解析AI框架:從Agent到去中心化探索

前言

近期,AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速,市場聚焦於技術導向的"框架類"項目。這一細分賽道在短期內湧現多個市值過億甚至十億的項目。這類項目衍生出新的資產發行模式 - 基於GitHub代碼庫發幣,同時基於框架開發的Agent也可再次發幣。以框架爲基礎,Agent爲應用層,形成了一種獨特的AI時代基礎設施模式。本文將從框架概述開始,探討AI框架對加密貨幣領域的影響。

一、框架概述

AI框架是一種底層開發工具或平台,集成了預構建模塊、庫和工具,簡化了構建復雜AI模型的過程。可以將其理解爲AI時代的操作系統,類似於Windows、Linux或iOS、Android。雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新興概念,但其發展歷程已近14年。目前加密貨幣中湧現的框架項目,是針對大量Agent需求而打造,並向其他領域延伸,形成不同細分領域的AI框架。

1.1 Eliza

Eliza是一個多Agent模擬框架,專門用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發,具有良好的兼容性和API集成能力。主要針對社交媒體場景,支持多平台集成,包括Discord、X/Twitter、Telegram等。在媒體內容處理方面支持PDF文檔分析、連結內容提取、音視頻處理等功能。

Eliza當前支持的用例包括:

1. AI助手類應用
2. 社交媒體角色
3. 知識工作者
4. 互動角色

支持的模型包括開源模型本地推理、OpenAI的API雲推理等。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是Virtual推出的自動生成與管理的多模態AI框架,主要針對遊戲中的智能NPC設計。特點是低代碼甚至無代碼用戶也可使用。

項目架構採用模塊化設計,包括:

1. Agent提示界面
2. 感知子系統
3. 戰略規劃引擎
4. 世界上下文
5. 對話處理模塊
6. 鏈上錢包操作員
7. 學習模塊
8. 工作記憶
9. 長期記憶處理器
10. Agent倉庫
11. 動作規劃器
12. 計劃執行器

除遊戲外,該框架也適用於元宇宙場景。

1.3 Rig

Rig是用Rust編寫的開源工具,旨在簡化大型語言模型應用程序開發。它提供統一操作界面,方便與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

核心特點:

• 統一接口
• 模塊化架構
• 類型安全
• 高效性能

工作流程包括請求處理、信息獲取和響應生成等步驟。

應用場景包括問答系統、文檔搜索工具、聊天機器人等。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架,用於在X平台上部署和管理AI Agent。它提供命令行界面,採用模塊化設計,支持多種LLM和X平台API集成。

二、與BTC生態的相似性

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有相似之處。BTC生態經歷了BRC20、多協議競爭、BTC L2和BTCFi等階段。AI Agent在成熟技術棧基礎上發展更快,經歷了GOAT/ACT、Social類Agent和分析類AI Agent框架競爭等階段。

未來可能圍繞Agent去中心化和安全性展開,成爲下階段主旋律。AI框架項目提供了新的基建發展思路,可類比爲未來的公鏈,Agent則類似於Dapp。

三、鏈上意義

區塊鏈與AI結合需要考慮其意義。可能的意義包括:

1. 降低使用成本,提高可及性
2. 提供基於區塊鏈的安全方案
3. 實現獨特的區塊鏈金融玩法
4. 實現透明、可追溯的推理過程

四、創意經濟

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化Agent構建過程的框架可能佔據優勢,形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

Web3在需求和經濟體系上可能比傳統模式更公平。未來的AI Meme可能更智能、有趣,爲普通人提供參與機會。