Web3 AIエージェントは、ユーザーのウォレットに対する無制限なコントロール権を与えられることなく、戦略のテスト、データやサービスの購入、限定的なリアルマネー取引の実行など、フルトレーディングワークフロー全体を操作できるツールを獲得しつつあります。SKALEおよびAmazonが8月にリリースした新製品や、imTokenによる新しいウォレットセキュリティ設計は、エージェントが継続的に行動できる一方で、金融的・運用面での厳密に定義された制限内にとどまるというモデルへ業界が収束しつつあることを示しています。
この新たなアーキテクチャは、金融市場における自律型ソフトウェアにとっての中核的な障壁に対処しています。エージェントはニュースを分析したり価格を比較したり、取引を提案したりできるかもしれませんが、実際に有用に展開するには、市場状況の変化に応じてこれらのタスクを繰り返す必要があります。また、プライマリウォレットを晒すことなく有料情報やコンピューティングリソースを取得し、エラーによって無制限の支出が発生しないようにする仕組みも必要です。
8月中旬にローンチされたSKALEのAgentPitは、予測市場エージェント向けのシミュレーション環境により、この問題の最初の部分に焦点を当てています。このプラットフォームは、実際のPolymarketのマーケットデータを反映し、互換性のあるAPI、中央限界注文板（CLOB）、そして実際の資金ではなくシミュレートされたUSDCを提供します。
この設計により、開発者は資本をリスクにさらすことなく、変動する価格や流動性、他の参加者に対してエージェントをテストできます。静的なベンチマーク（モデルが一度だけ質問に答えるもの）とは異なり、マーケットエージェントは継続的に状況を観察し、意思決定を行い、注文を執行し、結果を評価して次のアクションを調整しなければなりません。
シミュレートされた市場は時間軸に沿った意思決定をテストする
AgentPitは、従来のAI評価における弱点に焦点を当てています。数学、コーディング、テキスト要約を対象としたテストでは回答の正誤を測定できますが、エージェントが急変する市場を通じてポジションを適切に管理できるかどうかは示されません。
予測市場において、エージェントが「YES」の結果が70セントで取引されるべきだと推定し、市場価格が55セントだったとします。その水準で買いを入れたとしても、その戦略が健全だったことの証明にはなりません。新たな情報によって契約価格が45セントまで下がる可能性もあれば、突発的な出来事でさらに上昇する可能性もあります。また、各価格帯での注文可能数量も、エージェントが実際にポジションに入る・抜ける際に支払う金額に影響を与えます。
中央限界注文板（CLOB）は、さまざまな価格での買い・売り注文を記録します。自動化された戦略にとって、この構造は単純な方向性判断を超えた執行上の課題をもたらします。具体的には、スプレッドを越えて注文するか、どの程度取引するか、流動性を待つか、そしてポジションを損切りまたは追加するタイミングをどうするかといった点です。
SKALEによると、AgentPitは複数のエージェントが同じシミュレートされたオーダーブック内で相互作用することを可能にする。これにより開発者は、各モデルを個別に評価するのではなく、流動性を巡って競い合ったり、互いの取引に反応したりする際の戦略の振る舞いを観察できるようになる。
この環境は、シミュレーションによるテストの限界を完全に取り除くものではない。実際の市場は、特に予期せぬニュースイベントや流動性が異常に変化する期間など、模倣では完全に再現できない形で変化することがある。しかし、繰り返されるシミュレーション上の意思決定を通じて安全に運用できないエージェントには、実際の資金を委ねる根拠はほとんどないだろう。
Amazonがマシンペイメント用のルートを追加
AmazonのBedrock AgentCore Paymentsは8月18日に一般提供を開始し、タスク実行中にサービスへのアクセスを購入する必要があるエージェント向けのインフラストラクチャ層を追加した。このシステムはAmazon Bedrock AgentCore上で動作するエージェントをサポートし、第三者提供のAPI、Model Context Protocol（MCP）サービス、およびデータソースの発見と支払いを可能にする。
このプロダクトにはウォレットインフラストラクチャ、ステーブルコイン対応、およびx402マシンペイメントプロトコルが含まれる。X402はソフトウェアがデータクエリやコンピューティングサービスなどのリソースに対してインターネットネイティブな支払いを行うことを目的としており、従来のオンライン購入に関連するアカウント設定や手動での請求プロセスを回避できる可能性がある。
継続的に稼働するエージェントにとって、有料の入力は実用上の制約となり得る。トレーディングやリサーチのワークフローは、実行開始後に新たなデータソース、専門的な分析クエリ、または追加のコンピューティング能力を必要とする場合がある。事前に支出ルールを設定したペイメントレイヤーがあれば、そのワークフローは小さな取引ごとに人間の承認を必要とせずに継続できる。
Amazonによると、AgentCore Paymentsはウォレットの秘密鍵や認証情報をAIモデルから分離している。この分離は、外部のWebコンテンツ、フィード、ツールのレスポンスなど、信頼できない情報を処理するソフトウェアにとって特に重要である。モデルは支払いをリクエストできるが、ウォレットを制御する鍵情報の開示や直接的な操作はできないようにすべきだ。
ウォレットのコントロールがリアル資産の境界線となる
シミュレーションから実際の実行への移行により、ウォレット設計がエージェントに関する議論の中心となる。従来のウォレットは、人間が個々のトランザクションを確認・承認することを前提としている。しかし、価格変動に繰り返し応答したり、24時間365日定期的な支払いを行ったりすることが期待される自動化戦略には、このモデルはあまり適していない。
imTokenは、アカウント分離、セッションキー、およびプログラム可能なポリシー制限を基盤とした「エージェントウォレット」のアプローチを提示しています。この提案された設計では、セッションキーをTEE（Trusted Execution Environment：信頼実行環境）内に配置します。TEEとは、機密性の高い操作をソフトウェア環境全体から隔離するためのハードウェア上の保護領域です。
imTokenのフレームワークでは、エージェントアカウントに対してプロトコルの許可リスト、取引金額上限、日次支出限度額、頻度制限、および固定された承認時間枠を通じて制限をかけることができます。これらの範囲外のアクションには、ユーザーによる再確認が必要になります。
このモデルにより、ユーザーは不具合を起こしたエージェントや侵害されたエージェントを制御する複数の手段を持ちます。自動化されたアクティビティの一時停止、権限の取り消し、アカウント制御の復元、または資金の引き出しが可能です。またimTokenの設計では、アクティビティが異常であると判断されたり、事前に設定された戦略条件の範囲外に逸脱したりした場合、自動実行を停止し、その後に本人確認を再度行うことを求めています。
アカウントの分離により、誤った意思決定やツール接続の悪用による損害を軽減できます。ユーザーが全資産を保有するウォレットをエージェントに直接接続する代わりに、オペレーターは特定のタスクに特化したルールと限定的な残高を持つ専用アカウントを資金供給できます。その結果、急激な取引の増加は残高制約とポリシー制限の両方に直面することになります。
現在のWeb3エージェントの方向性では、トレーニングと財務権限が別々のレイヤーに分かれています。AgentPitのようなシミュレーション市場は意思決定ループの弱点を明らかにできる一方で、支払いインフラと制限付きウォレットによって、エージェントが実際の環境に投入された後の行動範囲を制限できます。これにより、自律型マーケットソフトウェアへのより現実的な道筋が開かれます。エージェントは継続的に稼働できますが、その権限は予算、承認済みプロトコル、時間制限、および取り消し可能な権限によって常に制限されます。
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