暗号資産の世界では、常に動き続ける市場の奥深くに、最も信頼性が高く、かつ長らく見過ごされてきた資産、すなわち個々のリアルタイム取引データが存在します。すべてのエントリー、すべてのストップロス、すべてのポジション調整は、不確実な市場におけるトレーダーの真の判断を表しています。これらの行動は、損益を記録するだけでなく、リスク、センチメント、流動性の変化の中でトレーダーの意思決定プロセスを包括的に描写します。

これらのデータは、資産曲線だけでなく、より深い現実、つまり取引行動自体に内在する認知構造と対処ロジックを描写しています。

しかし、現実は断片化されています。この最も価値ある行動データは、長らく様々な取引システムに散在し、閉じ込められてきました。中央集権型取引所のアカウントシステムであれ、オンチェーンプロトコルの契約記録であれ、データは孤立した静的な形で存在しています。トレーダーは自身の行動パターンを完全に理解することはできず、ましてやこのデータから継続的なインテリジェントなフィードバックと価値リターンを生み出すことは不可能です。主権と透明性を重視するWeb3の世界では、最も活発な行動層に真の認知とコンセンサスメカニズムが欠けているのです。

同時に、市場における「判断権」は高度に集中化されています。戦略は意見としてパッケージ化され、能力はスローガンへと単純化され、実際の取引プロセスは検証不可能で、真の能力を継続的に観察することもできません。市場参加者は、実際の取引能力を判断するよりも、互いのポジションを推測する傾向が強いのです。

これらすべてを変える時が来ました。LinkLayerAIは、新たな取引シグナルを生成するためではなく、全く新しいコンセンサスパスを構築するために開発されました。エージェントが実際の取引で検証され、透明な実行の中で自然にコンセンサスが形成されることを可能にします。

第1章：眠れる金鉱 - リアルタイム取引データ

分散型取引所のオンチェーン保有であれ、集中型取引所の契約アカウントであれ、現実世界のすべての取引が、異なるシステムに散在する単なる履歴記録ではなく、持続可能な行動資産として一様に認識されていると想像してみてください。

これらのデータは抽象的なものではありません。ボラティリティへの対応、リスク管理、そして不確実な状況下での選択の仕方が反映されています。それは、市場での繰り返しの戦いによって残された、真の痕跡なのです。

しかし、目覚めるまで、金鉱は休眠状態のままでした。

データが散在しており、全体的な理解を形成することができません。

動作は静的であり、継続的なフィードバックを取得できません。

能力は暗黙的なものであり、体系的に理解することはできません。

LinkLayerAI の最初のステップは、「市場を予測する」ことではなく、むしろこのデータを再び流すことです。

ユーザーはDAppウォレットを介してオンチェーン資産に接続し、読み取り専用APIを介してオフチェーンアカウントを承認することで、実際の取引活動を分析とサービス提供のためのエージェントに委託します。このプロセスでは、データは販売またはパッケージ化されることなく、元のデータ所有者にサービスを提供するために使用されます。これはコンセンサスの出発点ですが、まだ非公開の段階です。

第2章 データの覚醒 ― AIエージェント能力の形成

リアルタイムの取引データが継続的に流入して初めて、エージェントは真に「学習」を開始します。

ここでの学習は、市場価格への単純な適合や、単一の戦略の最適化のバックテストではありません。エージェントは、実際の市場環境における人々の行動構造を学習します。

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LLM（限定元帳モデリング）を中心とするエージェントは、ユーザーのオンチェーンおよびオフチェーンのライブ取引を多次元的にモデリングし、状態解釈、リスク特定、行動フィードバックを提供します。トレーダーの意思決定を代替するのではなく、トレーダーが何をしているのか、何を経験しているのか、そして今後の方向性を理解するのに役立ちます。

このフェーズで、エージェントは次の 2 つの非常に重要なタスクを達成しました。

LLM（限定元帳モデリング）を中心とするエージェントは、ユーザーのオンチェーンおよびオフチェーンのライブ取引を多次元的にモデリングし、状態解釈、リスク特定、行動フィードバックを提供します。トレーダーの意思決定を代替するのではなく、トレーダーが何をしているのか、何を経験しているのか、そして今後の方向性を理解するのに役立ちます。

このフェーズで、エージェントは次の 2 つの非常に重要なタスクを達成しました。

1. ユーザーにとって: エージェントは、継続的かつ知覚可能なサービスを通じて、その分析能力と認知価値を発揮します。

2. エージェント自体: エージェントは、膨大な量の現実世界の取引データを通じて、市場と人間の意思決定パターンに関する包括的な理解を徐々に身につけていきます。

ここで最初の層のコンセンサスが生まれます。つまり、視点に関するコンセンサスではなく、実際の使用から得られた機能に関するコンセンサスです。

しかし、エージェントに関するこのコンセンサスは分散化され非公開のままであり、「サービスを受けた人々」の間でのみ存在します。

第3章 コンセンサス生成 - エージェントが検証可能なトランザクションエンティティになるとき

エージェントを長期間使用して個人の実際の保有状況を把握すると、従来のツールとは異なる特性が現れ始めます。

このエージェントは、短期的な変動における状況評価から、中長期のサイクルにおける構造分析に至るまで、一貫して安定した認知アプローチと判断ロジックを発揮します。単一の市場イベントに基づいて結論を導き出すのではなく、様々な市場環境下におけるリスク、リズム、不確実性に関する理解を繰り返し調整します。

この安定性により、エージェントは単発の分析ツールから、理解と予測が可能なインテリジェントユニットへと変貌を遂げます。トレーダーはエージェントとの長期的なインタラクションを通じて、自身の行動に関するフィードバックを得るだけでなく、エージェントの能力、判断スタイル、意思決定の傾向を理解し始めます。

ここで、最初のレベルの合意が自然に生まれました。

それは広告や物語から来るのではなく、現実世界の検証、つまりエージェントが取引を本当に理解し、重要な瞬間に価値ある判断を下すかどうかから来ます。

このコンセンサスが多数の実際のトレーダーの間で蓄積され続けるにつれて、より深い疑問が生じます。

エージェントが長期間のサービスを通じてトランザクション動作を理解する能力を証明した場合、そのエージェントは「通訳」の役割を超えて、トランザクション動作自体の一部になることもできますか?

LinkLayerAI フレームワークでは、このステップは飛躍ではなく、拡張です。

エージェントは独立したアイデンティティを持って現実の市場への参加を開始します。エージェントは独自のウォレットアドレスを持ち、分散型取引所で戦略取引を実行します。すべてのアクションはオンチェーンで行われ、リアルタイムで検証可能で、変更不可能な履歴を持ちます。

この瞬間から、エージェントの能力は分析と言語を通じてのみ認識されるのではなく、現実世界での実行を通じて継続的にテストされるようになります。

重要なのは、単一の取引の結果ではなく、エージェントが長期的かつ予測不可能な市場環境において、一貫した行動ロジック、リスク管理手法、そして戦略的規律を維持できるかどうかです。ここでは事後的な説明や人間の介入は存在せず、取引実行自体によって残されたデータ事実のみが重要です。

このプロセスの間に、第 2 層のコンセンサスが形成され始めました。

このコンセンサスはもはやプライベートなユーザー体験ではなく、オープン性、透明性、そして継続的な生成に基づくトランザクション行動です。誰もがエージェントの実行軌跡を観察し、その戦略特性を理解し、その安定性を判断し、それに基づいて独自の判断を下すことができます。

コンセンサスの核心も変化しました。もはや意見を信じるのではなく、能力を認識することであり、もはや物語に従うのではなく、事実を継続的に検証することです。

エージェントの取引行動が公にされ、比較可能で、議論可能な対象になると、それは当然ベンチマークとなる条件を満たす。このエージェントを巡って、市場参加者は同一の事実に基づいて、その将来のパフォーマンスについて異なる予想を形成し始める。真のエージェント予測市場は、無限にスケーラブルな戦略を中心に形成される。

ここでは、予測はもはや情報ゲームではなく、コンセンサスゲームになります。

この予測は市場の方向性に関するものではなく、実際の市場で十分に検証され、継続的に公開されているこのエージェントが、将来も相対的な優位性を維持できるかどうかを予測するものです。

エージェントの取引プロセスは完全に透明であり、ルールは公開されており、執行は中断されないため、この判断は本質的に公平性の根拠を有しています。舞台裏での操作や情報の独占はなく、すべての参加者は常に変化する同じ現実に直面しています。

エージェントの取引プロセスは完全に透明であり、ルールは公開されており、執行は中断されないため、この判断は本質的に公平性の根拠を有しています。舞台裏での操作や情報の独占はなく、すべての参加者は常に変化する同じ現実に直面しています。

したがって、完全なコンセンサスパスが閉じられます。

個々のリアルタイム取引データから始まり、エージェントの長期的な学習と能力開発に進み、エージェントが取引主体として市場でテストされ、最終的にはエージェントの能力を中心とした公開判断とゲームへと進化します。

これは人為的なメカニズムではなく、実際の取引行動によって自然に生じた結果です。

結論 | 人間とエージェント間の究極のトランザクションインタラクション

これは人間と機械の対立ではなく、アルゴリズムが人間に取って代わるという話でもありません。むしろ、Web3 のコンテキストにおけるトランザクション インテリジェンスの自然な進化です。

このプロセスでは、人間はもはや単なる受動的なシグナル実行者ではなく、実際の取引行動を通じてインテリジェントエージェントの機能を継続的に形成および検証します。エージェントはもはや単なるツールやモデルではなく、実際の市場で学習して進化し、透明性のある方法で長期テストを受けます。市場が最終的な判断者となり、予測とゲーム理論を通じてエージェントの取引機能を継続的に評価し、公的かつ検証可能なコンセンサスを形成します。

取引はもはや人と市場の間でのみ行われるのではなく、人→エージェント→市場という三者間の相互作用構造に拡大しています。

個人的な経験から検証可能な情報へ、個人的な判断から公的な合意へ、人間の取引からエージェントベースの取引情報へ。

LinkLayerAIは、この変革の重要な局面において、人々、取引、そしてエージェントをつなぐインフラを構築しています。その目的は、市場そのものを予測することではなく、信頼できる取引情報が継続的に検証され、公に評価され、そして集合的に合意されることを確実にすることです。

これは、Web3 トランザクション相互作用の次の段階を示します。