Deconstrução da estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
A narrativa sobre a combinação de IA e criptomoedas está a evoluir rapidamente. Recentemente, a atenção do mercado virou-se para projetos "de estrutura" liderados pela tecnologia, e este nicho já gerou vários projetos com capitalização de mercado superior a um bilhão e até dez bilhões em um curto espaço de tempo. Esses projetos derivaram novos modelos de emissão de ativos: emissão de tokens a partir de repositórios de código do Github, onde agentes construídos com base na estrutura podem emitir tokens novamente. Com a estrutura como base e os agentes como camada superior, formou-se um modelo de infraestrutura único da era da IA. Este artigo irá explorar o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. O que é uma estrutura?
O framework de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível, que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode ser entendido como o sistema operativo da era da IA, semelhante aos sistemas de desktop como Windows, Linux, ou aos sistemas móveis como iOS e Android. Cada framework tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um novo conceito no campo das criptomoedas, sua trajetória de desenvolvimento já se aproxima de 14 anos. No círculo tradicional de IA, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google e o Pytorch da Meta. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas são criados com base na enorme demanda por agentes sob a atual onda de IA, estendendo-se para outras áreas e formando quadros de IA em diferentes nichos.
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, utilizada para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvida em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs. É principalmente direcionada a cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, incluindo Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras.
Os principais casos de uso atualmente suportados pelo Eliza são:
Aplicações do tipo assistente de IA
Papel das redes sociais
Trabalhadores do conhecimento
Papel interativo
Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Estrutura de Entidades Multimodais Autônomas Generativas) é uma estrutura de IA multimodal projetada para NPCs inteligentes em jogos. A característica é que usuários com baixo código ou até mesmo sem código também podem usá-la.
A arquitetura modular do design central adota o trabalho colaborativo de vários subsistemas, incluindo a interface de提示 do Agente, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto mundial, módulo de processamento de diálogo, entre outros componentes.
Fluxo de trabalho: O desenvolvedor inicia o Agente através da interface, o subsistema de percepção recebe a entrada e a transmite para o motor de planejamento. O motor de planejamento utiliza as informações de vários sistemas, elabora e executa um plano de ação. O módulo de aprendizagem monitoriza continuamente e ajusta o comportamento do Agente.
Os casos de uso concentram-se principalmente na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, aplicáveis a jogos e ao metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta open source escrita na linguagem Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Ela fornece uma interface de operação unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
Características principais:
Interface Unificada
Arquitetura modular
Segurança de tipo
Desempenho eficiente
Fluxo de trabalho: o pedido do usuário é processado de forma padronizada através da camada de abstração do fornecedor, o agente inteligente na camada central chama ferramentas ou consulta o armazenamento de vetores, gerando respostas através de mecanismos como recuperação aumentada.
Os casos de aplicação incluem sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de busca de documentos, chatbots, criação de conteúdo, entre outros.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implementação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Herda as funcionalidades principais do projeto Zerebro, mas adota um design mais modular e facilmente expansível.
A arquitetura central é baseada em design modular, incluindo:
Integração LLM
Integração da plataforma X
Sistema de Conexão Modular
Sistema de Memória ( em Planeamento )
ZerePy foca na simplificação do processo de implantação de Agentes de IA na plataforma X, com ênfase na aplicação prática.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema BTC recente. O desenvolvimento do ecossistema BTC pode ser resumido como: BRC20 - competição entre múltiplos protocolos - BTC L2 - BTCFi. O Agente de IA se desenvolve mais rapidamente com base em uma pilha de tecnologia madura, e o caminho pode ser resumido como: GOAT/ACT - competição entre Agentes sociais/Agentes de IA analíticos.
A narrativa do Agente de IA não é para reproduzir a história da cadeia de contratos inteligentes, os projetos de estrutura de IA existentes oferecem pelo menos novas ideias para o desenvolvimento da infraestrutura. Em comparação com o Memecoin Launchpad e o protocolo de inscrições, a estrutura de IA parece mais uma futura cadeia pública, enquanto o Agente se assemelha mais a um futuro Dapp.
O debate futuro pode mudar de uma disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas. A questão chave é como Descentralização ou encadear, e qual é o significado de fazer isso na blockchain.
Três, qual é o significado de estar na blockchain?
A combinação de blockchain e IA precisa enfrentar questões de significado. O sucesso do DeFi reside na maior acessibilidade, melhor eficiência, menores custos e segurança de Descentralização. Com base nisso, as razões para apoiar a cadeia de Agentes podem ser:
Implementar custos de utilização mais baixos, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que usuários comuns participem do "direito de aluguer" da IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, para atender às necessidades de segurança da interação entre agentes e carteiras reais ou virtuais.
Implementar formas únicas de finanças em blockchain, como investimentos em poder computacional relacionado a Agentes, marcação de dados, etc.
Implementar uma inferência transparente e rastreável, oferecendo soluções mais atraentes do que os gigantes tradicionais da internet.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas podem ter vantagens, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Existem muitas necessidades a serem preenchidas no campo do Web3, e o sistema econômico pode tornar as políticas dos gigantes do Web2 mais justas. A introdução da economia comunitária pode tornar os Agents mais completos. A economia criativa dos Agents será uma oportunidade de participação para pessoas comuns, e os futuros Memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas existentes.
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ReverseTradingGuru
· 7h atrás
Já começou a vender vários quadros de BTC
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GasFeeLady
· 7h atrás
verificando gás antes de verificar o twitter do meu ex
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SolidityStruggler
· 7h atrás
Esta onda até à lua está garantida
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MetaDreamer
· 8h atrás
Fogo! agent fantástico!
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PoolJumper
· 8h atrás
A estrutura parece muito impressionante. Que tal usá-la para negociação de criptomoedas?
Framework de IA: Infraestrutura subjacente da era dos Agentes
Deconstrução da estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
A narrativa sobre a combinação de IA e criptomoedas está a evoluir rapidamente. Recentemente, a atenção do mercado virou-se para projetos "de estrutura" liderados pela tecnologia, e este nicho já gerou vários projetos com capitalização de mercado superior a um bilhão e até dez bilhões em um curto espaço de tempo. Esses projetos derivaram novos modelos de emissão de ativos: emissão de tokens a partir de repositórios de código do Github, onde agentes construídos com base na estrutura podem emitir tokens novamente. Com a estrutura como base e os agentes como camada superior, formou-se um modelo de infraestrutura único da era da IA. Este artigo irá explorar o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. O que é uma estrutura?
O framework de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível, que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode ser entendido como o sistema operativo da era da IA, semelhante aos sistemas de desktop como Windows, Linux, ou aos sistemas móveis como iOS e Android. Cada framework tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um novo conceito no campo das criptomoedas, sua trajetória de desenvolvimento já se aproxima de 14 anos. No círculo tradicional de IA, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google e o Pytorch da Meta. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas são criados com base na enorme demanda por agentes sob a atual onda de IA, estendendo-se para outras áreas e formando quadros de IA em diferentes nichos.
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, utilizada para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvida em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs. É principalmente direcionada a cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, incluindo Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras.
Os principais casos de uso atualmente suportados pelo Eliza são:
Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Estrutura de Entidades Multimodais Autônomas Generativas) é uma estrutura de IA multimodal projetada para NPCs inteligentes em jogos. A característica é que usuários com baixo código ou até mesmo sem código também podem usá-la.
A arquitetura modular do design central adota o trabalho colaborativo de vários subsistemas, incluindo a interface de提示 do Agente, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto mundial, módulo de processamento de diálogo, entre outros componentes.
Fluxo de trabalho: O desenvolvedor inicia o Agente através da interface, o subsistema de percepção recebe a entrada e a transmite para o motor de planejamento. O motor de planejamento utiliza as informações de vários sistemas, elabora e executa um plano de ação. O módulo de aprendizagem monitoriza continuamente e ajusta o comportamento do Agente.
Os casos de uso concentram-se principalmente na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, aplicáveis a jogos e ao metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta open source escrita na linguagem Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Ela fornece uma interface de operação unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
Características principais:
Fluxo de trabalho: o pedido do usuário é processado de forma padronizada através da camada de abstração do fornecedor, o agente inteligente na camada central chama ferramentas ou consulta o armazenamento de vetores, gerando respostas através de mecanismos como recuperação aumentada.
Os casos de aplicação incluem sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de busca de documentos, chatbots, criação de conteúdo, entre outros.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implementação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Herda as funcionalidades principais do projeto Zerebro, mas adota um design mais modular e facilmente expansível.
A arquitetura central é baseada em design modular, incluindo:
ZerePy foca na simplificação do processo de implantação de Agentes de IA na plataforma X, com ênfase na aplicação prática.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema BTC recente. O desenvolvimento do ecossistema BTC pode ser resumido como: BRC20 - competição entre múltiplos protocolos - BTC L2 - BTCFi. O Agente de IA se desenvolve mais rapidamente com base em uma pilha de tecnologia madura, e o caminho pode ser resumido como: GOAT/ACT - competição entre Agentes sociais/Agentes de IA analíticos.
A narrativa do Agente de IA não é para reproduzir a história da cadeia de contratos inteligentes, os projetos de estrutura de IA existentes oferecem pelo menos novas ideias para o desenvolvimento da infraestrutura. Em comparação com o Memecoin Launchpad e o protocolo de inscrições, a estrutura de IA parece mais uma futura cadeia pública, enquanto o Agente se assemelha mais a um futuro Dapp.
O debate futuro pode mudar de uma disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas. A questão chave é como Descentralização ou encadear, e qual é o significado de fazer isso na blockchain.
Três, qual é o significado de estar na blockchain?
A combinação de blockchain e IA precisa enfrentar questões de significado. O sucesso do DeFi reside na maior acessibilidade, melhor eficiência, menores custos e segurança de Descentralização. Com base nisso, as razões para apoiar a cadeia de Agentes podem ser:
Implementar custos de utilização mais baixos, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que usuários comuns participem do "direito de aluguer" da IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, para atender às necessidades de segurança da interação entre agentes e carteiras reais ou virtuais.
Implementar formas únicas de finanças em blockchain, como investimentos em poder computacional relacionado a Agentes, marcação de dados, etc.
Implementar uma inferência transparente e rastreável, oferecendo soluções mais atraentes do que os gigantes tradicionais da internet.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas podem ter vantagens, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Existem muitas necessidades a serem preenchidas no campo do Web3, e o sistema econômico pode tornar as políticas dos gigantes do Web2 mais justas. A introdução da economia comunitária pode tornar os Agents mais completos. A economia criativa dos Agents será uma oportunidade de participação para pessoas comuns, e os futuros Memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas existentes.