解构AI框架：从智能代理到去中心化的探索

前言

近期，AI与加密货币结合的叙事发展迅速。市场关注度转向了技术主导的"框架类"项目，这个细分领域在短时间内产生了多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目衍生出了新的资产发行模式：以GitHub代码库发行代币，基于框架构建的Agent也可再次发行代币。这种模式以框架为基础，Agent为应用层，形成了一种AI时代特有的基础设施模式。本文将探讨AI框架对加密货币领域的影响。

一、框架概述

AI框架是一种底层开发工具或平台，集成了预构建的模块、库和工具，简化了构建复杂AI模型的过程。它可以理解为AI时代的操作系统，类似于桌面系统中的Windows、Linux，或移动端的iOS与Android。每种框架都有其特点，开发者可根据需求选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新概念，但其发展已有近14年历史。传统AI领域已有成熟框架可选，如TensorFlow、Pytorch等。加密货币中出现的框架项目是为满足大量Agent需求而设计的，并向其他领域扩展，形成了不同细分领域的AI框架。

1.1 Eliza

Eliza是一个多Agent模拟框架，用于创建、部署和管理自主AI Agent。它基于TypeScript开发，具有良好的兼容性和API集成能力。Eliza主要针对社交媒体场景，支持多平台集成和各种媒体内容处理。

Eliza支持的用例包括AI助手类应用、社交媒体角色、知识工作者和互动角色。它支持开源模型本地推理和云端推理，默认配置为Nous Hermes Llama 3.1B，并与Claude集成以处理复杂查询。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是一个自动生成与管理的多模态AI框架，主要用于游戏中的智能NPC设计。它的特点是允许低代码甚至无代码基础的用户参与Agent设计。

G.A.M.E的核心设计是通过多个子系统协同工作的模块化设计，包括Agent提示接口、感知子系统、战略规划引擎、世界上下文、对话处理模块等。该框架主要聚焦于Agent在虚拟环境中的决策、反馈、感知及个性，适用于游戏和元宇宙场景。

1.3 Rig

Rig是用Rust语言编写的开源工具，旨在简化大型语言模型应用程序的开发。它提供了统一的操作界面，便于与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

Rig的核心特点包括统一接口、模块化架构、类型安全和高效性能。它适用于构建问题解答系统、文档搜索工具、聊天机器人和内容创作等场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基于Python的开源框架，用于简化在X平台上部署和管理AI Agent的过程。它继承了Zerebro项目的核心功能，但采用更模块化、更易扩展的设计。

ZerePy提供命令行界面，支持OpenAI和Anthropic的大型语言模型，集成X平台API，并计划未来添加内存系统。与Eliza相比，ZerePy更专注于简化在特定社交平台上部署AI Agent的过程。

二、发展路径比较

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有相似之处。BTC生态发展可概括为：BRC20 - 多协议竞争 - BTC L2 - BTCFi。AI Agent则经历了GOAT/ACT - 社交类Agent/分析类AI Agent - 框架竞争的发展过程。未来可能会出现围绕Agent去中心化和安全性的基建项目。

与BTC生态不同，AI Agent叙事并非重现智能合约链的历史。现有AI框架项目提供了新的基建发展思路。相比Memecoin Launchpad和铭文协议，AI框架更类似于未来的公链，Agent则类似于未来的Dapp。

三、区块链集成的意义

区块链与AI结合需要考虑其意义。可能的价值包括：

1. 降低使用成本，提高可及性和选择性，让普通用户参与AI"出租权"。

2. 提供基于区块链的安全方案，特别是对于能与现实或虚拟钱包交互的Agent。

3. 创造独特的区块链金融玩法，如基于Agent的新型自动做市或投资机制。

4. 实现透明、可追溯的推理过程，提高互操作性。

四、创意经济前景

框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。简化Agent构建过程并提供复杂功能组合的框架可能更具优势，形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

与GPT Store相比，Web3环境下的Agent创意经济可能更加公平，并引入社区经济来完善Agent。这将为普通人提供参与机会，未来的AI Meme可能比现有的更智能、更有趣。