Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Tốc độ phát triển của lĩnh vực AI Agent thật đáng kinh ngạc, câu chuyện thay đổi liên tục. Gần đây, thị trường tập trung vào các dự án "khung", lĩnh vực này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường lên đến hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong thời gian ngắn. Các dự án này đã phát minh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành mã thông qua kho mã Github, và các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành mã một lần nữa. Mô hình này, với khung làm nền tảng và Agent đứng trên, giống như một nền tảng phát hành tài sản, nhưng thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một nền tảng phát triển cơ sở tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu là hệ điều hành của thời đại AI, tương tự như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn dựa trên nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có những khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử, thì được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu Agent trong cơn sốt AI, và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành nên các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân do a16z phát triển, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ các chức năng như phân tích đọc PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, người lao động tri thức và các nhân vật tương tác khác. Các mô hình hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở và suy diễn đám mây sử dụng OpenAI API.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý được Virtual phát hành, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là không cần kiến thức lập trình để sử dụng, người dùng chỉ cần sửa đổi các tham số để tham gia thiết kế Agent.
G.A.M.E áp dụng thiết kế mô-đun, kiến trúc cốt lõi 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, Người điều hành ví trên chuỗi, Mô-đun học tập, Bộ nhớ làm việc, Bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, Kho Agent, Bộ lập kế hoạch hành động và Bộ thực thi kế hoạch.
Khung này tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và tính cách của Agent trong môi trường ảo, không chỉ áp dụng cho trò chơi mà còn cho các tình huống trong 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 các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, thu thập thông tin và tạo phản hồi.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot nhận thức ngữ cảnh, thậm chí hỗ trợ sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá 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, dễ mở rộng.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API của nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai sẽ tích hợp hệ thống bộ nhớ, cho phép Agent nhớ lại các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể, thiên về ứng dụng thực tiễn.
Hai, bản sao của hệ sinh thái BTC?
Đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, có thể tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án hạ tầng xung quanh Agent Phi tập trung và tính bảo mật có thể trở thành chủ đề của giai đoạn tiếp theo.
Lĩnh vực AI Agent khó có khả năng lặp lại quá trình đồng nhất và bùng nổ của hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới, giống như chuỗi công khai trong tương lai, trong khi Agent lại tương tự như Dapp. Tương lai có thể chuyển từ cuộc tranh luận giữa EVM và chuỗi khác sang cuộc tranh luận về khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của blockchain trong lĩnh vực này.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi
Kết hợp blockchain và AI cần giải quyết vấn đề ý nghĩa của nó. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, việc chuỗi hóa AI Agent có thể tìm thấy giá trị trong các khía cạnh sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh khi Agent tương tác với thế giới thực hoặc ảo.
Tạo ra mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như đầu tư vào sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện quá trình suy luận minh bạch, có thể truy xuất, vượt qua các trình duyệt agent mà các ông lớn internet truyền thống cung cấp về khả năng tương tác.
Bốn, Cơ hội mới trong nền kinh tế sáng tạo
Dự án khung AI trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp được kỳ vọng sẽ chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, kinh tế sáng tạo của AI Agent Web3 có thể công bằng hơn và giới thiệu mô hình kinh tế cộng đồng. Điều này sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho mọi người, và meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent trên các nền tảng hiện tại.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Kỷ nguyên mới của khung AI: Từ đại lý thông minh đến nền kinh tế sáng tạo Web3 phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Tốc độ phát triển của lĩnh vực AI Agent thật đáng kinh ngạc, câu chuyện thay đổi liên tục. Gần đây, thị trường tập trung vào các dự án "khung", lĩnh vực này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường lên đến hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong thời gian ngắn. Các dự án này đã phát minh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành mã thông qua kho mã Github, và các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành mã một lần nữa. Mô hình này, với khung làm nền tảng và Agent đứng trên, giống như một nền tảng phát hành tài sản, nhưng thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một nền tảng phát triển cơ sở tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu là hệ điều hành của thời đại AI, tương tự như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn dựa trên nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có những khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử, thì được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu Agent trong cơn sốt AI, và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành nên các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân do a16z phát triển, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ các chức năng như phân tích đọc PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, người lao động tri thức và các nhân vật tương tác khác. Các mô hình hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở và suy diễn đám mây sử dụng OpenAI API.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý được Virtual phát hành, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là không cần kiến thức lập trình để sử dụng, người dùng chỉ cần sửa đổi các tham số để tham gia thiết kế Agent.
G.A.M.E áp dụng thiết kế mô-đun, kiến trúc cốt lõi 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, Người điều hành ví trên chuỗi, Mô-đun học tập, Bộ nhớ làm việc, Bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, Kho Agent, Bộ lập kế hoạch hành động và Bộ thực thi kế hoạch.
Khung này tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và tính cách của Agent trong môi trường ảo, không chỉ áp dụng cho trò chơi mà còn cho các tình huống trong 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 các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, thu thập thông tin và tạo phản hồi.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot nhận thức ngữ cảnh, thậm chí hỗ trợ sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá 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, dễ mở rộng.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API của nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai sẽ tích hợp hệ thống bộ nhớ, cho phép Agent nhớ lại các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể, thiên về ứng dụng thực tiễn.
Hai, bản sao của hệ sinh thái BTC?
Đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, có thể tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án hạ tầng xung quanh Agent Phi tập trung và tính bảo mật có thể trở thành chủ đề của giai đoạn tiếp theo.
Lĩnh vực AI Agent khó có khả năng lặp lại quá trình đồng nhất và bùng nổ của hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới, giống như chuỗi công khai trong tương lai, trong khi Agent lại tương tự như Dapp. Tương lai có thể chuyển từ cuộc tranh luận giữa EVM và chuỗi khác sang cuộc tranh luận về khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của blockchain trong lĩnh vực này.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi
Kết hợp blockchain và AI cần giải quyết vấn đề ý nghĩa của nó. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, việc chuỗi hóa AI Agent có thể tìm thấy giá trị trong các khía cạnh sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh khi Agent tương tác với thế giới thực hoặc ảo.
Tạo ra mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như đầu tư vào sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện quá trình suy luận minh bạch, có thể truy xuất, vượt qua các trình duyệt agent mà các ông lớn internet truyền thống cung cấp về khả năng tương tác.
Bốn, Cơ hội mới trong nền kinh tế sáng tạo
Dự án khung AI trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp được kỳ vọng sẽ chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, kinh tế sáng tạo của AI Agent Web3 có thể công bằng hơn và giới thiệu mô hình kinh tế cộng đồng. Điều này sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho mọi người, và meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent trên các nền tảng hiện tại.