Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализации

Введение

В последнее время развитие нарратива о сочетании ИИ и криптовалюты стремительно набирает обороты. Рыночное внимание сосредоточено на технологически ориентированных "фреймовых" проектах, и в этой нише за короткое время появилось несколько проектов с капитализацией более миллиона и даже более миллиарда. Эти проекты порождают новые модели выпуска активов, то есть токены выпускаются на основе кодовой базы, а созданные на основе фрейма агенты также могут снова выпускать токены. Основываясь на фрейме, агенты служат верхним уровнем приложений, формируя уникальную модель инфраструктуры эпохи ИИ. В данной статье мы начнем с концепции фрейма и исследуем значение AI-фрейма для криптовалютной индустрии.

Один. Что такое рамка?

AI-фреймворк — это низкоуровневый инструмент разработки или платформа, которая интегрирует заранее подготовленные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс построения сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную Windows, Linux или iOS, Android. Каждый фреймворк имеет свои особенности, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.

Хотя "AI-фреймы" являются новой концепцией в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году прошло почти 14 лет развития AI-фреймов. В традиционной области AI уже есть зрелые фреймы, такие как TensorFlow, Pytorch и другие. Появившиеся в криптовалюте проекты фреймов разработаны в ответ на потребности агентов в условиях бума AI и расширяются на другие области. Ниже представлены несколько основных фреймов:

1.1 Элиза

Eliza — это многоагентная симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления AI-агентами. Разработана на TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легко интегрируется с API. В основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию на нескольких платформах и обработку медиа-контента.

Поддерживаемые случаи использования включают:

• Приложения типа AI-ассистент
• Роль в социальных медиа
• Знаниеработник
• Интерактивная роль

Поддерживаемые модели включают локальную инференцию открытых моделей, облачную инференцию OpenAI API и другие.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E — это автоматическая система генерации и управления многомодальным ИИ-фреймворком, предназначенным в основном для разработки интеллектуальных NPC в играх. Особенностью является возможность использования даже пользователями с низким или отсутствующим уровнем кода.

Ядро архитектуры включает в себя несколько модулей, таких как интерфейс подсказок агента, подсистема восприятия, стратегический планировочный движок и т.д., которые взаимодействуют друг с другом для выполнения функций.

Применение в основном сосредоточено на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агентов в виртуальной среде, подходит для игр и метавселенной.

1.3 Риг

Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.

Ключевые характеристики:

• Единый интерфейс
• Модульная архитектура
• Типобезопасность
• Высокая эффективность

Рабочий процесс включает в себя обработку запросов, получение информации, генерацию ответов и другие этапы.

Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и других приложений.

1.4 ZerePy

ZerePy — это основанная на Python открытая структура, упрощающая процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн.

Основная архитектура включает:

• Интеграция LLM
• Интеграция платформы X
• Модульная система соединений
• Система памяти ( в планировке )

В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении развертывания AI-агентов на определенных социальных платформах.

Два, реплика экосистемы BTC

Путь развития AI-агента схож с недавней экосистемой BTC: Экосистема BTC: BRC20 → Много протокольная конкуренция → BTC L2 → BTCFi AI Agent: GOAT/ACT → Многообразные агенты/конкуренция фреймов → Децентрализация инфраструктуры

Но в секторе AI Agent вряд ли произойдет однородность или пузырьковая экономика. AI-структуры больше напоминают общественные цепочки будущего, а Agents больше похожи на Dapp будущего. В будущем споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепочек к спорам о структурах, ключевым вопросом является то, как реализовать Децентрализация и какое значение это имеет на блокчейне.

Три, каково значение записи в блокчейн?

Ключевая проблема, с которой сталкиваются блокчейн и ИИ, заключается в том, в чем заключается их смысл. Опираясь на успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие цепочку агентов, могут быть следующими:

1. Снижение затрат на использование, повышение доступности и выбора
2. Предоставление безопасного решения на основе Децентрализации
3. Формирование уникальных игровых механик в области блокчейн-финансов
4. Реализация прозрачного и可追溯ного推理, повышение互操作性

Четыре, Креативная экономика

Фреймворковые проекты в будущем могут предоставить возможности для стартапов, подобные GPT Store. Фреймворки, упрощающие процесс создания агентов, могут занять преимущество и сформировать более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.

По сравнению с GPT Store, креативная экономика Web3 Agent может быть более открытой и справедливой, а также вводить сообщество в экономику, делая Agent более совершенным. Это будет возможность для обычных людей участвовать, а будущие AI Meme могут стать более умными и интересными.