Деконструкция AI-рамки: от智能代理 до Децентрализация исследования
Введение
В последние два месяца нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты почти каждую неделю претерпевал новые изменения. В последнее время внимание рынка переключилось на проекты "рамочного типа", ориентированные на технологии, и за короткие несколько недель появилось множество проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона и даже миллиардов. Эти проекты также породили новую модель выпуска активов, при которой проекты создают монеты на основе кодовой базы, а смарт-агенты, разработанные на базе рамки, также могут снова выпускать монеты. Основанные на рамках, смарт-агенты служат верхним уровнем приложений. Эта модель похожа на платформу выпуска активов, но на самом деле формируется инфраструктурная модель, адаптированная к эпохе ИИ. В этой статье мы начнем с концепции рамки и, опираясь на личные размышления, интерпретируем значение рамок ИИ для сферы криптовалют.
Один. Введение в структуру
AI-фреймворк - это базовый инструмент или платформа для разработки, интегрирующая заранее созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Эти фреймворки обычно содержат функции обработки данных, обучения моделей и выполнения прогнозов. Проще говоря, фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от конкретных потребностей.
Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, с точки зрения происхождения развитие AI-рамок существует уже почти 14 лет. В традиционной области AI как в академической, так и в индустриальной сферах доступны зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др., каждая из которых имеет свои преимущества в зависимости от различных сценариев.
В настоящее время появившиеся в криптовалюте фреймворки созданы на основе высокого спроса на умных агентов в условиях бума ИИ и распространились на другие области криптовалюты, в конечном итоге сформировав различные сегментированные области ИИ. Вот несколько основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza является многогранной симуляционной рамкой для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработан на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. В обработке медиа-контента поддерживает такие функции, как анализ PDF-документов, извлечение содержимого из ссылок, обработка аудио и видео.
Основные поддерживаемые случаи использования Eliza включают приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных сетях, работников знаний и интерактивные роли и т. д. Поддерживаемые модели включают локальное выведение из открытых моделей, облачное выведение через OpenAI API и др.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная многофункциональная AI-рамка, представленная Virtual, предназначенная в основном для разработки интеллектуальных NPC в играх. Особенностью этой рамки является то, что даже пользователи с низким уровнем кода или без него могут ее использовать, достаточно лишь изменить параметры для участия в разработке интеллектуальных агентов.
Ядро дизайна G.A.M.E состоит из модульной конструкции, в которой несколько подсистем работают совместно, включая подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и многие другие компоненты.
Эта структура в основном сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности智能代理 в виртуальной среде, и подходит не только для игр, но и для сцен мета-вселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс управления, удобный для взаимодействия разработчиков с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности Rig включают в себя унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую эффективность. Его рабочий процесс включает в себя обработку запросов, вызов инструментов умных агентов или запрос на векторное хранилище, генерацию ответов и другие этапы.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, контекстно-осознанных чат-ботов и других приложений.
1.4 ZerePy
ZerePy является открытым фреймворком на основе Python, предназначенным для упрощения процесса развертывания и управления AI-агентами на платформе Twitter. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но использует более модульный и легко расширяемый дизайн.
ZerePy предоставляет командный интерфейс, поддерживает крупные языковые модели OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы Twitter и имеет модульную систему подключения. В будущем также планируется интеграция системы памяти, чтобы интеллектуальные агенты могли запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
2. Сходства с экосистемой Биткойн
Развитие AI-умных агентов имеет схожие черты с недавней экосистемой биткойнов. Развитие экосистемы биткойнов можно обобщить как: BRC20 - конкуренция между протоколами - биткойн второго уровня - BTCFi, сосредоточенный вокруг Babylon. AI-умные агенты развиваются быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ, их путь можно обобщить как: конкуренция между социальными умными агентами/аналитическими ИИ-умными агентами.
В будущем инфраструктурные проекты, связанные с умными агентами, Децентрализация и безопасностью, могут стать темой следующего этапа. В отличие от экосистемы биткойна, нарративы AI-умных агентов не пытаются воссоздать историю цепочек смарт-контрактов; существующие проекты AI-рамок предлагают новые идеи для развития инфраструктуры.
По сравнению с платформами выпуска Memecoin и протоколом Inscription, AI-рамка больше похожа на будущую публичную цепочку, а интеллектуальные агенты больше похожи на будущие децентрализованные приложения. Будущие споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепей к спорам о рамках, ключевым вопросом будет то, как реализовать децентрализацию или цепочечность, а также в чем смысл разработки этих проектов на блокчейне.
Три. Значение добавления в блокчейн
Когда блокчейн объединяется с другими областями, он всегда сталкивается с вопросом, в чем его смысл. Рассматривая причины успеха DeFi, включая более высокий уровень доступности, лучшую эффективность и более низкие затраты, а также безопасность без необходимости доверять централизованным системам. Учитывая эти аспекты, причины поддержки умных агентов на основе цепочки могут включать:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" на ИИ;
Предоставление основанных на блокчейне безопасных решений для интеллектуальных агентов, способных взаимодействовать с реальным или виртуальным миром;
Разработка уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиционные возможности, связанные с интеллектуальными агентами, вычислительной мощностью, маркировкой данных и т.д.;
Используя прозрачные и отслеживаемые характеристики блокчейна, создать более привлекательный интеллектуальный агентский браузер, чем у традиционных интернет-гигантов.
Четыре. Новые возможности креативной экономики
Проекты в формате фреймворка в будущем могут предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания интеллектуальных агентов и предоставление фреймворка для сочетания сложных функций может иметь преимущество, создавая более интересную экономику креативного Web3, чем GPT Store.
По сравнению с текущим GPT Store, креативная экономика умных агентов в области Web3 может быть более справедливой и открытой, предоставляя обычным людям возможность участвовать. Будущие AI-мемы могут быть более умными и интересными, чем умные агенты на существующих платформах. Это даст обычным людям возможность участвовать в инновациях в области AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
7
Поделиться
комментарий
0/400
NFTRegretter
· 17ч назад
Снова выжимают выгоду из интеллектуальных агентов, ждите, когда будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerWallet
· 17ч назад
Разогрейте просто. Когда войти в позицию, разыгрывайте людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanPrince
· 17ч назад
Squid Coin уже почти износился... снова появились новые трюки
Посмотреть ОригиналОтветить0
PoolJumper
· 17ч назад
Ах, это же новая модель сбора неудачников!
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasGuzzler
· 18ч назад
Какой проект дает больше всего щенячьей еды?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BuyHighSellLow
· 18ч назад
Снова будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVSandwich
· 18ч назад
Медвежий рынок пишет рамки, Бычий рынок продает образы.
Восход проекта AI-структуры: экономика интеллектуальных агентов на пороге роста
Деконструкция AI-рамки: от智能代理 до Децентрализация исследования
Введение
В последние два месяца нарратив о сочетании ИИ и криптовалюты почти каждую неделю претерпевал новые изменения. В последнее время внимание рынка переключилось на проекты "рамочного типа", ориентированные на технологии, и за короткие несколько недель появилось множество проектов с рыночной капитализацией свыше миллиона и даже миллиардов. Эти проекты также породили новую модель выпуска активов, при которой проекты создают монеты на основе кодовой базы, а смарт-агенты, разработанные на базе рамки, также могут снова выпускать монеты. Основанные на рамках, смарт-агенты служат верхним уровнем приложений. Эта модель похожа на платформу выпуска активов, но на самом деле формируется инфраструктурная модель, адаптированная к эпохе ИИ. В этой статье мы начнем с концепции рамки и, опираясь на личные размышления, интерпретируем значение рамок ИИ для сферы криптовалют.
Один. Введение в структуру
AI-фреймворк - это базовый инструмент или платформа для разработки, интегрирующая заранее созданные модули, библиотеки и инструменты, упрощающие процесс создания сложных AI-моделей. Эти фреймворки обычно содержат функции обработки данных, обучения моделей и выполнения прогнозов. Проще говоря, фреймворк можно рассматривать как операционную систему эпохи AI, аналогично настольным системам Windows, Linux или мобильным платформам iOS и Android. Каждый фреймворк имеет свои преимущества и недостатки, разработчики могут выбирать в зависимости от конкретных потребностей.
Хотя "AI-рамка" является новой концепцией в области криптовалют, с точки зрения происхождения развитие AI-рамок существует уже почти 14 лет. В традиционной области AI как в академической, так и в индустриальной сферах доступны зрелые рамки, такие как TensorFlow от Google, Pytorch от Meta и др., каждая из которых имеет свои преимущества в зависимости от различных сценариев.
В настоящее время появившиеся в криптовалюте фреймворки созданы на основе высокого спроса на умных агентов в условиях бума ИИ и распространились на другие области криптовалюты, в конечном итоге сформировав различные сегментированные области ИИ. Вот несколько основных фреймворков:
1.1 Элиза
Eliza является многогранной симуляционной рамкой для создания, развертывания и управления автономными AI-агентами. Разработан на основе TypeScript, обладает хорошей совместимостью и возможностями интеграции API.
Eliza в основном ориентирована на сценарии социальных медиа, поддерживает интеграцию с несколькими платформами, включая Discord, Twitter, Telegram и другие. В обработке медиа-контента поддерживает такие функции, как анализ PDF-документов, извлечение содержимого из ссылок, обработка аудио и видео.
Основные поддерживаемые случаи использования Eliza включают приложения типа AI-ассистентов, роли в социальных сетях, работников знаний и интерактивные роли и т. д. Поддерживаемые модели включают локальное выведение из открытых моделей, облачное выведение через OpenAI API и др.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E — это автоматизированная многофункциональная AI-рамка, представленная Virtual, предназначенная в основном для разработки интеллектуальных NPC в играх. Особенностью этой рамки является то, что даже пользователи с низким уровнем кода или без него могут ее использовать, достаточно лишь изменить параметры для участия в разработке интеллектуальных агентов.
Ядро дизайна G.A.M.E состоит из модульной конструкции, в которой несколько подсистем работают совместно, включая подсистему восприятия, движок стратегического планирования, контекст мира, модуль обработки диалогов и многие другие компоненты.
Эта структура в основном сосредоточена на принятии решений, обратной связи, восприятии и индивидуальности智能代理 в виртуальной среде, и подходит не только для игр, но и для сцен мета-вселенной.
1.3 Риг
Rig — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке Rust, предназначенный для упрощения разработки приложений на основе крупных языковых моделей. Он предоставляет единый интерфейс управления, удобный для взаимодействия разработчиков с несколькими поставщиками LLM и векторными базами данных.
Ключевые особенности Rig включают в себя унифицированный интерфейс, модульную архитектуру, типобезопасность и высокую эффективность. Его рабочий процесс включает в себя обработку запросов, вызов инструментов умных агентов или запрос на векторное хранилище, генерацию ответов и другие этапы.
Rig подходит для создания систем вопросов и ответов, инструментов поиска документов, контекстно-осознанных чат-ботов и других приложений.
1.4 ZerePy
ZerePy является открытым фреймворком на основе Python, предназначенным для упрощения процесса развертывания и управления AI-агентами на платформе Twitter. Он унаследовал основные функции проекта Zerebro, но использует более модульный и легко расширяемый дизайн.
ZerePy предоставляет командный интерфейс, поддерживает крупные языковые модели OpenAI и Anthropic, интегрирует API платформы Twitter и имеет модульную систему подключения. В будущем также планируется интеграция системы памяти, чтобы интеллектуальные агенты могли запоминать предыдущие взаимодействия и контекстную информацию.
2. Сходства с экосистемой Биткойн
Развитие AI-умных агентов имеет схожие черты с недавней экосистемой биткойнов. Развитие экосистемы биткойнов можно обобщить как: BRC20 - конкуренция между протоколами - биткойн второго уровня - BTCFi, сосредоточенный вокруг Babylon. AI-умные агенты развиваются быстрее на основе зрелого традиционного стека технологий ИИ, их путь можно обобщить как: конкуренция между социальными умными агентами/аналитическими ИИ-умными агентами.
В будущем инфраструктурные проекты, связанные с умными агентами, Децентрализация и безопасностью, могут стать темой следующего этапа. В отличие от экосистемы биткойна, нарративы AI-умных агентов не пытаются воссоздать историю цепочек смарт-контрактов; существующие проекты AI-рамок предлагают новые идеи для развития инфраструктуры.
По сравнению с платформами выпуска Memecoin и протоколом Inscription, AI-рамка больше похожа на будущую публичную цепочку, а интеллектуальные агенты больше похожи на будущие децентрализованные приложения. Будущие споры могут перейти от конфликта EVM и гетерогенных цепей к спорам о рамках, ключевым вопросом будет то, как реализовать децентрализацию или цепочечность, а также в чем смысл разработки этих проектов на блокчейне.
Три. Значение добавления в блокчейн
Когда блокчейн объединяется с другими областями, он всегда сталкивается с вопросом, в чем его смысл. Рассматривая причины успеха DeFi, включая более высокий уровень доступности, лучшую эффективность и более низкие затраты, а также безопасность без необходимости доверять централизованным системам. Учитывая эти аспекты, причины поддержки умных агентов на основе цепочки могут включать:
Реализовать более низкие затраты на использование, повысить доступность и выбор, позволить обычным пользователям участвовать в "аренде прав" на ИИ;
Предоставление основанных на блокчейне безопасных решений для интеллектуальных агентов, способных взаимодействовать с реальным или виртуальным миром;
Разработка уникальных финансовых моделей на основе блокчейна, таких как инвестиционные возможности, связанные с интеллектуальными агентами, вычислительной мощностью, маркировкой данных и т.д.;
Используя прозрачные и отслеживаемые характеристики блокчейна, создать более привлекательный интеллектуальный агентский браузер, чем у традиционных интернет-гигантов.
Четыре. Новые возможности креативной экономики
Проекты в формате фреймворка в будущем могут предложить предпринимательские возможности, аналогичные GPT Store. Упрощение процесса создания интеллектуальных агентов и предоставление фреймворка для сочетания сложных функций может иметь преимущество, создавая более интересную экономику креативного Web3, чем GPT Store.
По сравнению с текущим GPT Store, креативная экономика умных агентов в области Web3 может быть более справедливой и открытой, предоставляя обычным людям возможность участвовать. Будущие AI-мемы могут быть более умными и интересными, чем умные агенты на существующих платформах. Это даст обычным людям возможность участвовать в инновациях в области AI.