Анализ AI-структуры: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время развитие нарратива, связанного с AI и криптовалютами, происходит стремительно. Внимание рынка сместилось на «фреймворк»-проекты, ориентированные на технологии, и в этом сегменте за короткие несколько недель появилось несколько проектов с капитализацией более миллиона и даже более миллиарда. Эти проекты также породили новую модель выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев GitHub, а агенты, разработанные на основе фреймворка, могут также выпускать токены. Эта модель, основанная на фреймворке и агентах, напоминает платформу для выпуска активов, но на самом деле является уникальной инфраструктурной моделью эпохи AI. В данной статье мы начнем с концепции фреймворка и исследуем влияние AI-фреймворков на индустрию криптовалют.
Один. Анализ структуры
AI-фреймворк — это базовый инструмент разработки или платформа, которая интегрирует предсозданные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android.
Хотя "AI框架" является новым понятием в области криптовалют, развитие AI框架 продолжается уже почти 14 лет. В традиционной области AI уже существуют зрелые фреймы, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и т.д. Проекты фреймов, возникшие в криптовалюте, были разработаны с учетом большого спроса на Agents в условиях бумa AI и расширяются на другие области. Ниже приведены несколько основных фреймов:
1.1 Элиза
Eliza — это мультиагентная симуляционная система, разработанная ai16z, специально созданная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Она разработана на основе TypeScript и обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Основные сценарии применения включают интеграцию социальных медиа, обработку документов, анализ медиа-контента и др. Поддерживаемые случаи использования охватывают множество областей, включая AI-ассистентов, роли в социальных медиа, знания специалистов и интерактивные роли.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E (Генеративная Автономная Мультимодальная Сущность Фреймворк) является автоматической системой генерации и управления мультимодальными ИИ-фреймворками, выпущенной Virtual, которая в основном предназначена для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Его особенностью является то, что даже пользователи с низким уровнем кодирования или без кодирования могут использовать его.
Ядро фрейма основано на модульном дизайне, который включает в себя несколько подсистем, работающих совместно, таких как интерфейс подсказок Agent, перцептивная подсистема, движок стратегического планирования и другие компоненты.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который предназначен для упрощения разработки приложений больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет унифицированный интерфейс, что облегчает разработчикам взаимодействие с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности включают в себя унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, безопасные типы и высокую производительность. Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска по документам, чат-ботов и других приложений.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, который упрощает процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и может гибко интегрировать различные функциональные модули.
Основные характеристики включают интеграцию LLM, интеграцию платформы X, модульную соединительную систему и т.д. В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI-агентов на конкретных социальных платформах.
Два, анализ пути развития
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, конкуренции многопротоколов, BTC L2 и этап BTCFi с центром на Babylon. AI Agent, в свою очередь, развивается быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - Социальные агенты/аналитический ИИ - конкуренция фреймов агентов.
В будущем инфраструктурные проекты, возможно, связанные с децентрализацией Agent и безопасностью, станут главной темой следующего этапа. В отличие от экосистемы BTC, нарратив AI Agent не воспроизводит историю цепочек смарт-контрактов, а предлагает новые подходы к развитию инфраструктуры.
AI-рамки можно сравнить с будущими публичными цепочками, а Агент — с будущими Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепочек к спорам о рамках, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также какова значимость разработки AI-приложений на блокчейне.
Три. Обсуждение значения внедрения в блокчейн
Основная проблема, с которой сталкиваются AI и блокчейн, заключается в следующем: это имеет смысл? Учитывая успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие Децентрализация агента, могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в AI "аренде прав".
Предоставление безопасного решения на основе блокчейна, удовлетворяющего потребности взаимодействия агента с реальным или виртуальным миром.
Создавайте уникальные модели блокчейн-финансов, такие как формирование новых финансовых игр на основе различных сценариев применения Agent.
Реализация прозрачного, отслеживаемого процесса вывода, повышение интероперабельности, что делает его более привлекательным по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в рамках могут в будущем предоставить возможности для предпринимательства, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворков для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, формируя более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
По сравнению с GPT Store, креативная экономика агентов в области Web3 может быть более справедливой и открытой, позволяя обычным людям участвовать. Будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем агенты, выпущенные на текущих GOAT и Clanker. Это предоставит обычным людям возможность участвовать в инновациях в области AI.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
7
Поделиться
комментарий
0/400
UncleWhale
· 07-21 11:10
YYDS! Эпоха безумного искусственного интеллекта действительно наступает!
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektButSmiling
· 07-21 11:03
Эта ловушка На луну! Покупайте прямо сейчас!
Посмотреть ОригиналОтветить0
SmartMoneyWallet
· 07-21 10:26
Данные показывают, что 49% средств все еще в ожидании.
Анализ AI-структуры: от интеллектуальных агентов до Децентрализация будущего.
Анализ AI-структуры: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время развитие нарратива, связанного с AI и криптовалютами, происходит стремительно. Внимание рынка сместилось на «фреймворк»-проекты, ориентированные на технологии, и в этом сегменте за короткие несколько недель появилось несколько проектов с капитализацией более миллиона и даже более миллиарда. Эти проекты также породили новую модель выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев GitHub, а агенты, разработанные на основе фреймворка, могут также выпускать токены. Эта модель, основанная на фреймворке и агентах, напоминает платформу для выпуска активов, но на самом деле является уникальной инфраструктурной моделью эпохи AI. В данной статье мы начнем с концепции фреймворка и исследуем влияние AI-фреймворков на индустрию криптовалют.
Один. Анализ структуры
AI-фреймворк — это базовый инструмент разработки или платформа, которая интегрирует предсозданные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Его можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android.
Хотя "AI框架" является новым понятием в области криптовалют, развитие AI框架 продолжается уже почти 14 лет. В традиционной области AI уже существуют зрелые фреймы, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и т.д. Проекты фреймов, возникшие в криптовалюте, были разработаны с учетом большого спроса на Agents в условиях бумa AI и расширяются на другие области. Ниже приведены несколько основных фреймов:
1.1 Элиза
Eliza — это мультиагентная симуляционная система, разработанная ai16z, специально созданная для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Она разработана на основе TypeScript и обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Основные сценарии применения включают интеграцию социальных медиа, обработку документов, анализ медиа-контента и др. Поддерживаемые случаи использования охватывают множество областей, включая AI-ассистентов, роли в социальных медиа, знания специалистов и интерактивные роли.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E (Генеративная Автономная Мультимодальная Сущность Фреймворк) является автоматической системой генерации и управления мультимодальными ИИ-фреймворками, выпущенной Virtual, которая в основном предназначена для проектирования интеллектуальных NPC в играх. Его особенностью является то, что даже пользователи с низким уровнем кодирования или без кодирования могут использовать его.
Ядро фрейма основано на модульном дизайне, который включает в себя несколько подсистем, работающих совместно, таких как интерфейс подсказок Agent, перцептивная подсистема, движок стратегического планирования и другие компоненты.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который предназначен для упрощения разработки приложений больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет унифицированный интерфейс, что облегчает разработчикам взаимодействие с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности включают в себя унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, безопасные типы и высокую производительность. Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска по документам, чат-ботов и других приложений.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, который упрощает процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и может гибко интегрировать различные функциональные модули.
Основные характеристики включают интеграцию LLM, интеграцию платформы X, модульную соединительную систему и т.д. В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI-агентов на конкретных социальных платформах.
Два, анализ пути развития
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, конкуренции многопротоколов, BTC L2 и этап BTCFi с центром на Babylon. AI Agent, в свою очередь, развивается быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - Социальные агенты/аналитический ИИ - конкуренция фреймов агентов.
В будущем инфраструктурные проекты, возможно, связанные с децентрализацией Agent и безопасностью, станут главной темой следующего этапа. В отличие от экосистемы BTC, нарратив AI Agent не воспроизводит историю цепочек смарт-контрактов, а предлагает новые подходы к развитию инфраструктуры.
AI-рамки можно сравнить с будущими публичными цепочками, а Агент — с будущими Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепочек к спорам о рамках, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также какова значимость разработки AI-приложений на блокчейне.
Три. Обсуждение значения внедрения в блокчейн
Основная проблема, с которой сталкиваются AI и блокчейн, заключается в следующем: это имеет смысл? Учитывая успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие Децентрализация агента, могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в AI "аренде прав".
Предоставление безопасного решения на основе блокчейна, удовлетворяющего потребности взаимодействия агента с реальным или виртуальным миром.
Создавайте уникальные модели блокчейн-финансов, такие как формирование новых финансовых игр на основе различных сценариев применения Agent.
Реализация прозрачного, отслеживаемого процесса вывода, повышение интероперабельности, что делает его более привлекательным по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в рамках могут в будущем предоставить возможности для предпринимательства, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворков для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, формируя более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
По сравнению с GPT Store, креативная экономика агентов в области Web3 может быть более справедливой и открытой, позволяя обычным людям участвовать. Будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем агенты, выпущенные на текущих GOAT и Clanker. Это предоставит обычным людям возможность участвовать в инновациях в области AI.