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El auge de los marcos de IA: un camino de exploración desde agentes inteligentes hasta la economía creativa de Web3
Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado se centra en proyectos "tipo marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha visto surgir múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de mil millones e incluso más de diez mil millones en un corto período de tiempo. Estos proyectos han dado lugar a nuevos modos de emisión de activos, es decir, emitir tokens a partir de una base de código, y los agentes desarrollados sobre estos marcos también pueden volver a emitir tokens. Basándose en el marco, los agentes son aplicaciones de nivel superior, formando un modelo único de infraestructura de la era de la IA. Este artículo 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 módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows, Linux o iOS, Android. Cada marco tiene sus características, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, ha habido casi 14 años de desarrollo desde que se lanzó Theano en 2010. En el campo de la IA tradicional, ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow, Pytorch, entre otros. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas se desarrollaron en respuesta a la demanda de Agentes bajo la ola de la IA y se extienden a otros campos. A continuación, se presentan algunos marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, utilizado para crear, desplegar y gestionar Agentes de IA. Desarrollado en TypeScript, tiene buena compatibilidad y es fácil de integrar con API. Está principalmente enfocado en escenarios de redes sociales, soportando integración multiplataforma y procesamiento de contenido multimedia.
Los casos de uso admitidos incluyen:
Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal que se genera y gestiona automáticamente, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Su característica es que también puede ser utilizado por usuarios de bajo código e incluso sin código.
La arquitectura central incluye múltiples módulos como la interfaz de提示 de Agent, el subsistema de percepción y el motor de planificación estratégica, que trabajan en conjunto para lograr funciones.
Los escenarios de aplicación se centran principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, aplicables a juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz unificada para interactuar con varios proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Características clave:
El flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la obtención de información y la generación de respuestas.
Aplicable para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otras aplicaciones.
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. Proporciona una interfaz de línea de comandos y admite diseño modular.
La arquitectura central incluye:
En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el despliegue de agentes de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, la replicación del ecosistema BTC
El camino de desarrollo del Agente de IA es similar al ecosistema BTC reciente: Ecología BTC: BRC20 → Competencia de múltiples protocolos → BTC L2 → BTCFi AI Agent: GOAT/ACT → Múltiples Agentes/Competencia de Marcos → Descentralización de Infraestructura
Pero es poco probable que la pista de AI Agent se dirija hacia la homogeneización o la burbujización. El marco de AI se asemeja más a la cadena pública del futuro, y el agente se parece más a la Dapp del futuro. El debate futuro podría pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a la disputa de marcos, y la cuestión clave es cómo lograr la Descentralización y su significado en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
El problema central que enfrenta la combinación de blockchain y AI es cuál es su significado. Referenciando la exitosa experiencia de DeFi, las razones que podrían apoyar la cadena de agentes son:
Cuatro, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Se espera que los marcos que simplifican el proceso de construcción de agentes ocupen una posición ventajosa, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, la economía creativa de Web3 Agent puede ser más abierta y justa, e introducir una economía comunitaria para hacer que el Agente sea más completo. Esta será una oportunidad para que las personas comunes participen, y los futuros Memes de IA también pueden ser más inteligentes y divertidos.