Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Câu chuyện kết hợp AI và tiền điện tử đang nhanh chóng phát triển. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "kiểu khung" do công nghệ dẫn dắt, phân khúc này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ đô la trong thời gian ngắn. Những dự án này đã dẫn đến một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã Github, các Agent phát triển dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một loại cơ sở hạ tầng đặc trưng của kỷ nguyên AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp một bộ các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trong thiết bị di động. Mỗi khung đều có những ưu nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "Khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ năm 2010 khi Theano ra đời, khung AI đã có gần 14 năm lịch sử. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có nhiều khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta.
Hiện tại, các dự án khung xuất hiện trong lĩnh vực tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các Tác nhân AI tự chủ. Được phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, v.v.
Các trường hợp sử dụng hiện tại mà Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, vai trò truyền thông xã hội, người lao động tri thức và các vai trò tương tác khác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây từ OpenAI API, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là một khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu dành cho thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần điều chỉnh các tham số là có thể tham gia vào việc thiết kế Agent.
G.A.M.E áp dụng thiết kế mô-đun, thông qua nhiều hệ thống con phối hợp làm việc. Kiến trúc cốt lõi bao gồm giao diện tương tác Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, module xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và metaverse.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó liên quan đến lớp trừu tượng nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc lưu trữ vector truy vấn, cũng như tạo phản hồi thông qua các cơ chế như truy xuất tăng cường (RAG).
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, và các ứng dụng chatbot có khả năng nhận thức ngữ cảnh.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) quản lý AI Agent, hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X. Hệ thống kết nối mô-đun của nó cho phép các nhà phát triển thêm hỗ trợ cho các nền tảng xã hội hoặc dịch vụ khác.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên nền tảng mạng xã hội cụ thể (X), nghiêng về ứng dụng thực tiễn.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 đến BTCFi lấy Babylon làm trung tâm. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI trưởng thành, con đường có thể tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI phân tích - Cạnh tranh khung Agent. Trong tương lai, các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo.
Kể chuyện AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức minh văn, khung AI giống như chuỗi công cộng trong tương lai, Agent giống như Dapp trong tương lai.
Trong ngành công nghiệp tiền điện tử thời đại AI, những cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác biệt sang cuộc chiến khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển những dự án này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, đều đối mặt với vấn đề ý nghĩa. Suy nghĩ về lý do thành công của DeFi ( khả năng tiếp cận cao, hiệu suất cao, chi phí thấp, không cần trung tâm tin cậy Phi tập trung ), lý do hỗ trợ chuỗi Agent có thể là:
Giảm chi phí sử dụng, tăng cường khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Giải pháp an ninh dựa trên blockchain có thể trở thành nhu cầu thiết yếu, đặc biệt là khi Agent can thiệp vào ví thực tế hoặc ảo.
Có thể hình thành các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như mô hình LP giống như trong AMM, hoặc hình thành các cách chơi tài chính mới dựa trên các tình huống ứng dụng khác nhau.
Kết hợp với blockchain, Agent có thể实现 sự suy luận minh bạch, có thể truy xuất, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent mà các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án dạng khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp các khung kết hợp chức năng phức tạp có thể tạo ra lợi thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, kinh tế sáng tạo Web3 có thể công bằng hơn, việc đưa vào kinh tế cộng đồng làm cho Agent hoàn thiện hơn. Đây sẽ là cơ hội cho người bình thường tham gia, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent hiện có trên các nền tảng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BoredRiceBall
· 07-30 09:28
À để tôi xem ~ Dự án lại sắp To da moon rồi?
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketSage
· 07-30 09:17
Giao dịch AI một thời gian, kiếm được một ít tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
RunWithRugs
· 07-30 09:13
Lại một đợt máy thu hoạch đồ ngốc mới.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainFries
· 07-30 09:12
Một cách chơi bẫy khác để được chơi cho Suckers?
Xem bản gốcTrả lời0
ForkPrince
· 07-30 09:07
Đào một cái hố để xem kịch, di chuyển một cái ghế nhỏ trước đã.
Xem bản gốcTrả lời0
SelfRugger
· 07-30 09:05
Tên lừa đảo giỏi vẫn chỉ là diễn trò cũ trong thế giới tiền điện tử.
Phân tích đường đua khung AI: từ đại lý thông minh đến con đường tiến hóa Phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Câu chuyện kết hợp AI và tiền điện tử đang nhanh chóng phát triển. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "kiểu khung" do công nghệ dẫn dắt, phân khúc này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ đô la trong thời gian ngắn. Những dự án này đã dẫn đến một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã Github, các Agent phát triển dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một loại cơ sở hạ tầng đặc trưng của kỷ nguyên AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ khái niệm khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp một bộ các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trong thiết bị di động. Mỗi khung đều có những ưu nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "Khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ năm 2010 khi Theano ra đời, khung AI đã có gần 14 năm lịch sử. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có nhiều khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta.
Hiện tại, các dự án khung xuất hiện trong lĩnh vực tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các Tác nhân AI tự chủ. Được phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, v.v.
Các trường hợp sử dụng hiện tại mà Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, vai trò truyền thông xã hội, người lao động tri thức và các vai trò tương tác khác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây từ OpenAI API, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là một khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu dành cho thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần điều chỉnh các tham số là có thể tham gia vào việc thiết kế Agent.
G.A.M.E áp dụng thiết kế mô-đun, thông qua nhiều hệ thống con phối hợp làm việc. Kiến trúc cốt lõi bao gồm giao diện tương tác Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, module xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và metaverse.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó liên quan đến lớp trừu tượng nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc lưu trữ vector truy vấn, cũng như tạo phản hồi thông qua các cơ chế như truy xuất tăng cường (RAG).
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, và các ứng dụng chatbot có khả năng nhận thức ngữ cảnh.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) quản lý AI Agent, hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X. Hệ thống kết nối mô-đun của nó cho phép các nhà phát triển thêm hỗ trợ cho các nền tảng xã hội hoặc dịch vụ khác.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên nền tảng mạng xã hội cụ thể (X), nghiêng về ứng dụng thực tiễn.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 đến BTCFi lấy Babylon làm trung tâm. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI trưởng thành, con đường có thể tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI phân tích - Cạnh tranh khung Agent. Trong tương lai, các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo.
Kể chuyện AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức minh văn, khung AI giống như chuỗi công cộng trong tương lai, Agent giống như Dapp trong tương lai.
Trong ngành công nghiệp tiền điện tử thời đại AI, những cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác biệt sang cuộc chiến khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển những dự án này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, đều đối mặt với vấn đề ý nghĩa. Suy nghĩ về lý do thành công của DeFi ( khả năng tiếp cận cao, hiệu suất cao, chi phí thấp, không cần trung tâm tin cậy Phi tập trung ), lý do hỗ trợ chuỗi Agent có thể là:
Giảm chi phí sử dụng, tăng cường khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Giải pháp an ninh dựa trên blockchain có thể trở thành nhu cầu thiết yếu, đặc biệt là khi Agent can thiệp vào ví thực tế hoặc ảo.
Có thể hình thành các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như mô hình LP giống như trong AMM, hoặc hình thành các cách chơi tài chính mới dựa trên các tình huống ứng dụng khác nhau.
Kết hợp với blockchain, Agent có thể实现 sự suy luận minh bạch, có thể truy xuất, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent mà các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án dạng khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp các khung kết hợp chức năng phức tạp có thể tạo ra lợi thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, kinh tế sáng tạo Web3 có thể công bằng hơn, việc đưa vào kinh tế cộng đồng làm cho Agent hoàn thiện hơn. Đây sẽ là cơ hội cho người bình thường tham gia, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn các Agent hiện có trên các nền tảng.