解构AI框架：从智能代理到去中心化的探索

前言

AI Agent赛道的发展速度令人惊叹。自"真理终端"掀起Agent热潮以来，AI与加密货币结合的叙事几乎每周都有新变化。近期，市场关注度转向了以技术叙事为主导的"框架类"项目。这个细分赛道在短短几周内就涌现出多个市值过亿甚至过十亿的黑马项目。

这类项目衍生出了一种新的资产发行模式——以GitHub代码库发币，而基于框架开发的Agent也能再次发行代币。这种"框架为底，Agent为上"的模式，虽然表面上类似资产发行平台，实际上却是一种专属于AI时代的基础设施模式。本文将从框架概述开始，探讨AI框架对加密货币领域的深远影响。

一、何谓框架？

AI框架是一套集成了预构建模块、库和工具的底层开发工具或平台，简化了构建复杂AI模型的过程。可以将其理解为AI时代的操作系统，如桌面端的Windows、Linux，或移动端的iOS与Android。每种框架都有其特点，开发者可根据需求自由选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是个新兴概念，但其发展历程已近14年。传统AI领域已有多种成熟框架可供选择，如谷歌的TensorFlow、Meta的PyTorch等。

加密货币领域涌现的框架项目主要针对AI热潮带来的大量Agent需求而设计，并逐步向其他赛道扩展，形成了不同细分领域的AI框架。以下是几个主流框架的介绍：

1.1 Eliza

Eliza是一个多Agent模拟框架，专门用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发，具有良好的兼容性和API集成能力。

Eliza主要针对社交媒体场景，支持多平台集成，包括Discord、X/Twitter、Telegram等。在媒体内容处理方面，支持PDF文档分析、链接内容提取、音频转录、视频处理、图像分析等功能。

Eliza当前支持四类主要用例：

1. AI助手类应用
2. 社交媒体角色
3. 知识工作者
4. 互动角色

在模型支持方面，Eliza可使用开源模型进行本地推理，也支持通过API使用云端推理服务。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) 是Virtual推出的自动生成与管理的多模态AI框架，主要针对游戏中智能NPC设计。该框架的特点是即使没有编程基础的用户也能使用，只需修改参数即可参与Agent设计。

G.A.M.E的核心设计采用多个子系统协同工作的模块化架构，包括Agent提示接口、感知子系统、战略规划引擎、世界上下文、对话处理模块等组件。

该框架的工作流程是：开发者通过Agent提示界面启动Agent，感知子系统接收输入并传递给战略规划引擎。战略规划引擎利用各种系统和信息制定并执行行动计划。学习模块持续监控Agent的行动结果，并据此调整行为。

除了游戏领域，G.A.M.E框架也适用于元宇宙场景，已有多个项目采用该框架进行开发。

1.3 Rig

Rig是一款用Rust语言编写的开源工具，旨在简化大型语言模型（LLM）应用程序的开发。它提供了一个统一的操作界面，使开发者能够轻松与多个LLM服务提供商和向量数据库进行交互。

Rig的核心特点包括：

• 统一接口
• 模块化架构
• 类型安全
• 高效性能

Rig的工作流程是：用户请求首先经过"提供商抽象层"，然后在核心层中，智能代理调用各种工具或查询向量存储获取信息。最后，通过检索增强生成（RAG）等机制，系统生成精确且有意义的响应返回给用户。

Rig适用于构建问题解答系统、文档搜索工具、具备情境感知能力的聊天机器人或虚拟助手，甚至支持内容创作。

1.4 ZerePy

ZerePy是一个基于Python的开源框架，旨在简化在X（前Twitter）平台上部署和管理AI Agent的过程。它继承了Zerebro项目的核心功能，但采用更模块化、易于扩展的设计。

ZerePy提供了一个命令行界面（CLI），方便用户管理和控制部署的AI Agent。其核心架构基于模块化设计，包括：

• LLM集成
• X平台集成
• 模块化连接系统
• 内存系统（规划中）

与a16z的Eliza项目相比，ZerePy更专注于简化在特定社交平台（X）上部署AI Agent的过程，偏向实际应用。

二、BTC生态的翻版

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有许多相似之处。BTC生态的发展可概括为：BRC20 - 多协议竞争 - BTC L2 - 以Babylon为核心的BTCFi。而AI Agent在成熟的传统AI技术栈基础上发展更快，其路径可概括为：GOAT/ACT - Social类Agent/分析类AI Agent框架竞争。

尽管存在相似性，AI Agent赛道不太可能像BTC生态那样走向同质化和泡沫化。AI框架项目提供了新的基础设施发展思路，更像是未来的公链，而Agent则类似于未来的Dapp。

在当前加密货币生态中，我们有数千条公链和数万个Dapp。通用链包括BTC、以太坊及各种异构链，应用链则更加多样化。未来的争论可能从EVM与异构链之争转向框架之争，关键问题在于如何实现去中心化或"链化"，以及在区块链上开发这些项目的意义何在。

三、上链的意义？

区块链与任何事物结合时，都需要面对一个核心问题：这种结合是否有意义？回顾DeFi的成功经验，其优势在于提供了更高的可及性、更好的效率和更低的成本，以及无需信任中心化的安全性。基于这一思路，AI Agent的链化可能有以下几个理由：

1. 降低使用成本，提高可及性和选择性，使普通用户也能参与到AI"出租权"中。

2. 提供基于区块链的安全方案，满足Agent与现实或虚拟世界交互时的安全需求。

3. 开创独特的区块链金融模式，如让普通用户参与自动做市或投资Agent所需的算力、数据标记等资源。

4. 实现透明、可追溯的推理过程，可能比传统互联网巨头提供的agent浏览器更具吸引力。

四、创意经济的新机遇

框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。虽然目前通过框架发布Agent对普通用户而言仍然复杂，但简化Agent构建过程并提供复杂功能组合的框架很可能在未来占据优势。这将形成一种比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

与当前GPT Store主要由传统Web2公司主导不同，Web3领域的AI创意经济可能更加公平化，并引入社区经济来完善Agent。这将为普通人提供参与机会，未来的AI Meme项目可能比现有的Agent更智能、更有趣。