Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
En los últimos dos meses, la narrativa de la combinación de AI y criptomonedas ha tenido nuevos cambios casi cada semana. Recientemente, la atención del mercado se ha centrado en proyectos "de marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha visto aparecer múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones, incluso de más de diez mil millones, en solo unas pocas semanas. Estos proyectos también han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos, donde los proyectos emiten monedas a partir de bibliotecas de código, y los agentes inteligentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Basado en el marco, los agentes inteligentes son aplicaciones de nivel superior. Este modelo es similar a una plataforma de emisión de activos, pero en realidad está formando un modelo de infraestructura que se adapta a la era de la AI. Este artículo comenzará con el concepto de marco y, combinándolo con reflexiones personales, interpretará el significado del marco de AI en el campo de las criptomonedas.
I. Introducción al marco
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Estos marcos suelen incluir funciones para procesar datos, entrenar modelos y hacer predicciones. En términos simples, se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades específicas.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, su desarrollo tiene casi 14 años de historia desde su origen. En el campo de la IA tradicional, tanto en la academia como en la industria, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta, que tienen ventajas diferentes según los escenarios.
Los proyectos de marco que están surgiendo actualmente en las criptomonedas se han creado en base a la gran demanda de agentes inteligentes impulsada por la ola de IA, y se están extendiendo a otros ámbitos de las criptomonedas, formando finalmente diferentes marcos de IA en subsectores variados. A continuación se presenta una introducción a varios marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes inteligentes, utilizado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales, apoyando la integración multiplataforma, incluyendo Discord, Twitter, Telegram, entre otros. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces y procesamiento de audio y video.
Los casos de uso actualmente admitidos por Eliza incluyen principalmente aplicaciones de asistentes de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos admitidos incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de la API de OpenAI, 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 NPCs inteligentes en juegos. La característica de este marco es que los usuarios con poca o ninguna experiencia en programación pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de agentes inteligentes.
El diseño central de G.A.M.E es un diseño modular que trabaja en conjunto a través de múltiples subsistemas, incluyendo subsistemas de percepción, motor de planificación estratégica, contexto mundial, módulo de procesamiento de diálogos y otros componentes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad de los agentes inteligentes en entornos virtuales, aplicándose no solo a los juegos, sino también a escenarios de metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Su flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la llamada a herramientas de agentes inteligentes o la consulta de almacenamiento de vectores, y la generación de respuestas.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots de conciencia situacional y otros escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma de Twitter. Hereda las funcionalidades centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de extender.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta modelos de lenguaje de gran tamaño de OpenAI y Anthropic, integra la API de la plataforma Twitter y cuenta con un sistema de conexión modular. En el futuro, también se planea integrar un sistema de memoria para que los agentes inteligentes puedan recordar interacciones y contextos anteriores.
Dos, similitudes con el ecosistema de Bitcoin
El camino de desarrollo de los agentes inteligentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de Bitcoin. El desarrollo del ecosistema de Bitcoin se puede resumir en: BRC20 - competencia entre múltiples protocolos - Bitcoin Layer 2 - BTCFi centrado en Babylon. Los agentes inteligentes de IA se desarrollan más rápido sobre una pila de tecnología de IA tradicional madura, y su camino se puede resumir en: GOAT/ACT - competencia entre marcos de agentes inteligentes sociales/agentes inteligentes de IA de análisis.
Los proyectos de infraestructura centrados en agentes inteligentes de Descentralización y seguridad podrían convertirse en el tema de la próxima etapa. A diferencia del ecosistema de Bitcoin, la narrativa de los agentes inteligentes de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes; los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura.
En comparación con las plataformas de emisión de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la futura cadena de bloques pública, y los agentes inteligentes se parecen más a las futuras aplicaciones descentralizadas. El debate futuro puede cambiar de la lucha entre EVM y cadenas heterogéneas a la lucha entre marcos, siendo la cuestión clave cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de desarrollar estos proyectos en la blockchain.
Tres, el significado de subir a la cadena
Cuando la blockchain se combina con otros campos, se enfrenta a la pregunta de cuál es su significado. Al reflexionar sobre las razones del éxito de DeFi, se incluyen una mayor accesibilidad, una mejor eficiencia y menores costos, así como la seguridad sin necesidad de un centro de confianza. Basado en estas consideraciones, las razones para apoyar la cadena inteligente podrían incluir:
Implementar costos de uso más bajos, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo que los usuarios comunes participen en el "derecho de alquiler" de IA;
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain para agentes inteligentes que puedan interactuar con el mundo real o virtual;
Desarrollar modelos financieros de blockchain únicos, como oportunidades de inversión relacionadas con el poder de cómputo y la marcación de datos de agentes inteligentes;
Utilizar las características de transparencia y trazabilidad de la blockchain para lograr un navegador de inteligencia artificial más atractivo que los gigantes de Internet tradicionales.
Cuatro, nuevas oportunidades en la economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. La simplificación del proceso de construcción de agentes inteligentes y la provisión de marcos que combinan funciones complejas podrían tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con la actual tienda GPT, la economía creativa de agentes inteligentes en el ámbito de Web3 puede ser más justa y más abierta, brindando a las personas comunes la oportunidad de participar. Los memes de IA del futuro pueden ser más inteligentes y más interesantes que los agentes inteligentes en las plataformas actuales. Esto ofrecerá a las personas comunes una oportunidad de participar en la innovación de IA.
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NFTRegretter
· hace23h
Otra vez aprovechando la lana de los agentes inteligentes, esperando tomar a la gente por tonta.
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SchrodingerWallet
· hace23h
Solo están creando hype. ¿Cuándo introducir una posición y tomar a la gente por tonta?
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FlashLoanPrince
· hace23h
Squid Coin ya casi se ha jugado demasiado... ahora hay nuevas novedades.
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PoolJumper
· hace23h
Ah, ¿no es este el nuevo modo de tomar a la gente por tonta?
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GasGuzzler
· hace23h
¿Cuál proyecto tiene la mejor comida para perros?
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BuyHighSellLow
· hace23h
Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta.
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MEVSandwich
· hace23h
Mercado bajista escribe marco, alcista vende personalidad.
El auge de los proyectos de marcos de IA, la economía de agentes inteligentes está a punto de despegar.
Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
En los últimos dos meses, la narrativa de la combinación de AI y criptomonedas ha tenido nuevos cambios casi cada semana. Recientemente, la atención del mercado se ha centrado en proyectos "de marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha visto aparecer múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones, incluso de más de diez mil millones, en solo unas pocas semanas. Estos proyectos también han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos, donde los proyectos emiten monedas a partir de bibliotecas de código, y los agentes inteligentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Basado en el marco, los agentes inteligentes son aplicaciones de nivel superior. Este modelo es similar a una plataforma de emisión de activos, pero en realidad está formando un modelo de infraestructura que se adapta a la era de la AI. Este artículo comenzará con el concepto de marco y, combinándolo con reflexiones personales, interpretará el significado del marco de AI en el campo de las criptomonedas.
I. Introducción al marco
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Estos marcos suelen incluir funciones para procesar datos, entrenar modelos y hacer predicciones. En términos simples, se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades específicas.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, su desarrollo tiene casi 14 años de historia desde su origen. En el campo de la IA tradicional, tanto en la academia como en la industria, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta, que tienen ventajas diferentes según los escenarios.
Los proyectos de marco que están surgiendo actualmente en las criptomonedas se han creado en base a la gran demanda de agentes inteligentes impulsada por la ola de IA, y se están extendiendo a otros ámbitos de las criptomonedas, formando finalmente diferentes marcos de IA en subsectores variados. A continuación se presenta una introducción a varios marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes inteligentes, utilizado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales, apoyando la integración multiplataforma, incluyendo Discord, Twitter, Telegram, entre otros. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite funciones como análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces y procesamiento de audio y video.
Los casos de uso actualmente admitidos por Eliza incluyen principalmente aplicaciones de asistentes de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos admitidos incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de la API de OpenAI, 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 NPCs inteligentes en juegos. La característica de este marco es que los usuarios con poca o ninguna experiencia en programación pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de agentes inteligentes.
El diseño central de G.A.M.E es un diseño modular que trabaja en conjunto a través de múltiples subsistemas, incluyendo subsistemas de percepción, motor de planificación estratégica, contexto mundial, módulo de procesamiento de diálogos y otros componentes.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad de los agentes inteligentes en entornos virtuales, aplicándose no solo a los juegos, sino también a escenarios de metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Su flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la llamada a herramientas de agentes inteligentes o la consulta de almacenamiento de vectores, y la generación de respuestas.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots de conciencia situacional y otros escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma de Twitter. Hereda las funcionalidades centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de extender.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta modelos de lenguaje de gran tamaño de OpenAI y Anthropic, integra la API de la plataforma Twitter y cuenta con un sistema de conexión modular. En el futuro, también se planea integrar un sistema de memoria para que los agentes inteligentes puedan recordar interacciones y contextos anteriores.
Dos, similitudes con el ecosistema de Bitcoin
El camino de desarrollo de los agentes inteligentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de Bitcoin. El desarrollo del ecosistema de Bitcoin se puede resumir en: BRC20 - competencia entre múltiples protocolos - Bitcoin Layer 2 - BTCFi centrado en Babylon. Los agentes inteligentes de IA se desarrollan más rápido sobre una pila de tecnología de IA tradicional madura, y su camino se puede resumir en: GOAT/ACT - competencia entre marcos de agentes inteligentes sociales/agentes inteligentes de IA de análisis.
Los proyectos de infraestructura centrados en agentes inteligentes de Descentralización y seguridad podrían convertirse en el tema de la próxima etapa. A diferencia del ecosistema de Bitcoin, la narrativa de los agentes inteligentes de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes; los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura.
En comparación con las plataformas de emisión de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la futura cadena de bloques pública, y los agentes inteligentes se parecen más a las futuras aplicaciones descentralizadas. El debate futuro puede cambiar de la lucha entre EVM y cadenas heterogéneas a la lucha entre marcos, siendo la cuestión clave cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de desarrollar estos proyectos en la blockchain.
Tres, el significado de subir a la cadena
Cuando la blockchain se combina con otros campos, se enfrenta a la pregunta de cuál es su significado. Al reflexionar sobre las razones del éxito de DeFi, se incluyen una mayor accesibilidad, una mejor eficiencia y menores costos, así como la seguridad sin necesidad de un centro de confianza. Basado en estas consideraciones, las razones para apoyar la cadena inteligente podrían incluir:
Implementar costos de uso más bajos, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo que los usuarios comunes participen en el "derecho de alquiler" de IA;
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain para agentes inteligentes que puedan interactuar con el mundo real o virtual;
Desarrollar modelos financieros de blockchain únicos, como oportunidades de inversión relacionadas con el poder de cómputo y la marcación de datos de agentes inteligentes;
Utilizar las características de transparencia y trazabilidad de la blockchain para lograr un navegador de inteligencia artificial más atractivo que los gigantes de Internet tradicionales.
Cuatro, nuevas oportunidades en la economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. La simplificación del proceso de construcción de agentes inteligentes y la provisión de marcos que combinan funciones complejas podrían tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con la actual tienda GPT, la economía creativa de agentes inteligentes en el ámbito de Web3 puede ser más justa y más abierta, brindando a las personas comunes la oportunidad de participar. Los memes de IA del futuro pueden ser más inteligentes y más interesantes que los agentes inteligentes en las plataformas actuales. Esto ofrecerá a las personas comunes una oportunidad de participar en la innovación de IA.