Desconstrucción del marco de IA: de los 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" liderados por la tecnología, y en este segmento han surgido múltiples proyectos con valor de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en tan solo unas semanas. Estos proyectos han dado lugar a nuevos modelos de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los Agentes construidos sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con un marco como base y los Agentes como aplicaciones de nivel superior, se ha formado una estructura similar a la de una plataforma de emisión de activos; en realidad, se está formando un modelo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo comenzará con un resumen del marco y, combinando reflexiones personales, interpretará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
I. Resumen del marco
El marco de IA es una plataforma de desarrollo subyacente que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender 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 ámbito de las criptomonedas, desde el nacimiento de Theano en 2010, el desarrollo de marcos de IA ha alcanzado casi 14 años. En el ámbito tradicional de la IA, tanto en el mundo académico como en la industria, hay marcos maduros disponibles para elegir, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta.
Los proyectos de marco que están surgiendo actualmente en el campo de las criptomonedas se han creado en respuesta a la gran demanda de agentes impulsada por la ola de IA, y se extienden a otros sectores, formando diferentes marcos de IA en diferentes subcampos. A continuación se presenta una breve introducción a algunos de los marcos más importantes:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Los principales escenarios de aplicación incluyen la integración de redes sociales, el procesamiento de contenido, etc. Los casos de uso admitidos incluyen aplicaciones de tipo asistente de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y personajes interactivos, entre otros. Modelos de código abierto que admiten inferencia local y modelos de inferencia basados en la nube.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal autogenerado y gestionado, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios de bajo código e incluso sin código también pueden utilizarlo.
El diseño central es un diseño modular que funciona mediante la colaboración de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de sugerencias del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica y otros componentes.
Además de los juegos, este marco también es aplicable a escenarios de metaverso, y ya hay varios proyectos que utilizan este marco para construirse.
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 unificada para interactuar con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características principales incluyen interfaces unificadas, arquitecturas modulares, seguridad de tipos y alto rendimiento, entre otros. El flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la obtención de información y la generación de respuestas.
Adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros diversos escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos que facilita el control y la gestión para los usuarios.
La arquitectura central se basa en un diseño modular, que admite funciones como la integración de LLM, la integración de la plataforma X y un sistema de conexión modular. En el futuro, se planea integrar un sistema de memoria para lograr interacciones más coherentes.
En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación de agentes de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, similitudes con el ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene muchas similitudes con el ecosistema BTC reciente. El desarrollo del ecosistema BTC se puede resumir en: BRC20 - competencia entre múltiples protocolos - BTC L2 - BTCFi centrado en Babylon. Los Agentes de IA, por otro lado, se desarrollan más rápido sobre una pila tecnológica madura, y se pueden resumir en: GOAT/ACT - competencia entre múltiples tipos de Agentes/frames. En el futuro, los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y la seguridad de los Agentes podrían convertirse en el tema de la próxima etapa.
Pero es poco probable que la pista de AI Agent sea tan homogénea y burbujeante como el ecosistema BTC. Los proyectos de marco de AI ofrecen nuevas ideas de infraestructura, más parecidas a las futuras cadenas públicas, mientras que los Agentes son similares a las futuras DApps. La discusión futura podría cambiar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos, donde la cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, y qué significado tiene implementar estos en la blockchain.
Tres, el significado de la cadena de bloques
Cuando la cadena de bloques se combina con otros campos, enfrenta el problema de cuál es su significado. La razón por la que DeFi puede obtener una parte del pastel de las finanzas tradicionales es porque ofrece una mayor accesibilidad, mejor eficiencia, menor costo y seguridad sin necesidad de un centro de confianza. Siguiendo esta línea de pensamiento, las razones que apoyan la cadena de agentes podrían ser:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de IA.
Las soluciones de seguridad basadas en blockchain pueden convertirse en una necesidad imperante cuando el Agente interviene en carteras reales o virtuales.
Implementar formas únicas de finanzas en blockchain, como oportunidades de inversión relacionadas con la potencia de cálculo y el etiquetado de datos de Agent.
La combinación de blockchain con el agente podría lograr un razonamiento más transparente y rastreable, siendo más atractivo que el navegador de agente de los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, perspectiva de la economía creativa
Los proyectos de tipo marco 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 ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que se inclina hacia la utilidad en campos tradicionales, Web3 tiene espacio para innovaciones tanto en demanda como en sistemas económicos. La economía creativa de los Agentes será una oportunidad en la que las personas comunes también podrán participar; los Memes de IA del futuro podrían ser más inteligentes y divertidos que los Agentes existentes.
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AirdropSweaterFan
· hace18h
Otra vez con la trampa de tomar a la gente por tonta.
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ImpermanentLossFan
· hace18h
De nuevo están tomando a la gente por tonta con conceptos en el mercado.
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¯\_(ツ)_/¯
· hace18h
Creo que esto es para crear una nueva ola de máquinas para tomar a la gente por tonta~
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MemeKingNFT
· hace18h
En las frías noches, ¿quién todavía recuerda cuando los agentes y los nft fueron elevados al cielo por los tontos?
El auge de los marcos de IA: de los agentes inteligentes a la Descentralización, explorando nuevas oportunidades en la economía creativa de Web3
Desconstrucción del marco de IA: de los 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" liderados por la tecnología, y en este segmento han surgido múltiples proyectos con valor de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en tan solo unas semanas. Estos proyectos han dado lugar a nuevos modelos de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los Agentes construidos sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con un marco como base y los Agentes como aplicaciones de nivel superior, se ha formado una estructura similar a la de una plataforma de emisión de activos; en realidad, se está formando un modelo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo comenzará con un resumen del marco y, combinando reflexiones personales, interpretará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
I. Resumen del marco
El marco de IA es una plataforma de desarrollo subyacente que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender 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 ámbito de las criptomonedas, desde el nacimiento de Theano en 2010, el desarrollo de marcos de IA ha alcanzado casi 14 años. En el ámbito tradicional de la IA, tanto en el mundo académico como en la industria, hay marcos maduros disponibles para elegir, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta.
Los proyectos de marco que están surgiendo actualmente en el campo de las criptomonedas se han creado en respuesta a la gran demanda de agentes impulsada por la ola de IA, y se extienden a otros sectores, formando diferentes marcos de IA en diferentes subcampos. A continuación se presenta una breve introducción a algunos de los marcos más importantes:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Los principales escenarios de aplicación incluyen la integración de redes sociales, el procesamiento de contenido, etc. Los casos de uso admitidos incluyen aplicaciones de tipo asistente de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y personajes interactivos, entre otros. Modelos de código abierto que admiten inferencia local y modelos de inferencia basados en la nube.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal autogenerado y gestionado, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios de bajo código e incluso sin código también pueden utilizarlo.
El diseño central es un diseño modular que funciona mediante la colaboración de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de sugerencias del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica y otros componentes.
Además de los juegos, este marco también es aplicable a escenarios de metaverso, y ya hay varios proyectos que utilizan este marco para construirse.
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 unificada para interactuar con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características principales incluyen interfaces unificadas, arquitecturas modulares, seguridad de tipos y alto rendimiento, entre otros. El flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la obtención de información y la generación de respuestas.
Adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros diversos escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de trabajo de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos que facilita el control y la gestión para los usuarios.
La arquitectura central se basa en un diseño modular, que admite funciones como la integración de LLM, la integración de la plataforma X y un sistema de conexión modular. En el futuro, se planea integrar un sistema de memoria para lograr interacciones más coherentes.
En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación de agentes de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, similitudes con el ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene muchas similitudes con el ecosistema BTC reciente. El desarrollo del ecosistema BTC se puede resumir en: BRC20 - competencia entre múltiples protocolos - BTC L2 - BTCFi centrado en Babylon. Los Agentes de IA, por otro lado, se desarrollan más rápido sobre una pila tecnológica madura, y se pueden resumir en: GOAT/ACT - competencia entre múltiples tipos de Agentes/frames. En el futuro, los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y la seguridad de los Agentes podrían convertirse en el tema de la próxima etapa.
Pero es poco probable que la pista de AI Agent sea tan homogénea y burbujeante como el ecosistema BTC. Los proyectos de marco de AI ofrecen nuevas ideas de infraestructura, más parecidas a las futuras cadenas públicas, mientras que los Agentes son similares a las futuras DApps. La discusión futura podría cambiar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos, donde la cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, y qué significado tiene implementar estos en la blockchain.
Tres, el significado de la cadena de bloques
Cuando la cadena de bloques se combina con otros campos, enfrenta el problema de cuál es su significado. La razón por la que DeFi puede obtener una parte del pastel de las finanzas tradicionales es porque ofrece una mayor accesibilidad, mejor eficiencia, menor costo y seguridad sin necesidad de un centro de confianza. Siguiendo esta línea de pensamiento, las razones que apoyan la cadena de agentes podrían ser:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de IA.
Las soluciones de seguridad basadas en blockchain pueden convertirse en una necesidad imperante cuando el Agente interviene en carteras reales o virtuales.
Implementar formas únicas de finanzas en blockchain, como oportunidades de inversión relacionadas con la potencia de cálculo y el etiquetado de datos de Agent.
La combinación de blockchain con el agente podría lograr un razonamiento más transparente y rastreable, siendo más atractivo que el navegador de agente de los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, perspectiva de la economía creativa
Los proyectos de tipo marco 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 ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que se inclina hacia la utilidad en campos tradicionales, Web3 tiene espacio para innovaciones tanto en demanda como en sistemas económicos. La economía creativa de los Agentes será una oportunidad en la que las personas comunes también podrán participar; los Memes de IA del futuro podrían ser más inteligentes y divertidos que los Agentes existentes.