Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa sobre la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado ha comenzado a centrarse en proyectos "tipo marco" impulsados por la tecnología, y este segmento ha generado varios proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones de dólares en un corto período de tiempo. Estos proyectos han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los agentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y el agente en la parte superior, se ha formado un modelo similar a una plataforma de emisión de activos, que, en realidad, es un modelo de infraestructura único de la era de la IA que está emergiendo. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra un conjunto de módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows y Linux en sistemas operativos de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir libremente según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, el desarrollo del marco de IA tiene casi 14 años de historia. En el campo de la IA tradicional, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de calor de la IA, y se extienden a otros sectores, formando marcos de IA en diferentes áreas de especialización.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multi-Agente lanzado por ai16z, diseñado para crear, desplegar y gestionar Agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y es fácil de integrar con API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales y soporta la integración en múltiples plataformas, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, entre otras. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video, análisis de imágenes, entre otras funciones.
Los casos de uso actualmente soportados incluyen: aplicaciones de asistentes de IA, roles en redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube a través de la API de OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de inteligencia artificial multimodal generado y gestionado automáticamente lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPCs inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios de bajo código e incluso sin código también pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
El núcleo de G.A.M.E es un diseño modular que trabaja en conjunto a través de múltiples subsistemas, incluidos la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto mundial, el módulo de procesamiento de diálogos, el operador de billetera en cadena y el módulo de aprendizaje.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad de los agentes en entornos virtuales, siendo aplicable a escenarios de juegos y metaverso. Actualmente, varios proyectos ya están utilizando este marco para su construcción.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en el lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando a los desarrolladores interactuar con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen: interfaz unificada, arquitectura modular, seguridad de tipos, alto rendimiento, entre otros. El flujo de trabajo es que la solicitud del usuario pasa a través de la capa de abstracción del proveedor, luego el agente inteligente invoca diversas herramientas o consulta el almacenamiento de vectores, y finalmente genera una respuesta a través de mecanismos como la generación mejorada por recuperación.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots con capacidad de conciencia contextual y otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, facilitando a los usuarios la gestión del Agente de IA. La arquitectura central se basa en un diseño modular, soporta LLM de OpenAI y Anthropic, e integra directamente la API de la plataforma X, permitiendo al Agente realizar publicaciones, respuestas y otras operaciones. Se planea en el futuro integrar un sistema de memoria, para que el Agente pueda recordar la información de interacciones anteriores.
En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación de un agente de IA en plataformas sociales específicas, inclinándose hacia aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y BTCFi. Los Agentes de IA, por otro lado, se desarrollan más rápido sobre la base de una pila de tecnología de IA tradicional madura, pasando por etapas como GOAT/ACT, Agentes de tipo Social y competencia de marcos de Agentes de IA analíticos.
Los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y seguridad de los Agentes podrían convertirse en el próximo foco de atención. Sin embargo, la narrativa de los Agentes de IA no es una repetición de la historia de la cadena de contratos inteligentes, sino que ofrece una nueva forma de desarrollo de infraestructura. En comparación con el Launchpad de Memecoin y el protocolo de Inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la cadena pública del futuro, mientras que el Agente se asemeja más a la Dapp del futuro.
El debate futuro podría pasar de la lucha entre EVM y cadenas heterogéneas a una lucha de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de hacer esto en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de subir a la cadena?
Cuando la blockchain se combina con otras cosas, siempre necesita enfrentar la cuestión de su significado. Al revisar las razones del éxito de DeFi: mayor accesibilidad, mejor eficiencia, costos más bajos y seguridad sin necesidad de confiar en la Descentralización. A partir de esto, se puede pensar que la cadena de agentes podría tener el siguiente significado:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de la IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de seguridad de la interacción entre el Agente y las billeteras reales o virtuales.
Crear formas únicas de finanzas en blockchain, como oportunidades de inversión relacionadas con Agent.
Lograr inferencias transparentes y trazables, mejorar la interoperabilidad, puede ser más atractivo que los navegadores de agentes de los gigantes de Internet tradicionales.
Cuarta, Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que tiende a ser práctico en campos tradicionales y está principalmente dominado por empresas de Web2, Web3 podría ser más equitativo en términos de demanda y sistema económico. La introducción de la economía comunitaria también podría hacer que el Agente sea más completo. La economía creativa del Agente proporcionará oportunidades de participación para las personas comunes, y los futuros memes de IA podrían ser más inteligentes y divertidos que los Agentes en las plataformas actuales.
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El auge de los marcos de IA: del agente inteligente a la innovación descentralizada de Web3
Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa sobre la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado ha comenzado a centrarse en proyectos "tipo marco" impulsados por la tecnología, y este segmento ha generado varios proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones de dólares en un corto período de tiempo. Estos proyectos han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github, y los agentes desarrollados sobre el marco también pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y el agente en la parte superior, se ha formado un modelo similar a una plataforma de emisión de activos, que, en realidad, es un modelo de infraestructura único de la era de la IA que está emergiendo. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de IA para la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra un conjunto de módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows y Linux en sistemas operativos de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir libremente según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el ámbito de las criptomonedas, el desarrollo del marco de IA tiene casi 14 años de historia. En el campo de la IA tradicional, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y Pytorch de Meta. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de calor de la IA, y se extienden a otros sectores, formando marcos de IA en diferentes áreas de especialización.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multi-Agente lanzado por ai16z, diseñado para crear, desplegar y gestionar Agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y es fácil de integrar con API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales y soporta la integración en múltiples plataformas, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, entre otras. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video, análisis de imágenes, entre otras funciones.
Los casos de uso actualmente soportados incluyen: aplicaciones de asistentes de IA, roles en redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube a través de la API de OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de inteligencia artificial multimodal generado y gestionado automáticamente lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPCs inteligentes en juegos. Su característica es que los usuarios de bajo código e incluso sin código también pueden utilizarlo, solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
El núcleo de G.A.M.E es un diseño modular que trabaja en conjunto a través de múltiples subsistemas, incluidos la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto mundial, el módulo de procesamiento de diálogos, el operador de billetera en cadena y el módulo de aprendizaje.
Este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad de los agentes en entornos virtuales, siendo aplicable a escenarios de juegos y metaverso. Actualmente, varios proyectos ya están utilizando este marco para su construcción.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en el lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando a los desarrolladores interactuar con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen: interfaz unificada, arquitectura modular, seguridad de tipos, alto rendimiento, entre otros. El flujo de trabajo es que la solicitud del usuario pasa a través de la capa de abstracción del proveedor, luego el agente inteligente invoca diversas herramientas o consulta el almacenamiento de vectores, y finalmente genera una respuesta a través de mecanismos como la generación mejorada por recuperación.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots con capacidad de conciencia contextual y otros escenarios.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funciones centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, facilitando a los usuarios la gestión del Agente de IA. La arquitectura central se basa en un diseño modular, soporta LLM de OpenAI y Anthropic, e integra directamente la API de la plataforma X, permitiendo al Agente realizar publicaciones, respuestas y otras operaciones. Se planea en el futuro integrar un sistema de memoria, para que el Agente pueda recordar la información de interacciones anteriores.
En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación de un agente de IA en plataformas sociales específicas, inclinándose hacia aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y BTCFi. Los Agentes de IA, por otro lado, se desarrollan más rápido sobre la base de una pila de tecnología de IA tradicional madura, pasando por etapas como GOAT/ACT, Agentes de tipo Social y competencia de marcos de Agentes de IA analíticos.
Los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y seguridad de los Agentes podrían convertirse en el próximo foco de atención. Sin embargo, la narrativa de los Agentes de IA no es una repetición de la historia de la cadena de contratos inteligentes, sino que ofrece una nueva forma de desarrollo de infraestructura. En comparación con el Launchpad de Memecoin y el protocolo de Inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la cadena pública del futuro, mientras que el Agente se asemeja más a la Dapp del futuro.
El debate futuro podría pasar de la lucha entre EVM y cadenas heterogéneas a una lucha de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de hacer esto en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de subir a la cadena?
Cuando la blockchain se combina con otras cosas, siempre necesita enfrentar la cuestión de su significado. Al revisar las razones del éxito de DeFi: mayor accesibilidad, mejor eficiencia, costos más bajos y seguridad sin necesidad de confiar en la Descentralización. A partir de esto, se puede pensar que la cadena de agentes podría tener el siguiente significado:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de la IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de seguridad de la interacción entre el Agente y las billeteras reales o virtuales.
Crear formas únicas de finanzas en blockchain, como oportunidades de inversión relacionadas con Agent.
Lograr inferencias transparentes y trazables, mejorar la interoperabilidad, puede ser más atractivo que los navegadores de agentes de los gigantes de Internet tradicionales.
Cuarta, Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que tiende a ser práctico en campos tradicionales y está principalmente dominado por empresas de Web2, Web3 podría ser más equitativo en términos de demanda y sistema económico. La introducción de la economía comunitaria también podría hacer que el Agente sea más completo. La economía creativa del Agente proporcionará oportunidades de participación para las personas comunes, y los futuros memes de IA podrían ser más inteligentes y divertidos que los Agentes en las plataformas actuales.