Аналіз AI фреймворку: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Останнім часом наративи, що поєднують ШІ та криптовалюти, швидко розвиваються. Увага ринку перемістилася на технологічно орієнтовані "рамкові" проекти, цей сегмент ринку за короткий час породив кілька проектів з капіталізацією понад мільярд, навіть понад десять мільярдів. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск токенів на основі кодових репозиторіїв GitHub, де розроблені на основі рамок агенти також можуть випускати токени. На основі рамки, агенти стають верхнім рівнем застосунків, формуючи щось на зразок платформи для випуску активів, фактично створюється унікальна інфраструктурна модель епохи ШІ. У цій статті ми розглянемо концепцію рамки та спробуємо інтерпретувати значення рамок ШІ для сфери криптовалют, спираючись на особисті роздуми.
Один. Концепція рамки
AI-фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Ці фреймворки зазвичай містять функціональність для обробки даних, навчання моделей та прогнозування. Простими словами, фреймворк можна розглядати як операційну систему ери AI, подібно до Windows, Linux у настільних системах або iOS та Android у мобільних. Кожен фреймворк має свої переваги та недоліки, розробники можуть вибрати відповідно до своїх потреб.
Хоча "AI框架" є новим поняттям у сфері криптовалют, його розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже існують зрілі фреймворки, такі як TensorFlow від Google, PyTorch від Meta тощо. Фреймворки, що виникають у криптовалюті, створені для задоволення величезного попиту на агентів у умовах поточної хвилі AI та поширюються на інші сфери, формуючи різні сегменти AI-фреймворків.
1.1 Еліза
Eliza — це багатагентна симуляційна структура, розроблена a16z, призначена для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Eliza в основному націлена на сценарії соціальних медіа, підтримує багатоплатформену інтеграцію, включаючи Discord, Twitter/X, Telegram тощо. У сфері обробки медіа-контенту підтримуються функції аналізу PDF, витягування вмісту з посилань, транскрипції аудіо, обробки відео, аналізу зображень тощо.
Поточні випадки використання, які підтримує Eliza, в основному включають:
Додатки класу AI помічник
Роль соціальних медіа
Знання працівник
Інтерактивні ролі
Eliza підтримує кілька моделей, включаючи локальне виведення з відкритими моделями та виведення на основі хмари.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E – це автоматизована система генерації та управління багатофункціональними AI-фреймами, розроблена Virtual, яка в першу чергу спрямована на проектування розумних NPC у іграх. Особливістю цього фрейму є те, що його можуть використовувати навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього, достатньо лише змінити параметри, щоб взяти участь у проектуванні агентів.
Ядро дизайну G.A.M.E побудоване на модульній архітектурі, що передбачає співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, контекст світу, модуль обробки діалогу та багато інших компонентів.
Ця структура переважно зосереджена на рішенні, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агента у віртуальному середовищі, підходить для ігор і сцен у метавсесвіті.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки додатків на основі великих мовних моделей (LLM). Він забезпечує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають:
Уніфікований інтерфейс
Модульна архітектура
Типова безпека
Висока ефективність
Rig підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів, а також підтримки контентного творення тощо.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритою платформою на базі Python, призначеною для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі Twitter( перед X). Вона успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний і легкий у розширенні дизайн.
ZerePy надає інтерфейс командного рядка, підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому додати систему пам'яті.
Два, подібність до розвитку екосистеми BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають багато спільного з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція між протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent ж має вигляд: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агенти - конкуренція рамок. У майбутньому проекти інфраструктури, пов'язані з децентралізацією агентів та їхньою безпекою, можуть стати основною темою наступного етапу.
Проект AI-фреймворка пропонує новий підхід до розвитку інфраструктури. На відміну від платформ випуску Memecoin і протоколу Inscription, AI-фреймворк більше нагадує майбутній публічний блокчейн, а Agent більше нагадує майбутній Dapp. Майбутня дискусія може перейти від суперечки між EVM та гетерогенними ланцюгами до суперечки між фреймворками, ключове питання полягає в тому, як реалізувати децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI-фреймворка на блокчейні.
Три. Значення запису в блокчейн
Поєднання блокчейну та ШІ потребує вирішення питань його значення та цінності. Оперуючи успішним досвідом DeFi, причинами, що підтримують агентну децентралізацію, можуть бути:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність та вибір.
Надати рішення безпеки на основі блокчейн
Реалізація унікальної моделі блокчейн-фінансів
Реалізація прозорого, відстежуваного висновку, підвищення взаємодії
Чотири, потенціал креативної економіки
Проект AI-фреймворку в майбутньому може запропонувати підприємницькі можливості, схожі на GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання фреймворку для складних функціональних комбінацій може зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
Web3 може компенсувати недоліки несправедливої політики гігантів Web2 в аспектах попиту та економічної системи, впроваджуючи спільнотну економіку, яка зробить Agent більш досконалим. Креативна економіка Agent надасть звичайним людям можливості для участі, а майбутній AI Meme може бути більш розумним і цікавим, ніж Agent на існуючих платформах.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI фрейми ведуть в нову еру Від інтелектуальних агентів до Децентралізації еволюція
Аналіз AI фреймворку: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Останнім часом наративи, що поєднують ШІ та криптовалюти, швидко розвиваються. Увага ринку перемістилася на технологічно орієнтовані "рамкові" проекти, цей сегмент ринку за короткий час породив кілька проектів з капіталізацією понад мільярд, навіть понад десять мільярдів. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск токенів на основі кодових репозиторіїв GitHub, де розроблені на основі рамок агенти також можуть випускати токени. На основі рамки, агенти стають верхнім рівнем застосунків, формуючи щось на зразок платформи для випуску активів, фактично створюється унікальна інфраструктурна модель епохи ШІ. У цій статті ми розглянемо концепцію рамки та спробуємо інтерпретувати значення рамок ШІ для сфери криптовалют, спираючись на особисті роздуми.
Один. Концепція рамки
AI-фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Ці фреймворки зазвичай містять функціональність для обробки даних, навчання моделей та прогнозування. Простими словами, фреймворк можна розглядати як операційну систему ери AI, подібно до Windows, Linux у настільних системах або iOS та Android у мобільних. Кожен фреймворк має свої переваги та недоліки, розробники можуть вибрати відповідно до своїх потреб.
Хоча "AI框架" є новим поняттям у сфері криптовалют, його розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже існують зрілі фреймворки, такі як TensorFlow від Google, PyTorch від Meta тощо. Фреймворки, що виникають у криптовалюті, створені для задоволення величезного попиту на агентів у умовах поточної хвилі AI та поширюються на інші сфери, формуючи різні сегменти AI-фреймворків.
1.1 Еліза
Eliza — це багатагентна симуляційна структура, розроблена a16z, призначена для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Eliza в основному націлена на сценарії соціальних медіа, підтримує багатоплатформену інтеграцію, включаючи Discord, Twitter/X, Telegram тощо. У сфері обробки медіа-контенту підтримуються функції аналізу PDF, витягування вмісту з посилань, транскрипції аудіо, обробки відео, аналізу зображень тощо.
Поточні випадки використання, які підтримує Eliza, в основному включають:
Eliza підтримує кілька моделей, включаючи локальне виведення з відкритими моделями та виведення на основі хмари.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E – це автоматизована система генерації та управління багатофункціональними AI-фреймами, розроблена Virtual, яка в першу чергу спрямована на проектування розумних NPC у іграх. Особливістю цього фрейму є те, що його можуть використовувати навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього, достатньо лише змінити параметри, щоб взяти участь у проектуванні агентів.
Ядро дизайну G.A.M.E побудоване на модульній архітектурі, що передбачає співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, контекст світу, модуль обробки діалогу та багато інших компонентів.
Ця структура переважно зосереджена на рішенні, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агента у віртуальному середовищі, підходить для ігор і сцен у метавсесвіті.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки додатків на основі великих мовних моделей (LLM). Він забезпечує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають:
Rig підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів, а також підтримки контентного творення тощо.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритою платформою на базі Python, призначеною для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі Twitter( перед X). Вона успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний і легкий у розширенні дизайн.
ZerePy надає інтерфейс командного рядка, підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому додати систему пам'яті.
Два, подібність до розвитку екосистеми BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають багато спільного з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція між протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent ж має вигляд: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агенти - конкуренція рамок. У майбутньому проекти інфраструктури, пов'язані з децентралізацією агентів та їхньою безпекою, можуть стати основною темою наступного етапу.
Проект AI-фреймворка пропонує новий підхід до розвитку інфраструктури. На відміну від платформ випуску Memecoin і протоколу Inscription, AI-фреймворк більше нагадує майбутній публічний блокчейн, а Agent більше нагадує майбутній Dapp. Майбутня дискусія може перейти від суперечки між EVM та гетерогенними ланцюгами до суперечки між фреймворками, ключове питання полягає в тому, як реалізувати децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI-фреймворка на блокчейні.
Три. Значення запису в блокчейн
Поєднання блокчейну та ШІ потребує вирішення питань його значення та цінності. Оперуючи успішним досвідом DeFi, причинами, що підтримують агентну децентралізацію, можуть бути:
Чотири, потенціал креативної економіки
Проект AI-фреймворку в майбутньому може запропонувати підприємницькі можливості, схожі на GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання фреймворку для складних функціональних комбінацій може зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
Web3 може компенсувати недоліки несправедливої політики гігантів Web2 в аспектах попиту та економічної системи, впроваджуючи спільнотну економіку, яка зробить Agent більш досконалим. Креативна економіка Agent надасть звичайним людям можливості для участі, а майбутній AI Meme може бути більш розумним і цікавим, ніж Agent на існуючих платформах.