Деконструкція AI фреймворку: від інтелектуальних агентів до децентралізації

Вступ

Нещодавно наративи про поєднання ШІ та криптовалют розвиваються швидкими темпами. Ринкова увага зосереджена на технологічно домінуючих "фреймових" проєктах, які швидко з'явилися в цій ніші, і кілька з них досягли мільярдних капіталізацій. Ці проєкти породжують нові моделі випуску активів, що означає випуск токенів на основі кодової бібліотеки, а також Agent, розроблений на основі фрейму, може знову випускати токени. На основі фрейму, Agent є верхнім рівнем застосування, що формує унікальну інфраструктурну модель епохи ШІ. У цій статті буде розглянуто значення фреймової концепції для криптовалютної індустрії.

Один. Що таке рамка?

AI-рамка є основним інструментом або платформою для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI-моделей. Її можна розглядати як операційну систему ери AI, подібну до Windows, Linux або iOS, Android. Кожна рамка має свої особливості, розробники можуть вибирати відповідно до своїх потреб.

Хоча "AI-рамки" є новим поняттям у сфері криптовалют, але з моменту появи Theano у 2010 році AI-рамки розвивалися майже 14 років. У традиційній сфері AI вже є зрілі рамки на вибір, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Рамкові проекти, що з'явилися в криптовалюті, були розроблені для задоволення потреб агентів в умовах буму AI та розширюються на інші сфери. Нижче представлено кілька основних рамок:

1.1 Еліза

Eliza є багатопрограмним симуляційним фреймворком, що використовується для створення, розгортання та управління AI Agent. Розроблений на базі TypeScript, має хорошу сумісність і легко інтегрується з API. Основна увага приділяється соціальним медіа-сценаріям, підтримує багатоплатформенну інтеграцію та обробку медіаконтенту.

Підтримувані випадки використання включають:

• Додатки типу AI помічник
• Ролі в соціальних мережах
• Працівник знань
• Інтерактивні ролі

Підтримувані моделі включають локальне інфериювання відкритих моделей, хмарне інфериювання OpenAI API тощо.

1.2 Г.А.М.Е

G.A.M.E є автоматизованою системою генерації та управління багатопараметричними AI-структурами, що головним чином спрямована на проектування інтелектуальних NPC у іграх. Основна особливість – це можливість використання для користувачів з низьким рівнем кодування, а також для тих, хто не має досвіду програмування.

Ядро архітектури включає в себе кілька модулів, таких як інтерфейс підказок агента, підсистема сприйняття, стратегічний планувальний двигун тощо, які реалізують функції через спільну роботу.

Застосування в основному зосереджене на рішенні, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агентів у віртуальному середовищі, підходить для ігор та метасвіту.

1.3 Оснащення

Rig - це відкритий інструмент, написаний мовою Rust, призначений для спрощення розробки додатків на основі великих мовних моделей. Забезпечує єдиний інтерфейс для взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.

Основні характеристики:

• Єдиний інтерфейс
• Модульна архітектура
• Типова безпека
• Висока продуктивність

Робочий процес включає в себе обробку запитів, отримання інформації, генерацію відповідей та інші етапи.

Придатний для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та інших застосунків.

1.4 ZerePy

ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Надає інтерфейс командного рядка, підтримує модульний дизайн.

Основна архітектура включає:

• Інтеграція LLM
• Інтеграція платформи X
• Модульна система з'єднань
• Система пам'яті ( у процесі планування )

У порівнянні з Eliza, ZerePy більше зосереджений на спрощенні розгортання AI Agent на конкретних соціальних платформах.

Два, Копія екосистеми BTC

Розвиток AI Agent має схожий шлях з недавньою екосистемою BTC: BTC екосистема: BRC20 → багатопратокольна конкуренція → BTC L2 → BTCFi AI Agent: GOAT/ACT → Багатоагентні системи/конкуренція фреймворків → Децентралізація інфраструктури

Але траса AI Agent навряд чи стане однорідною чи надутою. AI-рамка більше схожа на майбутній публічний блокчейн, а Agent більше нагадує майбутній Dapp. У майбутньому суперечки можуть перейти від боротьби між EVM та гетерогенними ланцюгами до боротьби рамок, ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію та його значення в блокчейні.

Три, значення запису в блокчейн?

Основна проблема, з якою стикається поєднання блокчейну та ШІ, полягає в тому, у чому його сенс. Спираючись на успішний досвід DeFi, причини, що підтримують агентне ланцюгове рішення, можуть бути такими:

1. Зниження витрат на використання, підвищення доступності та вибору
2. Надання безпечних рішень на основі блокчейн
3. Формування унікальних фінансових ігор на базі блокчейн
4. Реалізація прозорого, відстежуваного висновку, підвищення взаємодії

Чотири, креативна економіка

Фреймові проекти в майбутньому можуть надати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощені фрейми для побудови агентів мають шанс зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.

В порівнянні з GPT Store, креативна економіка Web3 Agent може бути більш відкритою, справедливою та впроваджувати громадську економіку, що робить Agent більш досконалим. Це буде можливість для звичайних людей взяти участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш розумними та цікавими.