Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Lĩnh vực AI Agent gần đây phát triển mạnh mẽ, sự quan tâm của thị trường tiếp tục gia tăng. Chỉ trong hai tháng ngắn ngủi, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có sự thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, các dự án "loại khung" do câu chuyện công nghệ dẫn đầu đã trở thành tâm điểm của thị trường, nhiều dự án có giá trị vốn hóa vượt qua hàng triệu đô la, thậm chí hàng tỷ đô la. Những dự án này đã phát sinh ra mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và Agent được xây dựng dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent là lớp ứng dụng, hình thành mô hình tương tự như nền tảng phát hành tài sản, thực tế là mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, khám phá tác động của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn dựa trên nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ năm 2010 khi Theano ra đời, khung AI đã có gần 14 năm lịch sử. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v.
Các dự án khung nổi lên trong lĩnh vực tiền điện tử, được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent dưới cơn sốt AI, và phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, phân tích hình ảnh, v.v.
Hiện tại hỗ trợ bốn loại trường hợp: Ứng dụng trợ lý AI, Nhân vật truyền thông xã hội, Nhân viên tri thức và Nhân vật tương tác.
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm: Suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở ( như Llama3, Qwen1.5), Suy diễn đám mây OpenAI API, cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B, và tích hợp với Claude để thực hiện các truy vấn phức tạp.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần thay đổi tham số là có thể tham gia vào thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi là thiết kế mô-đun cho phép nhiều hệ thống con phối hợp làm việc, bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và các mô-đun xử lý đối thoại.
Quy trình làm việc: Nhà phát triển khởi động Agent thông qua giao diện nhắc nhở, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào và chuyển tiếp đến động cơ lập kế hoạch chiến lược. Động cơ lập kế hoạch chiến lược sử dụng hệ thống trí nhớ, ngữ cảnh thế giới và thông tin từ thư viện Agent để xây dựng và thực hiện kế hoạch hành động. Mô-đun học liên tục giám sát kết quả hành động của Agent và điều chỉnh hành vi của Agent.
Các kịch bản ứng dụng chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và tính cách của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cung cấp giao diện thao tác thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Tính năng cốt lõi:
Giao diện thống nhất
Kiến trúc mô-đun
An toàn kiểu
Hiệu suất cao
Quy trình làm việc: Người dùng yêu cầu thông qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, đại lý thông minh gọi công cụ hoặc truy vấn kho vector để lấy thông tin, thông qua việc truy xuất tăng cường tạo ra (RAG) và các cơ chế khác để tạo phản hồi.
Các ứng dụng bao gồm hệ thống trả lời câu hỏi, công cụ tìm kiếm tài liệu, robot trò chuyện, trợ lý ảo và sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Kế thừa từ dự án Zerebro, nó trở nên mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) quản lý AI Agent. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
Tích hợp LLM: Hỗ trợ mô hình OpenAI và Anthropic
Tích hợp nền tảng X: Tích hợp trực tiếp API nền tảng X
Hệ thống kết nối mô-đun: thuận tiện để thêm hỗ trợ cho các nền tảng hoặc dịch vụ khác
Hệ thống bộ nhớ ( đang được lên kế hoạch ): giúp Agent có thể nhớ lại các tương tác và thông tin bối cảnh trước đó.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên nền tảng X, nghiêng về ứng dụng thực tiễn.
Hai, bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent tương tự như hệ sinh thái BTC: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Dự kiến các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn sẽ trở thành giai điệu chính trong giai đoạn tiếp theo.
Dự án khung AI cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Trong tương lai, các cuộc tranh luận có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác sang cuộc chiến về khung. Vấn đề chính là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Vấn đề cốt lõi mà sự kết hợp giữa blockchain và AI phải đối mặt là: Có ý nghĩa không? Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do hỗ trợ chuỗi Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng thông thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Tạo ra các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như cơ hội đầu tư liên quan đến Agent về sức mạnh tính toán, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện quy trình suy diễn minh bạch, có thể truy xuất, nâng cao khả năng tương tác, so với trình duyệt agent do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp, hấp dẫn hơn.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Khung giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 tồn tại nhiều nhu cầu cần được lấp đầy, hệ thống kinh tế có thể làm cho chính sách của các ông lớn Web2 công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng giúp hoàn thiện Agent. Kinh tế sáng tạo Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent trên các nền tảng hiện tại.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnlyOnMainnet
· 16giờ trước
phát hành coin phát hành coin lại có thêm điều mới mẻ
Xem bản gốcTrả lời0
WalletAnxietyPatient
· 16giờ trước
噢又到了Phiếu giảm giáphát hành coin的时候
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-74b10196
· 16giờ trước
又一波 đồ ngốc chơi đùa với mọi người
Xem bản gốcTrả lời0
MemecoinResearcher
· 16giờ trước
người, đã thực hiện một phân tích tương quan nhanh trên các token framework... sẽ không thành công trừ khi chúng ta lật ngược hệ số memetic thật lòng mà nói
Mô hình mới của khung AI: Khám phá tương lai của Phi tập trung và kinh tế Agent
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Lĩnh vực AI Agent gần đây phát triển mạnh mẽ, sự quan tâm của thị trường tiếp tục gia tăng. Chỉ trong hai tháng ngắn ngủi, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có sự thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, các dự án "loại khung" do câu chuyện công nghệ dẫn đầu đã trở thành tâm điểm của thị trường, nhiều dự án có giá trị vốn hóa vượt qua hàng triệu đô la, thậm chí hàng tỷ đô la. Những dự án này đã phát sinh ra mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và Agent được xây dựng dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent là lớp ứng dụng, hình thành mô hình tương tự như nền tảng phát hành tài sản, thực tế là mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, khám phá tác động của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn dựa trên nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ năm 2010 khi Theano ra đời, khung AI đã có gần 14 năm lịch sử. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v.
Các dự án khung nổi lên trong lĩnh vực tiền điện tử, được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent dưới cơn sốt AI, và phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ về khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, phân tích hình ảnh, v.v.
Hiện tại hỗ trợ bốn loại trường hợp: Ứng dụng trợ lý AI, Nhân vật truyền thông xã hội, Nhân viên tri thức và Nhân vật tương tác.
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm: Suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở ( như Llama3, Qwen1.5), Suy diễn đám mây OpenAI API, cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B, và tích hợp với Claude để thực hiện các truy vấn phức tạp.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã, chỉ cần thay đổi tham số là có thể tham gia vào thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi là thiết kế mô-đun cho phép nhiều hệ thống con phối hợp làm việc, bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và các mô-đun xử lý đối thoại.
Quy trình làm việc: Nhà phát triển khởi động Agent thông qua giao diện nhắc nhở, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào và chuyển tiếp đến động cơ lập kế hoạch chiến lược. Động cơ lập kế hoạch chiến lược sử dụng hệ thống trí nhớ, ngữ cảnh thế giới và thông tin từ thư viện Agent để xây dựng và thực hiện kế hoạch hành động. Mô-đun học liên tục giám sát kết quả hành động của Agent và điều chỉnh hành vi của Agent.
Các kịch bản ứng dụng chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và tính cách của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cung cấp giao diện thao tác thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Tính năng cốt lõi:
Quy trình làm việc: Người dùng yêu cầu thông qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, đại lý thông minh gọi công cụ hoặc truy vấn kho vector để lấy thông tin, thông qua việc truy xuất tăng cường tạo ra (RAG) và các cơ chế khác để tạo phản hồi.
Các ứng dụng bao gồm hệ thống trả lời câu hỏi, công cụ tìm kiếm tài liệu, robot trò chuyện, trợ lý ảo và sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Kế thừa từ dự án Zerebro, nó trở nên mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) quản lý AI Agent. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên nền tảng X, nghiêng về ứng dụng thực tiễn.
Hai, bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent tương tự như hệ sinh thái BTC: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Dự kiến các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn sẽ trở thành giai điệu chính trong giai đoạn tiếp theo.
Dự án khung AI cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Trong tương lai, các cuộc tranh luận có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác sang cuộc chiến về khung. Vấn đề chính là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Vấn đề cốt lõi mà sự kết hợp giữa blockchain và AI phải đối mặt là: Có ý nghĩa không? Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do hỗ trợ chuỗi Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng thông thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Tạo ra các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như cơ hội đầu tư liên quan đến Agent về sức mạnh tính toán, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện quy trình suy diễn minh bạch, có thể truy xuất, nâng cao khả năng tương tác, so với trình duyệt agent do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp, hấp dẫn hơn.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Khung giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 tồn tại nhiều nhu cầu cần được lấp đầy, hệ thống kinh tế có thể làm cho chính sách của các ông lớn Web2 công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng giúp hoàn thiện Agent. Kinh tế sáng tạo Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent trên các nền tảng hiện tại.