Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado se ha desplazado hacia proyectos "de marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha visto surgir varios proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en un corto período de tiempo. Este tipo de proyectos ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y volver a emitir monedas basadas en los agentes desarrollados sobre el marco. Con el marco como base y los agentes como superiores, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de la IA. Este artículo comenzará con el concepto de marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿Qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows, Linux o iOS, Android. Aunque "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, el desarrollo de marcos de IA tiene casi 14 años de historia. Actualmente, los proyectos de marcos que surgen en el ámbito de las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de Agentes. Tomemos algunos marcos principales como ejemplo para explicarlo.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, ofrece una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza está principalmente orientada a escenarios de redes sociales y admite integración multiplataforma. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video y análisis de imágenes.
Los casos de uso que Eliza admite actualmente incluyen:
Aplicaciones de tipo asistente de IA
Rol de las redes sociales
Trabajadores del conocimiento
Rol interactivo
Los modelos compatibles con Eliza incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal de generación y gestión automática lanzado por Virtual, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Este marco admite desarrollo de bajo código e incluso sin código, los usuarios solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de agentes.
G.A.M.E utiliza un diseño modular, donde la arquitectura central incluye la interfaz de提示 de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos, el operador de billetera en cadena, el módulo de aprendizaje, la memoria de trabajo, el procesador de memoria a largo plazo, el almacén de Agents, el planificador de acciones y el ejecutor de planes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, aplicándose a escenarios de juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM). Proporciona una interfaz unificada para facilitar la interacción con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos de vectores.
Las características principales de Rig incluyen:
Interfaz unificada
Arquitectura modular
Seguridad de tipo
Alto rendimiento
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido, entre otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, utilizado para simplificar el proceso de implementación y gestión de Agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos (CLI), soporta grandes modelos de lenguaje de OpenAI y Anthropic, se integra directamente con la API de la plataforma X, y planea integrar un sistema de memoria en el futuro.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
La trayectoria de desarrollo del Agente de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y BTCFi. Por otro lado, el Agente de IA se desarrolla más rápido sobre una base de pila tecnológica de IA tradicional madura, pasando por etapas como GOAT/ACT, Agentes de tipo Social y competencia en marcos de Agentes de IA analíticos.
En el futuro, los proyectos de infraestructura que giren en torno a la Descentralización y la seguridad de los agentes se convertirán en el tema de la próxima etapa. Los proyectos de marco de IA ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura, donde el marco de IA se puede comparar con la futura cadena de bloques pública y el agente se puede comparar con el futuro Dapp.
Tres, ¿cuál es el significado de la cadena?
La combinación de blockchain e IA necesita considerar su significado. A partir de la experiencia exitosa de DeFi, las razones que respaldan la cadena de agentes pueden incluir:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain
Implementar una jugada financiera única de blockchain
Lograr un razonamiento transparente y trazable, mejorando la interoperabilidad
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco de IA podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y proporcione combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
Web3 puede compensar las deficiencias de Web2 en términos de demanda y sistemas económicos, introduciendo una economía comunitaria que mejora a los Agentes. La economía creativa de los Agentes brindará oportunidades de participación a las personas comunes, y los AI Meme del futuro podrían ser más inteligentes e interesantes que los actuales.
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down_only_larry
· hace5h
Apaga las luces y acelera en el camino hacia ganar dinero
Ver originalesResponder0
GasFeeLady
· hace5h
El marco es, en última instancia, una herramienta.
El auge de los proyectos de marco de IA: de GOAT a Agent, construyendo un nuevo modelo de economía creativa Web3
Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado se ha desplazado hacia proyectos "de marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha visto surgir varios proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en un corto período de tiempo. Este tipo de proyectos ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y volver a emitir monedas basadas en los agentes desarrollados sobre el marco. Con el marco como base y los agentes como superiores, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de la IA. Este artículo comenzará con el concepto de marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿Qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows, Linux o iOS, Android. Aunque "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, el desarrollo de marcos de IA tiene casi 14 años de historia. Actualmente, los proyectos de marcos que surgen en el ámbito de las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de Agentes. Tomemos algunos marcos principales como ejemplo para explicarlo.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, ofrece una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza está principalmente orientada a escenarios de redes sociales y admite integración multiplataforma. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video y análisis de imágenes.
Los casos de uso que Eliza admite actualmente incluyen:
Los modelos compatibles con Eliza incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal de generación y gestión automática lanzado por Virtual, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Este marco admite desarrollo de bajo código e incluso sin código, los usuarios solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de agentes.
G.A.M.E utiliza un diseño modular, donde la arquitectura central incluye la interfaz de提示 de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos, el operador de billetera en cadena, el módulo de aprendizaje, la memoria de trabajo, el procesador de memoria a largo plazo, el almacén de Agents, el planificador de acciones y el ejecutor de planes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, aplicándose a escenarios de juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM). Proporciona una interfaz unificada para facilitar la interacción con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos de vectores.
Las características principales de Rig incluyen:
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido, entre otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, utilizado para simplificar el proceso de implementación y gestión de Agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos (CLI), soporta grandes modelos de lenguaje de OpenAI y Anthropic, se integra directamente con la API de la plataforma X, y planea integrar un sistema de memoria en el futuro.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
La trayectoria de desarrollo del Agente de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y BTCFi. Por otro lado, el Agente de IA se desarrolla más rápido sobre una base de pila tecnológica de IA tradicional madura, pasando por etapas como GOAT/ACT, Agentes de tipo Social y competencia en marcos de Agentes de IA analíticos.
En el futuro, los proyectos de infraestructura que giren en torno a la Descentralización y la seguridad de los agentes se convertirán en el tema de la próxima etapa. Los proyectos de marco de IA ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura, donde el marco de IA se puede comparar con la futura cadena de bloques pública y el agente se puede comparar con el futuro Dapp.
Tres, ¿cuál es el significado de la cadena?
La combinación de blockchain e IA necesita considerar su significado. A partir de la experiencia exitosa de DeFi, las razones que respaldan la cadena de agentes pueden incluir:
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco de IA podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y proporcione combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
Web3 puede compensar las deficiencias de Web2 en términos de demanda y sistemas económicos, introduciendo una economía comunitaria que mejora a los Agentes. La economía creativa de los Agentes brindará oportunidades de participación a las personas comunes, y los AI Meme del futuro podrían ser más inteligentes e interesantes que los actuales.