Деконструкція AI-структури: від розумних агентів до Децентралізація
Вступ
Останнім часом розвиток наративу, пов'язаного з AI та криптовалютою, відбувається дуже швидко. Увага ринку починає зосереджуватися на технологічно орієнтованих "фреймових" проектах, цей сегмент ринку за кілька тижнів дав кілька проектів з капіталізацією понад мільйон, а навіть і понад мільярд. Цей тип проектів породив нову модель випуску активів - випуск монет на основі кодових репозиторіїв GitHub, також агенти, побудовані на основі фрейму, можуть знову випускати монети. На основі фрейму агенти виступають як верхні застосування, формуючи унікальну інфраструктурну модель епохи AI. У цій статті буде розглянуто, з чого починається знайомство з фреймом, а також вплив AI фрейму на індустрію криптовалюти.
Одне. Що таке рамка?
AI фреймворк – це основний інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI моделей. Фреймворк можна розглядати як операційну систему епохи AI, таку як Windows, Linux у настільних системах або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-фрейм" є новою концепцією у сфері криптовалют, але розвиток AI-фрейму триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже існують зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалютах, в основному розроблені з урахуванням великого попиту на Agent в умовах буму AI, а також виходять на інші траєкторії, формуючи різні сегменти AI-фреймів.
1.1 Еліза
Eliza є мультиагентною симуляційною платформою, спеціально призначеною для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Eliza в основному орієнтована на сценарії соціальних медіа, підтримує інтеграцію з кількома платформами, включаючи Discord, X/Twitter, Telegram тощо. У сфері обробки медіа-контенту підтримує аналіз PDF-документів, витягування змісту з посилань, обробку аудіо та відео, аналіз зображень та інші функції.
Поточні випадки використання Eliza включають: додатки класу AI-асистентів, соціальні медіа-ролі, знання працівників та інтерактивні ролі тощо. Підтримувані моделі включають локальне висновування на основі відкритих моделей, хмарне висновування через OpenAI API тощо.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E(Генеративна Автономна Мультимодальна Сутність Фреймворк) є автоматизованою системою генерації та управління мультимодальним ШІ, що в основному призначена для розробки розумних NPC у іграх. Цей фреймворк підтримує використання користувачами з низьким або навіть безкодовим рівнем знань.
Основний дизайн G.A.M.E полягає в модульному дизайні, який працює через співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, контекст світу, модуль обробки діалогу та інші компоненти.
З технічної точки зору, ця структура зосереджена на ухваленні рішень, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агентів у віртуальному середовищі, що підходить для таких сцен, як ігри та метавсесвіт.
1.3 Риг
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, метою якого є спрощення розробки програм додатків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з декількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають: єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типову безпеку та високу продуктивність. Його робочий процес включає в себе обробку запитів, отримання інформації та генерацію відповідей.
Rig підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та інших різних сценаріїв застосування.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі Twitter( перед X). Він успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний, легко розширюваний дизайн.
ZerePy надає інтерфейс командного рядка, підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому інтегрувати систему пам'яті. У порівнянні з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні розгортання AI Agent на певних соціальних платформах.
Два, репліка екосистеми BTC?
Шлях розвитку AI Agent має подібності з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція багатопротоколів - BTC L2 - BTCFi. AI Agent ж є: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агенти - конкуренція платформ.
Проте, наратив AI Agent не є відтворенням історії смарт-контрактної мережі. Існуючі проекти AI-фреймів пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. У порівнянні з Memecoin Launchpad та протоколом інскрипцій, AI-фрейм більше схожий на майбутню публічну мережу, а Agent подібний до майбутнього Dapp.
У майбутньому суперечки можуть перейти від боротьби EVM та гетерогенних ланцюгів до боротьби за фреймворки. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI фреймворків на блокчейні.
Три, яке значення має впровадження в блокчейн?
Розмірковуючи про значення інтеграції AI-фреймворків у блокчейн, можна розглянути кілька аспектів:
Зменшення витрат на використання, підвищення доступності та вибору, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечне рішення на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агентів з реальними або віртуальними гаманцями.
Реалізація унікальних фінансових ігор на основі блокчейну, таких як нові механізми надання ліквідності або інвестування на основі Agent.
Завдяки прозорому, відстежуваному міркуванню, підвищення взаємодії DeFi може бути привабливішим, ніж агенти-браузери, які пропонуються традиційними інтернет-гігантами.
Чотири, креативна економіка
Проект рамок ШІ в майбутньому може запропонувати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання рамок для складних комбінацій функцій може зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
На відміну від GPT Store, який орієнтується на традиційні галузі, практичний і головним чином контролюється компаніями Web2, Web3 AI структура може заповнити більше потреб, реалізувати більш справедливу економічну систему та ввести спільнотну економіку для вдосконалення Агентів. Це надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутній AI Meme може бути розумнішим і цікавішим, ніж Агенти на існуючих платформах.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ShitcoinConnoisseur
· 4год тому
Ще одна хвиля податку на інтелект прийшла
Переглянути оригіналвідповісти на0
NewPumpamentals
· 4год тому
Це знову новий концептуальний спекулятивний проект, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
0xSherlock
· 4год тому
Ще одна хвиля спекуляцій навколо розумних агентів?
AI фреймворк нової арени: дослідження від розумних агентів до Децентралізації Web3 інновацій
Деконструкція AI-структури: від розумних агентів до Децентралізація
Вступ
Останнім часом розвиток наративу, пов'язаного з AI та криптовалютою, відбувається дуже швидко. Увага ринку починає зосереджуватися на технологічно орієнтованих "фреймових" проектах, цей сегмент ринку за кілька тижнів дав кілька проектів з капіталізацією понад мільйон, а навіть і понад мільярд. Цей тип проектів породив нову модель випуску активів - випуск монет на основі кодових репозиторіїв GitHub, також агенти, побудовані на основі фрейму, можуть знову випускати монети. На основі фрейму агенти виступають як верхні застосування, формуючи унікальну інфраструктурну модель епохи AI. У цій статті буде розглянуто, з чого починається знайомство з фреймом, а також вплив AI фрейму на індустрію криптовалюти.
Одне. Що таке рамка?
AI фреймворк – це основний інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI моделей. Фреймворк можна розглядати як операційну систему епохи AI, таку як Windows, Linux у настільних системах або iOS та Android на мобільних пристроях.
Хоча "AI-фрейм" є новою концепцією у сфері криптовалют, але розвиток AI-фрейму триває вже майже 14 років. У традиційній сфері AI вже існують зрілі фрейми, такі як TensorFlow, Pytorch тощо. Фреймові проекти, що виникають у криптовалютах, в основному розроблені з урахуванням великого попиту на Agent в умовах буму AI, а також виходять на інші траєкторії, формуючи різні сегменти AI-фреймів.
1.1 Еліза
Eliza є мультиагентною симуляційною платформою, спеціально призначеною для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність та можливості інтеграції API.
Eliza в основному орієнтована на сценарії соціальних медіа, підтримує інтеграцію з кількома платформами, включаючи Discord, X/Twitter, Telegram тощо. У сфері обробки медіа-контенту підтримує аналіз PDF-документів, витягування змісту з посилань, обробку аудіо та відео, аналіз зображень та інші функції.
Поточні випадки використання Eliza включають: додатки класу AI-асистентів, соціальні медіа-ролі, знання працівників та інтерактивні ролі тощо. Підтримувані моделі включають локальне висновування на основі відкритих моделей, хмарне висновування через OpenAI API тощо.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E(Генеративна Автономна Мультимодальна Сутність Фреймворк) є автоматизованою системою генерації та управління мультимодальним ШІ, що в основному призначена для розробки розумних NPC у іграх. Цей фреймворк підтримує використання користувачами з низьким або навіть безкодовим рівнем знань.
Основний дизайн G.A.M.E полягає в модульному дизайні, який працює через співпрацю кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, контекст світу, модуль обробки діалогу та інші компоненти.
З технічної точки зору, ця структура зосереджена на ухваленні рішень, зворотному зв'язку, сприйнятті та індивідуальності Агентів у віртуальному середовищі, що підходить для таких сцен, як ігри та метавсесвіт.
1.3 Риг
Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, метою якого є спрощення розробки програм додатків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс для зручної взаємодії розробників з декількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики Rig включають: єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типову безпеку та високу продуктивність. Його робочий процес включає в себе обробку запитів, отримання інформації та генерацію відповідей.
Rig підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та інших різних сценаріїв застосування.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на базі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі Twitter( перед X). Він успадковує основні функції проекту Zerebro, але має більш модульний, легко розширюваний дизайн.
ZerePy надає інтерфейс командного рядка, підтримує великі мовні моделі OpenAI та Anthropic, безпосередньо інтегрує API платформи X і планує в майбутньому інтегрувати систему пам'яті. У порівнянні з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні розгортання AI Agent на певних соціальних платформах.
Два, репліка екосистеми BTC?
Шлях розвитку AI Agent має подібності з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція багатопротоколів - BTC L2 - BTCFi. AI Agent ж є: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичні AI агенти - конкуренція платформ.
Проте, наратив AI Agent не є відтворенням історії смарт-контрактної мережі. Існуючі проекти AI-фреймів пропонують нові ідеї для розвитку інфраструктури. У порівнянні з Memecoin Launchpad та протоколом інскрипцій, AI-фрейм більше схожий на майбутню публічну мережу, а Agent подібний до майбутнього Dapp.
У майбутньому суперечки можуть перейти від боротьби EVM та гетерогенних ланцюгів до боротьби за фреймворки. Ключове питання полягає в тому, як реалізувати Децентралізацію або ланцюговість, а також у значенні розробки AI фреймворків на блокчейні.
Три, яке значення має впровадження в блокчейн?
Розмірковуючи про значення інтеграції AI-фреймворків у блокчейн, можна розглянути кілька аспектів:
Зменшення витрат на використання, підвищення доступності та вибору, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "оренді прав" AI.
Надати безпечне рішення на основі блокчейну, що відповідає потребам взаємодії Агентів з реальними або віртуальними гаманцями.
Реалізація унікальних фінансових ігор на основі блокчейну, таких як нові механізми надання ліквідності або інвестування на основі Agent.
Завдяки прозорому, відстежуваному міркуванню, підвищення взаємодії DeFi може бути привабливішим, ніж агенти-браузери, які пропонуються традиційними інтернет-гігантами.
Чотири, креативна економіка
Проект рамок ШІ в майбутньому може запропонувати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання рамок для складних комбінацій функцій може зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
На відміну від GPT Store, який орієнтується на традиційні галузі, практичний і головним чином контролюється компаніями Web2, Web3 AI структура може заповнити більше потреб, реалізувати більш справедливу економічну систему та ввести спільнотну економіку для вдосконалення Агентів. Це надасть звичайним людям можливість брати участь, а майбутній AI Meme може бути розумнішим і цікавішим, ніж Агенти на існуючих платформах.