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AIフレームワークの解体：スマートエージェントから分散化された未来の青写真
AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化の探求
イントロダクション
AIエージェントのレースの発展速度は驚くべきものです。「真理端末」がエージェントブームを引き起こして以来、AIと暗号通貨の結合に関する物語はほぼ毎週新しい変化を遂げています。最近、市場の関心は技術的な物語を主導する「フレームワーク型」プロジェクトに移っています。この細分化されたレースでは、わずか数週間で時価総額が1億円を超える、さらには10億円を超える隠れたヒットプロジェクトがいくつも登場しています。
この種のプロジェクトは、新しい資産発行モデルを生み出しました——GitHubのコードリポジトリを使ってコインを発行し、フレームワークを基に開発されたエージェントも再度トークンを発行できるのです。この「フレームワークを基盤にし、エージェントが上にある」モデルは、一見資産発行プラットフォームに似ていますが、実際にはAI時代特有のインフラストラクチャモデルです。本記事では、フレームワークの概要から始め、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える深遠な影響を探求します。
! AIフレームワークの解体:インテリジェントプロキシから分散化への探求
一、フレームワークとは？
AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームであり、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化します。これをAI時代のオペレーティングシステム、つまりデスクトップのWindows、Linux、またはモバイルのiOSとAndroidとして理解することができます。各フレームワークにはそれぞれの特徴があり、開発者はニーズに応じて自由に選択できます。
"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新興概念ですが、その発展の歴史はほぼ14年に及びます。従来のAI分野では、GoogleのTensorFlowやMetaのPyTorchなど、選択肢として多くの成熟したフレームワークがあります。
暗号通貨分野に登場したフレームワークプロジェクトは、AIの熱狂によってもたらされた大量のエージェント需要に主に対応するように設計され、徐々に他のトラックに拡張され、異なる細分分野のAIフレームワークを形成しました。以下はいくつかの主流フレームワークの紹介です：
1.1 エリザ
Elizaは、自律AIエージェントを作成、展開、管理するために特化したマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptで開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を備えています。
Elizaは主にソーシャルメディアシーンに焦点を当てており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理においては、PDF文書分析、リンクコンテンツ抽出、音声文字起こし、動画処理、画像分析などの機能をサポートしています。
Elizaは現在、4つの主要なユースケースをサポートしています：
モデルサポートに関して、Elizaはオープンソースモデルを使用してローカル推論を行うことができ、またAPIを通じてクラウド推論サービスを利用することもサポートしています。
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1.2 G.A.M.E
G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)はVirtualが提供する自動生成と管理が可能なマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計を対象としています。このフレームワークの特徴は、プログラミングの基礎知識がなくてもユーザーが使用でき、パラメーターを変更するだけでエージェントの設計に参加できることです。
G.A.M.Eのコアデザインは、エージェントプロンプトインターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界のコンテキスト、対話処理モジュールなどのコンポーネントを含む、複数のサブシステムが協調して動作するモジュール化アーキテクチャを採用しています。
このフレームワークのワークフローは次のとおりです：開発者はエージェントのプロンプトインターフェースを通じてエージェントを起動し、センシングサブシステムが入力を受け取り、戦略計画エンジンに渡します。戦略計画エンジンはさまざまなシステムと情報を利用して行動計画を策定し、実行します。学習モジュールはエージェントの行動結果を継続的に監視し、それに基づいて行動を調整します。
ゲーム分野だけでなく、G.A.M.Eフレームワークはメタバースのシーンにも適しており、すでに複数のプロジェクトがこのフレームワークを使用して開発しています。
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1.3 リグ
RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。これにより、開発者は複数のLLMサービスプロバイダーやベクターデータベースと簡単に対話できる統一された操作インターフェースを提供します。
Rigの核心的な特徴は以下の通りです：
Rigの作業フローは次のとおりです：ユーザーのリクエストはまず「プロバイダー抽象層」を通過し、その後コア層でスマートエージェントがさまざまなツールを呼び出したり、ベクトルストレージにクエリを送信して情報を取得します。最後に、情報検索強化生成（RAG）などのメカニズムを通じて、システムはユーザーに正確で意味のある応答を生成して返します。
Rigは、問題解決システム、文書検索ツール、状況認識機能を持つチャットボットやバーチャルアシスタントの構築に適しており、コンテンツ作成もサポートしています。
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1.4 ゼレピー
ZerePyは、Pythonに基づいたオープンソースフレームワークで、X（旧Twitter）プラットフォーム上でAIエージェントを展開および管理するプロセスを簡素化することを目的としています。これは、Zerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張しやすいデザインを採用しています。
ZerePyは、ユーザーが展開されたAIエージェントを管理および制御するためのコマンドラインインターフェイス（CLI）を提供しています。そのコアアーキテクチャはモジュラー設計に基づいており、以下が含まれます：
a16zのElizaプロジェクトと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム（X）上でAIエージェントを展開するプロセスを簡素化することにより、実際のアプリケーションに傾いています。
二、BTCエコシステムのコピー
AIエージェントの発展経路は、最近のBTCエコシステムと多くの類似点があります。BTCエコシステムの発展は、BRC20 - 複数プロトコルの競争 - BTC L2 - バビロンを中心としたBTCFiと要約できます。一方、AIエージェントは成熟した従来のAI技術スタックの基礎の上でより早く発展しており、その経路はGOAT/ACT - ソーシャルタイプのエージェント/分析型AIエージェントフレームワークの競争と要約できます。
類似性は存在するものの、AIエージェントのトラックはBTCエコシステムのように同質化やバブル化に向かう可能性は低い。AIフレームワークプロジェクトは新しいインフラの発展の考え方を提供し、未来のパブリックチェーンに近い。エージェントは未来のDappに似ている。
現在の暗号通貨エコシステムでは、数千のパブリックチェーンと数万のDappがあります。一般的なチェーンにはBTC、イーサリアム、さまざまな分散化チェーンが含まれ、アプリケーションチェーンはさらに多様化しています。今後の議論はEVMと分散化チェーンの争いからフレームワークの争いに移行する可能性があり、重要な問題はどのように分散化を実現するか、または"チェーン化"し、これらのプロジェクトをブロックチェーン上で開発する意義は何かということです。
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三、ブロックチェーンに載せる意味は？
ブロックチェーンがあらゆるものと結びつく際には、核心的な問題に直面する必要があります：この結びつきは意味がありますか？DeFiの成功事例を振り返ると、その利点は、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコスト、そして信頼できる分散化の安全性を提供することにあります。この考えに基づいて、AIエージェントのチェーン化には以下のいくつかの理由が考えられます：
使用コストを削減し、アクセス性と選択肢を向上させ、一般ユーザーもAIの"貸出権"に参加できるようにする。
ブロックチェーンに基づいた安全なソリューションを提供し、エージェントと現実または仮想世界との相互作用時の安全なニーズを満たします。
独自のブロックチェーン金融モデルを創造し、一般ユーザーが自動マーケットメイキングや投資エージェントに必要な計算力、データマークなどのリソースに参加できるようにする。
透明で追跡可能な推論プロセスを実現することは、従来のインターネット大手が提供するエージェントブラウザよりも魅力的である可能性があります。
四、クリエイティブエコノミーの新しい機会
フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。現在、フレームワークを通じてエージェントを公開することは一般ユーザーにとって依然として複雑ですが、エージェント構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、将来的に優位に立つ可能性が高いです。これにより、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブエコノミーが形成されるでしょう。
現在のGPTストアが主に従来のWeb2企業によって主導されているのとは異なり、Web3分野のAIクリエイティブ経済はより公平になり、エージェントを補完するためにコミュニティ経済を導入する可能性があります。これにより一般の人々に参加の機会が提供され、将来のAIミームプロジェクトは既存のエージェントよりもより知的で面白くなるかもしれません。
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