Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá

Lời mở đầu

Gần đây, sự kết hợp giữa AI và tiền mã hóa đã phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực ngách này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị vốn hóa trên một tỷ đô la chỉ trong thời gian ngắn. Những dự án này đã phát sinh ra mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Mô hình này dựa trên khung, Agent là lớp ứng dụng, hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI. Bài viết này sẽ khám phá ảnh hưởng của khung AI đối với lĩnh vực tiền mã hóa.

Một, tổng quan khung

Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như một hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên thiết bị di động. Mỗi khung đều có những đặc điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn tùy theo nhu cầu.

Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có gần 14 năm lịch sử. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của một lượng lớn các Agent và mở rộng sang các lĩnh vực khác, tạo thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.

1.1 Eliza

Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Nó được phát triển dựa trên TypeScript, với khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API. Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng và xử lý nhiều nội dung truyền thông khác nhau.

Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ bao gồm ứng dụng trợ lý AI, vai trò truyền thông xã hội, người lao động tri thức và vai trò tương tác. Nó hỗ trợ suy diễn mô hình mã nguồn mở tại chỗ và suy diễn đám mây, cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B và được tích hợp với Claude để xử lý các truy vấn phức tạp.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu được sử dụng để thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của nó là cho phép người dùng có nền tảng lập trình thấp hoặc thậm chí không có nền tảng lập trình tham gia vào thiết kế Agent.

Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với sự phối hợp làm việc của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại, v.v. Khung này chủ yếu tập trung vào việc ra quyết định, phản hồi, cảm nhận và tính cách của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các cảnh game và vũ trụ ảo.

1.3 Rig

Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện điều khiển thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.

Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Nó phù hợp cho việc xây dựng hệ thống giải đáp vấn đề, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và sáng tạo nội dung.

1.4 ZerePy

ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, được sử dụng để đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng hơn.

ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp API nền tảng X và dự kiến sẽ thêm hệ thống bộ nhớ trong tương lai. So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.

Hai, so sánh lộ trình phát triển

Đường phát triển của AI Agent có điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm gọn là: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent đã trải qua quá trình phát triển từ GOAT/ACT - Agent xã hội/Agent AI phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, có thể sẽ xuất hiện các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh Phi tập trung và tính bảo mật của Agent.

Khác với hệ sinh thái BTC, câu chuyện AI Agent không phải là tái hiện lịch sử của chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những ý tưởng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức minh văn, khung AI giống như một chuỗi công cộng trong tương lai, còn Agent thì tương tự như một Dapp trong tương lai.

Ba, Ý nghĩa của việc tích hợp blockchain

Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần xem xét ý nghĩa của nó. Giá trị tiềm năng bao gồm:

1. Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào "quyền cho thuê" AI.

2. Cung cấp giải pháp an toàn dựa trên blockchain, đặc biệt là đối với các Agent có thể tương tác với ví thực hoặc ảo.

3. Tạo ra các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như cơ chế tạo thị trường tự động hoặc đầu tư mới dựa trên Agent.

4. Thực hiện quy trình suy diễn minh bạch, có thể truy nguyên, nâng cao khả năng tương tác.

Bốn, Triển vọng kinh tế sáng tạo

Các dự án khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp có thể mang lại lợi thế hơn, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.

So với GPT Store, nền kinh tế sáng tạo của Agent trong môi trường Web3 có thể công bằng hơn và đưa vào kinh tế cộng đồng để hoàn thiện Agent. Điều này sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, và AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với hiện tại.