Деконструкция AI-структуры: от интеллектуальных агентов до Децентрализация

Введение

В последнее время нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты быстро эволюционирует. Рынок переключил внимание на технологически ориентированные "фреймворковые" проекты, и в этом сегменте всего за несколько недель появились несколько черных лошадок с рыночной капитализацией более 100 миллионов долларов. Эти проекты порождают новые модели выпуска активов: выпуск токенов из репозиториев GitHub, повторный выпуск токенов на основе фреймворков. Основываясь на фреймворках, Agents становятся приложениями, формируя уникальную инфраструктурную модель эпохи ИИ. В данной статье будет рассмотрено значение ИИ фреймворков для криптовалютной отрасли.

Один. Что такое рамка?

AI-фреймворк — это инструмент или платформа для разработки на нижнем уровне, которая интегрирует предсозданные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, такую как Windows и Linux в настольных системах или iOS и Android на мобильных устройствах. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.

Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, развитие AI-рамок существует уже почти 14 лет. В традиционной области AI есть зрелые рамки на выбор, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и т.д. Проекты рамок, возникшие в криптовалюте, созданы для удовлетворения большого спроса на агентов в условиях бумов AI и развиваются в другие области, формируя различные сегменты AI-рамок.

1.1 Элиза

Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа от a16z, специально разработанная для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Разработана на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легкой интеграцией API.

Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа и поддерживает интеграцию на нескольких платформах. Функции включают полную поддержку Discord, автоматизацию учётных записей X/Twitter, интеграцию с Telegram и доступ к API. Поддерживает обработку PDF-документов, контента по ссылкам, транскрипцию аудио, обработку видео, анализ изображений и другие мультимедийные материалы.

Eliza в настоящее время поддерживает четыре типа случаев использования:

1. Приложение AI-ассистента: поддержка клиентов, управление сообществом, личный помощник
2. Роль социальных медиа: создатели контента, интерактивные роботы, представители бренда
3. Знаниеработники: исследовательские помощники, аналитики контента, обработка документов
4. Интерактивные роли: ролевые игры, образовательные консультации, развлекательные роботы

Модели, поддерживаемые Eliza, включают:

• Открытые модели локального вывода: такие как Llama3, Qwen1.5, BERT
• OpenAI API облачный вывод
• Настройка по умолчанию для Nous Hermes Llama 3.1B
• Интеграция Claude для обработки сложных запросов

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(Генеративная Автономная Мультимодальная Сущность Фреймворк) является автоматизированной системой генерации и управления мультимодальными ИИ, разработанной компанией Virtual, в основном предназначенной для проектирования умных NPC в играх. Основная особенность заключается в том, что пользователи с низким уровнем кодирования и даже без него могут использовать его, просто изменяя параметры для участия в проектировании Агентов.

Ядро дизайна G.A.M.E представляет собой модульную архитектуру, в которой несколько подсистем работают совместно, включая:

1. Интерфейс подсказок агента: интерфейс взаимодействия разработчика с фреймворком
2. Система восприятия: принимает входящую информацию и синтезирует
3. Стратегический планировщик: определение долгосрочных целей и конкретных действий
4. Мировой контекст: информация об окружающей среде и данные о состоянии игры
5. Модуль обработки диалогов: обработка сообщений и ответов
6. Оператор кошелька на цепочке: может быть связан с приложениями блокчейна
7. Учебный модуль: обновление базы знаний на основе обратной связи
8. Рабочая память: хранение краткосрочной информации
9. Процессор долгосрочной памяти: извлечение важной информации и её сортировка
10. Склад агента: сохранить свойства агента
11. Планировщик действий: генерирует конкретный план действий
12. Планировщик: выполнение плана действий

G.A.M.E подходит для игровых и мета-вселенских сценариев, и уже несколько проектов используют эту структуру для построения.

1.3 Риг

Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на Rust, который упрощает разработку приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс для удобного взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.

Основные характеристики:

• Единый интерфейс: упрощение сложности интеграции
• Модульная архитектура: гибкая и расширяемая
• Типобезопасность: обеспечение качества кода и безопасности выполнения
• Высокая производительность: поддержка асинхронной параллельной обработки

Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, интеллектуальных чат-ботов, а также для автоматической генерации контента.

1.4 ZerePy

ZerePy является основанным на Python открытым фреймворком, упрощающим процесс развертывания и управления AI Agent на платформе Twitter( перед X). Он наследует основные функции проекта Zerebro, но имеет более модульный и легко расширяемый дизайн.

ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, удобный для управления AI Agent. Основная архитектура основана на модульном дизайне, включает:

• Интеграция LLM: поддержка моделей OpenAI и Anthropic
• Интеграция с платформой X: прямой вызов API платформы X
• Модульная система подключения: легко добавлять поддержку других платформ
• Система памяти ( в разработке ): реализация контекстной памяти

ZerePy сосредоточен на упрощении развертывания AI Agent на платформе X, в то время как Eliza больше ориентирован на моделирование многопользовательских агентов и широкие исследования в области ИИ.

Два, копия экосистемы BTC

Путь развития AI Agent схож с недавней экосистемой BTC: BTC экосистема: BRC20 - конкуренция между несколькими протоколами - BTC L2 - BTCFi AI Agent:GOAT/ACT - Социальный/Аналитический агент - Конкуренция платформы

Скорее всего, трасса AI Agent не повторит историю смарт-контрактной цепи. Существующие проекты AI-структур предлагают новые идеи для инфраструктуры, больше напоминающие будущую публичную цепь, тогда как Agent скорее похож на будущее Dapp.

Будущие споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепей к спору о рамках. Ключевым вопросом является то, как произвести Децентрализация или цепочку, а также значение разработки на блокчейне.

Три, каково значение внедрения в блокчейн?

Сочетание блокчейна и ИИ требует осознания значимости. Учитывая успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие цепочечность агентов, могут включать:

1. Снизить затраты на использование, повысить доступность, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" AI
2. Предоставление основанного на блокчейне решения безопасности для агентов
3. Создание уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как инвестиционные возможности, связанные с Agent
4. Реализация прозрачного и отслеживаемого вывода, повышение интероперабельности

Четыре, Креативная экономика

Фреймворковые проекты в будущем могут предложить возможности для стартапов, подобные GPT Store. Фреймворк, упрощающий процесс создания агентства, может оказаться более выгодным, создавая более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.

В области Web3 существует множество незаполненных потребностей. Введение общественной экономики может сделать агент более совершенным. Будущее ИИ Мемов может быть более умным и интересным, чем агенты на существующих платформах.

Agent креативная экономика предоставит обычным людям возможности для участия, в будущем AI Meme может значительно превзойти текущий уровень.