Análisis del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa que combina IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado se ha trasladado a proyectos "de marco" liderados por la tecnología, y este subcampo ha dado lugar a múltiples proyectos con una capitalización de mercado superior a mil millones e incluso a diez mil millones en solo unas pocas semanas. Este tipo de proyectos también ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código en GitHub, y los agentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Este modelo basado en el marco con agentes en la parte superior se asemeja a una plataforma de emisión de activos, pero en realidad es un modelo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo explorará el impacto del marco de IA en la industria de las criptomonedas.
Uno, Análisis del 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. 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.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, su desarrollo ha estado en curso durante casi 14 años. Existen marcos maduros disponibles en el campo de la IA tradicional, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes en medio de la ola de IA y se están expandiendo hacia otros campos. A continuación se presentan algunas introducciones a los marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multi-agente desarrollado por ai16z, diseñado específicamente para crear, implementar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Los principales escenarios de aplicación incluyen la integración de redes sociales, el procesamiento de documentos y el análisis de contenido multimedia. Los casos de uso admitidos abarcan múltiples áreas, como asistentes de IA, roles en redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E (Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco de IA multimodal que se genera y gestiona automáticamente lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. Su característica principal es que usuarios de bajo código o incluso sin código también pueden utilizarlo.
El núcleo del marco es un diseño modular que trabaja en colaboración a través de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica y varios otros componentes.
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 (LLM). Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Es 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 código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, admite un diseño modular y permite la integración flexible de diferentes módulos de funcionalidad.
Las principales características incluyen la integración de LLM, la integración de la plataforma X, el sistema de conexión modular, etc. En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación del Agente de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, análisis de la ruta de desarrollo
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por las etapas de BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y la etapa de BTCFi centrada en Babylon. Por otro lado, los Agentes de IA se desarrollan más rápidamente sobre la base de una pila de tecnología de IA tradicional madura, que se puede resumir como: GOAT/ACT - Agentes de tipo Social/IA de análisis - Competencia en marcos de Agentes.
Los proyectos de infraestructura que podrían centrarse en la Descentralización y la seguridad de los Agentes en el futuro se convertirán en la melodía principal de la próxima etapa. A diferencia del ecosistema de BTC, la narrativa de los Agentes de IA no reproduce la historia de las cadenas de contratos inteligentes, sino que ofrece una nueva perspectiva para el desarrollo de infraestructura.
El marco de IA se puede comparar con la futura cadena de bloques pública, mientras que el Agente es similar a la futura Dapp. Los debates futuros pueden pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a la disputa entre marcos, siendo la cuestión clave cómo lograr la Descentralización o la encadenación, así como el significado de desarrollar aplicaciones de IA en la blockchain.
Tres, discusión sobre el significado de la cadena
El problema central que enfrenta la combinación de IA y blockchain es: ¿tiene sentido? Basándose en la experiencia exitosa de DeFi, las razones que pueden apoyar la cadena de agentes pueden incluir:
Reducir el costo de uso, mejorar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de la IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre el Agente y el mundo real o virtual.
Crear modelos financieros únicos de Descentralización, como la formación de nuevas formas de financiar basadas en diferentes escenarios de aplicación.
Lograr un proceso de inferencia transparente y rastreable, mejorando la interoperabilidad, y siendo más atractivo en comparación con el navegador de agentes proporcionado por los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, Perspectivas de la Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funcionalidades complejas podría tener ventajas, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, la economía creativa de los agentes en el ámbito de Web3 puede ser más justa y abierta, permitiendo que las personas comunes también participen. Los memes de IA del futuro podrían ser más inteligentes y divertidos que los agentes emitidos actualmente en GOAT y Clanker. Esto brindará a las personas comunes la oportunidad de participar en la innovación de IA.
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UncleWhale
· hace10h
¡YYDS! ¡La era de la IA realmente está por llegar!
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RektButSmiling
· hace10h
Esta trampa To the moon, ¡compra directamente!
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SmartMoneyWallet
· hace11h
Los datos muestran que el 49% de los fondos aún están a la espera.
Análisis del marco de IA: del agente inteligente al futuro plano de Descentralización
Análisis del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa que combina IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado se ha trasladado a proyectos "de marco" liderados por la tecnología, y este subcampo ha dado lugar a múltiples proyectos con una capitalización de mercado superior a mil millones e incluso a diez mil millones en solo unas pocas semanas. Este tipo de proyectos también ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código en GitHub, y los agentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Este modelo basado en el marco con agentes en la parte superior se asemeja a una plataforma de emisión de activos, pero en realidad es un modelo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo explorará el impacto del marco de IA en la industria de las criptomonedas.
Uno, Análisis del 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. 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.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, su desarrollo ha estado en curso durante casi 14 años. Existen marcos maduros disponibles en el campo de la IA tradicional, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes en medio de la ola de IA y se están expandiendo hacia otros campos. A continuación se presentan algunas introducciones a los marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multi-agente desarrollado por ai16z, diseñado específicamente para crear, implementar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Los principales escenarios de aplicación incluyen la integración de redes sociales, el procesamiento de documentos y el análisis de contenido multimedia. Los casos de uso admitidos abarcan múltiples áreas, como asistentes de IA, roles en redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E (Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco de IA multimodal que se genera y gestiona automáticamente lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. Su característica principal es que usuarios de bajo código o incluso sin código también pueden utilizarlo.
El núcleo del marco es un diseño modular que trabaja en colaboración a través de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica y varios otros componentes.
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 (LLM). Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Es 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 código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, admite un diseño modular y permite la integración flexible de diferentes módulos de funcionalidad.
Las principales características incluyen la integración de LLM, la integración de la plataforma X, el sistema de conexión modular, etc. En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación del Agente de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, análisis de la ruta de desarrollo
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por las etapas de BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y la etapa de BTCFi centrada en Babylon. Por otro lado, los Agentes de IA se desarrollan más rápidamente sobre la base de una pila de tecnología de IA tradicional madura, que se puede resumir como: GOAT/ACT - Agentes de tipo Social/IA de análisis - Competencia en marcos de Agentes.
Los proyectos de infraestructura que podrían centrarse en la Descentralización y la seguridad de los Agentes en el futuro se convertirán en la melodía principal de la próxima etapa. A diferencia del ecosistema de BTC, la narrativa de los Agentes de IA no reproduce la historia de las cadenas de contratos inteligentes, sino que ofrece una nueva perspectiva para el desarrollo de infraestructura.
El marco de IA se puede comparar con la futura cadena de bloques pública, mientras que el Agente es similar a la futura Dapp. Los debates futuros pueden pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a la disputa entre marcos, siendo la cuestión clave cómo lograr la Descentralización o la encadenación, así como el significado de desarrollar aplicaciones de IA en la blockchain.
Tres, discusión sobre el significado de la cadena
El problema central que enfrenta la combinación de IA y blockchain es: ¿tiene sentido? Basándose en la experiencia exitosa de DeFi, las razones que pueden apoyar la cadena de agentes pueden incluir:
Reducir el costo de uso, mejorar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de la IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre el Agente y el mundo real o virtual.
Crear modelos financieros únicos de Descentralización, como la formación de nuevas formas de financiar basadas en diferentes escenarios de aplicación.
Lograr un proceso de inferencia transparente y rastreable, mejorando la interoperabilidad, y siendo más atractivo en comparación con el navegador de agentes proporcionado por los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, Perspectivas de la Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funcionalidades complejas podría tener ventajas, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, la economía creativa de los agentes en el ámbito de Web3 puede ser más justa y abierta, permitiendo que las personas comunes también participen. Los memes de IA del futuro podrían ser más inteligentes y divertidos que los agentes emitidos actualmente en GOAT y Clanker. Esto brindará a las personas comunes la oportunidad de participar en la innovación de IA.