が完了すると、LLAXを元に戻すことはできません。

Netra Miya: 分かりました。技術的な側面に触れたので、もう少し深く掘り下げてみましょう。現在、AIエージェントの能力検証メカニズムに関して、主に3つの懸念事項があります。1つ目は、機械学習モデルは本質的にブラックボックス問題を抱えています。ポリシーの詳細を公開することなく、意思決定の質をどのように証明できるでしょうか？2つ目は、エージェントが過去のバックテストで不正行為をしたり、検証データを過剰適合したりするのをどのように防ぐことができるでしょうか？3つ目は、リアルタイム意思決定の検証可能性とシステムパフォーマンスのバランスをどのように取るのでしょうか？

LinkLayerAI Evan: まず、最初の質問、いわゆるブラックボックス問題についてですが、これは基本的に、機械学習が膨大なデータ要素に依存しているという事実に起因しています。公開されているデータ要素は誰でも利用できますが、収集にかかるコストと次元数はそれぞれ異なります。これらの公開要素を用いてモデルを学習させることには、本質的に限界があります。しかし、私たちの見解では、ブラックボックスは真の核心的な問題ではなく、エージェントの最終的な方向性を決定するものではありません。能力証明に関しては、モデルが内部的にどのように「思考」しているかを証明しようとはしていません。機械学習は本質的にブラックボックスシステムであるため、完全に透明化できるチームは存在しません。私たちのアプローチは、エージェントが実際の市場環境において、安定的かつ識別可能な能力構造を一貫して発揮できるかどうかを証明することです。

したがって、私たちは能力パラメータレベルやモデルパラメータレベルではなく、行動レベルでの証明を提供しています。バックテストは確かに操作可能ですが、長期的には実際の市場ではそのような問題を隠蔽することはできません。実際の取引は、スリッページ、流動性ショック、カウンターパーティゲーム理論、そして予期せぬ出来事の影響を受けており、これらはすべてブロックチェーン上で継続的な行動軌跡を形成します。システムは、戦略のドリフト、スタイルの不一致、そして異常なパターンについて一貫性チェックを実行します。

したがって、私たちは能力パラメータレベルやモデルパラメータレベルではなく、行動レベルでの証明を提供しています。バックテストは確かに操作可能ですが、長期的には実際の市場ではそのような問題を隠蔽することはできません。実際の取引は、スリッページ、流動性ショック、カウンターパーティゲーム理論、そして予期せぬ出来事の影響を受けており、これらはすべてブロックチェーン上で継続的な行動軌跡を形成します。システムは、戦略のドリフト、スタイルの不一致、そして異常なパターンについて一貫性チェックを実行します。

私たちのチームは単なるプロジェクトチームではなく、トレーディングチームです。独自のエージェントと戦略を実際に運用しています。バックテストに大きく依存する多くの従来のトレーディングチームとは異なり、私たちはバックテストの結果だけで取引システム全体をサポートするのではなく、少額の資金でライブ取引を行うことを好みます。チーム自体がブロックチェーンのバックグラウンドを持っているため、オンチェーン取引に関する深い理解と豊富な経験を積み重ね、独自の判断と手法を開発してきました。

リアルタイム検証可能性とシステムパフォーマンスのバランスに関しては、すべての意思決定ステップに高度な暗号証明を課すのではなく、非同期アンカーと動作一貫性検証メカニズムを採用しています。これにより、長期的な機能構造の検証可能性を維持しながら、意思決定の実行が十分に効率的であることを保証します。これは、理論上は完璧だが実際には機能しないソリューションを追求するのではなく、エンジニアリングの現実性と信頼性の間のトレードオフです。多くのプロジェクトは理論上は完璧に見えますが、実際の運用段階に入ると、多くの問題に直面することがしばしばあります。パブリックブロックチェーンの開発と同様に、非常に理想主義的なパブリックブロックチェーンの多くは生き残れませんでした。一方、初期のアーキテクチャは完璧ではなかったBNBチェーンのようなチェーンは、広く採用されるインフラストラクチャになりました。LinkLayer AIも、長期的かつ持続可能な開発を促進するために、よりエンジニアリング的に現実的なアプローチを選択します。

ネトラ・ミヤ：分かりました。お話を伺った限りでは、ご自身もトレーディングのバックグラウンドをお持ちで、チームの基盤が非常にしっかりしているようですし、技術的な質問にも自信を持って答えていらっしゃいましたね。

LinkLayerAI Evan: いいえ、どちらでもありません。

Netra Miya: もうひとつ質問させてください。このプロジェクトはどれくらい運営されているのですか?

LinkLayerAI Evan: プロジェクトの準備期間は約 1 年でした。

Netra Miya: 正式に開始されるのはいつですか?

LinkLayerAI Evan: 製品の最初のフルバージョンは 2 月から 3 月上旬の間にリリースされる予定です。翌月は 3 月上旬になります。

ネトラミヤ：わかりました、それは年が明けてからですね。

LinkLayerAI Evan: はい。実際、私たちはオンチェーン・アービトラージ、オンチェーン・クオンツ取引、機械学習、エージェントなど、非常に包括的な産業および研究開発能力を保有しています。LinkLayer AIは、既存の機能の一部を製品化したものであり、全体的な研究開発システムがこのプロジェクトを中心に展開されているわけではありません。

ネトラ・ミヤ：分かりました。それでは4つ目の質問に移りましょう。エージェントを取引可能な資産として扱い、市場がその将来のパフォーマンスを予測・取引できるようにするというアイデアを提案されていますね。しかし、ここには根本的な矛盾があるように思われます。市場がエージェントの意思決定を予測できると、合理的な参加者が時期尚早に行動し、エージェントの実際の戦略が失敗する可能性があるのです。この「予測パラドックス」をどのように捉え、解決されるお考えですか？

LinkLayerAI Evan: いわゆる予測パラドックスは、市場がエージェントの特定の取引行動を予測しているという仮定に基づいています。しかし、これは私たちの設計目標ではありません。市場が予測するのは、エージェントの能力の安定性であって、次の取引がロングかショートかではありません。これは、ある人物を予測するのに似ています。数学の試験の点数は予測しませんが、一流大学に入学できるか二流大学に入学できるかは予測します。つまり、総合的な判断です。エージェントの具体的な決定は事前に開示されず、市場参加者は事前に行動することでその戦略を無効にすることはできません。過去の行動に基づいて、エージェントが長期的に相対的な優位性を維持できるかどうかを判断することしかできません。このように、予測市場は「シグナル・アービトラージ・ゲーム」から能力価格設定市場へと変貌を遂げます。

言い換えれば、市場は単一の取引に賭けているのではなく、行動システムの長期的な有効性に賭けているのです。これら2つのロジックは全く異なります。例えば、各エージェントの取引資金は10ドル、20ドル、あるいは30ドル程度しかないかもしれません。このような少額では、裁定取引の機会は本質的に存在しません。

私たちは段階的な検証に重点を置いています。例えば、エージェントが一定期間10ドルで運用した場合、利益は出ますか、それとも損失は出ますか？利益は10%ですか、それとも20%ですか？このように観察し、検証します。これは香港競馬に少し似ています。一手勝負ではありません。エージェントは10人、あるいは100人いるかもしれません。それぞれの戦略は常に変化し、運用スタイルもそれぞれ異なります。これらの運用スタイルが、異なる市場環境における損益パフォーマンスを決定します。つまり、本質的には、取引やヘッジ／裁定取引に使用できる単一の実体というよりも、むしろ原資産に近いと言えるでしょう。

Netra Miya: あなたの意見では、アービトラージ業者とあなたとの間には、何らかの競争関係やゲーム理論的な関係があると思いますか?

Netra Miya: あなたの意見では、アービトラージ業者とあなたとの間には、何らかの競争関係やゲーム理論的な関係があると思いますか?

LinkLayerAI Evan: いいえ、裁定取引の機会がないからです。原資産が30ドルしか変動しなければ、裁定取引の機会はありません。

ネトラミヤ：では、このような状況は根本的に起こりにくいということですか?

LinkLayerAI Evan: はい、裁定取引は利益が出るという前提に基づいて行う必要があります。

エージェントを予測対象として用いることを検討した理由は、予測市場に関する研究から、現在の予測市場における多くの予測対象が操作されやすいことが明らかになったためです。例えば、「著名人が当選するかどうか」といった予測対象の場合、個人自身の行動が結果に影響を与える可能性があります。エージェントの利点は、人間による直接的な制御から本質的に独立していることにあります。エージェントは主観的な意志ではなく、データと意思決定ロジックに基づいて動作します。必ずしも人間の指示通りに行動するわけではありません。まさにこの重要な特性こそが、エージェントを将来の予測対象として有望視する理由です。

さらに、エージェント間の取引と進化を考慮すると、戦略の組み合わせは事実上無限であり、継続的な拡張が可能になります。適切なエージェントターゲットは、操作が困難な属性を備えている必要があり、これにより市場予測のための比較的公平な基盤が提供されます。

Netra Miya: 分かりました。テクノロジーに加え、リスクも大きな懸念事項です。エージェント自体が資産となる場合、少なくとも3層のリスクが存在します。1つ目はモデルリスク（AIの判断が誤っている可能性）、2つ目は市場リスク（暗号資産市場自体が非常に不安定であること）、3つ目はシステミックリスク（例えば、複数のエージェントが類似の戦略を採用すると、暴落につながる可能性など）です。LinkLayer AIはこれらの複合的なリスクにどのように対処するのでしょうか？

LinkLayerAI Evan: 実は、この点については以前の質問で既に部分的に答えています。これらの3層のリスクの前提は、エージェントを使って取引利益を追求するという前提に立つことが多いのですが、私たちの設計はそうではありません。戦略策定と開発段階では、バックテストに頼ることはほとんどありません。代わりに、少額の資金で直接ライブトレードを実施しています。私たちの目標は、エージェントとウォレットのバインディングを通じて、DEX上で多数の小規模なライブトレードを公開し、誰もが観察できるようにすることです。これは金儲けを目的としたツールではなく、実際の市場環境での検証プロセスです。

したがって、モデル誤差は検証プロセスの一部です。市場が予測に誤りを出したとしても、利益は得られるため、従来の意味でのモデルリスクは存在しません。市場のボラティリティについては、暗号資産市場自体のボラティリティがトレーディングエージェントの試金石となります。私たちは利益を追求したり、投資家から資金を集めて取引を行ったりするわけではないため、市場のボラティリティに起因する投資リスクは存在しません。

システミックリスクに関して言えば、複数のエージェント間での戦略の均質化は確かに問題であり、まさにこれが私たちのLinkLayer AIプロジェクトの当初の動機です。戦略の均質化の根本的な原因は、異なるエージェントが使用するファクターが非常に類似していることにあります。市場に公開されているファクターが1万個しかないと仮定すると、これらのファクターを中心に戦略構築を繰り返すと、必然的に収束に陥ります。私たちは、多数のオンチェーンAIサービスを公開することで、ユーザーが独自のプライベートデータを持ち寄って参加できるようにしたいと考えています。それぞれのポジションと取引は、それ自体が固有のファクターです。プライベートファクターが増加し、公開ファクターと融合するにつれて、さらに多くの新しいファクターが出現し、連続的かつ非均質な戦略空間が形成されます。

ネトラ・ミヤ：それは非常に明確ですね。では、2022年のルナの暴落のようなブラックスワンイベントのような極端な市場状況が発生した場合、どのような障害保護やリスク管理のメカニズムを整備していますか？

LinkLayerAI Evan: 結局のところ、リスク管理に行き着きます。どのトレーディングチームにとっても、収益性は最優先事項ではなく、リスク管理こそが最優先事項です。Lunaのような出来事は、基本的にプロジェクト自体の構造的な欠陥によって引き起こされています。現在、トレーディング側の個々のユーザー向けにリスク管理ツールを開発しています。例えば、ユーザーは読み取り専用APIを通じてポジションを送信できます。私たちには取引権限はありませんが、公開市場要因を活用してエントリーポイントやリスクレベルを判断することができます。

全体的なリスク管理は、複数の側面から実施されます。第一に、取引量と価格の関係、第二に流動性レベル、そして第三に、ソーシャルメディアやセンチメントからのシグナルです。取引量、価格、または流動性が一定の閾値に達すると、システムは対応するリスク管理メカニズムを作動させます。もちろん、ブラックスワンイベントを完全に予測することは非現実的ですが、多次元的なリスク管理を通じて、リスクを早期に特定し、適切な対応をとることができます。

ネトラ・ミヤ：分かりました。お話を伺う限りでは、リスク管理に関するご配慮は実に包括的ですね。

LinkLayerAI Evan: はい、すべては「要因」に集約されます。リスク管理のロジックは、純粋なオンチェーン取引、CEX取引、裁定取引システムなど、それぞれに重点が置かれているシナリオによって異なります。取引をゲームに例えると、最も重要なリスク管理の原則は、ゲームのルールを明確に理解し、それに従って行動することです。

LinkLayerAI Evan: はい、すべては「要因」に集約されます。リスク管理のロジックは、純粋なオンチェーン取引、CEX取引、裁定取引システムなど、それぞれに重点が置かれているシナリオによって異なります。取引をゲームに例えると、最も重要なリスク管理の原則は、ゲームのルールを明確に理解し、それに従って行動することです。

Netra Miya: Evanさん、本日は辛抱強く詳細なプレゼンテーションをありがとうございました。LinkLayer AIに関する多くの重要な質問にお答えいただきました。

LinkLayerAI Evan: ありがとうございます。

Netra Miya: エヴァンさん、今夜は率直な意見交換をありがとうございました。この対話を通して、私たちはいくつかの重要な洞察を得ることができました。エージェントの進化は単なる技術革新ではなく、信頼できるインフラの構築も必要であること、エージェントをツールからターゲットへと変革するには、概念的なパッケージングではなく、制度的なイノベーションが必要であること、そしてこの分野が直面する課題は技術的な問題だけでなく、経済的、哲学的な問題でもあるということです。AIと暗号技術が交わるこの最先端かつ最も騒々しい領域において、合理的な懐疑心と開かれた好奇心を維持することは、同様に重要です。エヴァンさん、LinkLayer AIについて分かりやすく説明していただき、改めて感謝申し上げます。

ネトラ・ミヤ：今日の会話はこれで終わりです。エヴァンさん、ありがとうございました。また次回お会いしましょう。