最近、オンチェーンの自動化実行に関する多くの議論を読んでいて、ある興味深いパラドックスに気づきました。システムが賢ければ賢いほど、弱い信号に逸らされやすいということです。

システム自体に問題があるわけではなく、環境が変わったのです。 現在、チェーン上のデータフロー密度が高すぎます。トランザクションの頻度、イベントのトリガー、連続する入力信号、そして一見目立たない変動のすべてが実行のトリガーになり得ます。

問題は、システムはどの信号を評価すべきか、どれが単なる背景雑音かをどう判断するかです。

AIモデルは小さな変動をトレンドとして増幅しやすいです。 クリアリングエンジンはランダムな行動をリスクとして読み取ります。 ガバナンスシステムは散発的な意見を真の意図と誤解しています。 モニタリングツールは時折のビートを攻撃信号とみなします。 クロスチェーンモジュールは短期遅延をステップアウトとみなします。 これらはバグではありませんが、エージェント数が減少しオンチェーン生態系が「超感度時代」に入ると避けられないものです。

この文脈では、信号の優先順位設定が鍵となります。 システムは以下のことを理解する必要があります:

何は数秒で反応し、何は遅延可能か、 構造変化とは何か、ランダムなゆらぎとは何か、 何が実際のトレンドを反映し、何が単なる短期的なジッターか; 何を文脈を加えるべきか、何が全くアクションを起こさないか。

これが自動化システムが本当に解決したい核心問題です。システムの感度を高めることではなく、効果的にフィルタリングする方法を知ることです。