Деконструкція AI-рамки: від розумних агентів до дослідження децентралізації

Вступ

Нещодавно наратив про поєднання ШІ та криптовалют розвивається швидкими темпами. Ринок звернув увагу на технологічно провідні "фреймові" проекти, цей сегмент ринку за короткий час зарекомендував себе кількома проектами з капіталізацією понад мільйон, а навіть і десяток мільярдів. Ці проекти породили нову модель випуску активів: випуск монет на основі репозиторіїв GitHub, а агенти, розроблені на основі фреймів, також можуть знову випускати монети. На базі фрейму, агент зверху, формується унікальна модель інфраструктури епохи ШІ. У цій статті ми почнемо з короткого введення у фрейми та розглянемо значення AI-фреймів для сфери криптовалют.

Один, що таке рамка?

AI фреймворк є основним інструментом або платформою для розробки, що інтегрує попередньо створені модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес побудови складних AI моделей. Фреймворк можна розуміти як операційну систему епохи AI, подібно до Windows, Linux або iOS, Android. Кожен фреймворк має свої переваги та недоліки, розробники можуть обирати відповідно до своїх потреб.

Хоча "AI фрейм" є новим концептом у сфері криптовалют, але з моменту появи Theano в 2010 році AI фрейми розвиваються вже майже 14 років. У традиційному AI секторі вже є зрілі фрейми на вибір, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta тощо. Наразі в криптовалюті з'являються фреймові проекти, які створюються на основі великого попиту на агентів в умовах буму AI, і поширюються на інші напрямки, утворюючи AI фрейми в різних сферах. Ось кілька основних фреймів.

1.1 Еліза

Eliza є багатокористувацькою моделлю, що використовується для створення, розгортання та управління автономними AI агентами. Розроблена на базі TypeScript, має хорошу сумісність і легко інтегрується з API. Основна увага приділяється сценаріям у соціальних мережах, підтримує інтеграцію з кількома платформами, включаючи Discord, Twitter, Telegram тощо. Підтримує обробку PDF документів, вмісту посилань, транскрипцію аудіо, відеовмісту, аналіз зображень тощо.

Випадки використання, які підтримує Eliza, включають: додатки класу AI-асистентів, ролі в соціальних мережах, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі. Підтримувані моделі включають локальне виведення з відкритих моделей, API OpenAI для хмарного виведення тощо.

1.2 Г.А.М.Е

G.A.M.E - це автоматизована система генерації та управління багатомодальним AI-фреймворком, розробленим Virtual, що головним чином орієнтований на розробку інтелектуальних NPC у іграх. Особливістю є те, що користувачі з низьким або навіть безкодним досвідом можуть користуватися цією системою.

Ядро дизайну G.A.M.E складається з модульного дизайну, в якому кілька підсистем працюють разом, включаючи інтерфейс підказок агентів, сприйняту підсистему, двигун стратегічного планування, світовий контекст, модуль обробки діалогу та інші компоненти.

1.3 Ріг

Rig є відкритим інструментом, написаним мовою Rust, призначеним для спрощення розробки застосунків для великих мовних моделей (LLM). Він надає єдиний інтерфейс для доступу до кількох постачальників LLM та векторних баз даних.

Основні характеристики включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типову безпеку та ефективну продуктивність. Робочий процес включає абстракційний рівень постачальника, інструменти виклику смарт-агентів або запити до векторного сховища, механізми покращеного витягання.

1.4 ZerePy

ZerePy — це відкритий фреймворк на базі Python, який спрощує процес розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він надає командний інтерфейс, підтримує модульний дизайн, що дозволяє гнучко інтегрувати різні функціональні модулі.

ZerePy підтримує LLM від OpenAI та Anthropic, інтегруючи API платформи X, що дозволяє Агентам виконувати різноманітні соціальні операції. У майбутньому планується інтеграція системи пам'яті, щоб Агенти могли запам'ятовувати попередні взаємодії та контекстну інформацію.

Два, копія екосистеми BTC

Шлях розвитку AI Agent має схожості з нещодавнім екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла етапи BRC20, багатопротокольної конкуренції, BTC L2 та BTCFi. AI Agent розвивається швидше на основі зрілого традиційного стека AI-технологій, що можна узагальнити як: GOAT/ACT - соціальні агенти/аналітичний AI - конкуренція між агентськими фреймворками.

Однак, AI Agent траса навряд чи буде такою ж однорідною та спекулятивною, як екосистема BTC. Проекти AI-структури пропонують нові підходи до розвитку інфраструктури, більше схожі на майбутні публічні блокчейни, тоді як Agent більше нагадує майбутній Dapp. Майбутні суперечки можуть перейти від суперечки EVM та гетерогенних ланцюгів до суперечки структур, зосереджуючи увагу на тому, як здійснити децентралізацію або ланцюговість, а також на значенні реалізації на блокчейні.

Три, значення запису в блокчейн?

Поєднання блокчейну та ШІ потребує вирішення питання його значення. Посилаючись на успіхи DeFi, причини, які можуть підтримати агентну ланцюгову структуру, можуть включати:

1. Знизити витрати на використання, підвищити доступність та вибір, дозволити звичайним користувачам брати участь у "оренді AI".

2. Надати рішення з безпеки на основі Децентралізації, що задовольняють потреби взаємодії Агента з реальними або віртуальними гаманцями.

3. Реалізація унікальних фінансових ігор на основі блокчейну, таких як потужність, пов'язана з Agent, інвестиції в маркування даних тощо.

4. Завдяки прозорому, відслідковуваному міркуванню, досягти більш привабливої взаємодії, ніж у традиційних інтернет-гігантів.

Чотири, креативна економіка

Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу побудови агентів та надання фрейму для складних комбінацій функцій може зайняти перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.

Web3 може бути більш справедливим у вимогах та економічній системі, ніж Web2, впроваджуючи спільнотну економіку, що робить Агентів більш досконалими. Креативна економіка Агентів надасть можливості участі звичайним людям, а майбутній AI Meme може бути розумнішим і цікавішим, ніж існуючі.