AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

過去2ヶ月間、AIと暗号通貨の組み合わせに関する物語はほぼ毎週新しい変化がありました。最近、市場の関心は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに移り、この細分化された分野では短期間で複数の時価総額が1億円、さらには10億円を超えるプロジェクトが登場しました。このようなプロジェクトは、新しい資産発行モデルを生み出し、プロジェクトがコードベースでトークンを発行し、フレームワークに基づいて開発されたスマートエージェントも再びトークンを発行できます。フレームワークを基盤にし、スマートエージェントが上層アプリケーションとなります。このモデルは資産発行プラットフォームに似ていますが、実際にはAI時代に適応したインフラストラクチャモデルが形成されつつあります。本稿では、フレームワークの概念から出発し、個人的な考察を交えてAIフレームワークが暗号通貨分野に与える意義を解釈します。

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一、フレームワークの概要

AIフレームワークは、事前に構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームであり、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化します。これらのフレームワークは、データの処理、モデルのトレーニング、および予測を行う機能を含んでいます。簡単に言えば、フレームワークはAI時代のオペレーティングシステムと理解することができ、デスクトップシステムのWindowsやLinux、またはモバイル端末のiOSやAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの利点と欠点があり、開発者は具体的なニーズに応じて選択できます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、その起源を見るとAIフレームワークの発展は約14年の歴史があります。従来のAI分野では、学術界でも産業界でも選択できる成熟したフレームワークがあり、例えばGoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなど、異なるシーンに応じてこれらのフレームワークにはそれぞれの利点があります。

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現在、暗号通貨に登場しているフレームワークプロジェクトは、AIの熱潮に基づく大量のスマートエージェントの需要に応じて作成され、暗号通貨の他の分野に延長され、最終的に異なるセグメントのAIフレームワークが形成されました。以下はいくつかの主流フレームワークの紹介です。

1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントを作成、展開、管理するための多重知能エージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptを基に開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を備えています。

Elizaは主にソーシャルメディアのシーンに焦点を当て、Discord、Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理においては、PDF文書分析、リンクコンテンツ抽出、音声および動画処理などの機能をサポートしています。

Elizaが現在サポートしているユースケースは、主にAIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターなどです。サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論、OpenAI APIのクラウド推論などが含まれます。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成と管理のマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計を対象としています。このフレームワークの特徴は、ローコードまたはノーコードの基盤を持つユーザーでも使用でき、パラメータを変更するだけでインテリジェントエージェントの設計に参加できる点です。

G.A.M.Eのコアデザインは、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界のコンテキスト、対話処理モジュールなどの複数のコンポーネントが協調して機能するモジュール式デザインです。

このフレームワークは、仮想環境におけるスマートエージェントの意思決定、フィードバック、知覚、および個性に主に焦点を当てており、ゲームだけでなくメタバースのシーンにも適用されます。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールであり、大規模言語モデルアプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。これは統一された操作インターフェースを提供し、開発者が複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースと対話するのを便利にします。

Rigのコア特徴には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、タイプセーフティ、高効率性能が含まれます。そのワークフローには、リクエスト処理、スマートエージェント呼び出しツールまたはクエリベクトルストレージ、レスポンス生成などのステップが含まれます。

Rigは、Q&Aシステム、文書検索ツール、状況認識チャットボットなどのアプリケーションシーンを構築するのに適しています。

1.4 ゼレピー

ZerePyは、Twitterプラットフォーム上でAIエージェントを展開し管理するプロセスを簡素化するためのPythonベースのオープンソースフレームワークです。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張しやすい設計を採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、OpenAIとAnthropicの大規模言語モデルをサポートし、TwitterプラットフォームAPIを統合し、モジュラー接続システムを備えています。将来的には、メモリシステムの統合も計画しており、インテリジェントエージェントが以前のインタラクションやコンテキスト情報を記憶できるようになります。

二、ビットコインエコシステムとの類似点

AIスマートエージェントの発展経路は、最近のビットコインエコシステムと類似点がある。ビットコインエコシステムの発展は、BRC20 - 複数プロトコルの競争 - ビットコインLayer 2 - Babylonを中心としたBTCFiとして要約できる。AIスマートエージェントは成熟した従来のAI技術スタックを基にしてより迅速に発展し、その経路はGOAT/ACT - ソーシャルタイプのスマートエージェント/分析型AIスマートエージェントフレームワークの競争として要約できる。

未来のスマートエージェントに関する分散化と安全性のインフラプロジェクトは、次の段階のテーマになる可能性があります。ビットコインエコシステムとは異なり、AIスマートエージェントの物語はスマートコントラクトチェーンの歴史を再現するものではなく、既存のAIフレームワークプロジェクトは新しいインフラの発展のアイデアを提供しています。

Memecoin発行プラットフォームや刻印プロトコルと比べて、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンのように見え、スマートエージェントは未来の分散化アプリケーションのように見えます。未来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移行する可能性があり、重要な問題はどのように分散化またはチェーン化を実現し、ブロックチェーン上でこれらのプロジェクトを開発する意義が何であるかです。

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三、ブロックチェーンに載せる意義

ブロックチェーンが他の分野と結びつく際には、意味が何であるかという問題に直面する必要があります。DeFiの成功の理由を考えると、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコスト、信頼できる分散化の安全性が含まれます。これらの考慮に基づいて、スマートエージェントの分散化を支持する理由は以下のようになります：

1. より低い使用コストを実現し、アクセス性と選択肢を高めて、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする；

2. 現実または仮想世界と相互作用するインテリジェントエージェントに対して、ブロックチェーンに基づく安全なソリューションを提供する；

3. 独自のブロックチェーン金融モデルを開発する、例えばスマートエージェントに関連する計算力やデータマーキングなどの投資機会；

4. ブロックチェーンの透明性と追跡可能性を利用して、従来のインターネット大手よりも魅力的なスマート代理ブラウザを実現する。

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四、クリエイティブ経済の新しい機会

フレームワーク型プロジェクトは、今後GPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。スマートエージェントの構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成する優位性を持つかもしれません。

現在のGPTストアと比較して、Web3分野のスマートエージェントクリエイティブ経済は、より公平でオープンかもしれません。一般の人々も参加する機会があります。未来のAIミームは、既存のプラットフォーム上のスマートエージェントよりも、より賢く、面白くなるかもしれません。これにより、一般の人々にAI革新に参加する機会が提供されます。

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