Деконструкция AI-рамки: от умственных агентов до Децентрализация
Введение
Слияние ИИ и криптовалюты развивается стремительно. В последнее время внимание рынка сместилось на технологически ориентированные "каркасные" проекты, и в этом сегменте за короткий срок появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше ста миллионов и даже свыше миллиарда. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также возможность повторного выпуска токенов на основе построенных каркасом Агентов. Основываясь на каркасе и используя Агента, формируется уникальная инфраструктурная модель эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в каркас и обсудим значение AI-каркаса в области криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк — это инструмент или платформа для разработки на низком уровне, интегрирующая предварительно созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Это можно понимать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их история развития насчитывает почти 14 лет. В традиционном AI-сообществе уже существуют зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др. Проекты рамок, появляющиеся в криптовалюте, создаются на основе огромного спроса на агентов в условиях текущего бума AI и распространяются на другие направления, формируя различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработанная на основе TypeScript, она обладает хорошей совместимостью и простотой интеграции API. Основное внимание уделяется сценарию социальных медиа, поддерживает многоплатформенную интеграцию, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие.
Основные поддерживаемые сценарии использования Eliza:
Приложения класса AI помощник
Роль социальных медиа
Работники знаний
Интерактивные роли
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию открытых моделей, облачную инференцию API OpenAI и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Генеративная Автономная Мультимодальная Сущность Фреймворк) - это мультимодальный AI фреймворк, разработанный для игровых интеллектуальных NPC. Основная особенность заключается в том, что его могут использовать пользователи с низким уровнем кода или даже без кода.
Ядро дизайна использует модульную архитектуру, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок Агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Рабочий процесс: Разработчик запускает Агент через интерфейс, подсистема восприятия принимает входные данные и передает их в планировочный движок. Планировочный движок использует информацию из различных систем для разработки и выполнения плана действий. Модуль обучения постоянно мониторит и корректирует поведение Агента.
Применение в основном сосредоточено на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агентов в виртуальной среде, подходит для игр и метавселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для удобного взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности:
Единый интерфейс
Модульная архитектура
Тип безопасный
Высокая производительность
Рабочий процесс: Запросы пользователей обрабатываются через стандартный уровень абстракции провайдера, в ядре интеллектуальный агент вызывает инструменты или запрашивает векторное хранилище, генерируя ответы с помощью механизмов, таких как улучшенная генерация поиска.
Применение включает в себя системы вопросов и ответов, инструменты поиска документов, чат-ботов, создание контента и т.д.
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 использует более модульный и легко расширяемый дизайн.
Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, включая:
Интеграция LLM
Интеграция платформы X
Модульная система соединений
Система памяти ( в планировании )
ZerePy сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, с более сильным акцентом на практическое применение.
Два, Копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать как: BRC20 - конкуренция между несколькими протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, путь можно охарактеризовать как: GOAT/ACT - конкуренция между социальными агентами и аналитическими AI агентами.
Наратив AI-агента не предназначен для воспроизведения истории цепочки смарт-контрактов; существующие проекты AI-рамок по крайней мере предлагают новые подходы к развитию инфраструктуры. В отличие от Memecoin Launchpad и протокола Inscriptions, AI-рамка больше напоминает будущую публичную цепочку, а агент больше похож на будущее Dapp.
Будущие дискуссии могут сместиться от конфликта между EVM и гетерогенными цепочками к конфликту рамок. Ключевым вопросом является то, как осуществить Децентрализацию или цепочечность, а также смысл выполнения этой задачи на блокчейне.
Три, каково значение записи в блокчейн?
Сочетание блокчейна и ИИ необходимо рассмотреть с точки зрения значимости. Успех DeFi заключается в более высокой доступности, лучшей эффективности, более низких затратах и Децентрализации безопасности. Исходя из этого, возможные причины поддержки цепочки агентов могут быть следующими:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" AI.
Предоставить решение на основе Децентрализации для обеспечения безопасности взаимодействия между агентом и реальным или виртуальным кошельком.
Реализация уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализовать прозрачные и отслеживаемые выводы, предоставляя более привлекательные решения, чем традиционные интернет-гиганты.
Четыре, креативная экономика
Проекты фреймворка в будущем могут предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных функциональных комбинаций может занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В области Web3 существует множество неудовлетворенных потребностей, экономическая система может сделать политику гигантов Web2 более справедливой. Введение сообщества экономики может сделать Агентов более совершенными. Креативная экономика Агентов станет возможностью для участия обычных людей, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие платформы.
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» .
5 Лайков
Награда
5
6
Поделиться
комментарий
0/400
ReverseTradingGuru
· 18ч назад
Снова начали продавать различные рамки BTC
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeLady
· 18ч назад
проверка газа перед тем, как я проверю твиттер своей бывшей
Посмотреть ОригиналОтветить0
SolidityStruggler
· 18ч назад
Эта волна На луну стабильна.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaDreamer
· 18ч назад
火爆！agent удивительный！
Посмотреть ОригиналОтветить0
PoolJumper
· 18ч назад
Каркас звучит впечатляюще. Как насчет торговли криптовалютой?
AI-рамка: Инфраструктура нижнего уровня эпохи Агентов
Деконструкция AI-рамки: от умственных агентов до Децентрализация
Введение
Слияние ИИ и криптовалюты развивается стремительно. В последнее время внимание рынка сместилось на технологически ориентированные "каркасные" проекты, и в этом сегменте за короткий срок появилось несколько проектов с рыночной капитализацией свыше ста миллионов и даже свыше миллиарда. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: выпуск токенов на основе репозиториев кода на Github, а также возможность повторного выпуска токенов на основе построенных каркасом Агентов. Основываясь на каркасе и используя Агента, формируется уникальная инфраструктурная модель эпохи ИИ. В этой статье мы начнем с введения в каркас и обсудим значение AI-каркаса в области криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-фреймворк — это инструмент или платформа для разработки на низком уровне, интегрирующая предварительно созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Это можно понимать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя "AI-рамки" являются новой концепцией в области криптовалют, их история развития насчитывает почти 14 лет. В традиционном AI-сообществе уже существуют зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др. Проекты рамок, появляющиеся в криптовалюте, создаются на основе огромного спроса на агентов в условиях текущего бума AI и распространяются на другие направления, формируя различные сегменты AI-рамок.
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработанная на основе TypeScript, она обладает хорошей совместимостью и простотой интеграции API. Основное внимание уделяется сценарию социальных медиа, поддерживает многоплатформенную интеграцию, включая Discord, X/Twitter, Telegram и другие.
Основные поддерживаемые сценарии использования Eliza:
Поддерживаемые модели включают локальную инференцию открытых моделей, облачную инференцию API OpenAI и т.д.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Генеративная Автономная Мультимодальная Сущность Фреймворк) - это мультимодальный AI фреймворк, разработанный для игровых интеллектуальных NPC. Основная особенность заключается в том, что его могут использовать пользователи с низким уровнем кода или даже без кода.
Ядро дизайна использует модульную архитектуру, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс подсказок Агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и другие компоненты.
Рабочий процесс: Разработчик запускает Агент через интерфейс, подсистема восприятия принимает входные данные и передает их в планировочный движок. Планировочный движок использует информацию из различных систем для разработки и выполнения плана действий. Модуль обучения постоянно мониторит и корректирует поведение Агента.
Применение в основном сосредоточено на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности Агентов в виртуальной среде, подходит для игр и метавселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс для удобного взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности:
Рабочий процесс: Запросы пользователей обрабатываются через стандартный уровень абстракции провайдера, в ядре интеллектуальный агент вызывает инструменты или запрашивает векторное хранилище, генерируя ответы с помощью механизмов, таких как улучшенная генерация поиска.
Применение включает в себя системы вопросов и ответов, инструменты поиска документов, чат-ботов, создание контента и т.д.
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 использует более модульный и легко расширяемый дизайн.
Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, включая:
ZerePy сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, с более сильным акцентом на практическое применение.
Два, Копия экосистемы BTC
Путь развития AI Agent имеет сходство с недавней экосистемой BTC. Развитие экосистемы BTC можно охарактеризовать как: BRC20 - конкуренция между несколькими протоколами - BTC L2 - BTCFi. AI Agent развивается быстрее на основе зрелого технологического стека, путь можно охарактеризовать как: GOAT/ACT - конкуренция между социальными агентами и аналитическими AI агентами.
Наратив AI-агента не предназначен для воспроизведения истории цепочки смарт-контрактов; существующие проекты AI-рамок по крайней мере предлагают новые подходы к развитию инфраструктуры. В отличие от Memecoin Launchpad и протокола Inscriptions, AI-рамка больше напоминает будущую публичную цепочку, а агент больше похож на будущее Dapp.
Будущие дискуссии могут сместиться от конфликта между EVM и гетерогенными цепочками к конфликту рамок. Ключевым вопросом является то, как осуществить Децентрализацию или цепочечность, а также смысл выполнения этой задачи на блокчейне.
Три, каково значение записи в блокчейн?
Сочетание блокчейна и ИИ необходимо рассмотреть с точки зрения значимости. Успех DeFi заключается в более высокой доступности, лучшей эффективности, более низких затратах и Децентрализации безопасности. Исходя из этого, возможные причины поддержки цепочки агентов могут быть следующими:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" AI.
Предоставить решение на основе Децентрализации для обеспечения безопасности взаимодействия между агентом и реальным или виртуальным кошельком.
Реализация уникальных финансовых игр на блокчейне, таких как инвестиции в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с Agent.
Реализовать прозрачные и отслеживаемые выводы, предоставляя более привлекательные решения, чем традиционные интернет-гиганты.
Четыре, креативная экономика
Проекты фреймворка в будущем могут предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление фреймворка для сложных функциональных комбинаций может занять преимущество, сформировав более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В области Web3 существует множество неудовлетворенных потребностей, экономическая система может сделать политику гигантов Web2 более справедливой. Введение сообщества экономики может сделать Агентов более совершенными. Креативная экономика Агентов станет возможностью для участия обычных людей, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие платформы.