Деконструкція AI фреймворку: від розумних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно наратив, пов'язаний з поєднанням ШІ та криптовалют, розвивався швидкими темпами. Ринок зосередився на технологічно орієнтованих "фреймових" проєктах, і всього за кілька тижнів з'явилося кілька нових зірок з капіталізацією понад мільйон, а то й понад мільярд. Ці проєкти породили нові моделі випуску активів: випуск монет через репозиторії на Github, агентів, побудованих на основі фрейму, які можуть знову випустити монети. На основі фрейму та агентів формується унікальна інфраструктурна модель епохи ШІ. У цій статті буде досліджено вплив AI-фреймів на сферу криптовалют.
I. Вступ до структури
AI-рамка є основним інструментом розробки або платформою, яка інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Її можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows, Linux або iOS, Android. Кожна рамка має свої переваги та недоліки, розробники можуть обирати відповідно до своїх потреб.
Хоча "AI-фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, розвиток AI-фреймів має майже 14-річну історію. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Нові фреймові проекти у криптовалютах створюються з урахуванням попиту на агентів у контексті буму AI та розширюються на інші сфери. Нижче представлені кілька основних фреймів:
1.1 Еліза
Eliza є багатагенераційною симуляційною платформою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на основі TypeScript, має хорошу сумісність, легко інтегрується з API. Основна мета – соціальні медіа, підтримує інтеграцію на кількох платформах та обробку медіа-контенту.
Підтримувані випадки використання включають:
Застосунки класу AI помічників
Роль соціальних медіа
Знання працівника
Інтерактивні ролі
Підтримувані моделі включають локальне виведення з відкритих моделей, хмарне виведення API OpenAI тощо.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E є мультимодальним AI фреймворком, автоматично згенерованим та керованим Virtual, який в основному орієнтовано на проектування розумних NPC у іграх. Особливістю є те, що його можуть використовувати навіть користувачі з низьким або безкодовим програмуванням.
Ядро дизайну - це модульний дизайн, який передбачає співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агентів, сприйняттєву підсистему, двигун стратегічного планування та інші модулі.
Придатний для ігор та сцен мета-всесвіту, вже кілька проектів використовують цю структуру для побудови.
1.3 Ріг
Rig — це відкритий інструмент, написаний мовою Rust, призначений для спрощення розробки додатків великих мовних моделей. Забезпечує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики:
Єдиний інтерфейс
Модульна архітектура
Типова безпека
Висока ефективність
Підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів тощо.
1.4 ZerePy
ZerePy — це відкритий фреймворк на основі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Надає командний інтерфейс, підтримує модульний дизайн.
Основні функції:
Інтеграція LLM
Інтеграція платформи X
Модульна система з'єднання
Система пам'яті ( у плануванні )
Сфокусуйтесь на спрощенні процесу розгортання AI Agent на платформі X.
Два, аналіз розвитку
Шлях розвитку AI Agent подібний до нещодавньої екосистеми BTC. Його можна узагальнити як: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агент - конкуренція в рамках. У майбутньому основною темою можуть стати інфраструктурні проекти, пов'язані з децентралізацією агентів та їх безпекою.
На відміну від екосистеми BTC, наратив AI Agent не є відтворенням історії блокчейну смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-рамок пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. AI-рамка більше схожа на майбутній публічний блокчейн, а Agent більше нагадує майбутній Dapp.
У майбутньому можливий перехід від суперечки між EVM та гетерогенними ланцюгами до суперечки між рамками. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також в значенні розробки на блокчейні.
Три, значення впровадження в блокчейн
AI та блокчейн поєднання потребує врахування його значення. Можливі значення включають:
Знижте витрати на використання, підвищте доступність і вибір, щоб звичайні користувачі могли брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечне рішення на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агента з реальністю.
Реалізація унікальної фінансової моделі блокчейн, такої як нова AMM або інвестиційний механізм на основі Agent.
Досягнення кращої взаємодії через прозорі та відстежувані міркування.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти можуть надати можливості для стартапів, подібні до GPT Store у майбутньому. Фреймворк, який спрощує процес створення агентів, може отримати перевагу, створюючи більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з поточним GPT Store, креативна економіка Web3 Agent може бути більш справедливою, дозволяючи звичайним людям також брати участь. Майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж агент 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.
Вибух AI-рамок: від інтелектуальних агентів до нової креативної економіки Web3
Деконструкція AI фреймворку: від розумних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно наратив, пов'язаний з поєднанням ШІ та криптовалют, розвивався швидкими темпами. Ринок зосередився на технологічно орієнтованих "фреймових" проєктах, і всього за кілька тижнів з'явилося кілька нових зірок з капіталізацією понад мільйон, а то й понад мільярд. Ці проєкти породили нові моделі випуску активів: випуск монет через репозиторії на Github, агентів, побудованих на основі фрейму, які можуть знову випустити монети. На основі фрейму та агентів формується унікальна інфраструктурна модель епохи ШІ. У цій статті буде досліджено вплив AI-фреймів на сферу криптовалют.
I. Вступ до структури
AI-рамка є основним інструментом розробки або платформою, яка інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Її можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows, Linux або iOS, Android. Кожна рамка має свої переваги та недоліки, розробники можуть обирати відповідно до своїх потреб.
Хоча "AI-фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, розвиток AI-фреймів має майже 14-річну історію. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Нові фреймові проекти у криптовалютах створюються з урахуванням попиту на агентів у контексті буму AI та розширюються на інші сфери. Нижче представлені кілька основних фреймів:
1.1 Еліза
Eliza є багатагенераційною симуляційною платформою для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на основі TypeScript, має хорошу сумісність, легко інтегрується з API. Основна мета – соціальні медіа, підтримує інтеграцію на кількох платформах та обробку медіа-контенту.
Підтримувані випадки використання включають:
Підтримувані моделі включають локальне виведення з відкритих моделей, хмарне виведення API OpenAI тощо.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E є мультимодальним AI фреймворком, автоматично згенерованим та керованим Virtual, який в основному орієнтовано на проектування розумних NPC у іграх. Особливістю є те, що його можуть використовувати навіть користувачі з низьким або безкодовим програмуванням.
Ядро дизайну - це модульний дизайн, який передбачає співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агентів, сприйняттєву підсистему, двигун стратегічного планування та інші модулі.
Придатний для ігор та сцен мета-всесвіту, вже кілька проектів використовують цю структуру для побудови.
1.3 Ріг
Rig — це відкритий інструмент, написаний мовою Rust, призначений для спрощення розробки додатків великих мовних моделей. Забезпечує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики:
Підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів тощо.
1.4 ZerePy
ZerePy — це відкритий фреймворк на основі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Надає командний інтерфейс, підтримує модульний дизайн.
Основні функції:
Сфокусуйтесь на спрощенні процесу розгортання AI Agent на платформі X.
Два, аналіз розвитку
Шлях розвитку AI Agent подібний до нещодавньої екосистеми BTC. Його можна узагальнити як: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агент - конкуренція в рамках. У майбутньому основною темою можуть стати інфраструктурні проекти, пов'язані з децентралізацією агентів та їх безпекою.
На відміну від екосистеми BTC, наратив AI Agent не є відтворенням історії блокчейну смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-рамок пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. AI-рамка більше схожа на майбутній публічний блокчейн, а Agent більше нагадує майбутній Dapp.
У майбутньому можливий перехід від суперечки між EVM та гетерогенними ланцюгами до суперечки між рамками. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також в значенні розробки на блокчейні.
Три, значення впровадження в блокчейн
AI та блокчейн поєднання потребує врахування його значення. Можливі значення включають:
Знижте витрати на використання, підвищте доступність і вибір, щоб звичайні користувачі могли брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечне рішення на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агента з реальністю.
Реалізація унікальної фінансової моделі блокчейн, такої як нова AMM або інвестиційний механізм на основі Agent.
Досягнення кращої взаємодії через прозорі та відстежувані міркування.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти можуть надати можливості для стартапів, подібні до GPT Store у майбутньому. Фреймворк, який спрощує процес створення агентів, може отримати перевагу, створюючи більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з поточним GPT Store, креативна економіка Web3 Agent може бути більш справедливою, дозволяючи звичайним людям також брати участь. Майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж агент на існуючих платформах.