解構AI框架：從智能代理到去中心化的探索

前言

近期，AI與加密貨幣結合的敘事快速演變。市場關注度集中在技術主導的"框架類"項目上,這個細分賽道短期內湧現出多個市值過億甚至過十億的項目。這類項目衍生出新的資產發行模式:以Github代碼庫發幣,基於框架構建的Agent也能再次發幣。以框架爲基礎,Agent爲上層,形成獨特的AI時代基礎設施模式。本文將探討AI框架對加密貨幣領域的潛在影響。

一、框架概述

AI框架是一種底層開發工具或平台,集成了預構建的模塊、庫和工具,簡化了構建復雜AI模型的過程。可以將框架理解爲AI時代的操作系統,如桌面系統中的Windows、Linux,或移動端的iOS與Android。

雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新興概念,但其發展歷程已近14年。傳統AI領域已有成熟框架可選,如TensorFlow、Pytorch等。加密貨幣中湧現的框架項目主要針對Agent需求,並向其他領域延伸。以下是幾個主流框架示例:

1.1 Eliza

Eliza是一個多Agent模擬框架,專門用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發,具有良好的兼容性和API集成能力。

主要針對社交媒體場景,支持多平台集成,如Discord、X/Twitter、Telegram等。在媒體內容處理方面支持PDF分析、連結提取、音頻轉錄、視頻處理、圖像分析等功能。

Eliza支持的用例包括:AI助手類應用、社交媒體角色、知識工作者和互動角色。支持開源模型本地推理和基於雲的推理。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是Virtual推出的自動生成與管理的多模態AI框架,主要針對遊戲中的智能NPC設計。特別之處在於低代碼甚至無代碼用戶也可使用。

項目架構採用模塊化設計,包括Agent提示界面、感知子系統、戰略規劃引擎、世界上下文、對話處理模塊等多個子系統協同工作。

除遊戲外,該框架也適用於元宇宙場景。已有多個項目採用G.A.M.E進行構建。

1.3 Rig

Rig是用Rust語言編寫的開源工具,旨在簡化大型語言模型(LLM)應用程序開發。提供統一操作界面,便於與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

核心特點包括:統一接口、模塊化架構、類型安全和高效性能。工作流程涉及提供商抽象層、智能代理調用和檢索增強生成等機制。

適用於構建問答系統、文檔搜索工具、情境感知聊天機器人等場景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架,簡化在X平台上部署和管理AI Agent的過程。繼承了Zerebro項目的核心功能,採用更模塊化、易擴展的設計。

提供命令行界面(CLI)便於管理控制。核心架構基於模塊化設計,支持LLM集成、X平台集成和模塊化連接系統等功能。未來計劃集成內存系統,增強Agent的上下文理解能力。

二、與BTC生態發展路徑對比

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有相似之處:

BTC生態: BRC20 -> 多協議競爭 -> BTC L2 -> BTCFi AI Agent: GOAT/ACT -> 多類型Agent/框架競爭 -> 去中心化、安全性基建

AI Agent賽道不太可能重現智能合約鏈的歷史。現有AI框架項目提供了新的基建發展思路,可將AI框架類比爲未來的公鏈,Agent類比爲未來的Dapp。

未來爭論可能從EVM與異構鏈之爭轉向框架之爭。關鍵問題是如何實現去中心化或鏈化,以及在區塊鏈上開發AI框架的意義。

三、鏈化的意義

區塊鏈與AI結合面臨的核心問題是其意義。參考DeFi的成功因素,支持Agent鏈化的理由可能包括:

1. 降低使用成本,提高可及性與選擇性,讓普通用戶參與AI"出租權"。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案,滿足Agent與現實/虛擬世界交互的安全需求。

3. 創造獨特的區塊鏈金融模式,如基於Agent的新型流動性提供或投資機制。

4. 實現透明、可追溯的推理過程,在互操作性方面可能優於傳統互聯網巨頭提供的agent瀏覽器。

四、創意經濟前景

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化Agent構建流程的框架可能佔據優勢,形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

相較於目前偏向傳統領域實用性的GPT Store,Web3在需求和經濟體系上存在優勢。引入社區經濟可能使Agent更加完善。Agent的創意經濟將爲普通人提供參與機會,未來的AI Meme可能比現有平台上的Agent更智能、有趣。