Phân tích khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "hạng mục" dẫn dắt công nghệ, phân khúc này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường lên đến hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này còn phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng cấp trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khái niệm khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu như một hệ điều hành của thời đại AI, tương tự như hệ thống máy tính để bàn như Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động như iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, PyTorch của Meta. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử nhằm đáp ứng nhu cầu lớn về Agent dưới làn sóng AI hiện tại và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI ở các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân được a16z phát triển, dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter/X, Telegram và nhiều nền tảng khác. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh và các chức năng khác.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính bao gồm:
Ứng dụng loại trợ lý AI
Vai trò mạng xã hội
Người lao động tri thức
Vai trò tương tác
Eliza hỗ trợ nhiều mô hình, bao gồm mô hình mã nguồn mở suy diễn cục bộ và suy diễn dựa trên đám mây.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động được Virtual phát triển và quản lý, chủ yếu nhắm đến việc thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần chỉnh sửa các tham số là có thể tham gia vào việc thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E sử dụng kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc cùng nhau, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và metaverse.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện thao tác thống nhất, thuận tiện cho các nhà phát triển tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm:
Giao diện thống nhất
Kiến trúc mô-đun
Kiểu an toàn
Hiệu suất cao
Rig phù hợp để xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot, cũng như hỗ trợ sáng tạo nội dung và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, được sử dụng để đơn giản hóa quy 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 áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, và có kế hoạch thêm hệ thống bộ nhớ trong tương lai.
Hai, sự tương đồng với con đường phát triển hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent thì là: GOAT/ACT - Agent xã hội/Agent AI phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành giai điệu chủ đạo của giai đoạn tiếp theo.
Dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận mới cho sự phát triển hạ tầng. So với nền tảng phát hành Memecoin và giao thức ký tự, khung AI giống như chuỗi công khai của tương lai, Agent giống như Dapp của tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi không đồng nhất sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề về ý nghĩa và giá trị của nó. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do hỗ trợ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, tăng khả năng tiếp cận và sự lựa chọn
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain
Hiện thực hóa mô hình tài chính blockchain độc đáo
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy vết, tăng cường khả năng tương tác.
Bốn, Tiềm năng kinh tế sáng tạo
Dự án khung AI có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể bù đắp cho những thiếu sót trong chính sách bất công của các ông lớn Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, đưa vào kinh tế cộng đồng giúp Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent hiện tại trên các nền tảng.
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 dẫn dắt kỷ nguyên mới Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung tiến hóa
Phân tích khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "hạng mục" dẫn dắt công nghệ, phân khúc này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường lên đến hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này còn phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng cấp trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khái niệm khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu như một hệ điều hành của thời đại AI, tương tự như hệ thống máy tính để bàn như Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động như iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, PyTorch của Meta. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử nhằm đáp ứng nhu cầu lớn về Agent dưới làn sóng AI hiện tại và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI ở các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân được a16z phát triển, dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter/X, Telegram và nhiều nền tảng khác. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh và các chức năng khác.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính bao gồm:
Eliza hỗ trợ nhiều mô hình, bao gồm mô hình mã nguồn mở suy diễn cục bộ và suy diễn dựa trên đám mây.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động được Virtual phát triển và quản lý, chủ yếu nhắm đến việc thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần chỉnh sửa các tham số là có thể tham gia vào việc thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E sử dụng kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc cùng nhau, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và metaverse.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện thao tác thống nhất, thuận tiện cho các nhà phát triển tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm:
Rig phù hợp để xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot, cũng như hỗ trợ sáng tạo nội dung và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, được sử dụng để đơn giản hóa quy 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 áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, và có kế hoạch thêm hệ thống bộ nhớ trong tương lai.
Hai, sự tương đồng với con đường phát triển hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent thì là: GOAT/ACT - Agent xã hội/Agent AI phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành giai điệu chủ đạo của giai đoạn tiếp theo.
Dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận mới cho sự phát triển hạ tầng. So với nền tảng phát hành Memecoin và giao thức ký tự, khung AI giống như chuỗi công khai của tương lai, Agent giống như Dapp của tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi không đồng nhất sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề về ý nghĩa và giá trị của nó. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do hỗ trợ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Bốn, Tiềm năng kinh tế sáng tạo
Dự án khung AI có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể bù đắp cho những thiếu sót trong chính sách bất công của các ông lớn Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, đưa vào kinh tế cộng đồng giúp Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent hiện tại trên các nền tảng.