Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, la narration de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies évolue rapidement. L'attention du marché se tourne vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, et ce sous-secteur a vu naître plusieurs projets phares de plus d'un milliard de dollars en quelques semaines seulement. Ces projets donnent naissance à de nouveaux modèles d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code GitHub, et émettre à nouveau des jetons par des Agents basés sur le cadre développé. Basé sur le cadre, l'Agent est l'application, formant un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article commencera par une introduction au cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de création de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows et Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur mobile. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, le développement des cadres AI a près de 14 ans d'histoire. Il existe des cadres matures disponibles dans le domaine traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres qui émergent dans les cryptomonnaies sont conçus en réponse à la forte demande d'agents sous l'effet de la vague de l'IA, et se dérivent vers d'autres domaines, formant des cadres AI dans différents segments.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par a16z, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer avec des API.
Eliza est principalement axée sur les scénarios de médias sociaux et prend en charge l'intégration multi-plateforme. Les fonctionnalités incluent un support complet de Discord, l'automatisation des comptes X/Twitter, l'intégration de Telegram et l'accès à l'API. Elle prend en charge le traitement de documents PDF, de contenus liés, de transcription audio, de traitement vidéo, d'analyse d'images et d'autres contenus multimédias.
Eliza prend actuellement en charge quatre types de cas d'utilisation :
Application d'assistant IA : support client, gestion de communauté, assistant personnel
Rôle des médias sociaux : créateur de contenu, robot d'interaction, représentant de marque
Travailleurs du savoir : assistant de recherche, analyste de contenu, traitement de documents
Rôles interactifs : jeux de rôle, tutorat éducatif, robots de divertissement
Les modèles pris en charge par Eliza incluent :
Inférence locale de modèles open source : comme Llama3, Qwen1.5, BERT
OpenAI API inférence cloud
La configuration par défaut est Nous Hermes Llama 3.1B
Intégration de Claude pour traiter des requêtes complexes
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Cadre des Entités Multimodales Autonomes Génératives) est un cadre d'IA multimodale générée et gérée automatiquement lancé par Virtual, principalement destiné à la conception de PNJ intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser, il suffit de modifier les paramètres pour participer à la conception des Agents.
La conception centrale de G.A.M.E est une architecture modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, y compris :
Interface de notification de l'agent : interface d'interaction entre le développeur et le cadre
Système de perception : reçoit des informations d'entrée et les synthétise
Moteur de planification stratégique : définir des objectifs à long terme et des plans d'action spécifiques
Contexte mondial : informations environnementales et données d'état de jeu
Module de traitement des dialogues : traiter les messages et les réponses
Opérateur de portefeuille en chaîne : peut impliquer des applications de blockchain
Module d'apprentissage : mettre à jour la base de connaissances à partir des retours
Mémoire de travail : stockage des informations à court terme
Processeur de mémoire à long terme : extraire des informations importantes et les trier
Entrepôt d'Agent : sauvegarder les attributs de l'Agent
Planificateur d'actions : générer des plans d'action spécifiques
Planificateur d'exécution : exécuter le plan d'action
G.A.M.E est adapté aux scénarios de jeu et de métavers, plusieurs projets ont déjà utilisé ce cadre pour se construire.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, qui simplifie le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface uniforme pour faciliter l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Caractéristiques principales:
Interface unifiée : simplifier la complexité d'intégration
Architecture modulaire : flexible et évolutive
Sécurité de type : garantir la qualité du code et la sécurité d'exécution
Performance efficace : prise en charge du traitement asynchrone concurrent.
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots intelligents, ainsi que pour la génération automatique de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des Agents IA sur la plateforme Twitter( avant X). Il hérite des fonctionnalités centrales du projet Zerebro, mais est conçu de manière plus modulaire et extensible.
ZerePy offre une interface en ligne de commande, facilitant la gestion des agents IA. L'architecture centrale est basée sur un design modulaire, comprenant:
Intégration LLM : prend en charge les modèles OpenAI et Anthropic
Intégration de la plateforme X : appel direct à l'API de la plateforme X
Système de connexion modulaire : facile d'ajouter le support d'autres plateformes
Système de mémoire ( en cours de planification ) : réaliser la mémoire contextuelle
ZerePy se concentre sur la simplification du déploiement d'agent AI sur la plateforme X, tandis qu'Eliza se concentre davantage sur la simulation multi-agents et la recherche AI étendue.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement de l'Agent IA est similaire à l'écosystème BTC récent :
Écosystème BTC : BRC20 - Concurrence multi-protocoles - BTC L2 - BTCFi
Agent IA : GOAT/ACT - Agent de type social/analyse - Concurrence de cadre
La piste des agents IA pourrait ne pas reproduire l'histoire des chaînes de contrats intelligents. Les projets de cadres IA existants offrent de nouvelles idées d'infrastructure, ressemblant davantage à des blockchains publiques du futur, tandis que les agents ressemblent à des Dapps du futur.
Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte de cadres. La question clé est comment assurer la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification du développement sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit prendre en compte la signification. En se référant aux expériences réussies de DeFi, les raisons soutenant la chaîne d'agents pourraient inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA
Fournir des solutions de sécurité Agent basées sur la blockchain
Créer des mécaniques financières uniques à la blockchain, telles que des opportunités d'investissement liées à l'Agent.
Réaliser une inférence transparente et traçable, améliorer l'interopérabilité
Quatre, économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agents pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Il existe de nombreux besoins à combler dans le domaine du Web3. L'introduction de l'économie communautaire peut rendre les Agents plus complets. Les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et amusants que les Agents sur les plateformes existantes.
L'Agent de l'économie créative offrira aux gens ordinaires des opportunités de participation, l'avenir des mèmes IA pourrait dépasser de loin le niveau actuel.
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LayerZeroHero
· 07-20 10:41
Spéculation ou opportunité de secteur ?
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Degen4Breakfast
· 07-20 10:36
Je ne comprends pas ce qu'est un agent IA, alors j'ai investi.
Cadre IA en compétition : de l'émission d'un jeton de la bibliothèque de code à l'écosystème Agent, exploration de nouvelles voies de décentralisation
Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, la narration de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies évolue rapidement. L'attention du marché se tourne vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, et ce sous-secteur a vu naître plusieurs projets phares de plus d'un milliard de dollars en quelques semaines seulement. Ces projets donnent naissance à de nouveaux modèles d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code GitHub, et émettre à nouveau des jetons par des Agents basés sur le cadre développé. Basé sur le cadre, l'Agent est l'application, formant un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article commencera par une introduction au cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de création de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows et Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur mobile. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, le développement des cadres AI a près de 14 ans d'histoire. Il existe des cadres matures disponibles dans le domaine traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres qui émergent dans les cryptomonnaies sont conçus en réponse à la forte demande d'agents sous l'effet de la vague de l'IA, et se dérivent vers d'autres domaines, formant des cadres AI dans différents segments.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par a16z, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer avec des API.
Eliza est principalement axée sur les scénarios de médias sociaux et prend en charge l'intégration multi-plateforme. Les fonctionnalités incluent un support complet de Discord, l'automatisation des comptes X/Twitter, l'intégration de Telegram et l'accès à l'API. Elle prend en charge le traitement de documents PDF, de contenus liés, de transcription audio, de traitement vidéo, d'analyse d'images et d'autres contenus multimédias.
Eliza prend actuellement en charge quatre types de cas d'utilisation :
Les modèles pris en charge par Eliza incluent :
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Cadre des Entités Multimodales Autonomes Génératives) est un cadre d'IA multimodale générée et gérée automatiquement lancé par Virtual, principalement destiné à la conception de PNJ intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser, il suffit de modifier les paramètres pour participer à la conception des Agents.
La conception centrale de G.A.M.E est une architecture modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, y compris :
G.A.M.E est adapté aux scénarios de jeu et de métavers, plusieurs projets ont déjà utilisé ce cadre pour se construire.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, qui simplifie le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface uniforme pour faciliter l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Caractéristiques principales:
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots intelligents, ainsi que pour la génération automatique de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des Agents IA sur la plateforme Twitter( avant X). Il hérite des fonctionnalités centrales du projet Zerebro, mais est conçu de manière plus modulaire et extensible.
ZerePy offre une interface en ligne de commande, facilitant la gestion des agents IA. L'architecture centrale est basée sur un design modulaire, comprenant:
ZerePy se concentre sur la simplification du déploiement d'agent AI sur la plateforme X, tandis qu'Eliza se concentre davantage sur la simulation multi-agents et la recherche AI étendue.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement de l'Agent IA est similaire à l'écosystème BTC récent : Écosystème BTC : BRC20 - Concurrence multi-protocoles - BTC L2 - BTCFi Agent IA : GOAT/ACT - Agent de type social/analyse - Concurrence de cadre
La piste des agents IA pourrait ne pas reproduire l'histoire des chaînes de contrats intelligents. Les projets de cadres IA existants offrent de nouvelles idées d'infrastructure, ressemblant davantage à des blockchains publiques du futur, tandis que les agents ressemblent à des Dapps du futur.
Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte de cadres. La question clé est comment assurer la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification du développement sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit prendre en compte la signification. En se référant aux expériences réussies de DeFi, les raisons soutenant la chaîne d'agents pourraient inclure :
Quatre, économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agents pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Il existe de nombreux besoins à combler dans le domaine du Web3. L'introduction de l'économie communautaire peut rendre les Agents plus complets. Les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et amusants que les Agents sur les plateformes existantes.
L'Agent de l'économie créative offrira aux gens ordinaires des opportunités de participation, l'avenir des mèmes IA pourrait dépasser de loin le niveau actuel.