Com as flutuações dramáticas na indústria de criptomoedas, o setor de Agentes de IA também passou por sua primeira reorganização em larga escala. Os preços dos tokens da maioria dos projetos caíram mais de 90% em relação aos seus valores máximos. De acordo com dados do Coingecko, em 28 de fevereiro, a capitalização de mercado do setor de Agentes de IA caiu para cerca de $5.6 biliões. Apesar do crash de curto prazo desencadear pânico no mercado, uma vez que uma tendência é formada, as flutuações temporárias não a impedirão.

Entre os muitos projetos, os projetos baseados em framework como Eliza, Swarms, Rig e ZerePy são mais favorecidos pelo mercado do que os projetos baseados em aplicativos. Este artigo irá aprofundar a definição e vantagens dos frameworks de Agentes de IA e fornecer uma análise comparativa de alguns dos principais frameworks no mercado para oferecer aos utilizadores insights valiosos.

O que é um Quadro de Agente de IA?

Um framework de Agente de IA é um conjunto de ferramentas, interfaces e padrões usados para construir, gerir e implementar agentes de IA. Se a lógica central de um agente de IA for considerada a camada de aplicação, o framework de Agente de IA funciona como a infraestrutura que fornece aos utilizadores módulos de desenvolvimento padronizados, ajudando-os a criar, implementar e gerir rapidamente agentes de IA, permitindo assim a aplicação em larga escala de agentes de IA.

Comparativamente às ferramentas de desenvolvimento individuais, os frameworks de Agentes de IA geralmente fornecem uma solução completa. Através de componentes modulares e processos padronizados, reduzem significativamente a complexidade do desenvolvimento, oferecendo também alta escalabilidade e compatibilidade para atender às necessidades personalizadas dos desenvolvedores.

Vantagens dos Frameworks de Agentes de IA

Comparativamente a aplicações específicas implementadas, os frameworks de Agente de IA são mais propensos a serem favorecidos pelo mercado durante as fases iniciais de desenvolvimento. Isto deve-se principalmente ao facto de proporcionarem um equilíbrio, permitindo aos programadores alcançar a prova de conceito com menos esforço e custo, ao mesmo tempo que lançam as bases para futuras expansões. As vantagens específicas incluem:

1) Redução na Complexidade de Desenvolvimento
Os frameworks adotam uma arquitetura modular, fornecendo documentação abrangente e SDKs prontos para uso, o que reduz significativamente a dificuldade de desenvolver sistemas complexos. Os desenvolvedores podem concentrar-se na lógica de negócios central em vez das tecnologias subjacentes, permitindo-lhes construir rapidamente aplicações.

2) Promoção da Padronização e Colaboração
Frameworks mantêm consistência estrutural na comunicação, interação e dados, o que facilita a colaboração da equipe, reduz os custos de comunicação e minimiza os erros de desenvolvimento.

3) Construção Rápida do Ecossistema
Os frameworks de código aberto podem atrair desenvolvedores para contribuir com código e melhorias, mantendo a iteração tecnológica e a atividade da comunidade. Além disso, através de integrações de terceiros, torna-se mais fácil promover a implantação e adoção de aplicativos.

4) Atrair Atenção de Capital
Comparando com aplicações específicas, o capital e o mercado consideram que a generalidade e a escalabilidade dos frameworks têm valor a longo prazo. A natureza padronizada dos frameworks torna-os mais fáceis de avaliar, enquanto a fragmentação dos cenários de aplicação aumenta a incerteza do investimento.

Comparação de Estruturas Principais

Atualmente, muitos frameworks de Agentes de IA surgiram no mercado, com projetos populares como Eliza, Swarms, Rig e ZerePy, cada um tendo suas próprias vantagens em termos de arquitetura, linguagem, integrações de terceiros e muito mais. Abaixo está uma breve comparação de vários frameworks principais:

Eliza ($ELIZA)

Eliza é um framework de simulação multiagente desenvolvido pela equipa ai16z usando TypeScript, focado na criação, implementação e gestão de agentes de IA autónomos.

Origem: elizaos.ai

Como um framework de agente de IA modular e leve, as principais forças da Eliza residem na sua versatilidade e simplicidade, mantendo a funcionalidade, tornando-a especialmente adequada para iniciantes da Web3. Especificamente:

• Integração Multiplataforma: os agentes Eliza podem interagir em várias plataformas, como X, Telegram, Discord, etc., mantendo uma identidade consistente.
• Suporte Amplo de Modelos: Eliza suporta vários modelos, incluindo Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, oferecendo grande flexibilidade.
• Sistema de Plugins Escalável: Os desenvolvedores podem facilmente adicionar e remover funcionalidades de agente personalizadas através de módulos de plugins independentes, como plugins de geração de imagens, plugins TEE (Ambiente de Execução Confiável), plugins de nó, etc.
• Suporte ao Papel de Agente Rico: Eliza é principalmente usada para construir papéis em redes sociais, trabalhadores do conhecimento, personagens interativos e muito mais.
• Comunidade de Desenvolvedores Ativa: Até 28 de fevereiro, os dados do GitHub mostram que Eliza tem 14.8k estrelas, 4.7k forks e 550 contribuidores. De acordo com a equipa, pelo menos 1.000 equipas ou projetos estão a usar atualmente o framework Eliza.

Eliza enfatiza a praticidade e a facilidade de uso, tornando-a amigável para desenvolvedores. No entanto, também enfrenta desafios, como a falta de um sistema de fluxo de trabalho definido, a necessidade de melhorar o design em tempo de execução e alguma controvérsia em torno do fundador. Notavelmente, a equipe precisa pensar mais profundamente sobre o empoderamento do $ELIZA para aumentar ainda mais o seu valor.

Enxames ($SWARMS)

Swarms, desenvolvido sob a liderança de Kye Gomez e lançado em 2022, é o primeiro framework de coordenação multiagente de produção. Destinado principalmente a clientes de nível empresarial, Swarms oferece as seguintes funcionalidades principais:

• Protocolos de Comunicação Flexíveis: Para garantir uma colaboração eficiente entre agentes, o Swarms disponibiliza vários tipos de protocolos de comunicação, incluindo hierárquicos, paralelos, em malha e federados, atendendo às necessidades específicas dos desenvolvedores em diferentes cenários.
• Arquitetura de Cluster Rico: Swarms oferece uma ampla variedade de tipos de cluster pré-construídos que abrangem várias verticais, como saúde, IoT e finanças. Os desenvolvedores podem rapidamente escolher a arquitetura apropriada com base em cenários de aplicação específicos. Swarms também suporta configurações de cluster altamente personalizáveis, permitindo que os desenvolvedores ajustem os detalhes arquiteturais para atender às suas necessidades.
• Recursos de Suporte Ecológico: Swarms lançou um ecossistema abrangente, incluindo um mercado, Swarms API, soluções em nuvem e muito mais. No futuro, planeia lançar APIs de carteira, exchanges e outros produtos. Além disso, Swarms integra numerosas APIs de terceiros, bases de dados e plataformas, aumentando a sua versatilidade e funcionalidade.

Origem: swarms.world

O modelo econômico do token $SWARMS é relativamente claro, servindo a múltiplos propósitos, como utilidade e governança. Para aumentar o seu valor, a equipa precisa de fazer mais esforços na incentivação dos participantes do ecossistema e na expansão das capacidades dos agentes. Além disso, a complexidade de desenvolvimento do Swarms pode representar um desafio para os programadores novatos. Para reduzir a curva de aprendizagem, a equipa deve reforçar o apoio aos programadores, fornecendo documentação mais detalhada, tutoriais e estudos de caso e organizando hackathons e eventos de formação para ajudar os programadores a adaptarem-se rapidamente.

Máquina ($ARC)

Rig é uma estrutura LLM de uso geral desenvolvida pela Playgrounds, escrita em Rust. Reduz significativamente a barreira para os desenvolvedores que constroem produtos de IA, fornecendo abstrações de alto nível e interfaces unificadas.

Origem: arc.fun

Recursos-chave do Rig incluem:

1. Interface LLM Unificada: Rig fornece uma interface API consistente para diferentes fornecedores de LLM (como OpenAI, Cohere), melhorando a manutenção e consistência do código. Isso permite que os desenvolvedores alternem ou combinem facilmente diferentes serviços LLM.
2. Abstração de alto nível: Com componentes modulares pré-construídos, Rig simplifica fluxos de trabalho de IA complexos, como a criação de sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG), em apenas algumas linhas de código, reduzindo significativamente a carga de trabalho do desenvolvedor e melhorando a eficiência.
3. Segurança e Alto Desempenho: Com base no forte sistema de tipos do Rust, o Rig oferece um ambiente de desenvolvimento mais seguro e eficiente. Ele utiliza as funcionalidades assíncronas do Rust e o tempo de execução Tokio para suportar a execução paralela de múltiplas tarefas ou pedidos de LLM, garantindo a segurança da memória.
4. Integração perfeita de várias bases de dados: O Rig inclui suporte para várias bases de dados (como Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), permitindo pesquisas de similaridade eficientes e recuperação em tempo real em aplicações de IA. Esta integração é particularmente adequada para aplicações que precisam lidar com dados em grande escala.

No entanto, o Rig enfrenta vários desafios. Por exemplo, apesar do desempenho e das vantagens de segurança do Rust, a sua comunidade de desenvolvedores é relativamente pequena, o que poderia abrandar a taxa de adoção do Rig. Garantir a consistência dos dados num ambiente multi-base de dados também pode ser complexo. Além disso, o Rig está associado ao token $ARC, mas a equipa ainda não divulgou informações detalhadas sobre o seu modelo económico, o que pode prejudicar o seu pleno potencial.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy é um quadro de trabalho Python de código aberto desenvolvido pela equipe Blorm, focado na produção criativa e aplicações de redes sociais. Permite aos utilizadores implementar os seus próprios agentes em plataformas como X (anteriormente Twitter), suportando múltiplas operações impulsionadas pelo LLM.

Origem: zerebro.org

As principais características do ZerePy incluem:

1. Gestão do CLI para Agentes: ZerePy oferece um conjunto abrangente de ferramentas de interface de linha de comando (CLI), tornando fácil para os utilizadores implementar e gerir agentes. Este design simplifica o fluxo operacional, permitindo até mesmo aos utilizadores com pouca experiência técnica começar rapidamente.
2. Integração Multi-plataforma: ZerePy suporta interação contínua entre plataformas e blockchains. Ele integrou-se com plataformas como X e Farcaster, vários blockchains como Solana, Sonic e Ethereum, e ferramentas de blockchain como GOAT (Go Agent Tools) e Allora, permitindo que agentes interajam com várias redes e protocolos de blockchain.
3. Implementação com um clique: Os utilizadores podem lançar rapidamente o ZerePy através de modelos Replit e implementação local. Isso reduz significativamente a barreira de implementação e melhora a experiência global do utilizador.

Origem: github.com/blorm-network

Com base nos dados do GitHub, o ZerePy tem 556 estrelas, 214 forks e 29 colaboradores, mostrando um desenvolvimento rápido. No entanto, em comparação com Eliza, Swarms e Rig, o tamanho e a atividade da comunidade do ZerePy ainda ficam significativamente para trás. Como o ZerePy se concentra nas áreas de artes e redes sociais, o seu âmbito de aplicação é muito menos amplo do que o de frameworks gerais, limitando o seu apelo aos desenvolvedores. Além disso, o ZerePy é uma versão modular do backend do Zerebro com funcionalidades principais semelhantes, mas atualmente não há conexão direta com o token $ZEREBRO.

Em resumo, os quatro frameworks—Eliza, Swarms, Rig e ZerePy—cada um tem suas próprias forças e fraquezas:

• Atividade da Comunidade de Desenvolvedores: Eliza lidera por uma margem significativa, seguida por Swarms, Rig e ZerePy.
• Dificuldade de desenvolvimento: Eliza e ZerePy são relativamente amigáveis para desenvolvedores, enquanto Swarms e Rig requerem maior experiência técnica.
• Cenários de Aplicação: Eliza, Swarms e Rig são mais versáteis e compatíveis, adequados para vários cenários. ZerePy está mais focado em arte e redes sociais, com um escopo de aplicação mais estreito, mas mais direcionado.
• Economia de Token: Swarms oferece um modelo de token mais claro com algum envolvimento na governança da comunidade, enquanto Eliza, Rig e ZerePy têm economias de token mais ambíguas e precisam de mais esclarecimentos sobre seus mecanismos de capacitação.

Conclusão

As estruturas do Agente de IA desempenham um papel crítico como infraestrutura central, reduzindo a complexidade do desenvolvimento e facilitando a implementação em grande escala dos Agentes de IA. Eliza, Swarms, Rig e ZerePy, como as principais estruturas no mercado atual, demonstram cada uma vantagens únicas em relação à amizade do desenvolvedor, características técnicas e cenários de aplicação.

No entanto, esses frameworks também enfrentam seus próprios desafios. Expandir ecossistemas de desenvolvedores, reduzir a complexidade técnica, refinar modelos econômicos de tokens e ultrapassar limites de aplicação são questões comuns que precisam abordar. Para desenvolvedores e investidores, adquirir um entendimento profundo das características e potencial desses frameworks será um passo importante para aproveitar as oportunidades no espaço do Agente de IA.