AIフレームワークの解体:インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

最近、AIと暗号通貨の結合に関するストーリーが急速に発展しています。市場の関心は、技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに集中し始め、このセグメントでは短期間に数億ドルの時価総額を持つプロジェクトがいくつか生まれました。このようなプロジェクトは、新しい資産発行モデルを派生させました: Githubコードリポジトリを基にトークンを発行し、フレームワークを基に開発されたエージェントも再度トークンを発行することができます。フレームワークを基に、エージェントを上に置くことで、資産発行プラットフォームに似たモデルが形成され、実際にはAI時代特有のインフラストラクチャモデルが現れつつあります。本記事では、フレームワークの紹介から始め、AIフレームワークが暗号通貨業界にもたらす意味について探ります。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化するために、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールのセットを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームです。このフレームワークは、AI時代のオペレーティングシステムとして理解することができ、デスクトップオペレーティングシステムのWindows、Linux、またはモバイル端末のiOSとAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの利点と欠点があり、開発者はニーズに応じて自由に選択できます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、AIフレームワークの発展はすでに約14年の歴史があります。従来のAI分野には、GoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなどの成熟したフレームワークが選択可能です。暗号通貨に登場したフレームワークプロジェクトは、AIブームに伴う大量のエージェント需要に応じて設計されており、他のトラックに延びて、異なる細分野のAIフレームワークを形成しています。

1.1 エリザ

Elizaはai16zが提供するマルチエージェントシミュレーションフレームワークで、自律AIエージェントの作成、展開、管理に特化しています。TypeScriptを基に開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。

Elizaは主にソーシャルメディアシーンに対応しており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの多プラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理においては、PDF文書分析、リンクコンテンツ抽出、音声転写、動画処理、画像分析などの機能をサポートしています。

現在サポートされているユースケースには、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識作業者、インタラクティブキャラクターなどが含まれます。サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論、OpenAI APIのクラウド推論などがあります。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが発表した自動生成および管理のマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲームにおけるインテリジェントNPCの設計を対象としています。特徴は、ローコードまたはノーコードのユーザーでも使用でき、パラメータを変更するだけでエージェントの設計に参加できることです。

G.A.M.Eのコアは、エージェントヒントインターフェイス、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界文脈、対話処理モジュール、オンチェーンウォレットオペレーター、学習モジュールなどのコンポーネントを含む、複数のサブシステムが協調して機能するモジュラー設計です。

このフレームワークは、エージェントの仮想環境における意思決定、フィードバック、知覚、および個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースのシーンに適しています。現在、このフレームワークを使用して構築されているプロジェクトがいくつかあります。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデルアプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。統一された操作インターフェースを提供し、開発者が複数のLLMサービスプロバイダーおよびベクトルデータベースと対話するのを便利にします。

Rigのコア機能には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、型安全、高効率の性能などが含まれます。ワークフローは、ユーザーのリクエストがプロバイダーの抽象層を通過し、次にスマートエージェントがさまざまなツールやクエリベクトルストレージを呼び出し、最後に検索強化生成などのメカニズムを通じて応答を生成します。

Rigは、質問応答システム、文書検索ツール、状況認識能力を備えたチャットボットなどのシーンを構築するために適用されます。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でAIエージェントを展開し管理するプロセスを簡素化します。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張が容易な設計を採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、ユーザーがAIエージェントを管理するのに便利です。コアアーキテクチャはモジュール設計に基づいており、OpenAIとAnthropicのLLMをサポートし、XプラットフォームAPIを直接統合して、エージェントが投稿、返信などの操作を行えるようにします。将来的にはメモリシステムを統合し、エージェントが以前のインタラクション情報を記憶できるようにする計画です。

Elizaと比べて、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム上でAIエージェントを展開するプロセスを簡素化することにより、実用的なアプリケーションに偏っています。

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二、BTCエコシステムの複製

AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムに似た点があります。BTCエコシステムは、BRC20、複数プロトコルの競争、BTC L2、BTCFiなどの段階を経てきました。一方、AIエージェントは成熟した従来のAI技術スタックを基盤にしてより速く発展し、GOAT/ACT、ソーシャル型エージェント、分析型AIエージェントフレームワークの競争などの段階を経てきました。

未来において、エージェントの分散化や安全性を巡るインフラプロジェクトが次のホットな話題になる可能性があります。しかし、AIエージェントの物語はスマートコントラクトチェーンの歴史を再現するのではなく、新たなインフラ発展の考え方を提供します。Memecoin Launchpadや銘文プロトコルと比べると、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに近く、エージェントは未来のDappに近いです。

未来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いへと移る可能性があります。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてブロックチェーン上でこれを行う意義です。

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三、ブロックチェーンに乗せる意義は?

ブロックチェーンが他の事物と結びつくとき、常にその意味の問題に直面する必要があります。DeFiの成功の理由を振り返ると、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコスト、信頼の中心化が不要な安全性があります。これに基づいて考えると、エージェントの分散化には以下の意味があるかもしれません：

1. 使用コストを削減し、アクセス性と選択性を向上させ、一般ユーザーもAIの"レンタル権"に参加できるようにする。

2. ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションを提供し、エージェントと現実または仮想ウォレットとの相互作用におけるセキュリティニーズを満たします。

3. 独自のブロックチェーン金融プレイを創造する、例えばAgentに関連する投資機会。

4. 透明で追跡可能な推論を実現し、相互運用性を向上させることは、従来のインターネットの巨人のエージェントブラウザよりも魅力的である可能性があります。

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四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。エージェントの構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成する可能性があります。

GPT Storeは伝統的な分野の実用性に偏り、主にWeb2企業が主導しているのに対し、Web3は需要と経済システムにおいてより公平である可能性があります。コミュニティ経済を導入することで、エージェントもより充実したものになります。エージェントのクリエイティブ経済は、一般の人々に参加の機会を提供し、未来のAIミームは既存のプラットフォーム上のエージェントよりもより賢く、面白くなるかもしれません。

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