Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas ha evolucionado rápidamente. La atención del mercado se ha vuelto hacia proyectos "tipo marco" liderados por la tecnología, y este subcampo ha dado lugar a varios proyectos oscuros con una capitalización de mercado de más de mil millones de dólares en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han derivado nuevos modelos de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub y volver a emitir monedas basadas en agentes desarrollados a partir de marcos. Basado en marcos, el agente se convierte en la aplicación, formando un modo de infraestructura único en la era de la IA. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows o Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, el desarrollo de marcos de IA tiene casi 14 años de historia. En el ámbito de la IA tradicional, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas se han creado para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de la IA y se han derivado a otros campos, formando marcos de IA en diferentes subsectores.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes lanzado por a16z, diseñado específicamente para crear, implementar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y es fácil de integrar con API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales y admite la integración multiplataforma. Las funciones incluyen soporte completo para Discord, automatización de cuentas de X/Twitter, integración de Telegram y acceso a API. Soporta el procesamiento de documentos PDF, contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video, análisis de imágenes y otros contenidos multimedia.
Eliza actualmente admite cuatro tipos de casos de uso:
Aplicaciones de asistente de IA: soporte al cliente, gestión de comunidades, asistente personal
Rol de las redes sociales: creadores de contenido, bots interactivos, representantes de marca
Trabajadores del conocimiento: asistente de investigación, analista de contenido, procesamiento de documentos
Roles interactivos: interpretación de roles, tutoría educativa, robots de entretenimiento
Los modelos compatibles con Eliza incluyen:
Inferencia local de modelos de código abierto: como Llama3, Qwen1.5, BERT
OpenAI API nube de inferencia
La configuración predeterminada es Nous Hermes Llama 3.1B
Integración de Claude para manejar consultas complejas
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) es un marco de IA multimodal automático para la generación y gestión lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios con bajo código o incluso sin código pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
El diseño central de G.A.M.E es una arquitectura modular en la que múltiples subsistemas trabajan de manera colaborativa, incluyendo:
Interfaz de提示 de agente: interfaz de interacción entre desarrolladores y marco
Subsistema de percepción: recibe información de entrada y la sintetiza
Motor de planificación estratégica: establecer objetivos a largo plazo y planes de acción específicos
Contexto mundial: información ambiental y datos del estado del juego
Módulo de procesamiento de diálogos: manejar mensajes y respuestas
Operador de billetera en cadena: puede involucrar aplicaciones de blockchain
Módulo de aprendizaje: aprender de la retroalimentación para actualizar la base de conocimientos
Memoria de trabajo: almacenamiento de información a corto plazo
Procesador de memoria a largo plazo: extraer información importante y clasificar
Almacén de Agentes: guardar atributos de Agente
Planificador de acciones: genera un plan de acción específico
Planificador: ejecutar plan de acción
G.A.M.E es adecuado para escenarios de juegos y metaverso, y ya varios proyectos han adoptado este marco para su construcción.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust que simplifica el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz unificada que facilita la interacción con varios proveedores de LLM y bases de datos vectoriales.
Características clave:
Interfaz unificada: simplificar la complejidad de la integración
Arquitectura modular: flexible y escalable
Seguridad de tipo: garantiza la calidad del código y la seguridad de la ejecución
Alto rendimiento: soporte para procesamiento asincrónico concurrente
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots inteligentes y generación automática de contenido.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma de Twitter( antes de X). Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero está diseñado de manera más modular y fácil de ampliar.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, facilitando la gestión de agentes de IA. La arquitectura central se basa en un diseño modular, que incluye:
Integración de LLM: soporte para modelos OpenAI y Anthropic
Integración de la plataforma X: llamada directa a la API de la plataforma X
Sistema de conexión modular: fácil de añadir soporte para otras plataformas
Sistema de memoria ( en planificación ): lograr memoria contextual
ZerePy se centra en simplificar el despliegue de agentes de IA en la plataforma X, mientras que Eliza se enfoca más en la simulación de múltiples agentes y la investigación amplia en IA.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
La trayectoria de desarrollo del Agente de IA es similar al ecosistema reciente de BTC:
BTC ecosistema: BRC20 - competencia de múltiples protocolos - BTC L2 - BTCFi
AI Agent:GOAT/ACT - Agente de tipo social/análisis - Competencia de marco
La pista de AI Agent puede que no reproduzca la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas de infraestructura, más parecidas a las futuras cadenas de bloques públicas, mientras que Agent se asemeja a las futuras Dapp.
El debate futuro podría pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado del desarrollo en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de la cadena?
La combinación de blockchain y AI necesita considerar el significado. Basándose en la experiencia de éxito de DeFi, las razones que apoyan la cadena de agentes pueden incluir:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad, permitir que los usuarios comunes participen en el "derecho de alquiler" de IA
Proporcionar soluciones de seguridad para agentes basadas en blockchain
Crear formas de inversión únicas en blockchain, como oportunidades de inversión relacionadas con Agent.
Lograr una inferencia transparente y trazable, mejorando la interoperabilidad
Cuatro, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
Existen muchas necesidades por cubrir en el campo de Web3. La introducción de la economía comunitaria puede hacer que los Agentes sean más completos. Los Meme de IA del futuro podrían ser más inteligentes e interesantes que los Agentes en las plataformas existentes.
La economía creativa de Agent ofrecerá oportunidades de participación para las personas comunes, y en el futuro, los memes de IA podrían superar con creces el nivel actual.
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Marco de IA en competencia: de la biblioteca de código para emitir moneda al ecosistema de Agentes, explorando nuevas rutas de Descentralización
Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas ha evolucionado rápidamente. La atención del mercado se ha vuelto hacia proyectos "tipo marco" liderados por la tecnología, y este subcampo ha dado lugar a varios proyectos oscuros con una capitalización de mercado de más de mil millones de dólares en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han derivado nuevos modelos de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub y volver a emitir monedas basadas en agentes desarrollados a partir de marcos. Basado en marcos, el agente se convierte en la aplicación, formando un modo de infraestructura único en la era de la IA. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows o Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, el desarrollo de marcos de IA tiene casi 14 años de historia. En el ámbito de la IA tradicional, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas se han creado para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de la IA y se han derivado a otros campos, formando marcos de IA en diferentes subsectores.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes lanzado por a16z, diseñado específicamente para crear, implementar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y es fácil de integrar con API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales y admite la integración multiplataforma. Las funciones incluyen soporte completo para Discord, automatización de cuentas de X/Twitter, integración de Telegram y acceso a API. Soporta el procesamiento de documentos PDF, contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video, análisis de imágenes y otros contenidos multimedia.
Eliza actualmente admite cuatro tipos de casos de uso:
Los modelos compatibles con Eliza incluyen:
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) es un marco de IA multimodal automático para la generación y gestión lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios con bajo código o incluso sin código pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
El diseño central de G.A.M.E es una arquitectura modular en la que múltiples subsistemas trabajan de manera colaborativa, incluyendo:
G.A.M.E es adecuado para escenarios de juegos y metaverso, y ya varios proyectos han adoptado este marco para su construcción.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust que simplifica el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz unificada que facilita la interacción con varios proveedores de LLM y bases de datos vectoriales.
Características clave:
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots inteligentes y generación automática de contenido.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma de Twitter( antes de X). Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero está diseñado de manera más modular y fácil de ampliar.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, facilitando la gestión de agentes de IA. La arquitectura central se basa en un diseño modular, que incluye:
ZerePy se centra en simplificar el despliegue de agentes de IA en la plataforma X, mientras que Eliza se enfoca más en la simulación de múltiples agentes y la investigación amplia en IA.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
La trayectoria de desarrollo del Agente de IA es similar al ecosistema reciente de BTC: BTC ecosistema: BRC20 - competencia de múltiples protocolos - BTC L2 - BTCFi AI Agent:GOAT/ACT - Agente de tipo social/análisis - Competencia de marco
La pista de AI Agent puede que no reproduzca la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas de infraestructura, más parecidas a las futuras cadenas de bloques públicas, mientras que Agent se asemeja a las futuras Dapp.
El debate futuro podría pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado del desarrollo en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de la cadena?
La combinación de blockchain y AI necesita considerar el significado. Basándose en la experiencia de éxito de DeFi, las razones que apoyan la cadena de agentes pueden incluir:
Cuatro, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
Existen muchas necesidades por cubrir en el campo de Web3. La introducción de la economía comunitaria puede hacer que los Agentes sean más completos. Los Meme de IA del futuro podrían ser más inteligentes e interesantes que los Agentes en las plataformas existentes.
La economía creativa de Agent ofrecerá oportunidades de participación para las personas comunes, y en el futuro, los memes de IA podrían superar con creces el nivel actual.