Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Gần đây, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đã tiến triển nhanh chóng. Sự quan tâm của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã sinh ra nhiều dự án ngựa ô có giá trị thị trường vượt 100 triệu đô la chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh ra những mô hình phát hành tài sản mới: phát hành coin từ kho mã GitHub, và phát hành coin lần nữa dựa trên các Agent phát triển từ khung. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung và khám phá ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên di động. Mỗi loại khung đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của khung AI đã có lịch sử gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, có các khung đã trưởng thành có thể lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng để đáp ứng nhu cầu lớn về Agent dưới sự bùng nổ của AI, và đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng nhiều Agent do a16z phát triển, chuyên dành cho việc tạo, triển khai và quản lý Agent AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu hướng đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng. Các tính năng bao gồm hỗ trợ toàn diện cho Discord, tài khoản tự động hóa X/Twitter, tích hợp Telegram và truy cập API. Hỗ trợ xử lý tài liệu PDF, nội dung liên kết, chuyển âm thanh thành văn bản, xử lý video, phân tích hình ảnh và các nội dung đa phương tiện khác.
Eliza hiện đang hỗ trợ bốn loại trường hợp:
Ứng dụng trợ lý AI: Hỗ trợ khách hàng, Quản lý cộng đồng, Trợ lý cá nhân
Vai trò truyền thông xã hội: Người tạo nội dung, Robot tương tác, Đại diện thương hiệu
Người lao động tri thức: Trợ lý nghiên cứu, Nhà phân tích nội dung, Xử lý tài liệu
Vai trò tương tác: Nhập vai, Hướng dẫn giáo dục, Robot giải trí
Các mô hình được Eliza hỗ trợ bao gồm:
Suy diễn mô hình mã nguồn mở cục bộ: như Llama3, Qwen1.5, BERT
OpenAI API đám mây suy diễn
Cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B
Tích hợp Claude xử lý các truy vấn phức tạp
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung Các Thực Thể Đa Chế Độ Tự Động Sinh Ra và Quản Lý)là khung AI đa chế độ tự động sinh ra và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần chỉnh sửa tham số là có thể tham gia thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp với nhau, bao gồm:
Giao diện nhắc nhở của Agent: Giao diện tương tác giữa nhà phát triển và khung.
Hệ thống cảm nhận: nhận thông tin đầu vào và tổng hợp
Động cơ lập kế hoạch chiến lược: Đặt mục tiêu dài hạn và kế hoạch hành động cụ thể
Bối cảnh toàn cầu: Thông tin môi trường và dữ liệu trạng thái trò chơi
Mô-đun xử lý đối thoại: xử lý tin nhắn và phản hồi
Người vận hành ví trên chuỗi: có thể liên quan đến ứng dụng blockchain
Mô-đun học: Học hỏi từ phản hồi để cập nhật kho tri thức
Bộ nhớ làm việc: lưu trữ thông tin ngắn hạn
Bộ xử lý bộ nhớ dài hạn: Trích xuất thông tin quan trọng và sắp xếp
Kho lưu trữ Agent: Lưu trữ thuộc tính Agent
Bộ lập kế hoạch hành động: tạo ra kế hoạch hành động cụ thể
Bộ lập kế hoạch: Thực hiện kế hoạch hành động
G.A.M.E áp dụng cho các tình huống trò chơi và vũ trụ ảo, đã có nhiều dự án sử dụng khung này để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, giúp đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính:
Giao diện thống nhất: Đơn giản hóa độ phức tạp của việc tích hợp
Kiến trúc mô-đun: Linh hoạt và có thể mở rộng
An toàn kiểu: Đảm bảo chất lượng mã và an toàn khi chạy
Hiệu suất cao: Hỗ trợ xử lý đồng thời bất đồng bộ
Rig phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot thông minh, cũng như tạo nội dung tự động và nhiều tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng Twitter( trước X). Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng được thiết kế theo cách mô-đun hơn, dễ mở rộng.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, thuận tiện cho việc quản lý AI Agent. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
Tích hợp LLM: Hỗ trợ mô hình OpenAI và Anthropic
Tích hợp nền tảng X: Gọi trực tiếp API của nền tảng X
Hệ thống kết nối mô-đun: Dễ dàng thêm hỗ trợ cho các nền tảng khác
Hệ thống bộ nhớ ( đang trong kế hoạch ): thực hiện ký ức ngữ cảnh
ZerePy tập trung vào việc đơn giản hóa việc triển khai AI Agent trên nền tảng X, trong khi Eliza lại chú trọng vào mô phỏng đa tác nhân và nghiên cứu AI rộng rãi.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent tương tự như hệ sinh thái BTC gần đây:
Hệ sinh thái BTC: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi
AI Agent:GOAT/ACT - Agent loại xã hội/phân tích - Cạnh tranh khung
Lĩnh vực AI Agent có thể sẽ không tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những ý tưởng cơ sở hạ tầng mới, giống như một chuỗi công cộng trong tương lai, còn Agent thì giống như một Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi khác thành cuộc chiến giữa các khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần xem xét ý nghĩa. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do ủng hộ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, cải thiện khả năng tiếp cận, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI
Cung cấp giải pháp an ninh Agent dựa trên blockchain
Tạo ra các cách chơi tài chính độc đáo trên blockchain, chẳng hạn như cơ hội đầu tư liên quan đến Agent
Thực hiện lý luận minh bạch và có thể truy xuất, nâng cao khả năng tương tác
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent có thể chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng trong lĩnh vực Web3. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent hiện tại trên các nền tảng.
Nền kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người thường, trong tương lai AI Meme có thể vượt xa mức độ hiện tại.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Khung AI cạnh tranh: từ kho mã phát hành coin đến hệ sinh thái Agent khám phá con đường phi tập trung mới
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Gần đây, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đã tiến triển nhanh chóng. Sự quan tâm của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã sinh ra nhiều dự án ngựa ô có giá trị thị trường vượt 100 triệu đô la chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh ra những mô hình phát hành tài sản mới: phát hành coin từ kho mã GitHub, và phát hành coin lần nữa dựa trên các Agent phát triển từ khung. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung và khám phá ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên di động. Mỗi loại khung đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của khung AI đã có lịch sử gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, có các khung đã trưởng thành có thể lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng để đáp ứng nhu cầu lớn về Agent dưới sự bùng nổ của AI, và đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng nhiều Agent do a16z phát triển, chuyên dành cho việc tạo, triển khai và quản lý Agent AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu hướng đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng. Các tính năng bao gồm hỗ trợ toàn diện cho Discord, tài khoản tự động hóa X/Twitter, tích hợp Telegram và truy cập API. Hỗ trợ xử lý tài liệu PDF, nội dung liên kết, chuyển âm thanh thành văn bản, xử lý video, phân tích hình ảnh và các nội dung đa phương tiện khác.
Eliza hiện đang hỗ trợ bốn loại trường hợp:
Các mô hình được Eliza hỗ trợ bao gồm:
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung Các Thực Thể Đa Chế Độ Tự Động Sinh Ra và Quản Lý)là khung AI đa chế độ tự động sinh ra và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần chỉnh sửa tham số là có thể tham gia thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp với nhau, bao gồm:
G.A.M.E áp dụng cho các tình huống trò chơi và vũ trụ ảo, đã có nhiều dự án sử dụng khung này để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, giúp đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính:
Rig phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot thông minh, cũng như tạo nội dung tự động và nhiều tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng Twitter( trước X). Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng được thiết kế theo cách mô-đun hơn, dễ mở rộng.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, thuận tiện cho việc quản lý AI Agent. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
ZerePy tập trung vào việc đơn giản hóa việc triển khai AI Agent trên nền tảng X, trong khi Eliza lại chú trọng vào mô phỏng đa tác nhân và nghiên cứu AI rộng rãi.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent tương tự như hệ sinh thái BTC gần đây: Hệ sinh thái BTC: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi AI Agent:GOAT/ACT - Agent loại xã hội/phân tích - Cạnh tranh khung
Lĩnh vực AI Agent có thể sẽ không tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những ý tưởng cơ sở hạ tầng mới, giống như một chuỗi công cộng trong tương lai, còn Agent thì giống như một Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi khác thành cuộc chiến giữa các khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần xem xét ý nghĩa. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do ủng hộ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent có thể chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng trong lĩnh vực Web3. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent hiện tại trên các nền tảng.
Nền kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người thường, trong tương lai AI Meme có thể vượt xa mức độ hiện tại.