Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, le récit combinant IA et cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché est concentrée sur les projets "basés sur des cadres" dominés par la technologie, et ce segment a vu émerger plusieurs projets valorisés à plus d'un milliard, voire plus de dix milliards, à court terme. Ces projets ont engendré de nouveaux modèles d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et des Agents construits sur des cadres peuvent également émettre à nouveau des jetons. Basé sur des cadres, avec des Agents en couche supérieure, formant un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article explorera les impacts potentiels des cadres d'IA sur le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows ou Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur mobile.
Bien que le "cadre d'IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures disponibles, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadre émergents dans les cryptomonnaies sont principalement axés sur les besoins des Agents et s'étendent à d'autres domaines. Voici quelques exemples de cadres principaux :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il a une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API.
Principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateformes, telles que Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En ce qui concerne le traitement du contenu multimédia, il prend en charge des fonctionnalités telles que l'analyse PDF, l'extraction de liens, la transcription audio, le traitement vidéo, l'analyse d'images, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : des applications d'assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs de la connaissance et des rôles interactifs. Prise en charge de l'inférence locale de modèles open source et de l'inférence basée sur le cloud.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodal généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Ce qui le rend particulier, c'est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.
L'architecture du projet adopte un design modulaire, comprenant l'interface de提示 d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues et d'autres sous-systèmes travaillant en collaboration.
En plus des jeux, ce cadre est également applicable aux scénarios de métavers. Plusieurs projets ont déjà été construits en utilisant G.A.M.E.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille (LLM). Il fournit une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés incluent : interface unifiée, architecture modulaire, sécurité des types et performances élevées. Le flux de travail implique des mécanismes tels que la couche d'abstraction des fournisseurs, les appels d'agents intelligents et la génération améliorée de récupération.
Applicable pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots contextuels, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, simplifiant le déploiement et la gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités clés du projet Zerebro et adopte un design plus modulaire et extensible.
Fournir une interface en ligne de commande (CLI) pour faciliter la gestion et le contrôle. L'architecture de base est basée sur un design modulaire, supportant l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et des systèmes de connexion modulaires, entre autres fonctionnalités. Les plans futurs incluent l'intégration d'un système de mémoire pour améliorer la capacité de compréhension contextuelle de l'Agent.
Deux, comparaison avec le chemin de développement de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent :
Concurrence multi-protocoles
AI Agent: GOAT/ACT -\u003e Agent/Frameworks multiples en concurrence -\u003e Décentralisation, infrastructure de sécurité
Il est peu probable que la piste des agents IA reproduise l'histoire de la chaîne des contrats intelligents. Les projets de cadre IA existants offrent de nouvelles idées pour le développement des infrastructures, pouvant assimiler le cadre IA à une future chaîne publique, et l'agent à un futur Dapp.
Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre l'EVM et les chaînes hétérogènes à la lutte entre les cadres. La question clé est de savoir comment réaliser la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification du développement de cadres d'IA sur la blockchain.
Trois, la signification de la chaîne
Le problème central auquel la combinaison de la blockchain et de l'IA est confrontée est son sens. En se référant aux facteurs de succès de la DeFi, les raisons de soutenir la chaîne d'Agents pourraient inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité des interactions entre l'Agent et le monde réel/virtuel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que des mécanismes de fourniture de liquidité ou d'investissement basés sur des Agents.
Réaliser un processus de raisonnement transparent et traçable, qui pourrait être supérieur aux navigateurs d'agents fournis par les géants traditionnels de l'internet en termes d'interopérabilité.
Quatrième, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agent pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé à la GPT Store, qui est actuellement axée sur l'utilité dans des domaines traditionnels, le Web3 présente des avantages en termes de demande et de système économique. L'introduction d'une économie communautaire pourrait rendre l'Agent plus complet. L'économie créative de l'Agent offrira des opportunités de participation aux personnes ordinaires, et les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et intéressants que les Agents sur les plateformes existantes.
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GhostChainLoyalist
· Il y a 11h
suivre le secteur de l'IA depuis longtemps, en avant !
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StakeHouseDirector
· Il y a 11h
Ah, encore une fois cette histoire d'IA.
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tokenomics_truther
· Il y a 11h
Une autre vague de se faire prendre pour des cons est arrivée.
L'émergence des cadres d'IA : des agents intelligents aux nouvelles infrastructures de l'écosystème Web3
Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, le récit combinant IA et cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché est concentrée sur les projets "basés sur des cadres" dominés par la technologie, et ce segment a vu émerger plusieurs projets valorisés à plus d'un milliard, voire plus de dix milliards, à court terme. Ces projets ont engendré de nouveaux modèles d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et des Agents construits sur des cadres peuvent également émettre à nouveau des jetons. Basé sur des cadres, avec des Agents en couche supérieure, formant un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article explorera les impacts potentiels des cadres d'IA sur le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows ou Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur mobile.
Bien que le "cadre d'IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures disponibles, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadre émergents dans les cryptomonnaies sont principalement axés sur les besoins des Agents et s'étendent à d'autres domaines. Voici quelques exemples de cadres principaux :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il a une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API.
Principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateformes, telles que Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En ce qui concerne le traitement du contenu multimédia, il prend en charge des fonctionnalités telles que l'analyse PDF, l'extraction de liens, la transcription audio, le traitement vidéo, l'analyse d'images, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : des applications d'assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs de la connaissance et des rôles interactifs. Prise en charge de l'inférence locale de modèles open source et de l'inférence basée sur le cloud.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodal généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Ce qui le rend particulier, c'est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.
L'architecture du projet adopte un design modulaire, comprenant l'interface de提示 d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues et d'autres sous-systèmes travaillant en collaboration.
En plus des jeux, ce cadre est également applicable aux scénarios de métavers. Plusieurs projets ont déjà été construits en utilisant G.A.M.E.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille (LLM). Il fournit une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés incluent : interface unifiée, architecture modulaire, sécurité des types et performances élevées. Le flux de travail implique des mécanismes tels que la couche d'abstraction des fournisseurs, les appels d'agents intelligents et la génération améliorée de récupération.
Applicable pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots contextuels, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, simplifiant le déploiement et la gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités clés du projet Zerebro et adopte un design plus modulaire et extensible.
Fournir une interface en ligne de commande (CLI) pour faciliter la gestion et le contrôle. L'architecture de base est basée sur un design modulaire, supportant l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et des systèmes de connexion modulaires, entre autres fonctionnalités. Les plans futurs incluent l'intégration d'un système de mémoire pour améliorer la capacité de compréhension contextuelle de l'Agent.
Deux, comparaison avec le chemin de développement de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent :
Concurrence multi-protocoles AI Agent: GOAT/ACT -\u003e Agent/Frameworks multiples en concurrence -\u003e Décentralisation, infrastructure de sécurité
Il est peu probable que la piste des agents IA reproduise l'histoire de la chaîne des contrats intelligents. Les projets de cadre IA existants offrent de nouvelles idées pour le développement des infrastructures, pouvant assimiler le cadre IA à une future chaîne publique, et l'agent à un futur Dapp.
Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre l'EVM et les chaînes hétérogènes à la lutte entre les cadres. La question clé est de savoir comment réaliser la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification du développement de cadres d'IA sur la blockchain.
Trois, la signification de la chaîne
Le problème central auquel la combinaison de la blockchain et de l'IA est confrontée est son sens. En se référant aux facteurs de succès de la DeFi, les raisons de soutenir la chaîne d'Agents pourraient inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité des interactions entre l'Agent et le monde réel/virtuel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que des mécanismes de fourniture de liquidité ou d'investissement basés sur des Agents.
Réaliser un processus de raisonnement transparent et traçable, qui pourrait être supérieur aux navigateurs d'agents fournis par les géants traditionnels de l'internet en termes d'interopérabilité.
Quatrième, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agent pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé à la GPT Store, qui est actuellement axée sur l'utilité dans des domaines traditionnels, le Web3 présente des avantages en termes de demande et de système économique. L'introduction d'une économie communautaire pourrait rendre l'Agent plus complet. L'économie créative de l'Agent offrira des opportunités de participation aux personnes ordinaires, et les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et intéressants que les Agents sur les plateformes existantes.