تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى الاستكشاف اللامركزي

المقدمة

في الآونة الأخيرة، تطورت السرديات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة بسرعة. بدأت أنظار السوق تركز على المشاريع "الإطارية" التي تقودها التقنية، وقد أسفر هذا القطاع الفرعي عن عدة مشاريع تجاوزت قيمتها السوقية مليار دولار في فترة زمنية قصيرة. أوجدت هذه المشاريع نموذجًا جديدًا لإصدار الأصول: إصدار العملات من مستودعات كود Github، ويمكن أيضًا لوكلاء تم تطويرهم على أساس الإطار إصدار عملات مرة أخرى. بناءً على الإطار، ومع وجود الوكلاء في الأعلى، تشكل نموذجًا يشبه منصة إصدار الأصول، مما يعني أن نموذج البنية التحتية الفريد لعصر الذكاء الاصطناعي بدأ يظهر. ستبدأ هذه المقالة بمقدمة عن الإطار، ثم تستكشف معنى إطار الذكاء الاصطناعي لصناعة العملات المشفرة.

أ. ما هو الإطار؟

إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تتكامل معها مجموعة من الوحدات والمكتبات والأدوات المعدة مسبقًا، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهم الإطار كنظام تشغيل لعصر الذكاء الاصطناعي، مشابه لأنظمة التشغيل المكتبية مثل Windows وLinux، أو أنظمة التشغيل المحمولة مثل iOS وAndroid. كل إطار له مزاياه وعيوبه، ويمكن للمطورين اختيار ما يناسب احتياجاتهم بحرية.

على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم جديد في مجال العملات المشفرة، إلا أن تطوير إطار الذكاء الاصطناعي له تاريخ يمتد لأكثر من 14 عامًا. توجد أطر ناضجة للاختيار من بينها في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من جوجل وPytorch من ميتا. تم تصميم مشاريع الإطار التي ظهرت في العملات المشفرة لتلبية الطلب الكبير على الوكلاء في ظل ازدهار الذكاء الاصطناعي، وتمتد إلى مجالات أخرى، مما يؤدي إلى تشكيل أطر ذكاء اصطناعي في مجالات فرعية مختلفة.

1.1 إليزا

Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء تم إطلاقه بواسطة ai16z، وهو مخصص لإنشاء ونشر وإدارة الوكلاء الذكائيين المستقلين. تم تطويره على أساس TypeScript، وهو متوافق بشكل جيد وسهل التكامل مع واجهات البرمجة.

تستهدف Eliza بشكل أساسي سيناريوهات وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم تكامل العديد من المنصات، بما في ذلك Discord وX/Twitter وTelegram وغيرها. في مجال معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل مستندات PDF، واستخراج محتوى الروابط، ونقل الصوت، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور وغيرها من الوظائف.

تشمل حالات الاستخدام المدعومة حاليًا: تطبيقات مساعد AI، شخصيات وسائل التواصل الاجتماعي، عمال المعرفة والشخصيات التفاعلية وغيرها. تشمل النماذج المدعومة الاستدلال المحلي للنماذج مفتوحة المصدر، واستدلال السحابة عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.

1.2 ج.أ.م.إ

G.A.M.E هو إطار عمل متعدد الأنماط للذكاء الاصطناعي يتم إنشاؤه وإدارته تلقائيًا من قبل Virtual، ويستهدف بشكل أساسي تصميم NPCs الذكية في الألعاب. يتميز بأنه يمكن للمستخدمين ذوي التعليمات البرمجية المنخفضة أو حتى بدون تعليمات برمجية استخدامه، كل ما عليهم هو تعديل المعلمات للمشاركة في تصميم الوكلاء.

الجوهر الأساسي لـ G.A.M.E هو التصميم المعياري الذي يعمل بشكل متعاون من خلال عدة أنظمة فرعية، بما في ذلك واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، وحدة معالجة الحوار، مشغل محفظة البلوكشين، وحدة التعلم، وغيرها من المكونات.

يتركز هذا الإطار بشكل رئيسي على اتخاذ القرارات، والتغذية الراجعة، والإدراك، والشخصية للوكيل في بيئات افتراضية، وهو مناسب لمشاهد الألعاب وعالم الميتافيرس. وقد اعتمدت العديد من المشاريع هذا الإطار للبناء.

1.3 ريغ

Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة. توفر واجهة تشغيل موحدة، مما يسهل على المطورين التفاعل مع العديد من مقدمي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.

تتضمن الميزات الأساسية لـ Rig: واجهة موحدة، بنية معيارية، أمان نوعي، أداء عالي، وغيرها. تتضمن سير العمل طلب المستخدم الذي يمر عبر طبقة تجريد موفر الخدمة، ثم يستدعي وكيل ذكي أدوات متنوعة أو يستفسر عن تخزين المتجهات، وأخيرًا يتم توليد الاستجابة من خلال آليات مثل الاسترجاع المعزز للتوليد.

يستخدم Rig لبناء أنظمة الأسئلة والأجوبة، وأدوات البحث في الوثائق، والدردشة الروبوتية ذات القدرة على الوعي بالسياق، وغيرها من السيناريوهات.

1.4 ZerePy

ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يبسط عملية نشر وإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة X. إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، ولكنه يعتمد تصميمًا أكثر modular وسهل التوسع.

ZerePy تقدم واجهة سطر الأوامر، مما يسهل على المستخدمين إدارة وكيل الذكاء الاصطناعي. الهيكل الأساسي يعتمد على تصميم معياري، يدعم LLM من OpenAI وAnthropic، ويقوم بدمج API منصة X مباشرة، مما يسمح للوكيل بإجراء عمليات مثل النشر والرد. هناك خطط مستقبلية لدمج نظام الذاكرة، مما يمكن الوكيل من تذكر المعلومات التفاعلية السابقة.

بالمقارنة مع Eliza، فإن ZerePy يركز أكثر على تبسيط عملية نشر وكيل الذكاء الاصطناعي على منصات التواصل الاجتماعي المحددة، ويميل نحو التطبيقات العملية.

ثانياً، النسخة المتماثلة لبيئة BTC

تتشابه مسارات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مع النظام البيئي لـ BTC في الفترة الأخيرة. لقد مر النظام البيئي لـ BTC بمراحل مثل BRC20، المنافسة بين البروتوكولات المتعددة، BTC L2، وBTCFi. بينما يتطور وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على أساس مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية الناضجة، وقد مر بمراحل مثل GOAT/ACT، ووكلاء من نوع Social، وتنافس أطر وكيل الذكاء الاصطناعي التحليلي.

من المحتمل أن تصبح المشاريع الأساسية المتعلقة بالـAgent اللامركزية والأمان المرحلة الساخنة التالية. لكن سرد الـAI Agent ليس إعادة إنتاج لتاريخ سلسلة العقود الذكية، بل يوفر أفكارًا جديدة لتطوير البنية التحتية. مقارنةً بـMemecoin Launchpad وبروتوكول النقوش، فإن إطار الـAI يشبه أكثر سلسلة الكتل العامة المستقبلية، بينما يشبه الـAgent أكثر الـDapp المستقبلية.

قد تتحول المناقشات المستقبلية من الصراع بين EVM وسلاسل الهياكل المختلفة إلى صراع الأطر. القضية الأساسية هي كيفية تحقيق اللامركزية أو الربط السلسلي، وكذلك معنى القيام بذلك على البلوك تشين.

ثالثاً، ما معنى التحويل إلى السلسلة؟

عند دمج blockchain مع أشياء أخرى، يجب مواجهة مشكلة معناه. عند مراجعة أسباب نجاح DeFi: إمكانية الوصول الأعلى، والكفاءة الأفضل، والتكلفة الأقل، والأمان الذي لا يحتاج إلى الثقة في اللامركزية. بناءً على ذلك، يمكن أن يكون لربط Agent المعاني التالية:

1. تقليل تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيار، مما يتيح للمستخدمين العاديين المشاركة في "حق تأجير" الذكاء الاصطناعي.

2. تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية تلبي احتياجات الأمان لتفاعل الوكيل مع المحفظة الحقيقية أو الافتراضية.

3. خلق أساليب مالية فريدة في اللامركزية، مثل فرص الاستثمار المتعلقة بالوكيل.

4. تحقيق الشفافية والقابلية للتتبع في الاستدلال، وزيادة القدرة على التشغيل البيني، قد تكون أكثر جاذبية من متصفح الوكلاء الخاص بعمالقة الإنترنت التقليديين.

أربعة، الاقتصاد الإبداعي

قد توفر المشاريع الإطارية فرصًا مبتكرة مماثلة لمتجر GPT في المستقبل. قد تحتل الإطارات التي تبسط عملية بناء الوكلاء وتقدم مجموعات معقدة من الوظائف ميزة، مما يشكل اقتصادًا إبداعيًا في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.

بالمقارنة مع GPT Store الذي يميل إلى المجالات التقليدية من حيث الفائدة ويقوده بشكل رئيسي شركات Web2، قد يكون Web3 أكثر عدلاً من حيث الطلب والنظام الاقتصادي. كما أن إدخال الاقتصاد المجتمعي يمكن أن يجعل الوكلاء أكثر كفاءة. ستوفر الاقتصاد الإبداعي للوكلاء فرصاً للمشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون ميمز الذكاء الاصطناعي المستقبلية أكثر ذكاءً ومتعة من الوكلاء الموجودين على المنصات الحالية.