Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá

Lời giới thiệu

Gần đây, sự phát triển của câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử diễn ra rất nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "loại khung" do công nghệ dẫn dắt, phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị vốn hóa triệu đô thậm chí hàng tỷ đô trong thời gian ngắn. Các dự án này đã phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, đó là phát hành token từ kho mã, và các Agent phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token lần nữa. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng trên cùng, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của thời đại AI. Bài viết này sẽ xuất phát từ khái niệm khung để khám phá ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.

Một, Khung là gì?

Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quy trình xây dựng mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như một hệ điều hành của thời đại AI, tương tự như Windows, Linux hoặc iOS, Android. Mỗi khung đều có đặc điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.

Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng kể từ khi Theano ra mắt vào năm 2010, khung AI đã có gần 14 năm phát triển. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có những khung trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử là nhằm đáp ứng nhu cầu của Agent dưới cơn sốt AI và mở rộng sang các lĩnh vực khác. Dưới đây là giới thiệu một số khung chính.

1.1 Eliza

Eliza là một khung mô phỏng đa Agent, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý Agent AI. Phát triển dựa trên TypeScript, có tính tương thích cao và dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu hướng đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng và xử lý nội dung truyền thông.

Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ bao gồm:

• Ứng dụng loại AI trợ lý
• Vai trò truyền thông xã hội
• Người lao động tri thức
• Vai trò tương tác

Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E là một khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu nhằm thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng với mã thấp hoặc thậm chí không cần mã.

Kiến trúc cốt lõi bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều mô-đun khác, thông qua làm việc hợp tác để đạt được chức năng.

Các trường hợp ứng dụng chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp cho trò chơi và vũ trụ ảo.

1.3 Rig

Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Cung cấp giao diện thống nhất để tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.

Các đặc điểm chính:

• Giao diện thống nhất
• Kiến trúc mô-đun
• An toàn kiểu
• Hiệu suất cao

Quy trình làm việc bao gồm xử lý yêu cầu, thu thập thông tin, tạo phản hồi và các bước khác.

Áp dụng cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và các ứng dụng khác.

1.4 ZerePy

ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun.

Cấu trúc chính bao gồm:

• Tích hợp LLM
• Tích hợp nền tảng X
• Hệ thống kết nối mô-đun
• Hệ thống bộ nhớ ( đang được lập kế hoạch )

So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa việc triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.

Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC

Đường phát triển của AI Agent tương tự như hệ sinh thái BTC gần đây: Hệ sinh thái BTC: BRC20 → Cạnh tranh đa giao thức → BTC L2 → BTCFi AI Agent: GOAT/ACT → Đa loại Agent/Cạnh tranh khung → Phi tập trung cơ sở hạ tầng

Nhưng lĩnh vực AI Agent có khả năng không dẫn đến sự đồng nhất, bong bóng. Khung AI giống như chuỗi công cộng trong tương lai, Agent giống như Dapp trong tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi đa dạng sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung và ý nghĩa của nó trên blockchain.

Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?

Vấn đề cốt lõi mà sự kết hợp giữa blockchain và AI phải đối mặt là ý nghĩa của nó ở đâu. Tham khảo kinh nghiệm thành công của DeFi, lý do ủng hộ việc chuỗi hóa Agent có thể là:

1. Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và tính chọn lọc
2. Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain
3. Hình thành những cách chơi tài chính blockchain độc đáo
4. Thực hiện suy luận minh bạch, có thể truy xuất, nâng cao khả năng tương tác

Bốn, Kinh tế sáng tạo

Các dự án loại khung trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Khung đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent hy vọng sẽ chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.

So với GPT Store, nền kinh tế sáng tạo của Web3 Agent có thể mở hơn, công bằng hơn và đưa vào nền kinh tế cộng đồng giúp Agent hoàn thiện hơn. Đây sẽ là cơ hội cho người bình thường tham gia, Meme AI trong tương lai cũng có thể thông minh và thú vị hơn.