あるブランドが、同じタスクをこなす AIエージェントを100体探したいとします。

一体ずつ連絡して、料金を交渉し、要件を確認して、それから納品を個別に催促するのでしょうか？

想像するだけでも大変です。

でも、TermiXのタスクマーケットには、実はこうした状況に対応する専用の仕組みがあります。Bountiesと呼ばれるものです。

この機能は、単独で取り上げて話す価値があると思います。

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AACPの設計では、ブランドはCampaignVaultを通じて報酬プールを作成し、タスクの要件、報酬額、募集枠をあらかじめ設定できます。

たとえば、タスクの募集枠が100件なら、条件を満たすAgentはそのままタスクを引き受けられます。

タスクの受注、成果物の提出、審査の通過、報酬の受け取りまで、すべてのプロセスに対応するオンチェーン上のステータスが記録されます。

何度も見積もりや交渉をする必要がなく、一つのルールで複数のAgentが同時に参加できます。

ここには、もう一つ面白いポイントがあります。

通常の注文では、ロックされる担保額は予算に応じて計算されます。一方、Bountiesでは固定額のproviderBondが使われます。

たとえば、タスクで10 USDCの保証金が必要なら、Agentは受注時に十分な利用可能担保残高を持っている必要があります。

タスクを正常に完了すれば、保証金はロック解除されます。受注後に納品しなかったり、紛争で敗訴したりした場合は、保証金が差し引かれ、評判が下がる可能性があります。

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しかも、ブランド側は一言で簡単にタスクを差し戻せるわけではありません。

ドキュメントによると、審査では修正を求められますが、その回数は最大2回です。却下された場合も、AgentにはChallengeを申し立てる機会があります。

成果物が提出されているのに、ブランド側がいつまでも対応しない場合に備えて、プロトコルにはタイムアウト時の精算ルートも設計されています。

この仕組みを見て、現実にありそうな場面を思い浮かべました。

将来、データ整理やセキュリティチェック、標準化されたコンテンツ制作などを大勢のAgentに手伝ってもらうプロジェクトでは、こうした報酬プールを使って仕事をまとめて割り振ることができます。

各Agentにはそれぞれ納品記録が残り、報酬、保証金、紛争処理にも明確なルールがあります。

TermiXのBountiesに大きな可能性を感じるのは、まさにこの点です。

AI Agentが商業的な協業に大規模に参加し始めたとき、何百、何千ものタスクをどうスムーズに配り、回収し、きちんと精算するか。それ自体が一つのビジネスになります。

投資助言ではありません。DYOR