Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время быстро развивается нарратив о сочетании ИИ и криптовалют. Внимание рынка переключилось на технологии, ориентированные на проекты "фреймворков", и в этом сегменте за считанные недели появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона и даже миллиардов. Эти проекты привели к появлению новой модели выпуска активов: создание токенов на основе репозиториев GitHub, а также токены, выпущенные на основе разработанных фреймворков Agent. Основанные на фреймворках и дополненные Agent, они формируют уникальную инфраструктурную модель эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в фреймворки и обсудим значение AI-фреймворков в сфере криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк является низкоуровневым инструментом разработки или платформой, интегрирующей предустановленные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс построения сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, подобно Windows, Linux или iOS, Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-фрейм" является новой концепцией в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году AI-фреймы развиваются уже почти 14 лет. В традиционном AI-круге есть зрелые фреймы на выбор, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и другие. В настоящее время возникающие проекты фреймов в криптовалюте созданы на основе большого спроса на Агентов в условиях бума AI и выходят в другие области, формируя AI-фреймы в различных сферах. Вот несколько основных фреймов:
1.1 Элиза
Eliza является многопользовательской симуляционной платформой для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработанный на базе TypeScript, он обладает хорошей совместимостью и простой интеграцией API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных сетях и поддерживает многоплатформенную интеграцию, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. Поддерживает обработку PDF-документов, контента ссылок, аудиозаписи, видео-контента, анализ изображений и т.д.
Примеры использования Eliza включают: приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных медиа, интеллектуальные работники и интерактивные роли. Поддерживаемые модели включают локальное инференсирование открытых моделей, облачное инференсирование OpenAI API и так далее.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальная AI-структура, автоматически генерируемая и управляемая Virtual, предназначенная в основном для разработки интеллектуальных NPC в играх. Характеристика заключается в том, что даже пользователи с низким или отсутствующим кодом могут ее использовать.
Основной дизайн G.A.M.E основан на модульной конструкции, которая позволяет нескольким подсистемам работать совместно, включая интерфейс подсказок Агентов, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
1.3 Риг
Rig - это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который упрощает разработку приложений для крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для доступа к нескольким поставщикам LLM и векторным базам данных.
Ключевые характеристики включают унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, безопасные типы и высокую производительность. Рабочий процесс включает абстракцию поставщика, инструменты вызова умных агентов или векторное хранилище запросов, механизмы улучшенного извлечения генерации и т.д.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанная на Python открытая платформа, упрощающая процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Она предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и позволяет гибко интегрировать различные функциональные модули.
ZerePy поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы X, позволяя агентам выполнять различные социальные операции. В будущем планируется интеграция системы памяти, чтобы агенты могли запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
Два. Копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, многопротокольной конкуренции, BTC L2 и BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ и может быть обобщен как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитический ИИ - Конкуренция в рамках агентов.
Однако, в AI Agent сфере вряд ли будет такая же однородность и пузырь, как в экосистеме BTC. Проекты AI-рамок предлагают новые идеи для развития инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные цепочки, в то время как Agent напоминает будущие Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепей к борьбе рамок, с акцентом на то, как осуществить Децентрализацию или цепочку, а также на значение, реализуемое на блокчейне.
Три. Каково значение внедрения в блокчейн?
Блокчейн и искусственный интеллект должны столкнуться с вопросом их значимости. Опираясь на успешный путь DeFi, причины поддержки агентной цепочки могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" на ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе блокчейна, удовлетворяющего потребности взаимодействия агента с реальным или виртуальным кошельком.
Реализовать уникальные игровые механики в блокчейн-финансах, такие как связанные с Agent вычислительные мощности, инвестиции в маркировку данных и т.д.
Через прозрачные и отслеживаемые выводы достичь более привлекательной совместимости, чем у традиционных интернет-гигантов.
Четыре, креативная экономика
Проекты в рамках этой категории могут в будущем предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление рамок для сложных комбинаций функций может иметь преимущества и создать более интересную экономику креативов Web3 по сравнению с GPT Store.
Web3 может быть более справедливым в плане спроса и экономической системы, чем Web2, введение сообщества экономики сделает Агентов более совершенными. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможность участия, 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» .
15 Лайков
Награда
15
6
Поделиться
комментарий
0/400
digital_archaeologist
· 1ч назад
Можем поговорить о настоящих вещах, снова началась истерия.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ResearchChadButBroke
· 08-06 16:05
Снова будет играть для лохов новое повествование
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeSobber
· 08-06 16:02
Умные агенты тоже хотят на заправку орз
Посмотреть ОригиналОтветить0
DecentralizedElder
· 08-06 16:01
Будут играть для лохов.花样越来越高级了
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemecoinTrader
· 08-06 16:00
бычий af на этой рамке-к-агенту игровой книге... уже фармлю 3 позиции rn
Новые тренды в AI-рамках: эволюция от интеллектуальных агентов к Децентрализация экосистемы
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
В последнее время быстро развивается нарратив о сочетании ИИ и криптовалют. Внимание рынка переключилось на технологии, ориентированные на проекты "фреймворков", и в этом сегменте за считанные недели появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона и даже миллиардов. Эти проекты привели к появлению новой модели выпуска активов: создание токенов на основе репозиториев GitHub, а также токены, выпущенные на основе разработанных фреймворков Agent. Основанные на фреймворках и дополненные Agent, они формируют уникальную инфраструктурную модель эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в фреймворки и обсудим значение AI-фреймворков в сфере криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк является низкоуровневым инструментом разработки или платформой, интегрирующей предустановленные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс построения сложных AI-моделей. Фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, подобно Windows, Linux или iOS, Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-фрейм" является новой концепцией в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году AI-фреймы развиваются уже почти 14 лет. В традиционном AI-круге есть зрелые фреймы на выбор, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и другие. В настоящее время возникающие проекты фреймов в криптовалюте созданы на основе большого спроса на Агентов в условиях бума AI и выходят в другие области, формируя AI-фреймы в различных сферах. Вот несколько основных фреймов:
1.1 Элиза
Eliza является многопользовательской симуляционной платформой для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработанный на базе TypeScript, он обладает хорошей совместимостью и простой интеграцией API. Основное внимание уделяется сценариям в социальных сетях и поддерживает многоплатформенную интеграцию, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. Поддерживает обработку PDF-документов, контента ссылок, аудиозаписи, видео-контента, анализ изображений и т.д.
Примеры использования Eliza включают: приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных медиа, интеллектуальные работники и интерактивные роли. Поддерживаемые модели включают локальное инференсирование открытых моделей, облачное инференсирование OpenAI API и так далее.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальная AI-структура, автоматически генерируемая и управляемая Virtual, предназначенная в основном для разработки интеллектуальных NPC в играх. Характеристика заключается в том, что даже пользователи с низким или отсутствующим кодом могут ее использовать.
Основной дизайн G.A.M.E основан на модульной конструкции, которая позволяет нескольким подсистемам работать совместно, включая интерфейс подсказок Агентов, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
1.3 Риг
Rig - это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, который упрощает разработку приложений для крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для доступа к нескольким поставщикам LLM и векторным базам данных.
Ключевые характеристики включают унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, безопасные типы и высокую производительность. Рабочий процесс включает абстракцию поставщика, инструменты вызова умных агентов или векторное хранилище запросов, механизмы улучшенного извлечения генерации и т.д.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанная на Python открытая платформа, упрощающая процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Она предоставляет интерфейс командной строки, поддерживает модульный дизайн и позволяет гибко интегрировать различные функциональные модули.
ZerePy поддерживает LLM от OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы X, позволяя агентам выполнять различные социальные операции. В будущем планируется интеграция системы памяти, чтобы агенты могли запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
Два. Копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Экосистема BTC прошла через этапы BRC20, многопротокольной конкуренции, BTC L2 и BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ и может быть обобщен как: GOAT/ACT - Социальные агенты/Аналитический ИИ - Конкуренция в рамках агентов.
Однако, в AI Agent сфере вряд ли будет такая же однородность и пузырь, как в экосистеме BTC. Проекты AI-рамок предлагают новые идеи для развития инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные цепочки, в то время как Agent напоминает будущие Dapp. Будущие споры могут перейти от противостояния EVM и гетерогенных цепей к борьбе рамок, с акцентом на то, как осуществить Децентрализацию или цепочку, а также на значение, реализуемое на блокчейне.
Три. Каково значение внедрения в блокчейн?
Блокчейн и искусственный интеллект должны столкнуться с вопросом их значимости. Опираясь на успешный путь DeFi, причины поддержки агентной цепочки могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" на ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе блокчейна, удовлетворяющего потребности взаимодействия агента с реальным или виртуальным кошельком.
Реализовать уникальные игровые механики в блокчейн-финансах, такие как связанные с Agent вычислительные мощности, инвестиции в маркировку данных и т.д.
Через прозрачные и отслеживаемые выводы достичь более привлекательной совместимости, чем у традиционных интернет-гигантов.
Четыре, креативная экономика
Проекты в рамках этой категории могут в будущем предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление рамок для сложных комбинаций функций может иметь преимущества и создать более интересную экономику креативов Web3 по сравнению с GPT Store.
Web3 может быть более справедливым в плане спроса и экономической системы, чем Web2, введение сообщества экономики сделает Агентов более совершенными. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможность участия, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие.