Деконструкція AI-структури: від інтелектуальних агентів до Децентралізації

Вступ

Нещодавно наратив поєднання AI та криптовалют розвивається дуже швидко. Увага ринку перемістилася на технологічно орієнтовані "фреймові" проекти, цей підсектор за короткий час породив кілька проектів з капіталізацією понад мільярд, а навіть більше десяти мільярдів. Ці проекти стали джерелом нових моделей випуску активів: випуск токенів на базі кодових репозиторіїв GitHub, а також агенти, що будуються на основі фреймів, можуть повторно випускати токени. Ця модель базується на фреймах, агенти є прикладним рівнем, формуючи унікальну інфраструктурну модель епохи AI. У цій статті буде розглянуто вплив фреймів AI на сферу криптовалют.

Один. Огляд рамки

AI-фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, яка інтегрує попередньо зібрані модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Його можна розглядати як операційну систему ери штучного інтелекту, подібну до Windows, Linux у настільних системах або iOS та Android на мобільних пристроях. Кожен фреймворк має свої особливості, розробники можуть обирати в залежності від потреб.

Хоча "AI фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, його розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Фреймові проекти, що з'явилися в криптовалюті, були розроблені для задоволення потреб великої кількості агентів і розширюються на інші сфери, формуючи різні сегменти AI фреймів.

1.1 Еліза

Eliza є багаторівневим симуляційним фреймворком, що використовується для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Він розроблений на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API. Eliza в основному орієнтований на сценарії соціальних медіа, підтримує інтеграцію на різних платформах і обробку різноманітного медіа-контенту.

Використання Eliza включає додатки класу AI-асистентів, ролі в соціальних мережах, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі. Вона підтримує локальне інферування відкритих моделей та інферування в хмарі, за замовчуванням налаштована на Nous Hermes Llama 3.1B та інтегрована з Claude для обробки складних запитів.

1.2 Г.А.М.Е

G.A.M.E є автоматизованою системою генерації та управління багатофункціональним AI-фреймворком, який в основному використовується для дизайну розумних NPC у іграх. Його особливістю є можливість залучення користувачів з низьким або навіть нульовим рівнем кодування до дизайну агентів.

Основний дизайн G.A.M.E полягає в модульному дизайні, що передбачає співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогів тощо. Ця структура в основному зосереджена на ухваленні рішень, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності агентів у віртуальному середовищі, що підходить для ігор та метасвіту.

1.3 Ріг

Rig — це інструмент з відкритим кодом, написаний мовою Rust, який має на меті спростити розробку додатків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс для зручної взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.

Основні характеристики Rig включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпечність та високу продуктивність. Він підходить для побудови систем відповідей на запитання, інструментів пошуку документів, чат-ботів та створення контенту.

1.4 ZerePy

ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний та зручний для розширення дизайн.

ZerePy надає інтерфейс командного рядка, підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, інтегрує API платформи X і планує в майбутньому додати систему пам'яті. На відміну від Eliza, ZerePy більше зосереджений на спрощенні процесу розгортання AI Agent на певних соціальних платформах.

Два, порівняння шляхів розвитку

Шляхи розвитку AI Agent мають спільні риси з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція між протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent пройшов процес розвитку GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агенти - конкуренція платформ. У майбутньому можуть з'явитися інфраструктурні проекти, що стосуються децентралізації та безпеки агентів.

На відміну від екосистеми BTC, наратив AI Agent не є відтворенням історії блокчейнів смарт-контрактів. Існуючі проекти AI-рамок пропонують нові підходи до розвитку інфраструктури. У порівнянні з Memecoin Launchpad та протоколом Inscriptions, AI-рамка більше схожа на майбутній публічний блокчейн, а Agent - на майбутній Dapp.

Три. Значення інтеграції блокчейну

Поєднання блокчейну та ШІ потребує врахування його значення. Можливі цінності включають:

1. Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, дозволити звичайним користувачам брати участь у "оренді прав" AI.

2. Забезпечення безпечних рішень на основі блокчейн, особливо для агентів, які можуть взаємодіяти з реальними або віртуальними гаманцями.

3. Створення унікальних фінансових механік на основі блокчейну, таких як нові автоматизовані маркет-мейкери або інвестиційні механізми на основі Agent.

4. Реалізація прозорого, відслідковуваного процесу міркування для підвищення взаємодії.

Чотири, перспективи креативної економіки

Фреймові проекти в майбутньому можуть забезпечити можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання фрейму для складних функціональних комбінацій може бути більш вигідним, формуючи цікавішу креативну економіку Web3, ніж GPT Store.

У порівнянні з GPT Store, креативна економіка агентів у середовищі Web3 може бути більш справедливою та впровадити спільнотну економіку для вдосконалення агентів. Це надасть можливість звичайним людям брати участь, майбутні AI Meme можуть бути розумнішими та цікавішими, ніж існуючі.