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。市场关注点转向技术主导的"框架类"项目，短短几周内出现多个市值过亿甚至过十亿的新星。这些项目衍生出新的资产发行模式:以Github代码库发币，基于框架构建的Agent可再次发币。以框架为底，Agent为上，形成一种独特的AI时代基础设施模式。本文将探讨AI框架对加密货币领域的影响。

一、框架简介

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。可将其理解为AI时代的操作系统，如Windows、Linux或iOS、Android。每种框架都有其优劣势，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AI框架的发展已有近14年历史。传统AI领域已有成熟框架可选，如TensorFlow、Pytorch等。加密货币中新兴的框架项目则是针对AI热潮下Agent需求而打造，并向其他领域扩展。以下介绍几个主流框架:

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。基于TypeScript开发，兼容性好，易于API集成。主要针对社交媒体场景，支持多平台集成和媒体内容处理。

支持的用例包括:

• AI助手类应用
• 社交媒体角色
• 知识工作者
• 互动角色

支持的模型包括开源模型本地推理、OpenAI API云推理等。

1.2 G.A.M.E

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

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、战略规划引擎等多个模块。

适用于游戏和元宇宙场景，已有多个项目采用该框架构建。

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。提供统一操作界面，方便与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

核心特点:

• 统一接口
• 模块化架构
• 类型安全
• 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。

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。提供命令行界面，支持模块化设计。

主要功能:

• LLM集成
• X平台集成
• 模块化连接系统
• 内存系统(规划中)

专注于简化在X平台上部署AI Agent的过程。

二、发展路径分析

AI Agent的发展路径与近期BTC生态相似。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、安全性的基建项目成为主旋律。

与BTC生态不同，AI Agent叙事并非重现智能合约链历史。现有AI框架项目提供了新的基建发展思路。AI框架更像未来的公链，Agent更像未来的Dapp。

未来可能从EVM与异构链之争转向框架之争。关键问题是如何实现去中心化或链化，以及在区块链上开发的意义。

三、上链的意义

AI与区块链结合需要考虑其意义。可能的意义包括:

1. 降低使用成本,提高可及性与选择性,让普通用户参与AI"出租权"。

2. 提供基于区块链的安全方案,满足Agent与现实交互的需求。

3. 实现独特的区块链金融模式,如基于Agent的新型AMM或投资机制。

4. 通过透明、可追溯的推理实现更好的互操作性。

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构建过程的框架可能占据优势,形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

相比当前GPT Store,Web3 Agent创意经济可能更公平,让普通人也能参与。未来的AI Meme可能比现有平台上的Agent更智能、有趣。