👉 最新のEvoAgentXフレームワークをまとめると、Web3との組み合わせについての考えをまとめると、EvoAgentXは、英国グラスゴー大学の研究チームによって開発された世界初のAIエージェント自己進化型オープンソースフレームワークです。 システムがデプロイされた後、タスク環境の変化に応じて、プロンプトワード、ワークフロー構造、およびメモリモジュールを自動的に最適化でき、手動の介入は必要ありません。

伝統的なアプリケーションシーン：🎗️
株式分析タスクでは、市場の変動に応じて分析ロジックを動的に調整できます。 ユーザーが自然言語によるタスクの説明(A株の財務レポートを分析して視覚的なレポートを生成するなど)を入力すると、システムが自動的にタスクを分解し、エージェントの役割(データスクレイピング、クリーニング、分析)を設定し、コラボレーションワークフローを構築して、従来の数日間の開発プロセスを5分に圧縮します。

Web3と結びつく機会：👏
1️⃣EvoAgentX は、Web3 アプリケーションにおける AI エージェントの運用コストを削減することができます。例えば、DeFi における自動的に戦略を調整するトレーディングボットや、GameFi におけるプレイヤーの行動に動的に適応する NPC などが、オンチェーンのスマートコントラクトを通じて収益分配を実現します。

Web3との既存の矛盾: 🌟
1️⃣EvoAgentXは大規模モデルの計算力（例えばGPT-4）に依存していますが、Web3の分散型計算ネットワーク（例えばDePIN）は現在、AWSなどの中央集権型プラットフォームに比べて効率が大幅に低く、高強度のトレーニングを支えることが難しいです。
2️⃣オンチェーンデータは希薄で断片的であり、AIトレーニングのニーズを満たすのが難しい。オフチェーンデータの導入は、分散化の原則に反する可能性がある。

結論：Web3 にはどのような AI が必要ですか？🤔

🎉短期：EvoAgentXを利用してWeb3プロダクト体験を向上させる（自動カスタマーサービス、オンチェーン分析など）、ユーザーの粘着性をエコシステムに還元する。
🎊長期：DAOガバナンスのAI最適化コミュニティを探求し、進化の方向をユーザーのコンセンサスに基づいて推進し、技術が人にサービスを提供することを実現します。