Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация исследования
Введение
В последнее время развитие нарратива сочетания ИИ и криптовалюты идет быстрыми темпами. Внимание рынка переключилось на технологически ориентированные "фреймворковые" проекты, этот сегмент за короткое время стал источником множества проектов с рыночной капитализацией более миллиона, а даже более миллиарда. Эти проекты породили новый режим выпуска активов - выпуск токенов на основе репозиториев кода GitHub, а разработанные на основе фреймворка агенты могут снова выпускать токены. На основе фреймворка и с агентами наверху сформировалась модель, похожая на платформу выпуска активов, фактически проявляются инфраструктурные особенности эпохи ИИ. Эта статья начнет с обзора фреймворка и обсудит значение ИИ фреймворков в области криптовалют.
Один. Обзор рамки
AI-фреймворк — это инструмент или платформа для разработки на нижнем уровне, интегрирующая предварительно созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично Windows, Linux в настольных системах или iOS и Android на мобильных устройствах. У каждого фреймворка есть свои плюсы и минусы, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их развитие имеет 14-летнюю историю. В традиционной области ИИ уже доступны зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др. Проекты рамок, возникающие в криптовалюте, создаются на основе растущего спроса на множество агентов в условиях бума ИИ и распространяются на другие направления, формируя различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, разработанная ai16z для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Она разработана на базе TypeScript, имеет хорошую совместимость и легко интегрируется с API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. В обработке медиаконтента поддерживается анализ PDF, извлечение ссылок, обработка аудио и видео.
Основные варианты использования, поддерживаемые Eliza, включают: приложения типа AI-ассистент, роли в социальных сетях, работники знаний и интерактивные роли. Поддерживаемые модели включают локальный вывод открытых моделей, облачный вывод OpenAI API и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E – это автоматически генерируемая и управляемая многомодальная ИИ-структура, разработанная компанией Virtual, в первую очередь для проектирования умных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с базовыми знаниями в кодировании или без них также могут использовать её.
Ядро дизайна G.A.M.E представляет собой модульный дизайн, в котором несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, перцептивную подсистему, стратегический планировочный движок и другие модули.
С точки зрения технической архитектуры, эта структура сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности агента в виртуальной среде, что делает её подходящей для игровых и метавселенных.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на Rust, который упрощает разработку приложений на основе больших языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Характеристики Rig включают: унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность, высокую производительность и т. д. Рабочий процесс состоит в том, что запрос пользователя проходит через абстракционный уровень поставщика, уровень ядра и, наконец, генерирует ответ.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, интеллектуальных чат-ботов и других сценариев.
1.4 ZerePy
ZerePy - это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Предоставляет интерфейс командной строки и поддерживает модульный дизайн.
ZerePy поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы X, позволяя агенту выполнять различные операции. В будущем планируется интеграция системы памяти для повышения способности агента к пониманию контекста.
Два, анализ пути развития
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, конкуренции многопротоколов, BTC L2, BTCFi и т.д. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, что можно обобщить как: GOAT/ACT - социальные агенты/аналитические AI - конкуренция между фреймворками агентом.
Будущие инфраструктурные проекты, связанные с Децентрализацией Agent и безопасностью, могут стать темой следующего этапа. Проекты AI-рамки предлагают новые идеи для инфраструктуры, которые можно сопоставить с будущими публичными цепочками, а Agent - с будущими Dapp.
Три. Обсуждение значимости на цепочке
При сочетании блокчейна с другими областями необходимо учитывать вопрос о его значении. Рассматривая факторы успеха DeFi, можно обсудить значение агентного связывания с точки зрения следующих моментов:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи тоже могли участвовать в "аренде прав ИИ".
Предоставление основанных на блокчейне безопасных решений для удовлетворения требований безопасности взаимодействия Агентов с реальным миром.
Создание уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализация прозрачного и отслеживаемого вывода, повышение интероперабельности, более привлекательный по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в рамках фреймворка в будущем могут предложить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
В области Web3 существует множество незаполненных потребностей, экономическая система может сделать политику более справедливой. Введение общественной экономики поможет усовершенствовать Агентов. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможность участвовать, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие платформы Агентов.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
Hash_Bandit
· 4ч назад
занимаюсь майнингом с 2013 года... видел этот ажиотаж вокруг агентов ранее, честно говоря, напоминает мне безумие ICO, не буду лгать
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractSurrender
· 4ч назад
Опять целый день вертят концепцией ловушка, хватит уже.
Рост AI-рамок: от Агентов до Децентрализации новой инфраструктуры Web3
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация исследования
Введение
В последнее время развитие нарратива сочетания ИИ и криптовалюты идет быстрыми темпами. Внимание рынка переключилось на технологически ориентированные "фреймворковые" проекты, этот сегмент за короткое время стал источником множества проектов с рыночной капитализацией более миллиона, а даже более миллиарда. Эти проекты породили новый режим выпуска активов - выпуск токенов на основе репозиториев кода GitHub, а разработанные на основе фреймворка агенты могут снова выпускать токены. На основе фреймворка и с агентами наверху сформировалась модель, похожая на платформу выпуска активов, фактически проявляются инфраструктурные особенности эпохи ИИ. Эта статья начнет с обзора фреймворка и обсудит значение ИИ фреймворков в области криптовалют.
Один. Обзор рамки
AI-фреймворк — это инструмент или платформа для разработки на нижнем уровне, интегрирующая предварительно созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично Windows, Linux в настольных системах или iOS и Android на мобильных устройствах. У каждого фреймворка есть свои плюсы и минусы, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их развитие имеет 14-летнюю историю. В традиционной области ИИ уже доступны зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др. Проекты рамок, возникающие в криптовалюте, создаются на основе растущего спроса на множество агентов в условиях бума ИИ и распространяются на другие направления, формируя различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, разработанная ai16z для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Она разработана на базе TypeScript, имеет хорошую совместимость и легко интегрируется с API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. В обработке медиаконтента поддерживается анализ PDF, извлечение ссылок, обработка аудио и видео.
Основные варианты использования, поддерживаемые Eliza, включают: приложения типа AI-ассистент, роли в социальных сетях, работники знаний и интерактивные роли. Поддерживаемые модели включают локальный вывод открытых моделей, облачный вывод OpenAI API и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E – это автоматически генерируемая и управляемая многомодальная ИИ-структура, разработанная компанией Virtual, в первую очередь для проектирования умных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с базовыми знаниями в кодировании или без них также могут использовать её.
Ядро дизайна G.A.M.E представляет собой модульный дизайн, в котором несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, перцептивную подсистему, стратегический планировочный движок и другие модули.
С точки зрения технической архитектуры, эта структура сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности агента в виртуальной среде, что делает её подходящей для игровых и метавселенных.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на Rust, который упрощает разработку приложений на основе больших языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Характеристики Rig включают: унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность, высокую производительность и т. д. Рабочий процесс состоит в том, что запрос пользователя проходит через абстракционный уровень поставщика, уровень ядра и, наконец, генерирует ответ.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, интеллектуальных чат-ботов и других сценариев.
1.4 ZerePy
ZerePy - это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Предоставляет интерфейс командной строки и поддерживает модульный дизайн.
ZerePy поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы X, позволяя агенту выполнять различные операции. В будущем планируется интеграция системы памяти для повышения способности агента к пониманию контекста.
Два, анализ пути развития
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, конкуренции многопротоколов, BTC L2, BTCFi и т.д. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, что можно обобщить как: GOAT/ACT - социальные агенты/аналитические AI - конкуренция между фреймворками агентом.
Будущие инфраструктурные проекты, связанные с Децентрализацией Agent и безопасностью, могут стать темой следующего этапа. Проекты AI-рамки предлагают новые идеи для инфраструктуры, которые можно сопоставить с будущими публичными цепочками, а Agent - с будущими Dapp.
Три. Обсуждение значимости на цепочке
При сочетании блокчейна с другими областями необходимо учитывать вопрос о его значении. Рассматривая факторы успеха DeFi, можно обсудить значение агентного связывания с точки зрения следующих моментов:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи тоже могли участвовать в "аренде прав ИИ".
Предоставление основанных на блокчейне безопасных решений для удовлетворения требований безопасности взаимодействия Агентов с реальным миром.
Создание уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализация прозрачного и отслеживаемого вывода, повышение интероперабельности, более привлекательный по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в рамках фреймворка в будущем могут предложить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3, чем GPT Store.
В области Web3 существует множество незаполненных потребностей, экономическая система может сделать политику более справедливой. Введение общественной экономики поможет усовершенствовать Агентов. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможность участвовать, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие платформы Агентов.