Деконструкция AI-рамки: от智能代理 до Децентрализация探索

Введение

В последнее время развитие нарратива сочетания ИИ и криптовалюты стремительно продвигается. Рыночное внимание переключилось на технологически ориентированные "фреймворк-проекты", и в этой нише за короткое время возникло несколько проектов с капитализацией более миллиона и даже более миллиарда. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: токены выпускаются на основе репозиториев GitHub, а Agents, построенные на основе фреймворка, также могут повторно выпускать токены. Эта модель основана на фреймворке, Agents находятся на уровне приложений, что создает уникальную инфраструктурную модель эпохи ИИ. В этой статье будет рассмотрено влияние фреймворков ИИ на сферу криптовалют.

Один. Обзор структуры

AI-фреймворк — это базовый инструмент или платформа для разработки, интегрирующая заранее созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную Windows и Linux в настольных системах или iOS и Android на мобильных устройствах. Каждый фреймворк имеет свои особенности, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.

Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, ее развитие имеет почти 14-летнюю историю. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые рамки, такие как TensorFlow, Pytorch и другие. Проекты рамок, появившиеся в криптовалюте, были разработаны для удовлетворения потребностей множества агентов и расширяются в другие области, формируя различные специализированные AI-рамки.

1.1 Элиза

Eliza - это многоагентная симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Она разработана на основе TypeScript и обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API. Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает многоплатформенную интеграцию и обработку различных медийных материалов.

Использование Eliza включает приложения типа AI-ассистента, роли в социальных сетях, знаниевых работников и интерактивные роли. Она поддерживает локальную инференцию открытых моделей и облачную инференцию, по умолчанию настроена на Nous Hermes Llama 3.1B и интегрирована с Claude для обработки сложных запросов.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E - это автоматизированная система генерации и управления многомодальными ИИ-структурами, в основном используемая для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Она позволяет пользователям с низкими знаниями в программировании, а также без таковых, участвовать в проектировании Агентов.

Основной дизайн G.A.M.E заключается в модульном подходе, который включает в себя синхронную работу нескольких подсистем, таких как интерфейс подсказок агента, подсистема восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и т.д. Эта структура в первую очередь сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности агента в виртуальной среде, что делает ее подходящей для игровых и метавселенских сцен.

1.3 Риг

Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс для взаимодействия с несколькими поставщиками услуг LLM и векторными базами данных.

Основные характеристики Rig включают унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность. Он подходит для создания систем решения задач, инструментов поиска документов, чат-ботов и контентного создания.

1.4 ZerePy

ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, предназначенный для упрощения процесса развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но использует более модульный и легко расширяемый дизайн.

ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает крупные языковые модели OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы X и планирует в будущем добавить систему памяти. В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на конкретных социальных платформах.

Два, Сравнение путей развития

Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать как: BRC20 - конкуренция между протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent прошел через развитие GOAT/ACT - социальные агенты/аналитические AI агенты - конкуренция между фреймворками. В будущем могут появиться инфраструктурные проекты, сосредоточенные на децентрализации и безопасности агентов.

В отличие от экосистемы BTC, повествование AI Agent не является воспроизведением истории цепочки умных контрактов. Существующие проекты AI-фреймворков предлагают новые идеи для развития инфраструктуры. По сравнению с Memecoin Launchpad и протоколом инскрипции, AI-фреймворк больше похож на будущую публичную цепочку, а Agent - на будущий Dapp.

Три. Значение интеграции блокчейна

Сочетание блокчейна и ИИ требует учета его значения. Возможные ценности включают:

1. Снизить затрат на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи могли участвовать в "аренде ИИ".

2. Предоставление безопасных решений на основе блокчейна, особенно для Агентов, способных взаимодействовать с реальными или виртуальными кошельками.

3. Создание уникальных игровых механик в области блокчейн-финансов, таких как новые автоматические маркет-мейкеры или инвестиционные механизмы на основе Agent.

4. Реализация прозрачного и отслеживаемого процесса вывода, повышение взаимосвязи.

Четыре, Перспективы креативной экономики

Проекты в рамках могут в будущем предоставить возможности для создания, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фрейминга для сложных комбинаций функций может иметь большее преимущество, формируя более интересную экономику креативного Web3 по сравнению с GPT Store.

По сравнению с GPT Store, креативная экономика агентов в среде Web3 может быть более справедливой и внедрить общественную экономику для совершенствования агентов. Это предоставит обычным людям возможности для участия, а будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие.