Déconstruction du cadre IA : exploration des agents intelligents à la décentralisation
Introduction
Le développement narratif du secteur des agents IA est rapide et impressionnant. Récemment, le marché s'est concentré sur des projets de type "cadre" dominés par la narration technique, ce sous-secteur ayant vu naître plusieurs projets dont la capitalisation boursière dépasse le milliard, et même plusieurs milliards, en quelques semaines seulement. Ces projets ont donné naissance à de nouveaux modes d'émission d'actifs, notamment l'émission de jetons à partir de dépôts de code Github, et les agents basés sur le cadre peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en dessous et l'agent au-dessus, un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA se forme. Cet article commencera par une introduction au cadre et expliquera la signification du cadre IA pour Crypto.
I. Qu'est-ce qu'un cadre ?
Les cadres IA sont des outils ou des plateformes de développement sous-jacents qui intègrent des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de création de modèles AI complexes. On peut les comprendre comme des systèmes d'exploitation de l'ère AI, tels que Windows, Linux ou iOS, Android. Chaque cadre a ses propres avantages et inconvénients, et les développeurs peuvent faire leur choix en fonction de leurs besoins.
Bien que le terme "cadre AI" soit un concept émergent dans le domaine de la Crypto, l'histoire du développement des cadres AI approche de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures parmi lesquels choisir, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadres qui émergent dans la Crypto sont conçus pour répondre à la demande d'agents sous l'essor de l'IA et se sont dérivés vers d'autres pistes, formant ainsi des cadres AI dans différents domaines de spécialisation.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API. Principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers contenus médiatiques.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : des applications de type assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs du savoir et des rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud et l'intégration avec Claude, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre IA multimodal généré et géré automatiquement, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs avec peu ou pas de connaissances en code peuvent l'utiliser.
La conception centrale de G.A.M.E repose sur une conception modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en collaboration, y compris l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique et d'autres modules. Son flux de travail implique des étapes telles que le démarrage de l'Agent par le développeur, la réception des entrées par le sous-système de perception, et l'élaboration d'un plan d'exécution par le moteur de planification stratégique.
En dehors des jeux, ce cadre est également applicable à des scénarios tels que le Metaverse.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, visant à simplifier le développement d'applications LLM. Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Son flux de travail implique des étapes telles que le traitement des demandes, l'obtention d'informations et la génération de réponses.
Rig est adapté pour construire des systèmes de réponse aux questions, des outils de recherche de documents, des chatbots et des créations de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents IA sur la plateforme X. Il fournit une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et permet une intégration flexible de différents modules fonctionnels.
L'architecture centrale de ZerePy comprend l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et un système de connexion modulaire, etc. Par rapport à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du processus de déploiement d'agents IA sur des plateformes sociales spécifiques.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les agents IA se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique IA traditionnelle mature, mais le chemin est similaire : concurrence entre GOAT/ACT et les agents de type Social/AI Agent d'analyse.
Les projets d'infrastructure qui pourraient se concentrer sur la décentralisation et la sécurité autour des agents deviendront la mélodie principale de la prochaine phase. Le cadre de l'IA ressemble davantage à une future blockchain publique, tandis que les agents ressemblent davantage à des Dapps futurs. Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification de faire cela sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne ?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de sa signification. Les facteurs de succès du DeFi incluent ( une haute accessibilité, un faible coût et une absence de confiance dans la Décentralisation ). Les significations possibles de la chaîne d'Agents IA incluent :
Réaliser des coûts d'utilisation plus bas, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité des interactions entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Réaliser des jeux financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés aux Agents.
Réaliser un raisonnement transparent et traçable, améliorer l'interopérabilité, est plus attrayant par rapport aux navigateurs d'agent fournis par les géants traditionnels de l'internet.
Quatrième, économie créative
Les projets de type framework pourraient à l'avenir offrir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Simplifier le processus de construction d'agents et fournir un cadre de combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait constituer un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 peut combler les lacunes de Web2 en termes de demande et de système économique, en introduisant une économie communautaire pour rendre les Agents plus complets. L'économie créative des Agents IA offrira des opportunités de participation aux personnes ordinaires, et les futurs Memes IA pourraient être plus intelligents et intéressants que les Agents actuels.
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GasFeeCrier
· Il y a 44m
ai compris, énorme bull
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CountdownToBroke
· Il y a 15h
Encore en train de raconter des histoires aux pigeons
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ZenChainWalker
· Il y a 15h
Encore des nouveaux pigeons se préparent.
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Layer3Dreamer
· Il y a 15h
théoriquement parlant, les cadres d'IA récursive ne sont que des L3 déguisés...
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TrustlessMaximalist
· Il y a 15h
Associer l'IA avec le BTC ? Les gens du plancher savent vraiment faire des choses.
Déconstruction des cadres d'IA : des agents intelligents à l'exploration de la décentralisation
Déconstruction du cadre IA : exploration des agents intelligents à la décentralisation
Introduction
Le développement narratif du secteur des agents IA est rapide et impressionnant. Récemment, le marché s'est concentré sur des projets de type "cadre" dominés par la narration technique, ce sous-secteur ayant vu naître plusieurs projets dont la capitalisation boursière dépasse le milliard, et même plusieurs milliards, en quelques semaines seulement. Ces projets ont donné naissance à de nouveaux modes d'émission d'actifs, notamment l'émission de jetons à partir de dépôts de code Github, et les agents basés sur le cadre peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en dessous et l'agent au-dessus, un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA se forme. Cet article commencera par une introduction au cadre et expliquera la signification du cadre IA pour Crypto.
I. Qu'est-ce qu'un cadre ?
Les cadres IA sont des outils ou des plateformes de développement sous-jacents qui intègrent des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de création de modèles AI complexes. On peut les comprendre comme des systèmes d'exploitation de l'ère AI, tels que Windows, Linux ou iOS, Android. Chaque cadre a ses propres avantages et inconvénients, et les développeurs peuvent faire leur choix en fonction de leurs besoins.
Bien que le terme "cadre AI" soit un concept émergent dans le domaine de la Crypto, l'histoire du développement des cadres AI approche de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures parmi lesquels choisir, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadres qui émergent dans la Crypto sont conçus pour répondre à la demande d'agents sous l'essor de l'IA et se sont dérivés vers d'autres pistes, formant ainsi des cadres AI dans différents domaines de spécialisation.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API. Principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers contenus médiatiques.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : des applications de type assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs du savoir et des rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud et l'intégration avec Claude, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre IA multimodal généré et géré automatiquement, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs avec peu ou pas de connaissances en code peuvent l'utiliser.
La conception centrale de G.A.M.E repose sur une conception modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en collaboration, y compris l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique et d'autres modules. Son flux de travail implique des étapes telles que le démarrage de l'Agent par le développeur, la réception des entrées par le sous-système de perception, et l'élaboration d'un plan d'exécution par le moteur de planification stratégique.
En dehors des jeux, ce cadre est également applicable à des scénarios tels que le Metaverse.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, visant à simplifier le développement d'applications LLM. Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Son flux de travail implique des étapes telles que le traitement des demandes, l'obtention d'informations et la génération de réponses.
Rig est adapté pour construire des systèmes de réponse aux questions, des outils de recherche de documents, des chatbots et des créations de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents IA sur la plateforme X. Il fournit une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et permet une intégration flexible de différents modules fonctionnels.
L'architecture centrale de ZerePy comprend l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et un système de connexion modulaire, etc. Par rapport à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du processus de déploiement d'agents IA sur des plateformes sociales spécifiques.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les agents IA se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique IA traditionnelle mature, mais le chemin est similaire : concurrence entre GOAT/ACT et les agents de type Social/AI Agent d'analyse.
Les projets d'infrastructure qui pourraient se concentrer sur la décentralisation et la sécurité autour des agents deviendront la mélodie principale de la prochaine phase. Le cadre de l'IA ressemble davantage à une future blockchain publique, tandis que les agents ressemblent davantage à des Dapps futurs. Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la décentralisation ou la chaîne, ainsi que la signification de faire cela sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne ?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de sa signification. Les facteurs de succès du DeFi incluent ( une haute accessibilité, un faible coût et une absence de confiance dans la Décentralisation ). Les significations possibles de la chaîne d'Agents IA incluent :
Réaliser des coûts d'utilisation plus bas, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité des interactions entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Réaliser des jeux financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés aux Agents.
Réaliser un raisonnement transparent et traçable, améliorer l'interopérabilité, est plus attrayant par rapport aux navigateurs d'agent fournis par les géants traditionnels de l'internet.
Quatrième, économie créative
Les projets de type framework pourraient à l'avenir offrir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Simplifier le processus de construction d'agents et fournir un cadre de combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait constituer un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 peut combler les lacunes de Web2 en termes de demande et de système économique, en introduisant une économie communautaire pour rendre les Agents plus complets. L'économie créative des Agents IA offrira des opportunités de participation aux personnes ordinaires, et les futurs Memes IA pourraient être plus intelligents et intéressants que les Agents actuels.