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:
Приложение AI-ассистента: поддержка клиентов, управление сообществом, личный помощник
Роль социальных медиа: создатели контента, интерактивные роботы, представители бренда
Знаниеработники: исследовательские помощники, аналитики контента, обработка документов
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:
Интерфейс подсказок агента: интерфейс взаимодействия разработчика с фреймворком
Система восприятия: принимает входящую информацию и синтезирует
Стратегический планировщик: определение долгосрочных целей и конкретных действий
Мировой контекст: информация об окружающей среде и данные о состоянии игры
Модуль обработки диалогов: обработка сообщений и ответов
Оператор кошелька на цепочке: может быть связан с приложениями блокчейна
Учебный модуль: обновление базы знаний на основе обратной связи
Рабочая память: хранение краткосрочной информации
Процессор долгосрочной памяти: извлечение важной информации и её сортировка
Склад агента: сохранить свойства агента
Планировщик действий: генерирует конкретный план действий
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:
Снизить затраты на использование, повысить доступность, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" AI
Предоставление основанного на блокчейне решения безопасности для агентов
Создание уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как инвестиционные возможности, связанные с Agent
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.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
AI-рамки на конкурсе: от выпуска монеты из библиотеки к экосистеме Агентов исследование новых путей Децентрализации
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:
Модели, поддерживаемые Eliza, включают:
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:
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:
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:
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:
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.