Деконструкція AI-структури: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Вступ
Нещодавно наратив поєднання AI та криптовалют швидко еволюціонує. Увага ринку зосереджена на технологічно домінуючих "фреймових" проєктах, в цьому сегменті за короткий час з'явилося кілька проєктів з ринковою капіталізацією понад мільйон, а навіть понад мільярд. Ці проєкти призвели до виникнення нових моделей випуску активів: випуск токенів на основі репозиторіїв Github, агенти, побудовані на основі фрейму, також можуть знову випускати токени. На основі фрейму, агент на верхньому рівні утворюють унікальну інфраструктурну модель ери AI. У цій статті буде розглянуто потенційний вплив AI фреймів на сферу криптовалют.
Один. Огляд рамки
AI фреймворк є базовим інструментом або платформою для розробки, що інтегрує заздалегідь створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI моделей. Фреймворк можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows або Linux у настільних системах, або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI фрейми" є новою концепцією в сфері криптовалют, їх розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалюті, в основному орієнтовані на потреби агентів і поширюються на інші сфери. Ось кілька прикладів основних фреймів:
1.1 Еліза
Eliza є багатоагентною моделлю, спеціально розробленою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на основі TypeScript, вона має гарну сумісність та можливості інтеграції API.
Основна увага приділяється сценам соціальних мереж, підтримує інтеграцію з декількома платформами, такими як Discord, X/Twitter, Telegram тощо. У обробці медіа-контенту підтримуються функції аналізу PDF, витягнення посилань, транскрипції аудіо, обробки відео, аналізу зображень тощо.
Використання, підтримуване Eliza, включає: додатки типу AI-асистент, ролі в соціальних мережах, знаннєві працівники та інтерактивні ролі. Підтримує локальну інференцію на основі відкритих моделей та інференцію в хмарі.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E є автоматичною системою генерації та управління мультимодальними AI-структурами, розробленою Virtual, яка в першу чергу орієнтована на розробку розумних NPC у іграх. Особливістю є те, що навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього можуть її використовувати.
Проектна архітектура використовує модульний дизайн, що включає в себе інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогу та багато інших підсистем, які працюють спільно.
Окрім ігор, ця структура також підходить для сцен в метасвіті. Вже кілька проектів використовують G.A.M.E для побудови.
1.3 Ріг
Rig — це відкритий інструмент, написаний мовою Rust, який призначений для спрощення розробки програмних додатків на основі великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс для зручної взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають: єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпеку та високу продуктивність. Робочий процес включає механізми абстрактного рівня постачальника, виклику смарт-агентів та підвищеного генерування даних.
Придатний для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів з контекстним сприйняттям та інших сценаріїв.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він успадкував основні функції проекту Zerebro та має більш модульний, легкий для розширення дизайн.
Надає командний інтерфейс (CLI) для зручного управління контролем. Ядро архітектури базується на модульному дизайні, підтримує інтеграцію LLM, інтеграцію X-платформи та функції модульної підключувальної системи. У майбутньому планується інтеграція системи пам'яті для підвищення здатності агента до розуміння контексту.
Два, порівняння з шляхом розвитку екосистеми BTC
Шлях розвитку AI-Agent має подібності з нещодавнім екосистемою BTC:
багатопротокольна конкуренція
Багато типів Agent/конкуренція в рамках
Сектор AI Agent навряд чи зможе повторити історію ланцюга смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-рамок пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури, які можна порівняти з майбутніми публічними ланцюгами, а агентів можна порівняти з майбутніми Dapp.
У майбутньому суперечки можуть перейти від боротьби EVM з гетерогенними ланцюгами до боротьби за фреймворки. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI фреймворків на блокчейні.
Три, значення ланцюгової трансформації
Основною проблемою, з якою стикаються блокчейн та AI, є їх значення. Посилаючись на фактори успіху DeFi, причинами, що підтримують децентралізацію Agent, можуть бути:
Зменшити витрати на використання, підвищити доступність та вибір, дозволити звичайним користувачам брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечні рішення на основі блокчейн, які відповідають вимогам безпеки взаємодії Агентів з реальним/віртуальним світом.
Створення унікальних фінансових моделей на базі блокчейн, таких як нові механізми надання ліквідності або інвестування на основі Agent.
Реалізація прозорого, відстежуваного процесу міркування може перевершувати агентські браузери, що надаються традиційними інтернет-гігантами в аспекті взаємодії.
Чотири, перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Фреймворк, який спрощує процес створення агентів, може мати перевагу, формуючи більш цікаву економіку креативу Web3, ніж GPT Store.
На відміну від GPT Store, який наразі орієнтований на традиційні сфери, Web3 має переваги в запитах та економічній системі. Введення спільнотної економіки може зробити Агента більш досконалим. Креативна економіка Агента надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутній AI Meme може бути більш інтелектуальним і цікавим, ніж на існуючих 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.
Зростання AI-структур: від інтелектуальних агентів до нової інфраструктури Web3 екосистеми
Деконструкція AI-структури: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Вступ
Нещодавно наратив поєднання AI та криптовалют швидко еволюціонує. Увага ринку зосереджена на технологічно домінуючих "фреймових" проєктах, в цьому сегменті за короткий час з'явилося кілька проєктів з ринковою капіталізацією понад мільйон, а навіть понад мільярд. Ці проєкти призвели до виникнення нових моделей випуску активів: випуск токенів на основі репозиторіїв Github, агенти, побудовані на основі фрейму, також можуть знову випускати токени. На основі фрейму, агент на верхньому рівні утворюють унікальну інфраструктурну модель ери AI. У цій статті буде розглянуто потенційний вплив AI фреймів на сферу криптовалют.
Один. Огляд рамки
AI фреймворк є базовим інструментом або платформою для розробки, що інтегрує заздалегідь створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI моделей. Фреймворк можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows або Linux у настільних системах, або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI фрейми" є новою концепцією в сфері криптовалют, їх розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалюті, в основному орієнтовані на потреби агентів і поширюються на інші сфери. Ось кілька прикладів основних фреймів:
1.1 Еліза
Eliza є багатоагентною моделлю, спеціально розробленою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на основі TypeScript, вона має гарну сумісність та можливості інтеграції API.
Основна увага приділяється сценам соціальних мереж, підтримує інтеграцію з декількома платформами, такими як Discord, X/Twitter, Telegram тощо. У обробці медіа-контенту підтримуються функції аналізу PDF, витягнення посилань, транскрипції аудіо, обробки відео, аналізу зображень тощо.
Використання, підтримуване Eliza, включає: додатки типу AI-асистент, ролі в соціальних мережах, знаннєві працівники та інтерактивні ролі. Підтримує локальну інференцію на основі відкритих моделей та інференцію в хмарі.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E є автоматичною системою генерації та управління мультимодальними AI-структурами, розробленою Virtual, яка в першу чергу орієнтована на розробку розумних NPC у іграх. Особливістю є те, що навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього можуть її використовувати.
Проектна архітектура використовує модульний дизайн, що включає в себе інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогу та багато інших підсистем, які працюють спільно.
Окрім ігор, ця структура також підходить для сцен в метасвіті. Вже кілька проектів використовують G.A.M.E для побудови.
1.3 Ріг
Rig — це відкритий інструмент, написаний мовою Rust, який призначений для спрощення розробки програмних додатків на основі великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс для зручної взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають: єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпеку та високу продуктивність. Робочий процес включає механізми абстрактного рівня постачальника, виклику смарт-агентів та підвищеного генерування даних.
Придатний для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів з контекстним сприйняттям та інших сценаріїв.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він успадкував основні функції проекту Zerebro та має більш модульний, легкий для розширення дизайн.
Надає командний інтерфейс (CLI) для зручного управління контролем. Ядро архітектури базується на модульному дизайні, підтримує інтеграцію LLM, інтеграцію X-платформи та функції модульної підключувальної системи. У майбутньому планується інтеграція системи пам'яті для підвищення здатності агента до розуміння контексту.
Два, порівняння з шляхом розвитку екосистеми BTC
Шлях розвитку AI-Agent має подібності з нещодавнім екосистемою BTC:
багатопротокольна конкуренція Багато типів Agent/конкуренція в рамках
Сектор AI Agent навряд чи зможе повторити історію ланцюга смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-рамок пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури, які можна порівняти з майбутніми публічними ланцюгами, а агентів можна порівняти з майбутніми Dapp.
У майбутньому суперечки можуть перейти від боротьби EVM з гетерогенними ланцюгами до боротьби за фреймворки. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI фреймворків на блокчейні.
Три, значення ланцюгової трансформації
Основною проблемою, з якою стикаються блокчейн та AI, є їх значення. Посилаючись на фактори успіху DeFi, причинами, що підтримують децентралізацію Agent, можуть бути:
Зменшити витрати на використання, підвищити доступність та вибір, дозволити звичайним користувачам брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечні рішення на основі блокчейн, які відповідають вимогам безпеки взаємодії Агентів з реальним/віртуальним світом.
Створення унікальних фінансових моделей на базі блокчейн, таких як нові механізми надання ліквідності або інвестування на основі Agent.
Реалізація прозорого, відстежуваного процесу міркування може перевершувати агентські браузери, що надаються традиційними інтернет-гігантами в аспекті взаємодії.
Чотири, перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Фреймворк, який спрощує процес створення агентів, може мати перевагу, формуючи більш цікаву економіку креативу Web3, ніж GPT Store.
На відміну від GPT Store, який наразі орієнтований на традиційні сфери, Web3 має переваги в запитах та економічній системі. Введення спільнотної економіки може зробити Агента більш досконалим. Креативна економіка Агента надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутній AI Meme може бути більш інтелектуальним і цікавим, ніж на існуючих платформах.