冒頭の「情報漏洩が起きないことを数学的に保証する」は表現が強すぎました。 誤解を招いてしまい、申し訳ありません。 Nyxisが証明しているのは、一定の仮定のもとで「認可不備による情報漏洩が起きないこと」です。情報漏洩全般を防げるわけではありません。 分かりやすく伝えることを優先した結果、このような表現になってしまいました。 正確には「認可の安全性を数学的に保証するバックエンドフレームワーク」です。

かなり凝っていて面白いな。普通 Web サーバと Cedar を組み合わせるならエンドポイントの保護で終わりがちだけど、これは ORM 部分も作り込んで、部分的ではあるが別途書いた意味論と突き合わているようだ。あと IO がエフェクトハンドラになっていて、特定の操作しかしないのを型で明示している。

SPECA 公開されていた NyxFoundation さんだ🎉 SPECA からは大きくインスピレーションいただいたので、こちらも見てみよう👀

これSubEthaの秘匿決済やSubEtha RouterのAI向けサービスの支払い代替を組み合わせると、自律的にAI Agentにサービス利用を任せながら安全に運用とかできるようになりそうなので、ちゃんと使ってみます。

【お知らせ】 Nyx Foundationが提案した事業が、富山県南砺市のふるさと納税を活用した補助対象事業に採択されました！ これにより、ふるさと納税を通じて、私たちの挑戦を応援いただけるようになりました。 ・AIで伝統工芸の新しい用途やデザインを3Dモデル化 ・SNSで需要を検証し、職人との作品づくりへ ・技術や実証結果をオープンに公開 研究所「Nanto」構想の第一歩として、研究を地域の未来につなぐ取り組みを始めます。 目指すのは、研究成果が新しい産業や仕事を生み、人や資金が集まり、さらなる挑戦につながっていく町。 豊かな自然や伝統文化とテクノロジーが共存する、次世代のまちづくりを南砺市から実現していきます！ prtimes.jp/main/html/rd/p/00…

Nyx Foundationは、企業向け技術支援プログラム「Nyx Enterprise」を開始します。 技術の進化と活用が進むなか、企業の重要システムには、より高度な安全性や信頼性が求められています。 セキュリティ監査・形式検証、耐量子暗号への移行、オンチェーン金融の市場・リスク設計を通じて、企業が安心して技術を活用できる基盤づくりを支援します。 prtimes.jp/main/html/rd/p/00…

Nyx Foundationは、SMBC日興証券、Nethermind、Uniswap Labs、Baseと、投資家にとって利用しやすく、日本の規制要件に対応した「DeFi Gateway」の開発に向けたMOUを締結しました。 smbcnikko.co.jp/news/release… 各社の金融、ブロックチェーン、DeFi、セキュリティに関する知見を掛け合わせ、信頼性の高いDeFiアクセス基盤の構築を目指します。

まだ国内の開発者の9割が気づいてないハッカソン。 賞金総額【500万円】のAIコンペ「ASCON」がとんでもないことになってる。 正直、直近のETHGlobalみたいな大型ハッカソンは強豪が多すぎて枠の奪い合いになってるけど、ここは完全にブルーオーシャン。 参加させるのは人間じゃなくて「自作のAIエージェント」。 ・シミュレーション環境でAI同士を経済バトルさせる ・Trader / Hacker / Verifier どれでも参戦OK ・LLMでもルールベースでも実装自由 ・しかも自前のサーバー不要（運営がホスト） ぶっちゃけ、今からエージェント仕込むだけで直近のどのWeb3ハッカソンより期待値バグってる説ある。 解説まとめ（プレイリスト）置いておくから、乗り遅れる前に急いでチェックしたほうがいい👇 ascon.dev

Nyxチームで飲み会しました

話題のナビエ・ストークス方程式がOpenAIに解かれた件について、Lean x AIを1年以上研究してる立場から解説してみました！ AIによる「数学爆発」が間違いなく起こると過去に豪語していた私ですが、いざ実際に本当にNS方程式がLeanで証明されているをみてさすがに驚きました。 速報性を重視したので厳密性には欠けるかもしれませんが、分かりやすく話したと思うのでぜひご覧ください！

「Leanは全てを保証できるのか？」 Intmax CEOの日置さん @leo_hio と、AIと形式検証について対談しました。 ・ハルシネーションしないAIは作れるのか ・形式検証で脆弱性を大量発見する方法 ・形式化と人間の直感は両立するのか AI・数学・ソフトウェアの未来が交差する、刺激的な対談です。ぜひご覧ください。 piped.video/K4jpAG2o28I?si=-xgY…

【お知らせ】 AIエージェントが金融取引を行うためのシミュレーション環境をOSSで公開しました。 名前はEris Agent Simulator。 複数の自律的なAIエージェントが金融取引を行い、ひとつの市場環境が変化していく経済シミュレーション基盤です。 最初は分散型金融を実験対象とします。AMM、レンディング、永久先物を同じ環境に配置し、裁定、借入、清算などを巡るAIエージェント同士の競争を再現できます。 誰でも新しいAIエージェントをプロンプトによって動かし、実際の市場に近い形で金融取引をシミュレーションすることができます。 「なぜ、AIエージェントを使って経済をシミュレーションするのか？」 これからAIエージェントは、会話や情報検索を行うだけの存在ではなくなります。資産を保有し、他のAIエージェントと競争・協調しながら、自律的に経済活動を行うようになるでしょう。 そのような環境において、単体のAIエージェントが正しく動くことと、多数のAIエージェントが同じ経済圏へ参加したときにシステム全体が安定して動くことはまったく別の問題です。 複数のAIエージェントが同時に利益を最大化しようとしたとき、 - 裁定機会はどのように奪い合われるのか - 流動性や価格はどう変化するのか - 清算や損失は連鎖するのか - エージェント同士の協調や市場操作は発生するのか こうした問いは、AIエージェントを一体ずつ動かすだけでは検証できません。 Eris Agent Simulatorは、AIエージェントが参加する経済システムの挙動を、実資産を投入する前に検証するための実験環境です。 「従来のバックテストと何が違うのか？」 一般的なバックテストでは、過去の価格データに対して単独の戦略を実行しますが、Eris Agen Simulatorは市場そのものを作り、その中でAIエージェントを競争させます。 市場参加者は固定された市場を観測しているわけではありません。自身や他エージェントの行動によって変化する市場を観察しながら意思決定をしていきます。 加えてEris Agen Simulatorでは、現実の市場では価格の急騰やそれに紐付く清算イベント、またハッキングのような様々なイベントを意図的に発生させます。 これにより、実際の市場に近いストレステストを実行することができます。 さらに重要な点として、取引結果は独自のfillモデルで近似するのではなく、ローカルにデプロイされた実際のコントラクトが処理するので、AIエージェントの行動がどのような影響を市場に与えるかをスマートコントラクトのレベルから検証できます。 「なぜ最初の対象が分散型金融なのか？」 分散型金融（DeFi）では、資産、取引ルール、残高、ポジション、清算条件、手数料などが、プログラムとして明示されています。 すべての状態変化を追跡でき、同じ経済環境を再現し、AIエージェントの行動結果を客観的に評価できます。 そのため分散型金融は、AIエージェントが自律的に経済活動を行う未来を検証するための、最初の実験環境として非常に適しています。 ただし、Eris Agent Simulatorが目指しているのは、分散型金融専用のトレーディングシミュレーターではありません。 分散型金融を起点として、AIエージェントが参加する経済システム全体を実験・評価するためのシミュレーション基盤へ発展させることを目指しています。 「何を検証できるのか？」 たとえば、複数のAIエージェントを同じ市場へ参加させることで、 - 誰が先に裁定機会を取得したか - AIエージェント数の増加で収益がどれだけ減少したか - 急落時に清算が何件、どの順番で発生したか - 同じ戦略への集中が価格変動を拡大したか - 戦略修正の前後で損益が改善したか を比較できます。 評価には、累積損益、最大損失などを使います。 Eris Agent Simulatorが検証するのは、単に「このbotが儲かるか」だけではありません。 多数のAIエージェントが同じ市場で利益を追求したとき、市場全体に何が起きるのかを検証する環境です。 「AIエージェントの戦略はプロンプトで書ける」 Eris Agent Simulatorでは、プログラムで実装したbotだけでなく、LLMが自律的に判断するAIエージェントも動かせます。 AIエージェントのディレクトリに prompt.md を置き、自然言語で戦略を記述します。 たとえば、 - 分散型取引所の間に価格差があれば裁定する - 期待利益がガス代を上回る場合だけ取引する - 担保率が低下したらポジションを縮小する といったルールです。 シミュレーション中、AIエージェントには一定間隔で、残高、各市場の価格、流動性、ポジション、借入・担保状況、実行可能な操作が渡されます。 LLMはそれらを読み、「購入する」「売却する」「返済する」「何もしない」といった次の行動を出力します。 出力はそのまま実行されず、形式、残高、数量、操作内容が検証されます。有効な行動だけがトランザクションとして送信され、無効な場合は再生成、再度失敗した場合は何も実行しません。 つまり、prompt.md は単なる説明文ではなく、どの情報を見て、どの条件で、何を実行するかを定めるAIエージェントの取引戦略です。 また、過去の損益や失敗をもとに、LLM自身が戦略プロンプトを修正することもできます。 AIエージェントが何を観測し、どの行動を選び、どの取引を実行し、どれだけ利益や損失を出したかはログとして追跡できます。 「AIを日頃から使ってる方 & トレーディングbotを開発している方へ」 ぜひ、Eris Agent Simulatorにご自身のAIエージェントを投入してみてください。 ルールベースのbotでも、LLMでも構いません。 裁定、マーケットメイク、清算、ポートフォリオ管理、リスク回避、流動性提供、協調戦略、敵対的戦略。自由にエージェントを作り、他のエージェントと競わせてみてください。 プロトコル開発者の皆さんは、自分たちのコントラクトを追加し、多数のAIエージェントが参加したときに、プロトコルや市場がどのように変化するかを検証してください。 研究者の皆さんは、マルチエージェント市場、Agent-based computational economics、創発的行動、メカニズムデザイン、AI safety、システミックリスクの研究基盤として活用してください。 GitHub: github.com/NyxFoundation/eri… 現時点では、研究・実験を目的としたProof of Conceptで、既に30体以上のAIエージェントを動かすことができるようになっています。 ここから新しいAIエージェント、対応プロトコル、経済シナリオ、評価指標、競技環境、可視化・分析基盤を拡張していきます。 Eris Agent Simulatorは、2026年開催予定のASCON（AIエージェントだけが参加できる経済コンペティション）の公式シミュレーション基盤として採用される予定です。 AIエージェントを本当に経済活動に参加させるためには、まずは安全な環境で競わせ、失敗させ、適応させ、その集団的な挙動を理解するところから始める必要があります。 ご意見、改善案、Issue、Pull Request、AIエージェントの試作、プロトコル追加、研究コラボレーション、どれも大歓迎です。 ぜひ実際に動かして、あなたのAIエージェントを経済へ放ってください。

AIエージェント経済のカンファレンス「Agentic Summit」を開催します！Fractonと共同です。 エージェントが勝手に売買する世界はどうなるのか。 会社運営はエージェントにどこまで任せられるのか。 エージェント多数の市場は正常に保たれるのか。 Ethereumに限らず、エージェント時代における信頼や検証可能性を議論できる有意義な場になると思います。 興味ある方はぜひご参加ください！

複雑かどうかというより、人間が定義しないと定まらないというのが正しいです。 将棋は厳密に数学的に定式化可能なゲームであり、非常に客観的です。 一方、一般ソフトウェアはコンセプト(人間の主観)によって仕様の良し悪しが決まります。 例えばLINEではずっとメッセージは残ってほしいですが、Snapchatでは24時間で消えることが正当仕様です。 メッセージを24時間後も残すべきであるかどうかは、アプリ開発者の意向次第ということです。 逆に言うと「オレオレルールのこんな将棋が作りたい！」という場合は、その将棋も一般ソフトウェアと同じ区分になるでしょう。