Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация исследования
Введение
Скорость развития AI Agent в этом сегменте удивительна, нарратив часто меняется. В последнее время рынок сосредоточен на "фреймворковых" проектах, в этом нишевом сегменте за короткий срок появилось несколько проектов с капитализацией более миллиарда и даже более десяти миллиардов. Эти проекты открыли новую модель发行资产: выпуск токенов на основе репозиториев Github, а также основанные на фреймворках агенты могут снова выпускать токены. Эта модель, основанная на фреймворке и агенте, напоминает платформу发行 активов, но на самом деле это уникальная инфраструктурная модель эпохи AI. В данной статье мы начнем с концепции фреймворка и рассмотрим значение AI фреймворков в области криптовалют.
Один. Обзор структуры
AI-фреймворк является интегрированной низкоуровневой платформой разработки, которая включает в себя предварительно собранные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от требований.
Несмотря на то, что "AI框架" является новой концепцией в области криптовалют, его развитие насчитывает 14 лет истории. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые фреймворки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и другие. Фреймворки, появившиеся в криптовалюте, были созданы в ответ на потребности агентов в условиях бума ИИ и расширились на другие направления, сформировав различные подкатегории фреймворков ИИ.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, разработанная a16z, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработана на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легкой интеграцией API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию на нескольких платформах, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие. В области обработки медиа-контента поддерживаются функции анализа чтения PDF, извлечения содержимого из ссылок, обработки аудио и видео.
Основные примеры использования Eliza включают: приложения типа ИИ-ассистента, роли в социальных медиа, интеллектуальные рабочие роли и интерактивные роли и т.д. Поддерживаемые модели включают локальное инференс на открытых моделях и облачное инференс с использованием OpenAI API и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальная AI-структура, автоматически генерируемая и управляемая, предложенная Virtual, в первую очередь предназначенная для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Характерной особенностью является возможность использования без базовых знаний в программировании, пользователю достаточно изменить параметры для участия в проектировании агента.
G.A.M.E использует модульный дизайн, основная архитектура включает: интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов, оператора кошелька на блокчейне, модуль обучения, рабочую память, процессор долгосрочной памяти, хранилище агентов, планировщик действий и исполнитель плана и т.д.
Эта структура сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агентов в виртуальных средах, и подходит не только для игр, но и для сценариев метавселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для удобного взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Основные характеристики Rig включают: унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность. Его рабочий процесс включает в себя этапы обработки запросов, получения информации и генерации ответов.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, контекстуально осведомленных чат-ботов и даже поддерживает создание контента.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но использует более модульный и удобный для расширения дизайн.
ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирован API платформы X, имеет модульную систему подключения. В будущем планируется интеграция системы памяти, чтобы Agent мог запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
В отличие от Eliza, ZerePy более сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на определенных социальных платформах, ориентируясь на практическое применение.
Два, копия экосистемы BTC?
Путь развития AI Agent имеет схожие черты с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, многопротокольной конкуренции, BTC L2 и BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические AI агенты - Конкуренция фреймворков. В будущем инфраструктурные проекты, связанные с децентрализацией агентов и безопасностью, могут стать темой следующего этапа.
На трассе AI Agent маловероятно, что будет повторяться процесс гомогенизации и пузырьков, характерный для экосистемы BTC. Проекты AI-структур предлагают новые подходы к развитию инфраструктуры, более похожие на будущие публичные цепочки, а Agent напоминает Dapp. В будущем обсуждение может сместиться с споров о EVM и гетерогенных цепочках на споры о структурах, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализация или цепочечность, а также значение блокчейна в этой области.
Три. Значение записи в блокчейн
Комбинация блокчейна и ИИ требует решения проблемы его значения. Опираясь на успешный опыт DeFi, цепочка AI Agent может найти ценность в следующих аспектах:
Снижение затрат на использование, повышение доступности и выбора, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в AI "аренде прав".
Предоставить основанные на блокчейне безопасные решения, которые удовлетворяют требованиям безопасности взаимодействия Агентов с реальным или виртуальным миром.
Создание уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализовать прозрачный, поддающийся отслеживанию процесс вывода, превосходящий традиционные агентские браузеры, предоставляемые гигантами интернета в плане интероперабельности.
Четыре, новые возможности креативной экономики
Проект AI-фрейма в будущем может предложить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление рамок для сложных комбинаций функций, вероятно, займет преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
В отличие от GPT Store, креативная экономика AI-агентов Web3 может быть более справедливой и внедрить модели общественной экономики. Это предоставит обычным людям возможности для участия, а будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем агенты на существующих платформах.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Новая эра AI-рамок: от интеллектуальных агентов до Децентрализации креативной экономики Web3
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация исследования
Введение
Скорость развития AI Agent в этом сегменте удивительна, нарратив часто меняется. В последнее время рынок сосредоточен на "фреймворковых" проектах, в этом нишевом сегменте за короткий срок появилось несколько проектов с капитализацией более миллиарда и даже более десяти миллиардов. Эти проекты открыли новую модель发行资产: выпуск токенов на основе репозиториев Github, а также основанные на фреймворках агенты могут снова выпускать токены. Эта модель, основанная на фреймворке и агенте, напоминает платформу发行 активов, но на самом деле это уникальная инфраструктурная модель эпохи AI. В данной статье мы начнем с концепции фреймворка и рассмотрим значение AI фреймворков в области криптовалют.
Один. Обзор структуры
AI-фреймворк является интегрированной низкоуровневой платформой разработки, которая включает в себя предварительно собранные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от требований.
Несмотря на то, что "AI框架" является новой концепцией в области криптовалют, его развитие насчитывает 14 лет истории. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые фреймворки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и другие. Фреймворки, появившиеся в криптовалюте, были созданы в ответ на потребности агентов в условиях бума ИИ и расширились на другие направления, сформировав различные подкатегории фреймворков ИИ.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, разработанная a16z, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработана на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легкой интеграцией API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию на нескольких платформах, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие. В области обработки медиа-контента поддерживаются функции анализа чтения PDF, извлечения содержимого из ссылок, обработки аудио и видео.
Основные примеры использования Eliza включают: приложения типа ИИ-ассистента, роли в социальных медиа, интеллектуальные рабочие роли и интерактивные роли и т.д. Поддерживаемые модели включают локальное инференс на открытых моделях и облачное инференс с использованием OpenAI API и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальная AI-структура, автоматически генерируемая и управляемая, предложенная Virtual, в первую очередь предназначенная для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Характерной особенностью является возможность использования без базовых знаний в программировании, пользователю достаточно изменить параметры для участия в проектировании агента.
G.A.M.E использует модульный дизайн, основная архитектура включает: интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов, оператора кошелька на блокчейне, модуль обучения, рабочую память, процессор долгосрочной памяти, хранилище агентов, планировщик действий и исполнитель плана и т.д.
Эта структура сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агентов в виртуальных средах, и подходит не только для игр, но и для сценариев метавселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для удобного взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Основные характеристики Rig включают: унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность. Его рабочий процесс включает в себя этапы обработки запросов, получения информации и генерации ответов.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, контекстуально осведомленных чат-ботов и даже поддерживает создание контента.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но использует более модульный и удобный для расширения дизайн.
ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирован API платформы X, имеет модульную систему подключения. В будущем планируется интеграция системы памяти, чтобы Agent мог запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
В отличие от Eliza, ZerePy более сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на определенных социальных платформах, ориентируясь на практическое применение.
Два, копия экосистемы BTC?
Путь развития AI Agent имеет схожие черты с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, многопротокольной конкуренции, BTC L2 и BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические AI агенты - Конкуренция фреймворков. В будущем инфраструктурные проекты, связанные с децентрализацией агентов и безопасностью, могут стать темой следующего этапа.
На трассе AI Agent маловероятно, что будет повторяться процесс гомогенизации и пузырьков, характерный для экосистемы BTC. Проекты AI-структур предлагают новые подходы к развитию инфраструктуры, более похожие на будущие публичные цепочки, а Agent напоминает Dapp. В будущем обсуждение может сместиться с споров о EVM и гетерогенных цепочках на споры о структурах, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализация или цепочечность, а также значение блокчейна в этой области.
Три. Значение записи в блокчейн
Комбинация блокчейна и ИИ требует решения проблемы его значения. Опираясь на успешный опыт DeFi, цепочка AI Agent может найти ценность в следующих аспектах:
Снижение затрат на использование, повышение доступности и выбора, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в AI "аренде прав".
Предоставить основанные на блокчейне безопасные решения, которые удовлетворяют требованиям безопасности взаимодействия Агентов с реальным или виртуальным миром.
Создание уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализовать прозрачный, поддающийся отслеживанию процесс вывода, превосходящий традиционные агентские браузеры, предоставляемые гигантами интернета в плане интероперабельности.
Четыре, новые возможности креативной экономики
Проект AI-фрейма в будущем может предложить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление рамок для сложных комбинаций функций, вероятно, займет преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
В отличие от GPT Store, креативная экономика AI-агентов Web3 может быть более справедливой и внедрить модели общественной экономики. Это предоставит обычным людям возможности для участия, а будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем агенты на существующих платформах.