Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Câu chuyện phát triển của lĩnh vực AI Agent diễn ra nhanh chóng, khiến người ta khó theo kịp. Gần đây, thị trường tập trung vào các dự án "khung" do câu chuyện công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã ra đời nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ, thậm chí trên mười tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này đã phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, đó là phát hành token dựa trên kho mã Github, và các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent ở trên, hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, giải thích ý nghĩa của khung AI đối với Crypto.
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 trước, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như hệ điều hành của thời đại AI, chẳng hạn như Windows, Linux hoặc iOS, Android. Mỗi khung đều có những ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể tự do lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực Crypto, nhưng quá trình phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có những khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong Crypto được xây dựng để đáp ứng nhu cầu Agent dưới cơn sốt AI và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống mạng xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng và xử lý các loại nội dung truyền thông.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, nhân viên tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây và tích hợp với Claude.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu được thiết kế cho NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với sự phối hợp làm việc của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều mô-đun khác. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước như nhà phát triển khởi động Agent, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào, động cơ lập kế hoạch chiến lược xây dựng kế hoạch thực hiện.
Ngoài trò chơi, khung này cũng áp dụng cho các tình huống như 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 LLM. Nó cung cấp giao diện điều khiển thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, lấy thông tin và tạo phản hồi.
Rig phù hợp để xây dựng hệ thống giải đáp vấn đề, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và các kịch bản sáng tạo nội dung.
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 X. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun, cho phép tích hợp linh hoạt các mô-đun chức năng khác nhau.
Cấu trúc cốt lõi của ZerePy bao gồm tích hợp LLM, tích hợp nền tảng X và hệ thống kết nối mô-đun. So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, nhưng con đường thì tương tự: cạnh tranh giữa GOAT/ACT, các Agent loại Social/khung AI Agent phân tích.
Các dự án cơ sở hạ tầng có thể xoay quanh việc phi tập trung và an toàn liên quan đến Agent sẽ trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo. Khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi đồng nhất sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc làm điều này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề ý nghĩa của nó. Tham khảo các yếu tố thành công của DeFi ( tính khả dụng cao, chi phí thấp hiệu quả, không cần trung tâm tín nhiệm ), ý nghĩa khả thi của chuỗi AI Agent bao gồm:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh khi tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư vào đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện suy diễn minh bạch, có thể truy vết, nâng cao khả năng tương tác, hấp dẫn hơn so với trình duyệt tác nhân do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án kiểu khung 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 các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể lấp đầy những thiếu sót của Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, giới thiệu kinh tế cộng đồng để làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của AI Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho mọi người, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent hiện tại.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CountdownToBroke
· 13giờ trước
Lại đang kể chuyện cho đồ ngốc nghe
Xem bản gốcTrả lời0
ZenChainWalker
· 13giờ trước
Lại có đồ ngốc mới chuẩn bị.
Xem bản gốcTrả lời0
Layer3Dreamer
· 13giờ trước
Nói một cách lý thuyết, các khung AI đệ quy chỉ là L3 trong hình dạng ngụy trang...
Xem bản gốcTrả lời0
TrustlessMaximalist
· 14giờ trước
Kết hợp AI với BTC? Người dưới sàn thực sự biết cách tạo ra điều gì đó.
Khung AI giải cấu trúc: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Câu chuyện phát triển của lĩnh vực AI Agent diễn ra nhanh chóng, khiến người ta khó theo kịp. Gần đây, thị trường tập trung vào các dự án "khung" do câu chuyện công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã ra đời nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ, thậm chí trên mười tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này đã phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, đó là phát hành token dựa trên kho mã Github, và các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent ở trên, hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, giải thích ý nghĩa của khung AI đối với Crypto.
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 trước, đơn giản hóa quy trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như hệ điều hành của thời đại AI, chẳng hạn như Windows, Linux hoặc iOS, Android. Mỗi khung đều có những ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể tự do lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực Crypto, nhưng quá trình phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có những khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong Crypto được xây dựng để đáp ứng nhu cầu Agent dưới cơn sốt AI và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống mạng xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng và xử lý các loại nội dung truyền thông.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, nhân viên tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây và tích hợp với Claude.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu được thiết kế cho NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với sự phối hợp làm việc của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều mô-đun khác. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước như nhà phát triển khởi động Agent, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào, động cơ lập kế hoạch chiến lược xây dựng kế hoạch thực hiện.
Ngoài trò chơi, khung này cũng áp dụng cho các tình huống như 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 LLM. Nó cung cấp giao diện điều khiển thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, lấy thông tin và tạo phản hồi.
Rig phù hợp để xây dựng hệ thống giải đáp vấn đề, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và các kịch bản sáng tạo nội dung.
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 X. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun, cho phép tích hợp linh hoạt các mô-đun chức năng khác nhau.
Cấu trúc cốt lõi của ZerePy bao gồm tích hợp LLM, tích hợp nền tảng X và hệ thống kết nối mô-đun. So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, nhưng con đường thì tương tự: cạnh tranh giữa GOAT/ACT, các Agent loại Social/khung AI Agent phân tích.
Các dự án cơ sở hạ tầng có thể xoay quanh việc phi tập trung và an toàn liên quan đến Agent sẽ trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo. Khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi đồng nhất sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc làm điều này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề ý nghĩa của nó. Tham khảo các yếu tố thành công của DeFi ( tính khả dụng cao, chi phí thấp hiệu quả, không cần trung tâm tín nhiệm ), ý nghĩa khả thi của chuỗi AI Agent bao gồm:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh khi tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư vào đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện suy diễn minh bạch, có thể truy vết, nâng cao khả năng tương tác, hấp dẫn hơn so với trình duyệt tác nhân do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án kiểu khung 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 các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể lấp đầy những thiếu sót của Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, giới thiệu kinh tế cộng đồng để làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của AI Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho mọi người, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent hiện tại.