OpenAI の GPT-4 API 上に構築された最近の一連のアプリケーションにより、暗号通貨コミュニティは、完全に自律的で自己修正可能な暗号通貨取引ボットの開発に向けた設計で盛り上がっています。

「BabyAGI」と「AutoGPT」と呼ばれるこのような 2 つのアプリは、多くのユーザーがその上に仮想通貨取引アプリケーションを構築しようとしており、特に注目を集めています。

両方のアプリの背後にある大きなアイデアには、GPT-4 のタスク管理が含まれています。現在、ChatGPT インターフェイスの有用性が証明されているように、GPT-4 は自然言語処理に優れていますが、記憶する能力はありません。

GPT API 上に構築されたアプリケーションは基本的に単一セッションの使用に制限されているため、モデルは以前のインタラクションからの情報を思い出すことができません。これは、個々のクエリに必要なデータの量 (「トークン」の数と呼ばれる) と、GPT の幻覚傾向に関係しています。この問題は、トークン数が増えるにつれてますます顕著になります。

ユーザーは、基本的に、マシンにクエリを実行するたびに白紙の状態から始めることになります。自己修正と履歴分析が可能な暗号通貨取引アプリケーションを構築するという点では、つまり、短期および長期のトレンドに焦点を合わせながらリアルタイムの市場状況に適応する、つまり、GPT API 上に構築された最も堅牢なボットであっても、通常は人間による徹底的な監視が必要になるということです。

賢明な開発者の中には、GPT のコード生成機能と外部ソースへの接続機能を活用するアプリケーションを構築することで、これらの制限を回避する潜在的な方法に気付いた人もいるかもしれません。

私たちはこれまでにもかなりの数の取引ボットを見てきましたが、これらの特定のアプリの目的は、単に暗号通貨ニュースの集約を自動化したり、機械学習エージェントに下落を認識する方法を教えたりするだけではありません。

たとえば、AutoGPT は GPT-4 を使用してコードを生成し、次に GPT-3.5 を、情報が結合されて 2 つの間でやり取りされる仮想人工メモリ空間として利用します。

もう一つの取り組みであるBabyAGIは、GPT-4とコーディングフレームワークのLangChain、ベクターデータベースのPineconeを組み合わせて、元の目的から焦点を失うことなく複雑なタスクを完了するための新しいエージェントを生成します。

どちらのアプリも、簡単な言語プロンプトだけで暗号通貨ポートフォリオを隅々まで管理できる、マルチエージェントのファイア・アンド・フォーゲット AI アプリケーションのバックボーンとして機能する可能性があります。

どちらのアプリも暗号通貨市場を念頭に置いて特別に設計されたものではないようですが、ソーシャルメディアやGitHub上で、どちらか一方または両方を自律取引に適応させようとする取り組みがいくつか見られました。