Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas ha evolucionado rápidamente, y el enfoque del mercado se ha desplazado hacia proyectos "de tipo marco" dominados por la tecnología. Este segmento ha visto la aparición de múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han generado un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los Agentes desarrollados en base al marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y los Agentes en la parte superior, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de IA similar a una plataforma de emisión de activos. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA en el ámbito de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra un conjunto de módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, su desarrollo ha estado cerca de 14 años. En el campo de la IA tradicional, ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la actual ola de IA, y se han derivado hacia otras pistas, formando marcos de IA en diferentes subcampos.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, utilizado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con buena compatibilidad y capacidad de integración de API. Está principalmente dirigido a escenas de redes sociales, soportando integración multiplataforma, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, entre otros. En el procesamiento de contenido multimedia, soporta funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, procesamiento de audio y video, etc.
Los casos de uso compatibles con Eliza incluyen principalmente:
Aplicaciones de tipo asistente de IA
Rol de las redes sociales
Trabajadores del conocimiento
Rol interactivo
Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal automatizado y gestionado lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. La característica de este marco es que incluso los usuarios con poco o ningún código pueden utilizarlo, solo necesitan modificar los parámetros para participar en el diseño del Agente.
El diseño central de G.A.M.E es un diseño modular en el que múltiples subsistemas trabajan en conjunto, incluyendo la interfaz de提示 de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos y varios otros componentes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, y es aplicable no solo a juegos, sino también a escenarios del metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust que simplifica el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con varios proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características de Rig incluyen:
Interfaz unificada
Arquitectura modular
Seguridad de tipo
Alto rendimiento
Aplicable para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta un diseño modular y se puede integrar de manera flexible con diferentes módulos de funcionalidades.
Las principales funciones incluyen:
Integración LLM
Integración de la plataforma X
Sistema de conexión modular
Sistema de memoria ( en planificación )
ZerePy se centra en simplificar el proceso de implementación de AI Agent en la plataforma X, con un mayor enfoque en aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2, etc. Los Agentes de IA se desarrollan más rápido sobre la base de una pila tecnológica madura, y se pueden resumir como: GOAT/ACT - Agentes de tipo Social/análisis - Competencia en el marco de Agentes de IA. En el futuro, los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y la seguridad de los Agentes podrían convertirse en la próxima melodía principal.
A diferencia del ecosistema BTC, la narrativa del AI Agent no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marcos de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructuras. En comparación con las plataformas de emisión de Memecoin, el marco de IA se asemeja más a una futura cadena pública, y el Agent se asemeja más a una futura Dapp. En el futuro, la discusión podría pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos, con un enfoque en cómo lograr la Descentralización y su significado en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
El núcleo del problema que debe resolverse al combinar blockchain con AI es cuál es su significado. La clave del éxito de DeFi radica en una mayor accesibilidad, mejor eficiencia y costos más bajos, así como en la seguridad sin la necesidad de un centro de confianza. En este sentido, las razones para apoyar la cadena de agentes podrían incluir:
Lograr un costo de uso más bajo, mejorar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo que los usuarios comunes participen en el "derecho de alquiler" de IA
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre el Agente y la billetera real o virtual.
Crear formas únicas de financiamiento en blockchain, como la provisión de liquidez de nueva generación basada en agentes.
Lograr un razonamiento transparente y trazable, mejorar la interoperabilidad
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Simplificar el proceso de construcción de agentes y proporcionar un marco para combinaciones de funciones complejas podría tener ventajas, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, en el campo de Web3 existen más demandas por satisfacer, lo que puede hacer que el sistema económico sea más equitativo, introduciendo la economía comunitaria para hacer que los Agentes sean más completos. Esto brindará oportunidades de participación a las personas comunes; el futuro AI Meme podría ser más inteligente y divertido que los Agentes en las plataformas actuales.
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Fren_Not_Food
· hace8h
Verdaderamente atractivo, ai+Cadena de bloques ha capturado.
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SeasonedInvestor
· hace15h
la IA es demasiado poderosa
Ver originalesResponder0
HodlBeliever
· hace15h
El potencial de ROI subir alrededor del 20%, primero observar.
Ver originalesResponder0
LiquidationWatcher
· hace15h
¡La era de la Cadena de bloques y la IA ha llegado!
La explosión de la pista de marcos de IA: explorando el camino desde agentes inteligentes hasta Descentralización.
Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas ha evolucionado rápidamente, y el enfoque del mercado se ha desplazado hacia proyectos "de tipo marco" dominados por la tecnología. Este segmento ha visto la aparición de múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han generado un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los Agentes desarrollados en base al marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y los Agentes en la parte superior, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de IA similar a una plataforma de emisión de activos. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA en el ámbito de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra un conjunto de módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, su desarrollo ha estado cerca de 14 años. En el campo de la IA tradicional, ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la actual ola de IA, y se han derivado hacia otras pistas, formando marcos de IA en diferentes subcampos.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, utilizado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con buena compatibilidad y capacidad de integración de API. Está principalmente dirigido a escenas de redes sociales, soportando integración multiplataforma, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, entre otros. En el procesamiento de contenido multimedia, soporta funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, procesamiento de audio y video, etc.
Los casos de uso compatibles con Eliza incluyen principalmente:
Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal automatizado y gestionado lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. La característica de este marco es que incluso los usuarios con poco o ningún código pueden utilizarlo, solo necesitan modificar los parámetros para participar en el diseño del Agente.
El diseño central de G.A.M.E es un diseño modular en el que múltiples subsistemas trabajan en conjunto, incluyendo la interfaz de提示 de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos y varios otros componentes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, y es aplicable no solo a juegos, sino también a escenarios del metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust que simplifica el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con varios proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características de Rig incluyen:
Aplicable para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta un diseño modular y se puede integrar de manera flexible con diferentes módulos de funcionalidades.
Las principales funciones incluyen:
ZerePy se centra en simplificar el proceso de implementación de AI Agent en la plataforma X, con un mayor enfoque en aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2, etc. Los Agentes de IA se desarrollan más rápido sobre la base de una pila tecnológica madura, y se pueden resumir como: GOAT/ACT - Agentes de tipo Social/análisis - Competencia en el marco de Agentes de IA. En el futuro, los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y la seguridad de los Agentes podrían convertirse en la próxima melodía principal.
A diferencia del ecosistema BTC, la narrativa del AI Agent no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marcos de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructuras. En comparación con las plataformas de emisión de Memecoin, el marco de IA se asemeja más a una futura cadena pública, y el Agent se asemeja más a una futura Dapp. En el futuro, la discusión podría pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos, con un enfoque en cómo lograr la Descentralización y su significado en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
El núcleo del problema que debe resolverse al combinar blockchain con AI es cuál es su significado. La clave del éxito de DeFi radica en una mayor accesibilidad, mejor eficiencia y costos más bajos, así como en la seguridad sin la necesidad de un centro de confianza. En este sentido, las razones para apoyar la cadena de agentes podrían incluir:
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Simplificar el proceso de construcción de agentes y proporcionar un marco para combinaciones de funciones complejas podría tener ventajas, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, en el campo de Web3 existen más demandas por satisfacer, lo que puede hacer que el sistema económico sea más equitativo, introduciendo la economía comunitaria para hacer que los Agentes sean más completos. Esto brindará oportunidades de participación a las personas comunes; el futuro AI Meme podría ser más inteligente y divertido que los Agentes en las plataformas actuales.