Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализации
Введение
Недавно развитие нарратива сочетания ИИ и криптовалюты стремительно ускорилось. Внимание рынка переключилось на проекты, ориентированные на технологии, называемые "рамочными", и в этом сегменте за короткий период появилось несколько новых звезд с рыночной капитализацией более миллиарда. Эти проекты породили новую модель выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также агенты, построенные на основе рамок, могут вновь выпускать токены. Основываясь на рамках и используя агентов, формируется модель, похожая на платформу для выпуска активов, которая на самом деле является уникальной инфраструктурой эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в рамки и обсудим значение ИИ-рамок для криптовалютной индустрии.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк является инструментом или платформой для разработки на нижнем уровне, которая интегрирует предварительно построенные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, разработчики могут свободно выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, её развитие продолжается уже почти 14 лет. В традиционном AI-круге имеются成熟框架, такие как TensorFlow, Pytorch и другие. Появившиеся в криптовалюте проекты рамок были созданы в ответ на спрос на агенты в условиях хайпа AI, и распространились на другие направления, сформировав различные сегменты AI-рамок. Ниже приведены несколько основных рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными ИИ-агентами. Разработана на TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легко интегрируется с API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных сетях, поддерживает многоплатформенную интеграцию и обработку различных медиа-контентов.
Текущие поддерживаемые случаи использования Eliza:
Приложения класса AI помощник
Роль в социальных медиа
Работники знаний
Интерактивная роль
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию открытых моделей, облачную инференцию OpenAI API и другие.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E это автоматическая генерация и управление многомодальным ИИ-фреймворком, в основном ориентированным на проектирование интеллектуальных NPC в играх. Особенность заключается в том, что даже пользователи с низким кодом или без кода могут использовать его.
Проектная архитектура использует модульный дизайн с несколькими подсистемами, работающими совместно, включая интерфейс提示 Агентов, подсистему восприятия, стратегический планировочный движок, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Подходит для игровых и мета-вселенских сцен, уже несколько проектов используют эту структуру.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс, упрощающий взаимодействие с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности включают единый интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность.
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и контентного творчества.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но имеет более модульный и легко расширяемый дизайн.
ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает интеграцию LLM, интеграцию с платформой X и модульную подключаемую систему. В будущем планируется также интеграция системы памяти, чтобы агент мог запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
Два, копия экосистемы BTC
Путь развития AI-агента имеет много общего с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать следующим образом: BRC20 - конкуренция между множеством протоколов - BTC L2 - BTCFi. AI-агент, в свою очередь, развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, его путь можно описать как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические агенты - конкуренция рамок AI-агента.
Однако, в сфере AI Agent вряд ли произойдет однородность или появление пузырей. Проекты AI-фреймов предлагают новые идеи для развития инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные цепочки, в то время как Agent больше напоминает будущие Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепей к противостоянию фреймов, ключевым вопросом станет то, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также каково значение разработки на блокчейне.
Три. Какое значение имеет запись в блокчейн?
Слияние блокчейна и ИИ требует осмысления его значения. Ключ к успеху DeFi заключается в более высокой доступности, лучшей эффективности и более низких затратах, а также в безопасности, не требующей доверия к централизованным структурам. Исходя из этой мысли, причины поддержки агентского взаимодействия могут включать:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в "аренде прав" ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе Децентрализации, удовлетворяющего потребности в взаимодействии Агента с реальными или виртуальными кошельками.
Открытие уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как новая инвестиционная модель на основе Agent.
Реализация прозрачного, отслеживаемого вывода, повышение совместимости может быть более привлекательным, чем агентские браузеры традиционных интернет-гигантов.
Четыре, креативная экономика
Проекты в рамках могут предложить возможности для предпринимательства, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление структуры для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, сформировав более интересную экономику креативности Web3, чем GPT Store.
По сравнению с GPT Store, экономика креативности Web3 может быть более справедливой, вводя общественную экономику, что делает Агентов более совершенными. Это будет возможность для обычных людей участвовать, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-c802f0e8
· 08-17 11:41
Ложь, будут играть для лохов снова.
Посмотреть ОригиналОтветить0
QuorumVoter
· 08-16 20:45
Снова влезли в AI-сектор, а?
Посмотреть ОригиналОтветить0
tokenomics_truther
· 08-16 20:45
Снова пришли к炒 концепции, ловушка, что ли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlindBoxVictim
· 08-16 20:25
Еще одна партия неудачников, разыгрывайте людей как лохов.
Появление AI-рамок: исследование новой инфраструктуры децентрализованных интеллектуальных агентов
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализации
Введение
Недавно развитие нарратива сочетания ИИ и криптовалюты стремительно ускорилось. Внимание рынка переключилось на проекты, ориентированные на технологии, называемые "рамочными", и в этом сегменте за короткий период появилось несколько новых звезд с рыночной капитализацией более миллиарда. Эти проекты породили новую модель выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также агенты, построенные на основе рамок, могут вновь выпускать токены. Основываясь на рамках и используя агентов, формируется модель, похожая на платформу для выпуска активов, которая на самом деле является уникальной инфраструктурой эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в рамки и обсудим значение ИИ-рамок для криптовалютной индустрии.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк является инструментом или платформой для разработки на нижнем уровне, которая интегрирует предварительно построенные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. У каждого фреймворка есть свои преимущества и недостатки, разработчики могут свободно выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, её развитие продолжается уже почти 14 лет. В традиционном AI-круге имеются成熟框架, такие как TensorFlow, Pytorch и другие. Появившиеся в криптовалюте проекты рамок были созданы в ответ на спрос на агенты в условиях хайпа AI, и распространились на другие направления, сформировав различные сегменты AI-рамок. Ниже приведены несколько основных рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными ИИ-агентами. Разработана на TypeScript, обладает хорошей совместимостью и легко интегрируется с API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных сетях, поддерживает многоплатформенную интеграцию и обработку различных медиа-контентов.
Текущие поддерживаемые случаи использования Eliza:
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию открытых моделей, облачную инференцию OpenAI API и другие.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E это автоматическая генерация и управление многомодальным ИИ-фреймворком, в основном ориентированным на проектирование интеллектуальных NPC в играх. Особенность заключается в том, что даже пользователи с низким кодом или без кода могут использовать его.
Проектная архитектура использует модульный дизайн с несколькими подсистемами, работающими совместно, включая интерфейс提示 Агентов, подсистему восприятия, стратегический планировочный движок, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Подходит для игровых и мета-вселенских сцен, уже несколько проектов используют эту структуру.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет унифицированный интерфейс, упрощающий взаимодействие с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности включают единый интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность.
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и контентного творчества.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но имеет более модульный и легко расширяемый дизайн.
ZerePy предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает интеграцию LLM, интеграцию с платформой X и модульную подключаемую систему. В будущем планируется также интеграция системы памяти, чтобы агент мог запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
Два, копия экосистемы BTC
Путь развития AI-агента имеет много общего с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать следующим образом: BRC20 - конкуренция между множеством протоколов - BTC L2 - BTCFi. AI-агент, в свою очередь, развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, его путь можно описать как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитические агенты - конкуренция рамок AI-агента.
Однако, в сфере AI Agent вряд ли произойдет однородность или появление пузырей. Проекты AI-фреймов предлагают новые идеи для развития инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные цепочки, в то время как Agent больше напоминает будущие Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепей к противостоянию фреймов, ключевым вопросом станет то, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также каково значение разработки на блокчейне.
Три. Какое значение имеет запись в блокчейн?
Слияние блокчейна и ИИ требует осмысления его значения. Ключ к успеху DeFi заключается в более высокой доступности, лучшей эффективности и более низких затратах, а также в безопасности, не требующей доверия к централизованным структурам. Исходя из этой мысли, причины поддержки агентского взаимодействия могут включать:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи также могли участвовать в "аренде прав" ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе Децентрализации, удовлетворяющего потребности в взаимодействии Агента с реальными или виртуальными кошельками.
Открытие уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как новая инвестиционная модель на основе Agent.
Реализация прозрачного, отслеживаемого вывода, повышение совместимости может быть более привлекательным, чем агентские браузеры традиционных интернет-гигантов.
Четыре, креативная экономика
Проекты в рамках могут предложить возможности для предпринимательства, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление структуры для сложных комбинаций функций могут занять преимущество, сформировав более интересную экономику креативности Web3, чем GPT Store.
По сравнению с GPT Store, экономика креативности Web3 может быть более справедливой, вводя общественную экономику, что делает Агентов более совершенными. Это будет возможность для обычных людей участвовать, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие.