Deconstruindo a estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
A velocidade de desenvolvimento da pista de Agentes de IA é impressionante. Desde que o "Terminal da Verdade" iniciou o Verão dos Agentes há apenas dois meses, a narrativa da combinação de IA e criptomoeda tem mudado quase todas as semanas. Recentemente, a atenção do mercado se concentrou em projetos "de estrutura", dominados por narrativas tecnológicas, e esse subsegmento já gerou vários projetos com valor de mercado superior a um bilhão, ou até mesmo dez bilhões, nas últimas semanas. Esses projetos também deram origem a um novo modelo de emissão de ativos, onde os projetos emitem tokens a partir de repositórios de código no Github, e os Agentes desenvolvidos com base na estrutura também podem emitir tokens novamente. Com a estrutura como base e os Agentes no topo, forma-se um modelo semelhante a uma plataforma de emissão de ativos, que é, na verdade, uma infraestrutura emergente adaptada à era da IA. Este artigo começará com uma introdução à estrutura e, combinando reflexões pessoais, interpretará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
1. O que é uma estrutura?
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídas, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Essas estruturas geralmente incluem funcionalidades para processar dados, treinar modelos e fazer previsões. Em termos simples, a estrutura pode ser entendida como o sistema operativo da era da IA, semelhante aos sistemas operativos de desktop como Windows, Linux, ou aos sistemas móveis iOS e Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades específicas.
Embora o "quadro de IA" seja um novo conceito no campo das criptomoedas, o desenvolvimento dos quadros de IA já se aproxima de 14 anos desde o surgimento do Theano em 2010. Tanto no campo da IA tradicional, na academia quanto na indústria, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google, o Pytorch da Meta, o PaddlePaddle da Baidu, e o MagicAnimate da Byte, cada um com suas vantagens para diferentes cenários.
Os projetos de framework que estão surgindo atualmente nas criptomoedas foram criados com base na alta demanda de Agentes gerada pelo início da onda de IA, e depois se expandiram para outras áreas, formando, por fim, diferentes frameworks de IA em nichos distintos. Abaixo estão algumas introduções a frameworks populares:
1.1 Eliza
Eliza é um quadro de simulação multi-Agent, projetado para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvido com base em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs.
Eliza é principalmente direcionada para cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, como Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras. Na área de processamento de conteúdo de mídia, suporta leitura e análise de documentos PDF, extração de resumos de conteúdos de links, transcrição de áudio, processamento de conteúdo de vídeo, análise e descrição de imagens e resumo de diálogos.
Os casos de uso suportados atualmente pela Eliza incluem principalmente aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem baseada na API da OpenAI, configuração padrão para Nous Hermes Llama 3.1B, bem como integração com Claude para realizar consultas complexas.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Estrutura de Entidades Multimodais Autónomas Generativas) é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente, direcionada principalmente para o design de NPCs inteligentes em jogos. A característica desta estrutura é que até usuários com pouca ou nenhuma experiência em código podem utilizá-la, bastando modificar parâmetros para participar do design de Agentes.
O design central do G.A.M.E é uma abordagem modular que funciona através da colaboração de múltiplos subsistemas, incluindo interface de sugestões de Agente, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto do mundo, módulo de processamento de diálogos, operador de carteira em cadeia, módulo de aprendizado, memória de trabalho, processador de memória de longo prazo, repositório de agentes, planejador de ações e executor de planos.
Este framework foca principalmente na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, sendo aplicável a cenários de jogos e metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Ela fornece uma interface de operação unificada, permitindo que os desenvolvedores interajam facilmente com vários prestadores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais do Rig incluem interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipos e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho é que o pedido do usuário passa pela camada de abstração do provedor, depois na camada central, o agente inteligente chama várias ferramentas ou consulta o armazenamento de vetores para obter informações, e finalmente gera uma resposta através de mecanismos como a recuperação aprimorada.
Rig é adequado para construir sistemas de resposta a perguntas, ferramentas de busca de documentos, chatbots ou assistentes virtuais com capacidade de percepção contextual, bem como para apoiar a criação de conteúdo.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura open source baseada em Python, destinada a simplificar o processo de implementação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Ela herda as funcionalidades principais do projeto Zerebro, mas adota um design mais modular e de fácil expansão.
ZerePy oferece uma interface de linha de comando, suportando os grandes modelos de linguagem da OpenAI e da Anthropic, integrando diretamente a API da plataforma X, com um sistema de conexão modular, e planeia integrar um sistema de memória no futuro.
Em comparação com Eliza, o ZerePy está mais focado em simplificar o processo de implantação de Agentes de IA em plataformas sociais específicas, inclinando-se mais para aplicações práticas.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento dos Agentes de IA tem muitas semelhanças com o ecossistema BTC recente. O desenvolvimento do ecossistema BTC pode ser resumido como: BRC20-competição entre múltiplos protocolos-BTC L2-BTCFi. Os Agentes de IA se desenvolvem mais rapidamente sobre a base de uma pilha de tecnologia de IA tradicional madura, e seu caminho pode ser resumido como: competição de estrutura de Agentes do tipo GOAT/ACT-Agentes sociais/Agentes de IA analíticos. No futuro, projetos de infraestrutura em torno da descentralização e segurança dos Agentes podem se tornar a melodia principal da próxima fase.
Esta pista é pouco provável que siga o mesmo caminho de homogeneização e bolha que o ecossistema BTC. Os projetos de estrutura de IA oferecem uma nova abordagem para o desenvolvimento de infraestrutura. Em comparação com o Memecoin Launchpad e o protocolo de inscrição, a estrutura de IA parece mais uma futura blockchain pública, enquanto o Agent se assemelha mais a um futuro Dapp.
No futuro da era de IA Crypto, o debate pode passar de uma discussão sobre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas. A questão chave atual é como alcançar a Descentralização ou a cadeia, e qual é o significado de fazer isso na blockchain.
Três, qual é o significado de estar na blockchain?
A combinação da blockchain com qualquer coisa precisa enfrentar a questão do seu significado. Considere os fatores de sucesso do DeFi: maior acessibilidade, melhor eficiência e custos mais baixos, segurança sem a necessidade de um centro de confiança. Com base nesses pensamentos, as razões para apoiar a cadeia do Agente podem incluir:
Implementar custos de utilização mais baixos, aumentar a acessibilidade e a escolha, permitindo que usuários comuns também possam participar do "direito de aluguer" da IA;
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de interação entre o agente e o mundo virtual ou real;
Desenvolver formas únicas de finanças em blockchain, como investimento em poder computacional relacionado a Agentes, marcação de dados, etc.;
Através de uma razão transparente e rastreável, alcançar uma interoperabilidade mais atraente do que a oferecida pelos navegadores agent dos gigantes da Internet tradicionais.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework poderão oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas poderão ter uma vantagem no futuro, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Em comparação com a GPT Store, a economia criativa do Agent no Web3 pode ser mais justa e mais aberta, permitindo que pessoas comuns participem. Os memes de IA do futuro podem ser mais inteligentes e mais divertidos do que os atuais Agents, oferecendo novas oportunidades para a economia criativa.
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WalletDetective
· 2h atrás
Ai, já começaram a especular sobre a IA novamente.
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MoonBoi42
· 07-02 07:57
O dia todo a gritar Até à lua, mas no final é BTC.
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UnluckyValidator
· 07-02 07:42
Outra onda de novos idiotas a serem feitos de parvas
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SatoshiLegend
· 07-02 07:36
Ler o código-fonte faz-me sentir uma leve sensação de Torre de Babel... Não posso deixar de dizer que o capital está a repetir o mito de 2017.
Análise da pista de frameworks de IA: de agentes inteligentes à nova infraestrutura de Descentralização
Deconstruindo a estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
A velocidade de desenvolvimento da pista de Agentes de IA é impressionante. Desde que o "Terminal da Verdade" iniciou o Verão dos Agentes há apenas dois meses, a narrativa da combinação de IA e criptomoeda tem mudado quase todas as semanas. Recentemente, a atenção do mercado se concentrou em projetos "de estrutura", dominados por narrativas tecnológicas, e esse subsegmento já gerou vários projetos com valor de mercado superior a um bilhão, ou até mesmo dez bilhões, nas últimas semanas. Esses projetos também deram origem a um novo modelo de emissão de ativos, onde os projetos emitem tokens a partir de repositórios de código no Github, e os Agentes desenvolvidos com base na estrutura também podem emitir tokens novamente. Com a estrutura como base e os Agentes no topo, forma-se um modelo semelhante a uma plataforma de emissão de ativos, que é, na verdade, uma infraestrutura emergente adaptada à era da IA. Este artigo começará com uma introdução à estrutura e, combinando reflexões pessoais, interpretará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
1. O que é uma estrutura?
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídas, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Essas estruturas geralmente incluem funcionalidades para processar dados, treinar modelos e fazer previsões. Em termos simples, a estrutura pode ser entendida como o sistema operativo da era da IA, semelhante aos sistemas operativos de desktop como Windows, Linux, ou aos sistemas móveis iOS e Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades específicas.
Embora o "quadro de IA" seja um novo conceito no campo das criptomoedas, o desenvolvimento dos quadros de IA já se aproxima de 14 anos desde o surgimento do Theano em 2010. Tanto no campo da IA tradicional, na academia quanto na indústria, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google, o Pytorch da Meta, o PaddlePaddle da Baidu, e o MagicAnimate da Byte, cada um com suas vantagens para diferentes cenários.
Os projetos de framework que estão surgindo atualmente nas criptomoedas foram criados com base na alta demanda de Agentes gerada pelo início da onda de IA, e depois se expandiram para outras áreas, formando, por fim, diferentes frameworks de IA em nichos distintos. Abaixo estão algumas introduções a frameworks populares:
1.1 Eliza
Eliza é um quadro de simulação multi-Agent, projetado para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvido com base em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs.
Eliza é principalmente direcionada para cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, como Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras. Na área de processamento de conteúdo de mídia, suporta leitura e análise de documentos PDF, extração de resumos de conteúdos de links, transcrição de áudio, processamento de conteúdo de vídeo, análise e descrição de imagens e resumo de diálogos.
Os casos de uso suportados atualmente pela Eliza incluem principalmente aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem baseada na API da OpenAI, configuração padrão para Nous Hermes Llama 3.1B, bem como integração com Claude para realizar consultas complexas.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Estrutura de Entidades Multimodais Autónomas Generativas) é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente, direcionada principalmente para o design de NPCs inteligentes em jogos. A característica desta estrutura é que até usuários com pouca ou nenhuma experiência em código podem utilizá-la, bastando modificar parâmetros para participar do design de Agentes.
O design central do G.A.M.E é uma abordagem modular que funciona através da colaboração de múltiplos subsistemas, incluindo interface de sugestões de Agente, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto do mundo, módulo de processamento de diálogos, operador de carteira em cadeia, módulo de aprendizado, memória de trabalho, processador de memória de longo prazo, repositório de agentes, planejador de ações e executor de planos.
Este framework foca principalmente na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, sendo aplicável a cenários de jogos e metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Ela fornece uma interface de operação unificada, permitindo que os desenvolvedores interajam facilmente com vários prestadores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais do Rig incluem interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipos e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho é que o pedido do usuário passa pela camada de abstração do provedor, depois na camada central, o agente inteligente chama várias ferramentas ou consulta o armazenamento de vetores para obter informações, e finalmente gera uma resposta através de mecanismos como a recuperação aprimorada.
Rig é adequado para construir sistemas de resposta a perguntas, ferramentas de busca de documentos, chatbots ou assistentes virtuais com capacidade de percepção contextual, bem como para apoiar a criação de conteúdo.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura open source baseada em Python, destinada a simplificar o processo de implementação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Ela herda as funcionalidades principais do projeto Zerebro, mas adota um design mais modular e de fácil expansão.
ZerePy oferece uma interface de linha de comando, suportando os grandes modelos de linguagem da OpenAI e da Anthropic, integrando diretamente a API da plataforma X, com um sistema de conexão modular, e planeia integrar um sistema de memória no futuro.
Em comparação com Eliza, o ZerePy está mais focado em simplificar o processo de implantação de Agentes de IA em plataformas sociais específicas, inclinando-se mais para aplicações práticas.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento dos Agentes de IA tem muitas semelhanças com o ecossistema BTC recente. O desenvolvimento do ecossistema BTC pode ser resumido como: BRC20-competição entre múltiplos protocolos-BTC L2-BTCFi. Os Agentes de IA se desenvolvem mais rapidamente sobre a base de uma pilha de tecnologia de IA tradicional madura, e seu caminho pode ser resumido como: competição de estrutura de Agentes do tipo GOAT/ACT-Agentes sociais/Agentes de IA analíticos. No futuro, projetos de infraestrutura em torno da descentralização e segurança dos Agentes podem se tornar a melodia principal da próxima fase.
Esta pista é pouco provável que siga o mesmo caminho de homogeneização e bolha que o ecossistema BTC. Os projetos de estrutura de IA oferecem uma nova abordagem para o desenvolvimento de infraestrutura. Em comparação com o Memecoin Launchpad e o protocolo de inscrição, a estrutura de IA parece mais uma futura blockchain pública, enquanto o Agent se assemelha mais a um futuro Dapp.
No futuro da era de IA Crypto, o debate pode passar de uma discussão sobre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas. A questão chave atual é como alcançar a Descentralização ou a cadeia, e qual é o significado de fazer isso na blockchain.
Três, qual é o significado de estar na blockchain?
A combinação da blockchain com qualquer coisa precisa enfrentar a questão do seu significado. Considere os fatores de sucesso do DeFi: maior acessibilidade, melhor eficiência e custos mais baixos, segurança sem a necessidade de um centro de confiança. Com base nesses pensamentos, as razões para apoiar a cadeia do Agente podem incluir:
Implementar custos de utilização mais baixos, aumentar a acessibilidade e a escolha, permitindo que usuários comuns também possam participar do "direito de aluguer" da IA;
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de interação entre o agente e o mundo virtual ou real;
Desenvolver formas únicas de finanças em blockchain, como investimento em poder computacional relacionado a Agentes, marcação de dados, etc.;
Através de uma razão transparente e rastreável, alcançar uma interoperabilidade mais atraente do que a oferecida pelos navegadores agent dos gigantes da Internet tradicionais.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework poderão oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas poderão ter uma vantagem no futuro, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Em comparação com a GPT Store, a economia criativa do Agent no Web3 pode ser mais justa e mais aberta, permitindo que pessoas comuns participem. Os memes de IA do futuro podem ser mais inteligentes e mais divertidos do que os atuais Agents, oferecendo novas oportunidades para a economia criativa.