AIは、単に質問に答えるだけのシステムを超えつつあります。
私たちは、チャットボットから、ツールを使えるアシスタントへ、さらにウェブを閲覧し、ファイルを扱い、APIを呼び出し、私たちに代わってタスクを実行できるエージェントへと進化してきました。
しかし、エージェントがより高性能になるにつれて、より大きな疑問が浮かび上がります：
AIが実際に行動できるようになったら、何が起こるのでしょうか？
そのため、エージェントのアーキテクチャはモデルの知能と同じくらい重要になります。
これは@NEAR Protocol AIがIronClaw 1.0で取り組んでいる問題です。Rustで構築された、安全でオープンソースのAIエージェント用ハーネスです。
コアとなる考え方はシンプルです。決める部分と、実行する部分を分けること。
モデルは、何が起きるべきかを推論します。ツール、資格情報、ファイル、ネットワークアクセスは実行側にあります。その間に、ガードと呼ばれる単一の調整レイヤーがあり、アクションはそこを通過しなければなりません。
このアーキテクチャ上の分離が、他のすべての土台になっています。
The Numbers Behind IronClaw
#ironclaw 2026年7月27日に1.0がローンチされ、リリースの中でも最も強い要素の1つがベンチマークデータです。
同じ基盤モデル deepseek-v4-flash を、比較した各エージェント・ハーネス全体で使用した結果、IronClawは次を記録しました：
➜ PinchBench — 93.5%
➜ ClawBench — 88.6%
➜ OfficeQA — 76.4%
▪︎ PinchBenchは、スケジューリング、メール、コーディング、リサーチ、ファイル管理などの領域をカバーする147の実世界タスクをテストします。
▪︎ ClawBenchは、140以上の本番WebサイトにわたるライブWeb上でのインタラクションに焦点を当て、予約、申請、購入などのマルチステップタスクをテストします。
▪︎ OfficeQAは、米国財務省の膨大な資料群を対象に、スキャンされた文書、密度の高い表、数百万の数値データなどを含む文書ベースの推論に焦点を当てます。
重要なのは、IronClawが高得点を取ったというだけではありません。
基盤となるモデルは同じでした。
それはハーネス自体にも示唆しています。つまり、エージェントがツール、権限、状態、実行をどう扱うかは、モデルが達成できることに意味のある影響を与え得る、ということです。
ただし重要な注意点があります。IronClawはすべてのベンチマークで先行しているわけではありません。研究でも、GaiaやSWE-liteの分割などのベンチマークでは後れを取っていると記されています。
それにより比較の信頼性が高まります。IronClawがすべてにおいて普遍的に優れているという主張ではなく、1.0リリースで強調された特定のタスクカテゴリにおいて、そのアーキテクチャが強力に機能する、ということです。
IronClawを本当に違うものにしているのは何？
最大の改善は、見た目よりもアーキテクチャ面です。
1. セキュリティが実行経路に組み込まれている
機密性の高い操作には、明示的な人間の承認が必要になることがあります。一方で、能力（ケイパビリティ）ベースの権限が、エージェントが実行できることを制御します。
資格情報もモデルの文脈から切り離して保持し、シークレットはより隔離されたセキュリティレイヤーで扱います。
これは重要です。メール、ファイル、API、あるいは金融システムへのアクセスを持つエージェントは、チャットボットよりもはるかに大きい攻撃対象面を持つからです。
2. 中断しても処理が生き残る
IronClawは連続的なチェックポイントを使用します。
エージェントが長いタスクの途中で、承認が必要になったり、再起動されたり、中断に遭遇したりしても、その状態を保持できるため、最初からやり直すことなく作業を続行できます。
それにより、中断を完全な失敗ではなく「一時停止」に変えられます。
3. 複数のチャネルにまたがる1つのアシスタント
IronClawは、共有メモリと同じガードポリシーを維持しながら、CLI、Web、Slack、Telegramを通じて動作できます。
企業にとって重要なのは、エージェントが、インターフェースが変わるたびにまったく別のシステムになってしまわないことです。
4. チーム向け
IronClawはマルチテナント導入をサポートしており、組織は個々のワークスペースをデフォルトで非公開のまま保ちつつ、ツールやスキルを共有できます。
より強い分離が必要なチーム向けには、シングルテナント導入により完全な分離が提供されます。
根本となる考え方はシンプルです。
アクセスを不必要に共有せずに、能力を共有すること。
NEAR AIはどこに入るのか
IronClawは、より大きな #NEARAI スタックの一部にすぎません。
NEAR AIは、Trusted Execution Environments（TEEs）を通じて、Trusted Execution Environments（TEEs）により機密コンピューティングと結びついたセキュアなエージェント基盤を統合します。ここでは、ワークロードはハードウェア的に隔離された環境の中で実行できます。
より広いスタックには、NEAR AI Cloud、機密推論、IronClaw、OpenClawのホスティング、そして NEAR の #crypto 基盤（IntentsやChain Signaturesなど）との統合が含まれます。
それにより、責務の分離が興味深い形になります。
IronClawはエージェントの実行を確保します。
TEEs（Trusted Execution Environments）が、機密性の高い計算が行われる環境を保護します。
NEARは、アイデンティティ、トランザクション、支払いのための暗号基盤を提供します。
そして、私が特に興味深いと思うのは、ステーキングです。
ステーキングは利回り以上のもの
NEAR AIは、2026年7月30日にNEAR AI向けのStaking（ステーキング）を導入しました。
この考え方は、クレジットカードでAIインフラに支払うだけの話とは異なります。
ユーザーはNEARをロックし、IronClawのホスティングや機密推論などのサービスに対する継続的なAIクレジットを受け取れます。その一方で、基盤となるステークの所有権は保持します。
IronClawホスティングの現在のポリシーは：
担保付きNEAR ÷ 100 = 月額のUSDクレジット予算
IronClawエージェントを有効化するための最低ステークは現在50 NEARで、最初のエージェントはおよそ30秒で稼働開始するよう設計されています。
これらの数値は2026年7月30日のローンチ時のポリシーパラメータで、時間とともに変化し得ます。
ただし、見落としてはいけない重要な違いがあります。
NEAR AIのステーキングは、プロトコルのステーキングと同じではありません。
プロトコルレベルのステーキングが、バリデータとデリゲータによってNEARブロックチェーンを確保します。
NEAR AIのステーキングは、ロックされたNEARを、エージェントのホスティングや機密推論といったAI利用に接続します。
それらは別の仕組みですが、同じより大きな考え方を指し示しています。ネットワークを担保する資産が、そこから作られるアプリケーションの経済的インフラの一部にもなり得る、ということです。
より大きな全体像
だからこそ私は、IronClawの物語は、単に別のAIエージェントをローンチするだけよりも面白いと思っています。
より大きな賭けは、いくつかのレイヤーをつなぐことです。
安全な実行 → 機密コンピュート → 暗号ネイティブな所有 → エージェントの活動
エージェントが将来的に機密情報を管理し、企業とやり取りし、アイデンティティを持ち、支払いを行い、トランザクションを実行するなら、それらの周辺インフラは、単なる知能以上のものを扱える必要があります。
❍ セキュリティが必要です。
❍ 永続性が必要です。
❍ プライバシーが必要です。
そして最終的には、経済面のレイヤーが必要になります。
それが、NEAR AIのアプローチが注目に値する理由です。
長期的な命題は、次のように要約できます。
資本が計算を資金面で支えます。
計算能力がエージェントを動かします。
エージェントがオンチェーンの活動を生み出します。
それがAIインフラにおける意味のある新しいモデルになるかどうかは、まだ証明されていません。
しかし、IronClawとNEAR AIを中心に構築されているアーキテクチャを見ると、業界は「問い」が単に、という未来へ向かっている可能性があることを示唆しています。
「エージェントはどれほど賢いのか？」
だけでなく：
「実務で本当に信用できますか？」