Analisis Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Cetak Biru Masa Depan Desentralisasi

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Analisis Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi

Pendahuluan

Belakangan ini, narasi penggabungan AI dan cryptocurrency berkembang pesat. Fokus pasar beralih ke proyek "kerangka" yang dipimpin oleh teknologi, dan segmen ini telah melahirkan beberapa proyek dengan kapitalisasi pasar di atas satu miliar bahkan di atas sepuluh miliar dalam waktu singkat. Proyek-proyek semacam ini juga melahirkan model penerbitan aset baru: menerbitkan token dari repositori kode GitHub, di mana Agent yang dikembangkan berdasarkan kerangka juga dapat menerbitkan token lagi. Model yang berbasis kerangka ini, dengan Agent di atasnya, mirip dengan platform penerbitan aset, tetapi sebenarnya adalah model infrastruktur yang khas dari era AI. Artikel ini akan membahas dampak kerangka AI terhadap industri cryptocurrency.

Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi

I. Analisis Kerangka

Kerangka AI adalah alat atau platform pengembangan dasar yang mengintegrasikan modul, pustaka, dan alat yang telah dibangun sebelumnya, sehingga menyederhanakan proses pembuatan model AI yang kompleks. Ini dapat dipahami sebagai sistem operasi di era AI, mirip dengan sistem desktop seperti Windows, Linux, atau sistem mobile seperti iOS dan Android.

Meskipun "kerangka AI" adalah konsep baru di bidang cryptocurrency, perkembangan kerangka AI telah berlangsung selama hampir 14 tahun. Di bidang AI tradisional, sudah ada kerangka yang matang seperti TensorFlow dari Google, Pytorch dari Meta, dan sebagainya. Proyek kerangka yang muncul di cryptocurrency dirancang untuk memenuhi permintaan besar akan Agen di tengah gelombang AI, dan diperluas ke bidang lain. Berikut adalah beberapa pengenalan kerangka utama:

1.1 Eliza

Eliza adalah kerangka simulasi Multi-Agent yang dikembangkan oleh ai16z, dirancang khusus untuk membuat, menerapkan, dan mengelola Agen AI otonom. Dikembangkan dengan TypeScript, memiliki kompatibilitas yang baik dan kemampuan integrasi API.

Skenario aplikasi utama termasuk integrasi media sosial, pemrosesan dokumen, analisis konten media, dan lainnya. Kasus penggunaan yang didukung mencakup asisten AI, karakter media sosial, pekerja pengetahuan, dan karakter interaktif di berbagai bidang.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E (Kerangka Entitas Multimodal Otonom Generatif) adalah kerangka AI multimodal yang dihasilkan dan dikelola secara otomatis yang diluncurkan oleh Virtual, khusus dirancang untuk NPC cerdas dalam permainan. Ciri khasnya adalah pengguna dengan kode rendah bahkan tanpa kode juga dapat menggunakannya.

Inti kerangka kerja adalah desain modular yang bekerja secara kolaboratif melalui beberapa subsistem, termasuk antarmuka petunjuk Agen, subsistem persepsi, mesin perencanaan strategis, dan beberapa komponen lainnya.

1.3 Rig

Rig adalah alat sumber terbuka yang ditulis dalam bahasa Rust, dirancang untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi model bahasa besar (LLM). Ini menyediakan antarmuka operasi yang seragam, memudahkan pengembang untuk berinteraksi dengan berbagai penyedia layanan LLM dan basis data vektor.

Fitur utama mencakup antarmuka yang terintegrasi, arsitektur modular, keamanan tipe, dan kinerja yang efisien. Cocok untuk membangun sistem tanya jawab, alat pencarian dokumen, chatbot, dan berbagai skenario aplikasi lainnya.

1.4 ZerePy

ZerePy adalah kerangka kerja sumber terbuka berbasis Python yang menyederhanakan proses penyebaran dan pengelolaan AI Agent di platform X. Ini menyediakan antarmuka baris perintah, mendukung desain modular, dan dapat mengintegrasikan berbagai modul fungsional dengan fleksibel.

Fitur utama termasuk integrasi LLM, integrasi platform X, sistem koneksi modular, dan lainnya. Jika dibandingkan dengan Eliza, ZerePy lebih fokus pada penyederhanaan proses penyebaran AI Agent di platform sosial tertentu.

Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi

Dua, Analisis Jalur Pengembangan

Jalur pengembangan AI Agent memiliki kesamaan dengan ekosistem BTC baru-baru ini. Ekosistem BTC telah melalui BRC20, persaingan multi-protokol, BTC L2, dan fase BTCFi yang berpusat pada Babylon. AI Agent, di sisi lain, berkembang lebih cepat di atas tumpukan teknologi AI tradisional yang matang, dapat diringkas sebagai: GOAT/ACT - Agen jenis Sosial/AIA yang bersifat analitis - Persaingan kerangka kerja Agen.

Proyek infrastruktur yang mungkin akan berfokus pada desentralisasi Agent dan keamanan di masa depan akan menjadi tema utama tahap berikutnya. Berbeda dengan ekosistem BTC, narasi AI Agent tidak mereproduksi sejarah rantai kontrak pintar, tetapi memberikan pemikiran baru untuk pengembangan infrastruktur.

Kerangka AI dapat dibandingkan dengan rantai publik di masa depan, sedangkan Agent mirip dengan Dapp di masa depan. Perdebatan di masa depan mungkin beralih dari persaingan EVM dan rantai heterogen ke persaingan kerangka, dengan pertanyaan kunci tentang bagaimana mencapai Desentralisasi atau pengintegrasian ke dalam rantai, serta makna mengembangkan aplikasi AI di blockchain.

Dekonstruksi Kerangka AI: Eksplorasi dari Agen Cerdas ke Desentralisasi

Tiga, Diskusi tentang Makna On-Chain

Masalah inti yang dihadapi oleh kombinasi AI dan blockchain adalah: Apakah ini berarti? Mengacu pada pengalaman sukses DeFi, alasan yang mendukung rantai Agent mungkin termasuk:

  1. Mengurangi biaya penggunaan, meningkatkan keterjangkauan dan variasi, sehingga pengguna biasa juga dapat berpartisipasi dalam "hak sewa" AI.

  2. Menyediakan solusi keamanan berbasis blockchain, memenuhi kebutuhan interaksi Agent dengan dunia nyata atau dunia virtual.

  3. Menciptakan model keuangan blockchain yang unik, seperti pembentukan permainan keuangan baru berdasarkan berbagai skenario aplikasi.

  4. Mewujudkan proses penalaran yang transparan dan dapat dilacak, meningkatkan interoperabilitas, lebih menarik dibandingkan dengan browser agen yang disediakan oleh raksasa internet tradisional.

Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi

Empat, Prospek Ekonomi Kreatif

Proyek berbasis kerangka mungkin menawarkan peluang kewirausahaan yang mirip dengan GPT Store di masa depan. Kerangka yang menyederhanakan proses pembangunan Agent dan menyediakan kombinasi fungsi yang kompleks mungkin memiliki keunggulan, menciptakan ekonomi kreatif Web3 yang lebih menarik daripada GPT Store.

Dibandingkan dengan GPT Store, ekonomi kreatif Agent di bidang Web3 mungkin lebih adil dan lebih terbuka, memungkinkan orang biasa untuk berpartisipasi. Meme AI di masa depan mungkin lebih cerdas dan lebih menarik dibandingkan dengan Agent yang diterbitkan saat ini di GOAT dan Clanker. Ini akan memberikan kesempatan bagi orang biasa untuk terlibat dalam inovasi AI.

Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi

Dekonstruksi Kerangka AI: Eksplorasi dari Agen Cerdas ke Desentralisasi

AGENT14.12%
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 7
  • Bagikan
Komentar
0/400
UncleWhalevip
· 15jam yang lalu
YYDS! Era AI yang menggebu benar-benar akan datang!
Lihat AsliBalas0
RektButSmilingvip
· 15jam yang lalu
Jebakan To da moon langsung beli!
Lihat AsliBalas0
SmartMoneyWalletvip
· 16jam yang lalu
Data menunjukkan 49% dana masih menunggu.
Lihat AsliBalas0
SmartContractWorkervip
· 16jam yang lalu
AI saja, lalu apa masalahnya?
Lihat AsliBalas0
GasGuruvip
· 16jam yang lalu
Kombinasi bidang yang tak terduga!
Lihat AsliBalas0
RumbleValidatorvip
· 16jam yang lalu
Node adalah jalan yang benar, yang lainnya hanyalah ilusi.
Lihat AsliBalas0
MetaNomadvip
· 16jam yang lalu
Pasar chip AI telah tiba
Lihat AsliBalas0
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)