Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
Недавнее развитие направления AI Agent происходит стремительно, уровень интереса на рынке продолжает расти. Всего за два месяца нарратив, сочетающий AI и криптовалюту, претерпел практически еженедельные изменения. Недавно проекты «рамочного» типа, возглавляемые техническим нарративом, стали центром внимания рынка, несколько проектов преодолели рыночную капитализацию в миллиард долларов и даже более. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: эмиссия токенов на основе репозиториев GitHub, Agents, построенные на основе рамок, могут снова выпустить токены. Основываясь на рамках, Agents представляют собой уровень приложений, формируя модель, похожую на платформу для эмиссии активов, что фактически является возникновением уникальной инфраструктурной модели в эпоху AI. В данной статье мы начнем с введения в рамки и рассмотрим влияние AI-рамок на сферу криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-рамка является основным инструментом разработки или платформой, интегрирующей предварительно построенные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Рамку можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, такую как Windows и Linux для настольных систем или iOS и Android для мобильных устройств. У каждой рамки есть свои плюсы и минусы, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя концепция "AI框架" является новой в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году прошло почти 14 лет. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые фреймворки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta.
В сфере криптовалют появились фреймворк-проекты, созданные на основе огромного спроса на агентов в условиях бума ИИ, которые развиваются в другие направления, формируя разные сегменты фреймворков ИИ. Вот несколько примеров основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI агентами. Разработан на TypeScript, имеет хорошую совместимость и легкую интеграцию API.
Основное внимание уделяется сценарию социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, такими как Discord, X/Twitter, Telegram и т.д. Поддерживает анализ PDF-документов, извлечение содержимого из ссылок, обработку аудио и видео, анализ изображений и другие функции.
В настоящее время поддерживается четыре типа случаев использования: приложения AI-ассистента, персонажи в социальных сетях, интеллектуальные работники и интерактивные персонажи.
Поддерживаемые модели включают: локальное выполнение открытых моделей (, таких как Llama3, Qwen1.5), облачное выполнение OpenAI API, конфигурация по умолчанию для Nous Hermes Llama 3.1B, а также интеграция с Claude для реализации сложных запросов.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальный AI-фреймворк для автоматического генерирования и управления, основной целью которого является проектирование интеллектуальных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с низким уровнем кода или даже без кода могут использовать его, достаточно лишь изменить параметры для участия в проектировании Агентов.
Ядро дизайна представляет собой модульную конструкцию, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс提示 агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалога и другие компоненты.
Рабочий процесс: Разработчик запускает Агента через интерфейс подсказок, подсистема восприятия получает вводные данные и передает их в движок стратегического планирования. Движок стратегического планирования использует систему памяти, контекст мира и информацию из библиотеки Агента для разработки и выполнения плана действий. Модуль обучения постоянно мониторит результаты действий Агента и корректирует его поведение.
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 Rust, который упрощает разработку приложений для крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности:
Единый интерфейс
Модульная архитектура
Типобезопасность
Высокая производительность
Рабочий процесс: Запросы пользователей проходят через абстрактный слой провайдера, умные агенты вызывают инструменты или запрашивают векторное хранилище для получения информации, генерируя ответы с использованием механизмов, таких как извлечение, улучшенное создание (RAG) и т.д.
Применение включает в себя системы ответов на вопросы, инструменты поиска документов, чат-ботов, виртуальных помощников и создание контента.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Унаследованный от проекта Zerebro, он более модульный и легко расширяемый.
Предоставляет командный интерфейс (CLI) для управления AI Agent. Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, включая:
Интеграция LLM: поддержка моделей OpenAI и Anthropic
Интеграция платформы X: прямая интеграция API платформы X
Модульная соединительная система: удобное добавление поддержки для других платформ или услуг
Система памяти ( в разработке ): позволяет Агенту запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию
В отличие от Eliza, ZerePy более сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, ориентируясь на практическое применение.
Два, Копия экосистемы BTC
Путь развития AI-агента похож на экосистему BTC: GOAT/ACT - социальные агенты/аналитические AI-агенты - конкуренция между фреймворками. Ожидается, что инфраструктурные проекты, сосредоточенные на децентрализации и безопасности агентов, станут главной темой следующего этапа.
Проект AI-фреймворка предлагает новые подходы к развитию инфраструктуры. В отличие от Memecoin Launchpad и протокола Inscription, AI-фреймворк больше похож на будущую публичную цепочку, а Agent больше похож на будущий Dapp.
Будущие споры могут перейти от EVM и гетерогенных цепей к борьбе за фреймворки. Ключевой вопрос заключается в том, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также в значении разработки AI-фреймворков на блокчейне.
Три. Какое значение имеет запись в блокчейн?
Коренной вопрос, с которым сталкивается сочетание блокчейна и ИИ: имеет ли это смысл? Опираясь на успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие цепочечность агентов, могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи могли участвовать в "аренде прав" ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе блокчейн, удовлетворяющего потребности взаимодействия Агента с реальными или виртуальными кошельками.
Создание уникальных игровых механик в блокчейн-финансах, таких как возможности инвестирования в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с агентом.
Реализовать прозрачный, отслеживаемый процесс вывода, повысить интероперабельность, что делает его более привлекательным по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, креативная экономика
Проекты на основе фреймов могут в будущем предложить предпринимательские возможности, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление сложных комбинаций функций может дать преимущества, формируя более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В Web3 существует множество неудовлетворенных потребностей, экономическая система может сделать политику гигантов Web2 более справедливой. Введение communauté экономики поможет усовершенствовать Децентрализацию. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможности для участия, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие на платформах Агентов.
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» .
11 Лайков
Награда
11
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
OnlyOnMainnet
· 14ч назад
выпуск монеты выпуск монеты снова появилась новая жизнь
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletAnxietyPatient
· 14ч назад
О, снова пришло время Клиповые купоны выпуск монеты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-74b10196
· 14ч назад
Опять волна неудачников, которых разыгрывают как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemecoinResearcher
· 14ч назад
сэр, провел некоторый быстрый анализ корреляции по токенам фреймворка... ngmi, если мы не изменим меметический коэффициент, если честно
Новая модель AI-рамки: исследование будущего децентрализации и экономики агентов
Деконструкция AI-рамки: от интеллектуальных агентов до Децентрализация
Введение
Недавнее развитие направления AI Agent происходит стремительно, уровень интереса на рынке продолжает расти. Всего за два месяца нарратив, сочетающий AI и криптовалюту, претерпел практически еженедельные изменения. Недавно проекты «рамочного» типа, возглавляемые техническим нарративом, стали центром внимания рынка, несколько проектов преодолели рыночную капитализацию в миллиард долларов и даже более. Эти проекты породили новые модели выпуска активов: эмиссия токенов на основе репозиториев GitHub, Agents, построенные на основе рамок, могут снова выпустить токены. Основываясь на рамках, Agents представляют собой уровень приложений, формируя модель, похожую на платформу для эмиссии активов, что фактически является возникновением уникальной инфраструктурной модели в эпоху AI. В данной статье мы начнем с введения в рамки и рассмотрим влияние AI-рамок на сферу криптовалют.
Один. Что такое рамка?
AI-рамка является основным инструментом разработки или платформой, интегрирующей предварительно построенные модули, библиотеки и инструменты, упрощая процесс создания сложных AI-моделей. Рамку можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, такую как Windows и Linux для настольных систем или iOS и Android для мобильных устройств. У каждой рамки есть свои плюсы и минусы, разработчики могут выбирать в зависимости от потребностей.
Хотя концепция "AI框架" является новой в области криптовалют, с момента появления Theano в 2010 году прошло почти 14 лет. В традиционной области ИИ уже существуют зрелые фреймворки, такие как TensorFlow от Google и Pytorch от Meta.
В сфере криптовалют появились фреймворк-проекты, созданные на основе огромного спроса на агентов в условиях бума ИИ, которые развиваются в другие направления, формируя разные сегменты фреймворков ИИ. Вот несколько примеров основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza — это многопользовательская симуляционная платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления автономными AI агентами. Разработан на TypeScript, имеет хорошую совместимость и легкую интеграцию API.
Основное внимание уделяется сценарию социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, такими как Discord, X/Twitter, Telegram и т.д. Поддерживает анализ PDF-документов, извлечение содержимого из ссылок, обработку аудио и видео, анализ изображений и другие функции.
В настоящее время поддерживается четыре типа случаев использования: приложения AI-ассистента, персонажи в социальных сетях, интеллектуальные работники и интерактивные персонажи.
Поддерживаемые модели включают: локальное выполнение открытых моделей (, таких как Llama3, Qwen1.5), облачное выполнение OpenAI API, конфигурация по умолчанию для Nous Hermes Llama 3.1B, а также интеграция с Claude для реализации сложных запросов.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это многомодальный AI-фреймворк для автоматического генерирования и управления, основной целью которого является проектирование интеллектуальных NPC в играх. Особенность заключается в том, что пользователи с низким уровнем кода или даже без кода могут использовать его, достаточно лишь изменить параметры для участия в проектировании Агентов.
Ядро дизайна представляет собой модульную конструкцию, в которой несколько подсистем работают совместно, включая интерфейс提示 агента, подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалога и другие компоненты.
Рабочий процесс: Разработчик запускает Агента через интерфейс подсказок, подсистема восприятия получает вводные данные и передает их в движок стратегического планирования. Движок стратегического планирования использует систему памяти, контекст мира и информацию из библиотеки Агента для разработки и выполнения плана действий. Модуль обучения постоянно мониторит результаты действий Агента и корректирует его поведение.
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 Rust, который упрощает разработку приложений для крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет единый интерфейс, удобный для взаимодействия с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности:
Рабочий процесс: Запросы пользователей проходят через абстрактный слой провайдера, умные агенты вызывают инструменты или запрашивают векторное хранилище для получения информации, генерируя ответы с использованием механизмов, таких как извлечение, улучшенное создание (RAG) и т.д.
Применение включает в себя системы ответов на вопросы, инструменты поиска документов, чат-ботов, виртуальных помощников и создание контента.
1.4 ZerePy
ZerePy — это основанный на Python открытый фреймворк, упрощающий процесс развертывания и управления AI Agent на платформе X. Унаследованный от проекта Zerebro, он более модульный и легко расширяемый.
Предоставляет командный интерфейс (CLI) для управления AI Agent. Ядро архитектуры основано на модульном дизайне, включая:
В отличие от Eliza, ZerePy более сосредоточен на упрощении процесса развертывания AI Agent на платформе X, ориентируясь на практическое применение.
Два, Копия экосистемы BTC
Путь развития AI-агента похож на экосистему BTC: GOAT/ACT - социальные агенты/аналитические AI-агенты - конкуренция между фреймворками. Ожидается, что инфраструктурные проекты, сосредоточенные на децентрализации и безопасности агентов, станут главной темой следующего этапа.
Проект AI-фреймворка предлагает новые подходы к развитию инфраструктуры. В отличие от Memecoin Launchpad и протокола Inscription, AI-фреймворк больше похож на будущую публичную цепочку, а Agent больше похож на будущий Dapp.
Будущие споры могут перейти от EVM и гетерогенных цепей к борьбе за фреймворки. Ключевой вопрос заключается в том, как реализовать Децентрализацию или цепочечность, а также в значении разработки AI-фреймворков на блокчейне.
Три. Какое значение имеет запись в блокчейн?
Коренной вопрос, с которым сталкивается сочетание блокчейна и ИИ: имеет ли это смысл? Опираясь на успешный опыт DeFi, причины, поддерживающие цепочечность агентов, могут включать:
Снизить затраты на использование, повысить доступность и выбор, чтобы обычные пользователи могли участвовать в "аренде прав" ИИ.
Предоставление безопасного решения на основе блокчейн, удовлетворяющего потребности взаимодействия Агента с реальными или виртуальными кошельками.
Создание уникальных игровых механик в блокчейн-финансах, таких как возможности инвестирования в вычислительную мощность и маркировку данных, связанные с агентом.
Реализовать прозрачный, отслеживаемый процесс вывода, повысить интероперабельность, что делает его более привлекательным по сравнению с агентскими браузерами, предоставляемыми традиционными интернет-гигантами.
Четыре, креативная экономика
Проекты на основе фреймов могут в будущем предложить предпринимательские возможности, подобные GPT Store. Упрощение процесса создания агентов и предоставление сложных комбинаций функций может дать преимущества, формируя более интересную креативную экономику Web3 по сравнению с GPT Store.
В Web3 существует множество неудовлетворенных потребностей, экономическая система может сделать политику гигантов Web2 более справедливой. Введение communauté экономики поможет усовершенствовать Децентрализацию. Креативная экономика Агентов предоставит обычным людям возможности для участия, будущие AI Meme могут быть более умными и интересными, чем существующие на платформах Агентов.