Деконструкція AI-рамки: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно, розвиток наративу поєднання AI та криптовалют відбувається швидко. Увага ринку переключилася на технологічно орієнтовані "рамкові" проекти, цей підсегмент ринку за короткий термін породив кілька проектів з капіталізацією понад мільйон і навіть понад мільярд. Ці проекти породжують нову модель випуску активів - випуск монет на основі репозиторіїв GitHub, на основі яких знову випускаються монети агентами. З рамкою в основі та агентом на вершині формується унікальна інфраструктурна модель ери AI. У цій статті ми почнемо з концепції рамки, щоб дослідити значення AI рамки для криптовалютної індустрії.
Одне. Що таке рамка?
AI-фреймворк є базовим інструментом або платформою для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows, Linux або iOS, Android. Хоча "AI-фреймворк" є новим поняттям у галузі криптовалют, розвиток AI-фреймворків триває вже майже 14 років. Наразі в галузі криптовалют з'являються фреймворкові проекти, створені для задоволення величезного попиту на Agent. Ми розглянемо кілька основних фреймворків як приклади.
1.1 Еліза
Eliza є багатагенерною симуляційною платформою, спеціально призначеною для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність і можливості інтеграції API.
Eliza переважно орієнтована на сценарії соціальних мереж, підтримує інтеграцію на багатьох платформах. У сфері обробки медійного контенту підтримує аналіз PDF-документів, витягування вмісту з посилань, транскрипцію аудіо, обробку відео, аналіз зображень та інші функції.
Поточні варіанти використання Eliza в основному включають:
Застосунки класу AI асистентів
Роль соціальних медіа
Професіонали знань
Інтерактивна роль
Моделі, підтримувані Eliza, включають локальне виведення з відкритих моделей, а також хмарне виведення через OpenAI API.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E — це автоматично генерована та керована багатофункціональна AI-структура, представлена компанією Virtual, яка в основному орієнтована на розробку розумних NPC у іграх. Ця структура підтримує низькокодову та навіть безкодову розробку, користувачам потрібно лише змінити параметри, щоб взяти участь у дизайні Агентів.
G.A.M.E використовує модульний дизайн, основна архітектура включає інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогу, оператора гаманця на блокчейні, навчальний модуль, робочу пам'ять, процесор довгострокової пам'яті, склад агента, планувальник дій та виконавця плану.
Ця рамка в основному зосереджена на прийнятті рішень, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агентів у віртуальному середовищі, що підходить для ігрових та мета-всесвітніх сценаріїв.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, призначеним для спрощення розробки програм застосування великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс, що полегшує взаємодію з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають:
Уніфікований інтерфейс
Модульна архітектура
Безпечність типів
Висока ефективність
Rig підходить для створення систем запитань та відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів, віртуальних помічників, а також для створення контенту та інших сценаріїв.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на основі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний та зручний для розширення дизайн.
ZerePy надає командний інтерфейс (CLI), підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому інтегрувати систему пам'яті.
Два, Копія екосистеми BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають деякі спільні риси з нещодавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла етапи BRC20, конкуренції між багатьма протоколами, BTC L2 та BTCFi. AI Agent, в свою чергу, розвивається швидше на основі зрілого традиційного стеку AI-технологій, пройшовши етапи GOAT/ACT, соціальних агентів та конкуренції між аналітичними AI агентами.
У майбутньому темою наступного етапу можуть стати проекти інфраструктури, що стосуються децентралізації Agent та безпеки. Проекти AI-фреймворків пропонують нові підходи до розвитку інфраструктури, які можна порівняти з майбутніми публічними блокчейнами, а Agent - з майбутніми Dapp.
Три. Яке значення має запис у блокчейн?
Поєднання блокчейну та ШІ потребує врахування його значення. З огляду на успішний досвід DeFi, причини, що підтримують агентне ланцюгування, можуть включати:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність та вибір.
Надання безпечних рішень на основі блокчейну
Реалізація унікальних ігор в сфері блокчейн-фінансів
Реалізація прозорого, відстежуваного висновку, підвищення інтероперабельності
Чотири, креативна економіка
Проекти в галузі AI-структур у майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання рамок для складних функціональних комбінацій можуть мати перевагу, формуючи цікавішу креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
Web3 може компенсувати недоліки Web2 у вимогах та економічній системі, вводячи спільнотну економіку, що робить Agent більш досконалим. Креативна економіка Agent надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж існуючі.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Виникнення проектів AI-структури: від GOAT до Agent створення нової моделі креативної економіки Web3
Деконструкція AI-рамки: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно, розвиток наративу поєднання AI та криптовалют відбувається швидко. Увага ринку переключилася на технологічно орієнтовані "рамкові" проекти, цей підсегмент ринку за короткий термін породив кілька проектів з капіталізацією понад мільйон і навіть понад мільярд. Ці проекти породжують нову модель випуску активів - випуск монет на основі репозиторіїв GitHub, на основі яких знову випускаються монети агентами. З рамкою в основі та агентом на вершині формується унікальна інфраструктурна модель ери AI. У цій статті ми почнемо з концепції рамки, щоб дослідити значення AI рамки для криптовалютної індустрії.
Одне. Що таке рамка?
AI-фреймворк є базовим інструментом або платформою для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему ери AI, таку як Windows, Linux або iOS, Android. Хоча "AI-фреймворк" є новим поняттям у галузі криптовалют, розвиток AI-фреймворків триває вже майже 14 років. Наразі в галузі криптовалют з'являються фреймворкові проекти, створені для задоволення величезного попиту на Agent. Ми розглянемо кілька основних фреймворків як приклади.
1.1 Еліза
Eliza є багатагенерною симуляційною платформою, спеціально призначеною для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність і можливості інтеграції API.
Eliza переважно орієнтована на сценарії соціальних мереж, підтримує інтеграцію на багатьох платформах. У сфері обробки медійного контенту підтримує аналіз PDF-документів, витягування вмісту з посилань, транскрипцію аудіо, обробку відео, аналіз зображень та інші функції.
Поточні варіанти використання Eliza в основному включають:
Моделі, підтримувані Eliza, включають локальне виведення з відкритих моделей, а також хмарне виведення через OpenAI API.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E — це автоматично генерована та керована багатофункціональна AI-структура, представлена компанією Virtual, яка в основному орієнтована на розробку розумних NPC у іграх. Ця структура підтримує низькокодову та навіть безкодову розробку, користувачам потрібно лише змінити параметри, щоб взяти участь у дизайні Агентів.
G.A.M.E використовує модульний дизайн, основна архітектура включає інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогу, оператора гаманця на блокчейні, навчальний модуль, робочу пам'ять, процесор довгострокової пам'яті, склад агента, планувальник дій та виконавця плану.
Ця рамка в основному зосереджена на прийнятті рішень, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агентів у віртуальному середовищі, що підходить для ігрових та мета-всесвітніх сценаріїв.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, призначеним для спрощення розробки програм застосування великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс, що полегшує взаємодію з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають:
Rig підходить для створення систем запитань та відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів, віртуальних помічників, а також для створення контенту та інших сценаріїв.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на основі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний та зручний для розширення дизайн.
ZerePy надає командний інтерфейс (CLI), підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому інтегрувати систему пам'яті.
Два, Копія екосистеми BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають деякі спільні риси з нещодавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла етапи BRC20, конкуренції між багатьма протоколами, BTC L2 та BTCFi. AI Agent, в свою чергу, розвивається швидше на основі зрілого традиційного стеку AI-технологій, пройшовши етапи GOAT/ACT, соціальних агентів та конкуренції між аналітичними AI агентами.
У майбутньому темою наступного етапу можуть стати проекти інфраструктури, що стосуються децентралізації Agent та безпеки. Проекти AI-фреймворків пропонують нові підходи до розвитку інфраструктури, які можна порівняти з майбутніми публічними блокчейнами, а Agent - з майбутніми Dapp.
Три. Яке значення має запис у блокчейн?
Поєднання блокчейну та ШІ потребує врахування його значення. З огляду на успішний досвід DeFi, причини, що підтримують агентне ланцюгування, можуть включати:
Чотири, креативна економіка
Проекти в галузі AI-структур у майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання рамок для складних функціональних комбінацій можуть мати перевагу, формуючи цікавішу креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
Web3 може компенсувати недоліки Web2 у вимогах та економічній системі, вводячи спільнотну економіку, що робить Agent більш досконалим. Креативна економіка Agent надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими, ніж існуючі.