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暗号資産のAIエージェントを解剖する:仕組み・リスク・経済モデル
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フレームワークと案件

速報 · フレームワークと案件

LangGraph実践深掘り:循環ロジックを持つDeFi Agentを一歩ずつ構築する、そして踏んだ3つの落とし穴

LangGraphはループロジックを書きやすくし、それゆえ規律がなければ暴走ループを書いてしまいやすくもなる。この記事が記録する3つの落とし穴は、どれも公式チュートリアルが教えてくれないものだ。公式の例は通常シンプルすぎるよう設計されており、これらのシナリオをそもそもトリガーしないからだ。
LangGraphが「グラフ」構造でループと条件分岐を表現することを知っているのと、実際にこれらの特徴を使うAgentを構築することは別のことです。この記事はLangGraphの基本概念(ノード・エッジ・状態の定義)を繰り返し紹介するのではなく、具体的なDeFi利回り最適化Agentを例に、実際の設計と実装プロセスを一通り歩み、その過程で実際に踏んだいくつかの落とし穴を記録します。これらの落とし穴は通常公式の入門チュートリアルには現れません。公式の例は通常意図的にシンプルに設計されており、これらの境界事例をトリガーしないからです。要件から出発、まずグラフを描いてからコードを書くこのAgentのタスクは、複数の貸付プロトコルの利率を定期的に確認し、実行する価値のある裁定機会(資金を低利率のプロトコルから高利率のプロトコルへ移動し、Gasコストを差し引いても採算が取れる)が見つかれば移動...
フレームワークと案件
DeFi Agentフレームワーク深掘り比較:なぜLangGraphが筆頭になるのか、他のフレームワークのDeFiにおける実際のパフォーマンス
DeFi Agentのフレームワーク選択のコア基準:読み書きツールの強制隔離はフレームワークの実行エンジンレベルで実装されなければならず、System...
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2026年の主流オンチェーンAgentフレームワーク5選:LangGraph・ElizaOS・AutoGen・Olas・ZerePy、それぞれ誰に向いているか
オンチェーンAgentフレームワーク選択のコア原則:「最も有名なもの」ではなく「タスクタイプに最も適したもの」を選ぶ。厳格な実行コントロールが必要なDeF...