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への探求

! 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

イントロダクション

最近、AIと暗号通貨が結びつくストーリーが急速に進化しています。市場の関心は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに集中しており、このセグメントでは短期間に時価総額が1億以上、さらには10億を超えるプロジェクトが続出しています。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを派生させています: Githubのコードリポジトリを使用してトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたエージェントも再びトークンを発行することができます。フレームワークを基盤とし、エージェントが上層を形成し、独特のAI時代のインフラストラクチャモデルを構築しています。本稿では、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える潜在的な影響について探ります。

一、フレームワークの概要

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。このフレームワークは、AI時代のオペレーティングシステムとして理解することができます。デスクトップシステムのWindowsやLinux、またはモバイル端末のiOSとAndroidのように。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新興の概念ですが、その発展の歴史は14年近くに及びます。従来のAI分野にはTensorFlow、Pytorchなどの成熟したフレームワークが選択可能です。暗号通貨に登場するフレームワークプロジェクトは主にエージェントのニーズに対応し、他の分野に延びています。以下は主流のフレームワークのいくつかの例です:

1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントの作成、展開、管理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をベースに開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を備えています。

主にソーシャルメディアのシナリオに焦点を当て、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォームの統合をサポートします。メディアコンテンツ処理に関しては、PDF分析、リンク抽出、音声転写、動画処理、画像分析などの機能をサポートします。

Elizaがサポートするユースケースには、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターが含まれます。オープンソースモデルのローカル推論とクラウドベースの推論をサポートしています。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成と管理のマルチモーダル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。特に低コードまたは無コードのユーザーでも使用できる点が特徴です。

プロジェクトアーキテクチャはモジュール化設計を採用しており、エージェント提示インターフェース、感知サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュールなど、複数のサブシステムが協調して作業します。

ゲーム以外にも、このフレームワークはメタバースのシーンにも適しています。すでに複数のプロジェクトがG.A.M.Eを使用して構築されています。

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。複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースとのインタラクションを容易にするために、統一された操作インターフェースを提供します。

コア機能には、統一インターフェース、モジュラーアーキテクチャ、型安全性、高効率なパフォーマンスが含まれます。ワークフローには、プロバイダー抽象化レイヤー、スマートエージェント呼び出し、リトリーバル強化生成などのメカニズムが含まれます。

質問応答システム、文書検索ツール、コンテキスト認識チャットボットなどのシーンに適しています。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でのAIエージェントの展開と管理プロセスを簡素化します。Zerebroプロジェクトのコア機能を継承し、よりモジュール化され、拡張が容易な設計を採用しています。

コマンドラインインターフェイス(CLI)を提供し、管理制御を容易にします。コアアーキテクチャはモジュラー設計に基づいており、LLM統合、Xプラットフォーム統合、モジュラー接続システムなどの機能をサポートしています。将来的には、メモリシステムを統合し、エージェントの文脈理解能力を強化する計画です。

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二、BTCエコシステムの発展パスとの比較

AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムと類似点があります:

マルチプロトコル競争 多様なエージェント/フレームワークの競争

AIエージェントのトラックは、スマートコントラクトチェーンの歴史を再現する可能性が低い。既存のAIフレームワークプロジェクトは、新しいインフラ開発の考え方を提供し、AIフレームワークを未来のパブリックチェーンに、エージェントを未来のDappに例えることができる。

未来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移る可能性があります。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてブロックチェーン上でAIフレームワークを開発する意義です。

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三、チェーン化の意義

ブロックチェーンとAIの結合が直面する核心的な問題は、その意義です。DeFiの成功要因を参考にすると、エージェントのチェーン化を支持する理由には以下が含まれるかもしれません:

1. 使用コストを削減し、アクセス性と選択肢を向上させ、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする。

2. ブロックチェーンに基づく安全なソリューションを提供し、エージェントと現実/仮想世界のインタラクションにおける安全なニーズを満たします。

3. 独自の分散化金融モデルを創造する、例えばAgentに基づく新しい流動性提供や投資メカニズム。

4. 透明で追跡可能な推論プロセスを実現し、相互運用性の面で従来のインターネット巨人が提供するエージェントブラウザを上回る可能性があります。

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四、クリエイティブ経済の展望

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに類似した起業機会を提供する可能性があります。エージェントの構築プロセスを簡素化するフレームワークは、GPT Storeよりも魅力的なWeb3クリエイティブ経済を形成するかもしれません。

従来の分野の実用性に偏ったGPT Storeと比較して、Web3は需要と経済システムにおいて優位性を持っています。コミュニティ経済の導入は、エージェントをさらに洗練させる可能性があります。エージェントのクリエイティブ経済は一般の人々に参加の機会を提供し、将来のAIミームは既存のプラットフォーム上のエージェントよりもよりインテリジェントで面白くなるかもしれません。

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