Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализации
Введение
В последнее время нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты развивается стремительно. Внимание рынка переключилось на проекты, ориентированные на технологии, в частности, на "рамочные" проекты, и за короткие несколько недель появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона, а некоторые даже превышают миллиард. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также агенты, построенные на основе рамок, могут снова выпускать токены. На базе рамок агенты выступают как верхние приложения, формируя структуру, подобную платформе выпуска активов, и фактически формируется уникальная модель инфраструктуры эпохи ИИ. В данной статье будет дан обзор рамок, а также рассмотрены личные размышления о значении ИИ-рамок для индустрии криптовалют.
Один. Обзор рамки
AI-рамка — это интегрированная низкоуровневая платформа разработки, которая включает в себя готовые модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Это можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную операционным системам Windows и Linux для настольных систем или iOS и Android для мобильных устройств. Каждая рамка имеет свои преимущества и недостатки, и разработчики могут выбирать в зависимости от конкретных требований.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году прошло почти 14 лет развития AI-рамок. В традиционном AI-сообществе, как в академической, так и в промышленной сферах, имеются зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta.
В настоящее время в области криптовалют появляются фреймворки, созданные на основе огромного спроса на агентов в условиях бума ИИ, и они распространяются на другие отрасли, формируя различные сегментированные области ИИ. Ниже приведены несколько основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza - это многопользовательская симуляционная платформа, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Разработанная на основе TypeScript, она обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Основные сценарии применения включают интеграцию социальных медиа, обработку контента и т.д. Поддерживаемые случаи использования включают приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных медиа, знаниевых работников и интерактивных ролей и т.д. Поддерживаются открытые модели локального вывода и облачные модели вывода.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная многомодальная AI-структура для создания и управления, в первую очередь предназначенная для умных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с низким уровнем кода или даже без кода также могут ее использовать.
Основной дизайн заключается в модульной конструкции, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, стратегический планировочный движок и многие другие компоненты.
Помимо игр, эта структура также подходит для сценарием метавселенной, и уже несколько проектов используют эту структуру для построения.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые характеристики включают унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность. Рабочий процесс включает в себя обработку запросов, получение информации и генерацию ответов.
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и других различных сценариев применения.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, предназначенный для упрощения процесса развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он предоставляет интерфейс командной строки, который упрощает пользователям управление и контроль.
Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, поддерживающем интеграцию LLM, интеграцию платформы X и модульные соединительные системы. В будущем планируется интеграция системы памяти для обеспечения более последовательного взаимодействия.
В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на конкретных социальных платформах.
Два. Сходства с экосистемой BTC
Путь развития AI Agent имеет множество сходств с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать как: BRC20 - конкуренция между несколькими протоколами - BTC L2 - BTCFi с центром в Babylon. AI Agent же развивается быстрее на основе зрелого технологического стека и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - конкуренция между несколькими типами агентов/фреймов. В будущем инфраструктурные проекты, связанные с Децентрализация и безопасностью агентов, могут стать темой следующей стадии.
Но в области AI-агентов вряд ли произойдет такая же однородность и пузырь, как в экосистеме BTC. Проекты AI-структуры предлагают новые идеи для инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные блокчейны, в то время как агенты скорее аналогичны будущим DApp. Будущие споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепочек к борьбе за фреймворки, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализацию или цепочку и какое значение имеет их реализация на блокчейне.
Три. Значение записи в блокчейн
Когда блокчейн сочетается с другими областями, он сталкивается с вопросом о его значении. Децентрализация DeFi смогла получить свою долю от традиционных финансов благодаря более высокой доступности, большей эффективности и более низким затратам, а также безопасности, не требующей доверия к централизованным структурам. Исходя из этого, возможные причины поддержки агентской цепочки могут быть следующими:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи тоже могли участвовать в "аренде прав на ИИ"
Безопасные решения на основе блокчейна могут стать необходимостью при вмешательстве агента в реальные или виртуальные кошельки.
Реализовать уникальные игровые механики в блокчейн-финансах, такие как инвестиционные возможности, связанные с агентами, вычислительной мощностью, маркировкой данных и т.д.
Агент, объединенный с Децентрализацией, может обеспечить более прозрачные и отслеживаемые выводы, что делает его более привлекательным по сравнению с агентами-браузерами традиционных интернет-гигантов.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в формате фреймворка могут в будущем предоставить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных комбинаций функций может дать преимущество и сформировать более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В отличие от GPT Store, ориентированного на практическое применение в традиционных областях, Web3 имеет инновационное пространство как в потребностях, так и в экономической системе. Креативная экономика Агентов предоставит возможность участвовать обычным людям, а будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие Агенты.
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» .
17 Лайков
Награда
17
4
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropSweaterFan
· 18ч назад
Будут играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentLossFan
· 18ч назад
Снова разыгрывайте людей как лохов, неудачники.
Посмотреть ОригиналОтветить0
¯\_(ツ)_/¯
· 18ч назад
Я вижу, что это надо строить новую волну разыгрывайте людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeKingNFT
· 18ч назад
Холодной ночью, кто еще помнит, как когда-то агент и NFT были вознесены неудачниками до небес?
Восход рамок ИИ: от интеллектуальных агентов до Децентрализация исследование новых возможностей творческой экономики Web3
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализации
Введение
В последнее время нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты развивается стремительно. Внимание рынка переключилось на проекты, ориентированные на технологии, в частности, на "рамочные" проекты, и за короткие несколько недель появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона, а некоторые даже превышают миллиард. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также агенты, построенные на основе рамок, могут снова выпускать токены. На базе рамок агенты выступают как верхние приложения, формируя структуру, подобную платформе выпуска активов, и фактически формируется уникальная модель инфраструктуры эпохи ИИ. В данной статье будет дан обзор рамок, а также рассмотрены личные размышления о значении ИИ-рамок для индустрии криптовалют.
Один. Обзор рамки
AI-рамка — это интегрированная низкоуровневая платформа разработки, которая включает в себя готовые модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Это можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогичную операционным системам Windows и Linux для настольных систем или iOS и Android для мобильных устройств. Каждая рамка имеет свои преимущества и недостатки, и разработчики могут выбирать в зависимости от конкретных требований.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году прошло почти 14 лет развития AI-рамок. В традиционном AI-сообществе, как в академической, так и в промышленной сферах, имеются зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta.
В настоящее время в области криптовалют появляются фреймворки, созданные на основе огромного спроса на агентов в условиях бума ИИ, и они распространяются на другие отрасли, формируя различные сегментированные области ИИ. Ниже приведены несколько основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza - это многопользовательская симуляционная платформа, специально предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI Agent. Разработанная на основе TypeScript, она обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Основные сценарии применения включают интеграцию социальных медиа, обработку контента и т.д. Поддерживаемые случаи использования включают приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных медиа, знаниевых работников и интерактивных ролей и т.д. Поддерживаются открытые модели локального вывода и облачные модели вывода.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная многомодальная AI-структура для создания и управления, в первую очередь предназначенная для умных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с низким уровнем кода или даже без кода также могут ее использовать.
Основной дизайн заключается в модульной конструкции, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок агента, подсистему восприятия, стратегический планировочный движок и многие другие компоненты.
Помимо игр, эта структура также подходит для сценарием метавселенной, и уже несколько проектов используют эту структуру для построения.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые характеристики включают унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую производительность. Рабочий процесс включает в себя обработку запросов, получение информации и генерацию ответов.
Подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, чат-ботов и других различных сценариев применения.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, предназначенный для упрощения процесса развертывания и управления AI Agent на платформе X. Он предоставляет интерфейс командной строки, который упрощает пользователям управление и контроль.
Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, поддерживающем интеграцию LLM, интеграцию платформы X и модульные соединительные системы. В будущем планируется интеграция системы памяти для обеспечения более последовательного взаимодействия.
В отличие от Eliza, ZerePy больше сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на конкретных социальных платформах.
Два. Сходства с экосистемой BTC
Путь развития AI Agent имеет множество сходств с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать как: BRC20 - конкуренция между несколькими протоколами - BTC L2 - BTCFi с центром в Babylon. AI Agent же развивается быстрее на основе зрелого технологического стека и может быть охарактеризован как: GOAT/ACT - конкуренция между несколькими типами агентов/фреймов. В будущем инфраструктурные проекты, связанные с Децентрализация и безопасностью агентов, могут стать темой следующей стадии.
Но в области AI-агентов вряд ли произойдет такая же однородность и пузырь, как в экосистеме BTC. Проекты AI-структуры предлагают новые идеи для инфраструктуры, больше похожие на будущие публичные блокчейны, в то время как агенты скорее аналогичны будущим DApp. Будущие споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепочек к борьбе за фреймворки, ключевым вопросом будет то, как реализовать Децентрализацию или цепочку и какое значение имеет их реализация на блокчейне.
Три. Значение записи в блокчейн
Когда блокчейн сочетается с другими областями, он сталкивается с вопросом о его значении. Децентрализация DeFi смогла получить свою долю от традиционных финансов благодаря более высокой доступности, большей эффективности и более низким затратам, а также безопасности, не требующей доверия к централизованным структурам. Исходя из этого, возможные причины поддержки агентской цепочки могут быть следующими:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи тоже могли участвовать в "аренде прав на ИИ"
Безопасные решения на основе блокчейна могут стать необходимостью при вмешательстве агента в реальные или виртуальные кошельки.
Реализовать уникальные игровые механики в блокчейн-финансах, такие как инвестиционные возможности, связанные с агентами, вычислительной мощностью, маркировкой данных и т.д.
Агент, объединенный с Децентрализацией, может обеспечить более прозрачные и отслеживаемые выводы, что делает его более привлекательным по сравнению с агентами-браузерами традиционных интернет-гигантов.
Четыре, Перспективы креативной экономики
Проекты в формате фреймворка могут в будущем предоставить возможности для стартапов, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных комбинаций функций может дать преимущество и сформировать более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В отличие от GPT Store, ориентированного на практическое применение в традиционных областях, Web3 имеет инновационное пространство как в потребностях, так и в экономической системе. Креативная экономика Агентов предоставит возможность участвовать обычным людям, а будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие Агенты.