AIフレームワークの解体:インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

AIエージェントのトラックの物語の発展は急速で、目が回るようです。最近、市場は技術的な物語が主導する「フレームワーク型」プロジェクトに焦点を当てています。この細分化されたトラックでは、わずか数週間のうちに時価総額が1億を超える、さらには10億を超えるプロジェクトがいくつも誕生しました。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを生み出し、すなわちGithubコードリポジトリを用いてトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたエージェントも再度トークンを発行できるというものです。フレームワークを基に、エージェントを上に置くことで、AI時代の独特なインフラモデルが形成されました。本稿では、フレームワークの紹介から始め、AIフレームワークがCryptoに与える意味を解読します。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームであり、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化します。これは、AI時代のオペレーティングシステム、例えばWindows、Linux、iOS、Androidとして理解できます。各フレームワークには独自の利点と欠点があり、開発者はニーズに応じて自由に選択できます。

"AIフレームワーク"はCrypto分野では新しい概念ですが、AIフレームワークの発展の歴史はほぼ14年に達しています。従来のAI分野には、TensorFlowやPytorchなど、成熟したフレームワークが選択肢として存在します。Cryptoに登場したフレームワークプロジェクトは、AIブームにおけるエージェントの需要に応じて構築され、他のトラックに派生し、さまざまな細分化された分野のAIフレームワークを形成しています。

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1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントの作成、展開、管理を専門としたマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptで開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。主にソーシャルメディアシーンを対象としており、マルチプラットフォーム統合や各種メディアコンテンツ処理をサポートしています。

Elizaがサポートするユースケースには、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、ナレッジワーカー、インタラクティブキャラクターが含まれます。サポートされるモデルには、オープンソースモデルのローカル推論、クラウド推論、Claudeとの統合などがあります。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.Eは、自動生成および管理のマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCを対象としています。特徴は、ローコードやノーコードの基盤を持つユーザーでも使用可能なことです。

G.A.M.Eのコアデザインは、複数のサブシステムが協調して機能するモジュール設計であり、Agent提示インターフェース、感知サブシステム、戦略計画エンジンなどの複数のモジュールを含んでいます。その作業フローは、開発者がAgentを起動し、感知サブシステムが入力を受け取り、戦略計画エンジンが実行計画を策定するなどのステップを含みます。

ゲーム以外にも、このフレームワークはメタバースなどのシーンにも適しています。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、LLMアプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。複数のLLMサービスプロバイダーやベクターデータベースと対話するための統一された操作インターフェイスを提供します。

Rigの核心的な特徴には、統一インターフェース、モジュラーアーキテクチャ、型安全性、および高効率な性能が含まれます。そのワークフローは、リクエスト処理、情報取得、応答生成などのステップを含みます。

Rigは、問題解決システム、ドキュメント検索ツール、チャットボット、コンテンツ制作などのシーンに適しています。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でのAIエージェントの展開と管理プロセスを簡素化します。コマンドラインインターフェースを提供し、モジュール設計をサポートし、異なる機能モジュールの柔軟な統合を可能にします。

ZerePyのコアアーキテクチャには、LLM統合、Xプラットフォーム統合、モジュラー接続システムなどが含まれています。Elizaと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム上でのAIエージェントの展開プロセスを簡素化することにより重点を置いています。

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二、BTCエコシステムの複製

AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムと似ている点があります。BTCエコシステムは、BRC20、多プロトコル競争、BTC L2、BTCFiなどの段階を経てきました。AIエージェントは成熟した従来のAI技術スタックを基により迅速に発展していますが、道筋は似ています: GOAT/ACT、ソーシャル系エージェント/分析系AIエージェントフレームワークの競争。

未来はAgentの分散化や安全性に関するインフラプロジェクトが次の段階の主旋律となる可能性があります。AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに似ており、Agentは未来のDappに似ています。将来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移るかもしれません。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてブロックチェーン上でこのことを行う意味です。

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三、ブロックチェーンに載せる意義は？

ブロックチェーンとAIの統合は、その意味の問題に直面する必要があります。DeFiの成功要因(の高いアクセス性、高効率低コスト、信頼できる分散化)を参考にすると、AIエージェントのチェーン化が持つ可能性のある意味には以下が含まれます:

1. より低い使用コストを実現し、アクセス可能性と選択肢を向上させ、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする。

2. ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションを提供し、エージェントと現実または仮想ウォレットとのインタラクションのセキュリティニーズを満たします。

3. 独自のブロックチェーン金融プレイを実現する、例えばAgent関連の計算力、データマーク投資など。

4. 透明で追跡可能な推論を実現し、相互運用性を高め、従来のインターネット大手が提供するエージェントブラウザよりも魅力的です。

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四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに類似した起業機会を提供する可能性があります。エージェントの構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成する可能性があります。

Web3は需要と経済システムにおいてWeb2の不足を補い、コミュニティ経済を導入してエージェントをより完璧にします。AIエージェントのクリエイティブ経済は一般の人々に参加の機会を提供し、未来のAIミームは現在のエージェントよりも賢く、面白くなる可能性があります。

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