Аналіз AI-структури: від інтелектуальних агентів до децентралізації
Вступ
Останнім часом наратив поєднання ШІ та криптовалют розвивається дуже швидко. Ринок звернув увагу на "фреймові" проекти, які орієнтовані на технології, і в цій підгалузі за короткий час з'явилося кілька проектів з капіталізацією понад мільйон, а навіть понад мільярд. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск монет на основі кодових репозиторіїв GitHub, а також агенти, розроблені на основі фреймів, можуть знову випускати монети. Ця модель, що базується на фреймах і агенті, нагадує платформу для випуску активів, але насправді є унікальною інфраструктурною моделлю епохи ШІ. У цій статті ми почнемо з концепції фрейму та дослідимо вплив AI-фреймів на індустрію криптовалют.
Один. Аналіз структури
AI-фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему ери AI, подібну до Windows або Linux у настільних системах, або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, розвиток AI-фреймів триває вже близько 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми на вибір, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалюті, розроблені для задоволення великого попиту на агентів в умовах буму AI та розширюються в інші сфери. Нижче наведено кілька основних фреймів.
1.1 Еліза
Eliza є многосегментним симуляційним каркасом, розробленим ai16z, спеціально призначеним для створення, розгортання та управління автономними AI Agent. Розроблено на основі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Основні сфери застосування включають інтеграцію соціальних медіа, обробку документів, аналіз медіа-контенту тощо. Підтримувані випадки використання охоплюють AI-асистентів, ролі в соціальних медіа, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі в різних сферах.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E (Генеративна автономна мультимодальна структура ) є автоматичною системою генерації та управління мультимодальними AI, яка була представлена Virtual, основна увага приділяється проектуванню розумних NPC у іграх. Її особливістю є те, що навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього можуть її використовувати.
Ядро структури - це модульний дизайн, що передбачає спільну роботу кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, сприйняттєву підсистему, двигун стратегічного планування та багато інших компонентів.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки застосунків великих мовних моделей (LLM). Він пропонує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпечність і високу продуктивність. Підходить для побудови систем питань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та багатьох інших сценаріїв використання.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він надає інтерфейс командного рядка, підтримує модульний дизайн і може гнучко інтегрувати різні функціональні модулі.
Основні характеристики включають інтеграцію LLM, інтеграцію платформи X, модульну систему підключення тощо. У порівнянні з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні процесу розгортання AI Agent на конкретних соціальних платформах.
Два, аналіз шляхів розвитку
Шляхи розвитку AI-агента мають певні подібності з недавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла через етапи BRC20, конкуренції між багатьма протоколами, BTC L2 та етап BTCFi, зосереджений на Babylon. AI-агент розвивається швидше на основі зрілого традиційного стеку AI-технологій і може бути узагальнений як: GOAT/ACT - Соціальні агенти / аналітичний AI - Конкуренція між фреймворками агентів.
У майбутньому інфраструктурні проєкти, що можуть бути зосереджені навколо децентралізації агентів та безпеки, стануть головною темою наступної стадії. На відміну від екосистеми BTC, наратив AI Agent не відтворює історію смарт-контрактних ланцюгів, а пропонує нові підходи до розвитку інфраструктури.
AI-структури можна порівняти з майбутніми публічними блокчейнами, тоді як Агент нагадує майбутні Dapp. Майбутні суперечки можуть перейти від конфлікту EVM та гетерогенних ланцюгів до суперечки щодо структур, ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI-додатків на блокчейні.
Три. Обговорення значення додавання в блокчейн
Основна проблема, з якою стикаються AI та блокчейн, полягає в тому: чи це має сенс? Посилаючись на успішний досвід DeFi, причини, що підтримують децентралізацію Agent, можуть включати:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність та вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "праві оренди" AI.
Надати рішення безпеки на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агентів із реальним або віртуальним світом.
Створення унікальних фінансових моделей на основі блокчейн, таких як формування нових фінансових ігор на основі різних сценаріїв застосування.
Реалізація прозорого, відстежуваного процесу міркування, підвищення взаємодії, що є більш привабливим у порівнянні з агентськими браузерами, які пропонують традиційні інтернет-гіганти.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання фрейму для складних комбінацій функцій може дати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з GPT Store, креативна економіка агентів у сфері Web3 може бути більш справедливою та відкритою, дозволяючи звичайним людям також брати участь. Майбутні AI Meme можуть бути розумнішими та цікавішими, ніж агенти, випущені на поточних GOAT, Clanker. Це надасть звичайним людям можливість брати участь в інноваціях AI.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
UncleWhale
· 07-21 11:10
YYDS! Епоха бурхливого розвитку штучного інтелекту справді наближається!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RektButSmiling
· 07-21 11:03
Ця пастка До місяця прямо купуй!
Переглянути оригіналвідповісти на0
SmartMoneyWallet
· 07-21 10:26
Дані показують, що 49% капіталу все ще в очікуванні.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SmartContractWorker
· 07-21 10:07
Просто ШІ, і що з того?
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGuru
· 07-21 10:00
Невимовна комбінація сфер!
Переглянути оригіналвідповісти на0
RumbleValidator
· 07-21 09:58
Нода тільки є справжнім шляхом, все інше є ілюзією.
Аналіз AI-рамки: від розумних агентів до децентралізованої майбутньої концепції
Аналіз AI-структури: від інтелектуальних агентів до децентралізації
Вступ
Останнім часом наратив поєднання ШІ та криптовалют розвивається дуже швидко. Ринок звернув увагу на "фреймові" проекти, які орієнтовані на технології, і в цій підгалузі за короткий час з'явилося кілька проектів з капіталізацією понад мільйон, а навіть понад мільярд. Ці проекти також породили нову модель випуску активів: випуск монет на основі кодових репозиторіїв GitHub, а також агенти, розроблені на основі фреймів, можуть знову випускати монети. Ця модель, що базується на фреймах і агенті, нагадує платформу для випуску активів, але насправді є унікальною інфраструктурною моделлю епохи ШІ. У цій статті ми почнемо з концепції фрейму та дослідимо вплив AI-фреймів на індустрію криптовалют.
Один. Аналіз структури
AI-фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему ери AI, подібну до Windows або Linux у настільних системах, або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, розвиток AI-фреймів триває вже близько 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми на вибір, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалюті, розроблені для задоволення великого попиту на агентів в умовах буму AI та розширюються в інші сфери. Нижче наведено кілька основних фреймів.
1.1 Еліза
Eliza є многосегментним симуляційним каркасом, розробленим ai16z, спеціально призначеним для створення, розгортання та управління автономними AI Agent. Розроблено на основі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Основні сфери застосування включають інтеграцію соціальних медіа, обробку документів, аналіз медіа-контенту тощо. Підтримувані випадки використання охоплюють AI-асистентів, ролі в соціальних медіа, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі в різних сферах.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E (Генеративна автономна мультимодальна структура ) є автоматичною системою генерації та управління мультимодальними AI, яка була представлена Virtual, основна увага приділяється проектуванню розумних NPC у іграх. Її особливістю є те, що навіть користувачі з низьким рівнем програмування або без нього можуть її використовувати.
Ядро структури - це модульний дизайн, що передбачає спільну роботу кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, сприйняттєву підсистему, двигун стратегічного планування та багато інших компонентів.
1.3 Оснащення
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, який призначений для спрощення розробки застосунків великих мовних моделей (LLM). Він пропонує єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпечність і високу продуктивність. Підходить для побудови систем питань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та багатьох інших сценаріїв використання.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він надає інтерфейс командного рядка, підтримує модульний дизайн і може гнучко інтегрувати різні функціональні модулі.
Основні характеристики включають інтеграцію LLM, інтеграцію платформи X, модульну систему підключення тощо. У порівнянні з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні процесу розгортання AI Agent на конкретних соціальних платформах.
Два, аналіз шляхів розвитку
Шляхи розвитку AI-агента мають певні подібності з недавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла через етапи BRC20, конкуренції між багатьма протоколами, BTC L2 та етап BTCFi, зосереджений на Babylon. AI-агент розвивається швидше на основі зрілого традиційного стеку AI-технологій і може бути узагальнений як: GOAT/ACT - Соціальні агенти / аналітичний AI - Конкуренція між фреймворками агентів.
У майбутньому інфраструктурні проєкти, що можуть бути зосереджені навколо децентралізації агентів та безпеки, стануть головною темою наступної стадії. На відміну від екосистеми BTC, наратив AI Agent не відтворює історію смарт-контрактних ланцюгів, а пропонує нові підходи до розвитку інфраструктури.
AI-структури можна порівняти з майбутніми публічними блокчейнами, тоді як Агент нагадує майбутні Dapp. Майбутні суперечки можуть перейти від конфлікту EVM та гетерогенних ланцюгів до суперечки щодо структур, ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI-додатків на блокчейні.
Три. Обговорення значення додавання в блокчейн
Основна проблема, з якою стикаються AI та блокчейн, полягає в тому: чи це має сенс? Посилаючись на успішний досвід DeFi, причини, що підтримують децентралізацію Agent, можуть включати:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність та вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "праві оренди" AI.
Надати рішення безпеки на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агентів із реальним або віртуальним світом.
Створення унікальних фінансових моделей на основі блокчейн, таких як формування нових фінансових ігор на основі різних сценаріїв застосування.
Реалізація прозорого, відстежуваного процесу міркування, підвищення взаємодії, що є більш привабливим у порівнянні з агентськими браузерами, які пропонують традиційні інтернет-гіганти.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання фрейму для складних комбінацій функцій може дати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з GPT Store, креативна економіка агентів у сфері Web3 може бути більш справедливою та відкритою, дозволяючи звичайним людям також брати участь. Майбутні AI Meme можуть бути розумнішими та цікавішими, ніж агенти, випущені на поточних GOAT, Clanker. Це надасть звичайним людям можливість брати участь в інноваціях AI.