連邦学習から分散型エージェントネットワークへ：ChainOperaプロジェクトの解析

著者： 0xjacobzhao

6月のレポート「 Crypto AI の聖杯：分散型トレーニングの最前線 」において、私たちはフェデレーテッドラーニング（Federated Learning）という、分散型トレーニングと非中央集権型トレーニングの中間に位置する「制御された分散化」ソリューションについて言及しました。そのコアはデータをローカルに保持し、パラメータを集中して集約することで、医療や金融などのプライバシーやコンプライアンスの要求を満たします。同時に、私たちは過去の複数のレポートでエージェント（Agent）ネットワークの台頭に継続的に注目してきました——その価値は、複数のエージェントによる自律性と分業を通じて複雑なタスクを協力して完遂し、「大規模モデル」から「マルチエージェントエコシステム」への進化を推進する点にあります。

フェデレーテッドラーニングは「データをローカルに留め、貢献度に応じてインセンティブを与える」ことで多者協力の基盤を築き、その分散型の遺伝子、透明なインセンティブ、プライバシー保護とコンプライアンスの実践はAgent Networkに直接活用できる経験を提供します。FedMLチームはこの道筋に沿って、オープンソースの遺伝子をTensorOpera（AI産業基盤インフラ層）へとアップグレードし、さらにChainOpera（分散型Agentネットワーク）へと進化させています。もちろん、Agent Networkは必ずしもフェデレーテッドラーニングの延長線上にあるわけではなく、そのコアは複数エージェントの自律協力とタスク分業にあり、マルチエージェントシステム（MAS）、強化学習（RL）、またはブロックチェーンインセンティブメカニズムに基づいて直接構築することも可能です。

一、フェデレーテッドラーニングとAI Agent技術スタックアーキテクチャ

フェデレーテッドラーニング（Federated Learning, FL） は、データを集中させることなく協調トレーニングを行うフレームワークであり、その基本原理は各参加者がローカルでモデルをトレーニングし、パラメータや勾配のみを協調サーバーにアップロードして集約することで、「データがドメイン外に出ない」プライバシーコンプライアンスを実現します。医療、金融、モバイル端末などの典型的なシナリオでの実践を経て、フェデレーテッドラーニングは比較的成熟した商用段階に入っていますが、通信コストが高い、プライバシー保護が不完全、デバイスの異種性による収束効率の低下などのボトルネックに直面しています。他のトレーニングモードと比較すると、分散型トレーニングは効率とスケールを追求するために計算力の集中を強調し、非中央集権型トレーニングはオープンな計算力ネットワークを通じて完全な分散協力を実現します。一方、フェデレーテッドラーニングはその中間に位置し、「制御された分散化」 ソリューションとして、産業界のプライバシーとコンプライアンスの要求を満たしつつ、機関間協力の実現可能な道筋を提供し、産業界の移行的なデプロイメントアーキテクチャにより適しています。

そしてAI Agentプロトコルスタック全体において、私たちは以前のレポートでこれを3つの主要レイヤーに分類しました：

• インフラストラクチャ層（Agent Infrastructure Layer）:この層はエージェントに最も低レベルの実行サポートを提供し、すべてのAgentシステム構築の技術的基盤です。

• コアモジュール：Agent Framework（エージェント開発・実行フレームワーク）およびAgent OS（より低レベルのマルチタスクスケジューリングとモジュール化ランタイム）を含み、エージェントのライフサイクル管理のコア機能を提供します。

• サポートモジュール：Agent DID（分散型ID）、Agent Wallet & Abstraction（アカウント抽象化とトランザクション実行）、Agent Payment/Settlement（支払・決済機能）など。

• 調整・スケジューリング層（Coordination & Execution Layer）は、複数エージェント間の協調、タスクスケジューリング、システムインセンティブメカニズムに注目し、エージェントシステムの「集団知能」構築の鍵となります。

• Agent Orchestration：指揮メカニズムであり、Agentのライフサイクル、タスク割り当て、実行フローを統一的にスケジューリング・管理するためのもので、中央制御のワークフローシナリオに適しています。

• Agent Swarm：協調構造であり、分散型エージェント協力を強調し、高度な自律性、分業能力、柔軟な協調性を持ち、動的環境下の複雑なタスクに適しています。

• Agent Incentive Layer：エージェントネットワークの経済的インセンティブシステムを構築し、開発者、実行者、検証者の積極性を引き出し、エージェントエコシステムに持続的な原動力を提供します。

• アプリケーション層（Application & Distribution Layer）

• 配布サブカテゴリ：Agent Launchpad、Agent Marketplace、Agent Plugin Networkなど

• アプリケーションサブカテゴリ：AgentFi、Agent Native DApp、Agent-as-a-Serviceなどを含む

• 消費サブカテゴリ：Agent Social / Consumer Agentが中心で、消費者のソーシャルなどの軽量シナリオ向け

• Meme：Agentのコンセプトを利用した投機で、実際の技術実装やアプリケーション展開がなく、マーケティング主導のみ。

二、フェデレーテッドラーニングのベンチマークFedMLとTensorOperaフルスタックプラットフォーム

FedML は、フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）と分散型トレーニングに特化した最初期のオープンソースフレームワークの一つであり、学術チーム（USC）を起源とし、徐々にTensorOpera AIのコアプロダクトとして企業化されました。研究者や開発者に対し、機関横断・デバイス横断のデータ協調トレーニングツールを提供し、学術界ではNeurIPS、ICML、AAAIなどのトップカンファレンスで頻繁に登場するため、フェデレーテッドラーニング研究の汎用実験プラットフォームとなっています。産業界では、FedMLは医療、金融、エッジAI、Web3 AIなどのプライバシーセンシティブなシナリオで高い評価を得ており、フェデレーテッドラーニング分野のベンチマーク的ツールチェーンと見なされています。

TensorOperaは、FedMLが商用化路線に基づき、企業や開発者向けのフルスタックAI基盤インフラプラットフォームへとアップグレードしたものです。フェデレーテッドラーニング機能を維持しつつ、GPU Marketplace、モデルサービス、MLOpsへと拡張し、大規模モデルとAgent時代のより大きな市場に参入しています。TensorOperaの全体アーキテクチャは、Compute Layer（基盤層）、Scheduler Layer（スケジューラー層）、MLOps Layer（アプリケーション層）の3層に分けられます：

1. Compute Layer（基盤層）

Compute層はTensorOperaの技術的基盤であり、FedMLのオープンソース遺伝子を継承しています。コア機能にはParameter Server、Distributed Training、Inference Endpoint、Aggregation Serverが含まれます。その価値は、分散型トレーニング、プライバシー保護のフェデレーテッドラーニング、拡張可能な推論エンジンを提供し、「Train / Deploy / Federate」の3大コア機能を支え、モデルのトレーニング、デプロイ、機関横断協力までの完全なチェーンをカバーする点にあります。

2. Scheduler Layer（中間層）

Scheduler層は計算力取引とスケジューリングの中枢であり、GPU Marketplace、Provision、Master Agent、Schedule & Orchestrateで構成され、パブリッククラウド、GPUプロバイダー、独立した貢献者のリソース呼び出しをサポートします。この層はFedMLがTensorOperaへとアップグレードする際の重要な転換点であり、インテリジェントな計算力スケジューリングとタスクオーケストレーションにより、より大規模なAIトレーニングと推論を実現し、LLMや生成AIの典型的なシナリオをカバーします。同時に、この層のShare & Earnモデルはインセンティブメカニズムのインターフェースを予約しており、DePINやWeb3モデルとの互換性の可能性を持っています。

3. MLOps Layer（上層）

MLOps層は、プラットフォームが直接開発者や企業にサービスを提供するインターフェースであり、Model Serving、AI Agent、Studioなどのモジュールを含みます。典型的なアプリケーションにはLLM Chatbot、多モーダル生成AI、開発者Copilotツールが含まれます。その価値は、基盤となる計算力とトレーニング機能を高レベルのAPIやプロダクトとして抽象化し、利用のハードルを下げ、即時利用可能なAgent、ローコード開発環境、拡張可能なデプロイ機能を提供する点にあります。Anyscale、Together、Modalなど新世代AIインフラプラットフォームと同等の位置づけで、インフラからアプリケーションへの橋渡し役を担います。

2025年3月、TensorOperaはAI Agent向けのフルスタックプラットフォームへとアップグレードし、コアプロダクトはAgentOpera AI App、Framework、Platformをカバーします。アプリケーション層はChatGPTのようなマルチエージェントエントリーポイントを提供し、フレームワーク層はグラフ構造のマルチエージェントシステムとOrchestrator/Routerを「Agentic OS」へと進化させ、プラットフォーム層はTensorOperaモデルプラットフォームとFedMLを深く統合し、分散型モデルサービス、RAG最適化、ハイブリッドエッジ・クラウドデプロイを実現します。全体目標は「一つのオペレーティングシステム、一つのエージェントネットワーク」を構築し、開発者、企業、ユーザーがオープンかつプライバシー保護された環境で次世代Agentic AIエコシステムを共創することです。

三、ChainOpera AIエコシステム全景：共創・共有者から技術基盤へ

もしFedMLが技術コアであり、フェデレーテッドラーニングと分散型トレーニングのオープンソース遺伝子を提供しているなら、TensorOperaはFedMLの研究成果を商用可能なフルスタックAI基盤インフラへと抽象化したものです。そしてChainOperaは、TensorOperaのプラットフォーム機能を「オンチェーン化」し、AI Terminal + Agent Social Network + DePINモデルと計算力層 + AI-Nativeブロックチェーンを通じて、分散型エージェントネットワークエコシステムを構築します。そのコアの変化は、TensorOperaが主に企業や開発者向けであるのに対し、ChainOperaはWeb3化されたガバナンスとインセンティブメカニズムを活用し、ユーザー、開発者、GPU/データ提供者を共創・共治に巻き込み、AI Agentが単なる「利用される存在」ではなく、「共創・共同所有される存在」となる点です。

共創者エコシステム（Co-creators）

ChainOpera AIは、Model & GPU PlatformとAgent Platformを通じて、エコシステム共創のためのツールチェーン、基盤インフラ、調整層を提供し、モデルトレーニング、エージェント開発、デプロイ、拡張協力をサポートします。

ChainOperaエコシステムの共創者には、AI Agent開発者（エージェントの設計・運用）、ツール・サービス提供者（テンプレート、MCP、データベース、API）、モデル開発者（モデルカードのトレーニング・公開）、GPU提供者（DePINやWeb2クラウドパートナーを通じて計算力を提供）、データ貢献者・アノテーター（マルチモーダルデータのアップロード・アノテーション）が含まれます。開発、計算力、データという三つのコア供給が、エージェントネットワークの持続的成長を共同で推進します。

共有者エコシステム（Co-owners）

ChainOperaエコシステムはさらに共有者メカニズムを導入し、協力と参加を通じてネットワークを共同構築します。AI Agentクリエイターは個人またはチームで、Agent Platformを通じて新しいエージェントを設計・デプロイし、構築・公開・継続的なメンテナンスを担当し、機能やアプリケーションのイノベーションを推進します。AI Agent参加者はコミュニティから来ており、アクセスユニット（Access Units）を取得・保有することでエージェントのライフサイクルに参加し、利用やプロモーションを通じてエージェントの成長と活性化を支援します。両者は供給側と需要側をそれぞれ代表し、エコシステム内で価値共有と協調発展モデルを形成します。

エコシステムパートナー：プラットフォームとフレームワーク

ChainOpera AIは多方面と協力し、プラットフォームの利便性と安全性を強化し、Web3シナリオとの融合にも注力しています：AI Terminal Appを通じてウォレット、アルゴリズム、アグリゲーションプラットフォームと連携し、インテリジェントサービスの推薦を実現；Agent Platformでは多様なフレームワークやノーコードツールを導入し、開発のハードルを下げます；TensorOpera AIを活用してモデルのトレーニング・推論を行い；FedMLと独占的な協力関係を築き、機関横断・デバイス横断のプライバシー保護トレーニングをサポートします。全体として、企業向けアプリケーションとWeb3ユーザー体験の両立を図るオープンエコシステムを形成しています。

ハードウェアエントリ：AIハードウェア＆パートナー（AI Hardware & Partners）

DeAI Phone、ウェアラブル、Robot AIなどのパートナーを通じて、ChainOperaはブロックチェーンとAIをスマート端末に統合し、dAppインタラクション、エッジトレーニング、プライバシー保護を実現し、分散型AIハードウェアエコシステムを徐々に形成します。

中枢プラットフォームと技術基盤：TensorOpera GenAI & FedML

TensorOperaはMLOps、Scheduler、ComputeをカバーするフルスタックGenAIプラットフォームを提供します。そのサブプラットフォームであるFedMLは、学術オープンソースから産業化フレームワークへと成長し、AIの「どこでも実行、自由な拡張」能力を強化しました。

ChainOpera AIエコシステム体系

四、ChainOperaのコアプロダクトとフルスタックAI Agent基盤インフラ

2025年6月、ChainOperaは正式にAI Terminal Appと分散型技術スタックをローンチし、「分散型版OpenAI」として位置づけられています。そのコアプロダクトは4つのモジュールをカバーします：アプリケーション層（AI Terminal & Agent Network）、開発者層（Agent Creator Center）、モデル＆GPU層（Model & Compute Network）、およびCoAIプロトコルと専用チェーンで、ユーザーエントリから基盤計算力、オンチェーンインセンティブまでの完全なループをカバーしています。

AI Terminal AppはBNBChainを統合しており、オンチェーントランザクションやDeFiシナリオのAgentをサポートします。Agent Creator Centerは開発者向けに公開され、MCP/HUB、ナレッジベース、RAGなどの機能を提供し、コミュニティエージェントが継続的に参加しています。同時にCO-AI Allianceを立ち上げ、io.net、Render、TensorOpera、FedML、MindNetworkなどのパートナーと連携しています。

BNB DApp Bayの直近30日のオンチェーンデータによると、ユニークユーザーは158.87K、直近30日のトランザクション量は260万で、BSC「AI Agent」カテゴリで全体2位となっており、強力なオンチェーンアクティビティを示しています。

Super AI Agent App – AI Terminal

分散型ChatGPTおよびAIソーシャルエントリとして、AI Terminalはマルチモーダル協力、データ貢献インセンティブ、DeFiツール統合、クロスプラットフォームアシスタントを提供し、AI Agentの協力とプライバシー保護（Your Data, Your Agent）をサポートします。ユーザーはモバイル端末でオープンソース大規模モデルDeepSeek-R1やコミュニティエージェントを直接呼び出すことができ、インタラクション中に言語トークンと暗号トークンがオンチェーンで透明に流通します。その価値は、ユーザーを「コンテンツ消費者」から「インテリジェント共創者」へと転換させ、DeFi、RWA、PayFi、ECなどのシナリオで専用エージェントネットワークを利用できる点にあります。

AI Agent Social Network

LinkedIn + Messengerに類似した位置づけですが、AI Agent集団向けです。仮想ワークスペースとAgent-to-Agent協力メカニズム（MetaGPT、ChatDEV、AutoGEN、Camel）を通じて、単一Agentからマルチエージェント協力ネットワークへの進化を促進し、金融、ゲーム、EC、研究などのアプリケーションをカバーし、記憶と自律性を徐々に強化します。

AI Agent Developer Platform

開発者に「レゴ式」創作体験を提供します。ノーコードとモジュール拡張をサポートし、ブロックチェーンコントラクトが所有権を保証、DePIN + クラウドインフラでハードルを下げ、Marketplaceが配布・発見チャネルを提供します。そのコアは、開発者が迅速にユーザーにリーチでき、エコシステム貢献が透明に記録されインセンティブを得られる点にあります。

AI Model & GPU Platform

インフラストラクチャ層として、DePINとフェデレーテッドラーニングを組み合わせ、Web3 AIが中央集権的な計算力に依存するという課題を解決します。分散型GPU、プライバシー保護データトレーニング、モデル・データマーケット、エンドツーエンドMLOpsを通じて、マルチエージェント協力とパーソナライズAIをサポートします。そのビジョンは、「大手独占」から「コミュニティ共創」への基盤パラダイムシフトを推進することです。

五、ChainOpera AIのロードマップ計画

すでに正式ローンチされたフルスタックAI Agentプラットフォームに加え、ChainOpera AIは汎用人工知能（AGI）がマルチモーダル・マルチエージェント協力ネットワークから生まれると確信しています。そのため、長期ロードマップは4つの段階に分かれています：

• フェーズ1（Compute → Capital）：分散型インフラを構築し、GPU DePINネットワーク、フェデレーテッドラーニングと分散型トレーニング/推論プラットフォームを含み、モデルルーター（Model Router）を導入してマルチエンド推論を調整します。インセンティブメカニズムを通じて、計算力、モデル、データ提供者が利用量に応じた収益を得られるようにします。

• フェーズ2（Agentic Apps → Collaborative AI Economy）：AI Terminal、Agent Marketplace、Agent Social Networkをリリースし、マルチエージェントアプリケーションエコシステムを形成します。 CoAIプロトコルを通じてユーザー、開発者、リソース提供者を接続し、ユーザー需要–開発者マッチングシステムと信用システムを導入し、高頻度のインタラクションと持続的な経済活動を推進します。

• フェーズ3（Collaborative AI → Crypto-Native AI）：DeFi、RWA、決済、ECなどの分野で展開し、KOLシナリオや個人データ交換にも拡張します。金融/暗号向け専用LLMを開発し、Agent-to-Agent決済とウォレットシステムをリリースし、「Crypto AGI」シナリオアプリケーションを推進します。

• フェーズ4（Ecosystems → Autonomous AI Economies）：徐々に自律的サブネット経済へと進化し、各サブネットがアプリケーション、インフラ、計算力、モデル、データを中心に独立ガバナンス・トークン化運用を行い、クロスサブネットプロトコルで協力し、マルチサブネット協調エコシステムを形成します。同時にAgentic AIからPhysical AI（ロボット、自動運転、宇宙開発）へと進化します。