こんにちは、クリプト愛好家やテック好きの皆さん！もし人工知能（AI）やミームトークンのようなブロックチェーンの革新に興味を持っているなら、大型言語モデル（LLM）とそれらのマルチエージェントシステムについて耳にしたことがあるでしょう。最近、Yossi Kreinin（@YossiKreinin）のツイートが話題になり、AIエージェントが失敗する理由について興味深い考察が生まれました。特に最新のブロックチェーントレンドを追っている人にわかりやすく解説していきます。

Yossi Kreininは何を言ったのか？

2025年7月1日、Yossiはこうツイートしました。「ほとんどのエージェント失敗はもはやモデルの失敗ではなく、コンテキストの失敗だ。」そしてユーモアを交えてこう続けました。「僕もそうなんだよね！失敗した時、下手くそだからじゃなくて、成功に必要な情報をちゃんと与えてもらえなかったからだって！」このツイートはLLMマルチエージェントシステムにおける自動失敗帰属の論文にリンクしていて、この考えを深く掘り下げています。ユーモアの裏にAI開発の本質的な問題を突いているのです。

コンテキストの失敗とは何か？

では、コンテキストの失敗とは何でしょうか？AIと会話していて変な答えが返ってきたら、「ああ、このモデル壊れてるな」と思うかもしれません。しかし多くの場合、問題はAIの頭脳（モデル）ではなく、AIが扱っている情報（コンテキスト）にあります。AI用語で言うと、コンテキストウィンドウはAIの短期記憶のようなもの。モデルが一度に処理して質問を理解できるテキストやデータの量を指します。もしコンテキストが不完全だったり混乱していたりすると、コア技術がしっかりしていてもAIは誤答することがあります。

例えば、@MagpieMcGrawの返信では、ClaudeというAIモデルを使ってMorrowindのMODを作成する際に、うまく機能させるために誰かのMODを参照として与えなければならなかったと述べています。これはまさにコンテキストが結果を左右した典型的な例です！

なぜブロックチェーンやミームトークンに関係するのか？

「これがミームトークンやブロックチェーンと何の関係があるんだ？」と思うかもしれません。ですがブロックチェーン領域が進化する中で、市場分析やコンテンツ生成、分散型アプリの作成にAI搭載ツールがますます使われています。これらのツールがマルチエージェントシステム（複数のAIが連携）を使う場合、コンテキストの失敗を理解することは開発者の負担軽減につながります。例えば、ミームトークンのトレンドを予測するAIが十分な過去データを持っていなければ失敗しますが、それはモデルの欠陥ではなくコンテキストの問題です。

Meme Insiderでは最新のテクノロジーニュースで皆さんが一歩先を行けるよう情報を提供しています。この知見は、ブロックチェーン実務者がより優れたAIシステムを構築し、明確で包括的なコンテキストを提供してこうした落とし穴を避ける手助けになるでしょう。

大きな視点：自動失敗帰属

Yossiのツイートで紹介されている論文は、「Who&Whenデータセット」や失敗の原因となったエージェントやステップを特定する手法を紹介しています。これはスマートコントラクトのトラブルシューティングと同じように複雑なAI環境のデバッグに革命をもたらします。コンテキストの問題を特定することで、ミームトークンの変動分析やセマンティックトリプルを使ったSEO最適化などのタスクにおいても、より信頼性の高いシステム開発が可能になります。

ミームトークンファンへのまとめ

次にAIツールの失敗を聞いたら、すぐに技術のせいにせずコンテキストを疑ってみましょう！古いゲームのMOD作成から次の大きなミームコインの追跡まで、AIに正しい情報を与えることが成功の鍵です。好奇心を持ち続け、学び続け、AIとブロックチェーンが私たちの世界をどう変えているかを知るためにぜひMeme Insiderをチェックしてください！