解析AI框架：從智能代理到去中心化的探索

引言

近期，AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速。市場關注度轉向了以技術爲主導的"框架類"項目，這個細分領域在短短幾周內就誕生了多個市值過億甚至過十億的項目。這類項目還衍生出一種新的資產發行模式：以GitHub代碼庫發幣，基於框架開發的Agent也可再次發幣。這種以框架爲底、Agent爲上的模式，形似資產發行平台，實則是AI時代特有的基礎設施模式。本文將從框架概念出發，探討AI框架對加密貨幣行業的影響。

一、框架解析

AI框架是一種底層開發工具或平台，集成了預構建的模塊、庫和工具，簡化了構建復雜AI模型的過程。可以將其理解爲AI時代的操作系統，類似於桌面系統中的Windows、Linux，或移動端的iOS與Android。

雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新概念，但AI框架的發展歷程已近14年。傳統AI領域已有成熟框架可選，如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。加密貨幣中湧現的框架項目則是針對AI熱潮下大量Agent需求而設計的，並向其他領域擴展。以下是幾個主流框架的介紹：

1.1 Eliza

Eliza是ai16z開發的多Agent模擬框架，專爲創建、部署和管理自主AI Agent設計。基於TypeScript開發，具有良好的兼容性和API集成能力。

主要應用場景包括社交媒體集成、文檔處理、媒體內容分析等。支持的用例涵蓋AI助手、社交媒體角色、知識工作者和互動角色等多個領域。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是Virtual推出的自動生成與管理多模態AI框架，主要針對遊戲中的智能NPC設計。其特點是低代碼甚至無代碼用戶也可使用。

框架核心是通過多個子系統協同工作的模塊化設計，包括Agent提示界面、感知子系統、戰略規劃引擎等多個組件。

1.3 Rig

Rig是用Rust語言編寫的開源工具，旨在簡化大型語言模型(LLM)應用程序的開發。它提供統一操作界面，方便開發者與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

核心特點包括統一接口、模塊化架構、類型安全和高效性能。適用於構建問答系統、文檔搜索工具、聊天機器人等多種應用場景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架，簡化在X平台上部署和管理AI Agent的過程。它提供命令行界面，支持模塊化設計，可靈活集成不同功能模塊。

主要特點包括LLM集成、X平台集成、模塊化連接系統等。相比Eliza，ZerePy更專注於簡化特定社交平台上AI Agent的部署過程。

二、發展路徑分析

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有相似之處。BTC生態經歷了BRC20、多協議競爭、BTC L2和以Babylon爲核心的BTCFi階段。AI Agent則在成熟的傳統AI技術棧基礎上發展更快，可概括爲：GOAT/ACT - Social類Agent/分析類AI - Agent框架競爭。

未來可能圍繞Agent去中心化、安全性展開的基建項目將成爲下一階段的主旋律。與BTC生態不同，AI Agent敘事並非重現智能合約鏈歷史，而是提供了新的基建發展思路。

AI框架可類比爲未來的公鏈，Agent則類似於未來的Dapp。未來的爭論可能從EVM與異構鏈之爭轉向框架之爭，關鍵問題在於如何實現去中心化或鏈化，以及在區塊鏈上開發AI應用的意義。

三、上鏈意義探討

AI與區塊鏈結合面臨的核心問題是：有意義嗎？參考DeFi的成功經驗，支持Agent鏈化的理由可能包括：

1. 降低使用成本，提高可及性和選擇性，使普通用戶也能參與AI "出租權"。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案，滿足Agent與現實或虛擬世界交互的需求。

3. 創造獨特的區塊鏈金融模式，如基於不同應用場景的Agent形成新的金融玩法。

4. 實現透明、可追溯的推理過程，提高互操作性，相比傳統互聯網巨頭提供的agent瀏覽器更具吸引力。

四、創意經濟展望

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化Agent構建過程並提供復雜功能組合的框架可能佔據優勢，形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

與GPT Store相比，Web3領域的Agent創意經濟可能更公平、更開放，讓普通人也能參與。未來的AI Meme可能比當前GOAT、Clanker上發行的Agent更智能、更有趣。這將爲普通人提供一個參與AI創新的機會。