Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты быстро эволюционировал, и внимание рынка сместилось на технически ориентированные "рамочные" проекты. В этом сегменте всего за несколько недель появилось несколько проектов с капитализацией более миллиона, а даже и более миллиарда. Эти проекты породили новую модель выпуска активов - выпуск монет на основе репозиториев Github, а также агенты, разработанные на основе рамок, могут снова выпускать монеты. На основе рамок, агенты сверху, формируется уникальная инфраструктурная модель эпохи ИИ, похожая на платформу выпуска активов. В этой статье мы начнем с введения в рамки и обсудим значение ИИ-рамок в области криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк представляет собой базовый инструмент или платформу для разработки, интегрирующую набор предварительно созданных модулей, библиотек и инструментов, упрощающих процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично таким настольным системам, как Windows, Linux, или мобильным платформам iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, и разработчики могут выбирать в зависимости от своих потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их история развития насчитывает почти 14 лет. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta. Проекты рамок, появившиеся в криптовалюте, были разработаны в ответ на огромный спрос на множество агентов в условиях текущего бума ИИ и распространились на другие направления, образовав различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Элиза — это многоагентская симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработана на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных медиа, поддерживает интеграцию на нескольких платформах, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие. В области обработки медиаконтента поддерживает анализ PDF-документов, извлечение контента из ссылок, обработку аудио и видео.
Основные случаи использования, поддерживаемые Eliza, включают:
Приложения класса AI-ассистента
Роль социальных медиа
Знание работник
Интерактивные роли
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию на основе открытых моделей, облачную инференцию через OpenAI API и другие.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная генерация и управление многомодальным AI-фреймворком, разработанным Virtual, в основном для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Особенностью этого фреймворка является возможность использования как для пользователей с низким кодом, так и без кода, достаточно просто изменить параметры для участия в проектировании Агентов.
Ядро дизайна G.A.M.E состоит из модульного дизайна, в котором несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Эта структура в основном сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агента в виртуальной среде, и подходит не только для игр, но и для сцен в метавселенной.
1.3 Риг
Rig - это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который упрощает разработку приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Особенности Rig включают:
Единый интерфейс
Модульная архитектура
Типобезопасность
Высокая производительность
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и других сценариев.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанная на Python открытая платформа, упрощающая процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Она предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и может гибко интегрировать различные функциональные модули.
Основные функции включают:
Интеграция LLM
Интеграция платформы X
Модульная система подключения
Система памяти ( в стадии планирования )
ZerePy сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, более ориентирован на практическое применение.
Два, копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через стадии BRC20, многопрофильной конкуренции, BTC L2 и так далее. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, что можно резюмировать как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические агенты - Конкуренция в рамках AI Agent. В будущем инфраструктурные проекты, сосредоточенные на Децентрализации агентов и безопасности, могут стать главной темой следующего этапа.
В отличие от экосистемы BTC, повествование AI Agent не является воспроизведением истории цепочки смарт-контрактов. Существующие проекты AI-структуры предлагают новые идеи для развития инфраструктуры. В отличие от платформы выпуска Memecoin, AI-структура больше похожа на будущую публичную цепочку, а Agent больше похож на будущий Dapp. В будущем споры могут перейти от EVM и гетерогенных цепей к спорам о структуре, и внимание будет сосредоточено на том, как Децентрализация и её значение в блокчейне.
Три, каково значение блокчейна?
Ключевая проблема, которую необходимо решить при сочетании блокчейна и ИИ, заключается в том, каково его значение. Успех DeFi зависит от большей доступности, лучшей эффективности и более низких затрат, а также от безопасности без необходимости доверять централизованным органам. Исходя из этого, причины поддержки агентной цепочки могут включать:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи могли участвовать в "аренде ИИ".
Предоставить основанные на блокчейне безопасные решения, удовлетворяющие потребности взаимодействия Агентов с реальными или виртуальными кошельками.
Создание уникальных финансовых игровых механик на блокчейне, таких как новая модель предоставления ликвидности на основе Agent
Реализация прозрачного,可追溯ного推理, повышение互操作性
Четыре, Креативная экономика
Проекты типа «рамка» в будущем могут предоставить возможности для стартапов, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление сложных комбинаций функций может занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
По сравнению с GPT Store, в области Web3 существует больше незаполненных потребностей, которые могут сделать экономическую систему более справедливой и внедрить общественную экономику, чтобы сделать Агентов более совершенными. Это предоставит обычным людям возможность участвовать, и будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем Агенты на существующих платформах.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Лайков
Награда
14
4
Поделиться
комментарий
0/400
Fren_Not_Food
· 9ч назад
Настоящий аромат ai+Блокчейн захватил
Посмотреть ОригиналОтветить0
SeasonedInvestor
· 17ч назад
ai слишком мощный
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlBeliever
· 17ч назад
Потенциал роста ROI составляет около 20%, сначала понаблюдайте.
Взрыв в области AI-фреймов: исследование пути от интеллектуальных агентов к Децентрализации
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты быстро эволюционировал, и внимание рынка сместилось на технически ориентированные "рамочные" проекты. В этом сегменте всего за несколько недель появилось несколько проектов с капитализацией более миллиона, а даже и более миллиарда. Эти проекты породили новую модель выпуска активов - выпуск монет на основе репозиториев Github, а также агенты, разработанные на основе рамок, могут снова выпускать монеты. На основе рамок, агенты сверху, формируется уникальная инфраструктурная модель эпохи ИИ, похожая на платформу выпуска активов. В этой статье мы начнем с введения в рамки и обсудим значение ИИ-рамок в области криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк представляет собой базовый инструмент или платформу для разработки, интегрирующую набор предварительно созданных модулей, библиотек и инструментов, упрощающих процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично таким настольным системам, как Windows, Linux, или мобильным платформам iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, и разработчики могут выбирать в зависимости от своих потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их история развития насчитывает почти 14 лет. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta. Проекты рамок, появившиеся в криптовалюте, были разработаны в ответ на огромный спрос на множество агентов в условиях текущего бума ИИ и распространились на другие направления, образовав различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Элиза — это многоагентская симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработана на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных медиа, поддерживает интеграцию на нескольких платформах, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие. В области обработки медиаконтента поддерживает анализ PDF-документов, извлечение контента из ссылок, обработку аудио и видео.
Основные случаи использования, поддерживаемые Eliza, включают:
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию на основе открытых моделей, облачную инференцию через OpenAI API и другие.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная генерация и управление многомодальным AI-фреймворком, разработанным Virtual, в основном для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Особенностью этого фреймворка является возможность использования как для пользователей с низким кодом, так и без кода, достаточно просто изменить параметры для участия в проектировании Агентов.
Ядро дизайна G.A.M.E состоит из модульного дизайна, в котором несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Эта структура в основном сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агента в виртуальной среде, и подходит не только для игр, но и для сцен в метавселенной.
1.3 Риг
Rig - это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который упрощает разработку приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Особенности Rig включают:
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и других сценариев.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанная на Python открытая платформа, упрощающая процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Она предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и может гибко интегрировать различные функциональные модули.
Основные функции включают:
ZerePy сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, более ориентирован на практическое применение.
Два, копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через стадии BRC20, многопрофильной конкуренции, BTC L2 и так далее. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, что можно резюмировать как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические агенты - Конкуренция в рамках AI Agent. В будущем инфраструктурные проекты, сосредоточенные на Децентрализации агентов и безопасности, могут стать главной темой следующего этапа.
В отличие от экосистемы BTC, повествование AI Agent не является воспроизведением истории цепочки смарт-контрактов. Существующие проекты AI-структуры предлагают новые идеи для развития инфраструктуры. В отличие от платформы выпуска Memecoin, AI-структура больше похожа на будущую публичную цепочку, а Agent больше похож на будущий Dapp. В будущем споры могут перейти от EVM и гетерогенных цепей к спорам о структуре, и внимание будет сосредоточено на том, как Децентрализация и её значение в блокчейне.
Три, каково значение блокчейна?
Ключевая проблема, которую необходимо решить при сочетании блокчейна и ИИ, заключается в том, каково его значение. Успех DeFi зависит от большей доступности, лучшей эффективности и более низких затрат, а также от безопасности без необходимости доверять централизованным органам. Исходя из этого, причины поддержки агентной цепочки могут включать:
Четыре, Креативная экономика
Проекты типа «рамка» в будущем могут предоставить возможности для стартапов, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление сложных комбинаций функций может занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
По сравнению с GPT Store, в области Web3 существует больше незаполненных потребностей, которые могут сделать экономическую систему более справедливой и внедрить общественную экономику, чтобы сделать Агентов более совершенными. Это предоставит обычным людям возможность участвовать, и будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем Агенты на существующих платформах.