解析AI框架：从智能代理到去中心化的探索

引言

近期，AI与加密货币结合的叙事发展迅速。市场关注度转向了以技术为主导的"框架类"项目，这个细分领域在短短几周内就诞生了多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目还衍生出一种新的资产发行模式：以GitHub代码库发币，基于框架开发的Agent也可再次发币。这种以框架为底、Agent为上的模式，形似资产发行平台，实则是AI时代特有的基础设施模式。本文将从框架概念出发，探讨AI框架对加密货币行业的影响。

一、框架解析

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。可以将其理解为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。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新概念，但AI框架的发展历程已近14年。传统AI领域已有成熟框架可选，如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。加密货币中涌现的框架项目则是针对AI热潮下大量Agent需求而设计的，并向其他领域扩展。以下是几个主流框架的介绍：

1.1 Eliza

Eliza是ai16z开发的多Agent模拟框架，专为创建、部署和管理自主AI Agent设计。基于TypeScript开发，具有良好的兼容性和API集成能力。

主要应用场景包括社交媒体集成、文档处理、媒体内容分析等。支持的用例涵盖AI助手、社交媒体角色、知识工作者和互动角色等多个领域。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是Virtual推出的自动生成与管理多模态AI框架，主要针对游戏中的智能NPC设计。其特点是低代码甚至无代码用户也可使用。

框架核心是通过多个子系统协同工作的模块化设计，包括Agent提示界面、感知子系统、战略规划引擎等多个组件。

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(LLM)应用程序的开发。它提供统一操作界面，方便开发者与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

核心特点包括统一接口、模块化架构、类型安全和高效性能。适用于构建问答系统、文档搜索工具、聊天机器人等多种应用场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基于Python的开源框架，简化在X平台上部署和管理AI Agent的过程。它提供命令行界面，支持模块化设计，可灵活集成不同功能模块。

主要特点包括LLM集成、X平台集成、模块化连接系统等。相比Eliza，ZerePy更专注于简化特定社交平台上AI Agent的部署过程。

二、发展路径分析

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有相似之处。BTC生态经历了BRC20、多协议竞争、BTC L2和以Babylon为核心的BTCFi阶段。AI Agent则在成熟的传统AI技术栈基础上发展更快，可概括为：GOAT/ACT - Social类Agent/分析类AI - Agent框架竞争。

未来可能围绕Agent去中心化、安全性展开的基建项目将成为下一阶段的主旋律。与BTC生态不同，AI Agent叙事并非重现智能合约链历史，而是提供了新的基建发展思路。

AI框架可类比为未来的公链，Agent则类似于未来的Dapp。未来的争论可能从EVM与异构链之争转向框架之争，关键问题在于如何实现去中心化或链化，以及在区块链上开发AI应用的意义。

三、上链意义探讨

AI与区块链结合面临的核心问题是：有意义吗？参考DeFi的成功经验，支持Agent链化的理由可能包括：

1. 降低使用成本，提高可及性和选择性，使普通用户也能参与AI "出租权"。

2. 提供基于区块链的安全方案，满足Agent与现实或虚拟世界交互的需求。

3. 创造独特的区块链金融模式，如基于不同应用场景的Agent形成新的金融玩法。

4. 实现透明、可追溯的推理过程，提高互操作性，相比传统互联网巨头提供的agent浏览器更具吸引力。

四、创意经济展望

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占据优势，形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

与GPT Store相比，Web3领域的Agent创意经济可能更公平、更开放，让普通人也能参与。未来的AI Meme可能比当前GOAT、Clanker上发行的Agent更智能、更有趣。这将为普通人提供一个参与AI创新的机会。