تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى الاستكشاف اللامركزي
المقدمة
في الآونة الأخيرة، تطور السرد حول دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة بسرعة. تحولت اهتمام السوق إلى المشاريع "الإطارية" المدفوعة بالتكنولوجيا، وقد برز في هذا القطاع الفرعي عدة مشاريع بقيمة سوقية تتجاوز المليار وحتى عشرة مليارات في فترة قصيرة. هذه الأنواع من المشاريع تفرز نمطًا جديدًا من إصدار الأصول - إصدار العملات من مستودعات كود GitHub، وإصدار عملات مرة أخرى بناءً على الإطار المطور. مع وجود الإطار كأساس وAgent كأعلى، تشكلت نمطًا فريدًا من البنية التحتية لعصر الذكاء الاصطناعي. ستتناول هذه المقالة مفهوم الإطار، وتستكشف معنى إطار الذكاء الاصطناعي لصناعة العملات المشفرة.
أولاً، ما هو الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تجمع بين وحدات ومكتبات وأدوات مسبقة البناء، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهمه كنظام تشغيل لعصر الذكاء الاصطناعي، مثل Windows وLinux أو iOS وAndroid. على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم جديد في مجال العملات المشفرة، إلا أن تطوير إطار الذكاء الاصطناعي له تاريخ يقارب 14 عامًا. المشاريع الإطارية التي ظهرت حاليًا في مجال العملات المشفرة تم إنشاؤها لتلبية احتياجات عدد كبير من الوكلاء. سنستعرض بعض الإطارات الرئيسية كمثال.
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء ، مصمم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره على أساس TypeScript ، ويتميز بتوافق جيد وقدرة على تكامل واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل أساسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل عبر عدة منصات. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل مستندات PDF، واستخراج محتوى الروابط، ونقل الصوت، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور، وغيرها من الوظائف.
تشمل حالات الاستخدام المدعومة حاليًا من Eliza ما يلي:
تطبيقات من فئة مساعد الذكاء الاصطناعي
دور وسائل التواصل الاجتماعي
عمال المعرفة
الأدوار التفاعلية
تشمل النماذج المدعومة من Eliza نماذج المصدر المفتوح لاستدلال محلي، واستدلال سحابي عبر واجهة برمجة التطبيقات OpenAI.
1.2 ج.أ.م.إ
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد الأنماط الذكي الذي تم تطويره بواسطة Virtual لتوليد وإدارة NPCs الذكية في الألعاب. يدعم هذا الإطار تطويراً منخفض الكود أو حتى بدون كود، حيث يمكن للمستخدمين المشاركة في تصميم الوكيل من خلال تعديل المعلمات فقط.
G.A.M.E تعتمد تصميمًا معياريًا، حيث تشمل الهيكلية الأساسية واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك الفرعي، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، وحدة معالجة الحوار، مشغل المحفظة على السلسلة، وحدة التعلم، الذاكرة العاملة، معالج الذاكرة طويلة الأمد، مستودع الوكيل، مخطط الحركة ووحدة تنفيذ الخطط وغيرها من المكونات.
يركز هذا الإطار بشكل رئيسي على اتخاذ القرار، والتغذية الراجعة، والإدراك، والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، ويستخدم في مشاهد الألعاب والعالم الافتراضي.
1.3 ريج
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة موحدة، لتسهيل التفاعل مع مزودي خدمات LLM المتعددين وقواعد بيانات المتجهات.
تشمل الخصائص الأساسية لـ Rig:
واجهة موحدة
هيكلية معيارية
أمان النوع
أداء عالي الكفاءة
Rig مناسب لبناء أنظمة الأسئلة والأجوبة، وأدوات البحث في الوثائق، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين، وكذلك لمشاهدات إنشاء المحتوى.
1.4 زيرابي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يُستخدم لتبسيط عملية نشر وإدارة الوكلاء الذكيين على منصة X. إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، ولكنه يعتمد تصميمًا أكثر modular وسهولة في التوسع.
ZerePy يوفر واجهة سطر الأوامر (CLI)، يدعم نماذج اللغة الكبيرة من OpenAI و Anthropic، يتكامل مباشرة مع واجهة برمجة التطبيقات X، ويخطط في المستقبل لتكامل نظام الذاكرة.
ثانياً، نسخة من بيئة BTC
تتشابه مسارات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مع النظام البيئي لـ BTC في الآونة الأخيرة. شهد النظام البيئي لـ BTC مراحل مثل BRC20، تنافس البروتوكولات المتعددة، BTC L2 و BTCFi. بينما تطور وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على أساس مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية الناضجة، ومر بمراحل تنافس إطار عمل GOAT/ACT، والوكيل الاجتماعي، ووكيل التحليل.
قد تصبح المشاريع التحتية المتعلقة باللامركزية والأمان حول الوكيل الموضوع الرئيسي في المرحلة القادمة. تقدم مشاريع إطار الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لتطوير البنية التحتية، ويمكن تشبيه إطار الذكاء الاصطناعي بسلسلة الكتل العامة المستقبلية، في حين يمكن تشبيه الوكيل بالتطبيقات اللامركزية المستقبلية.
ثلاثة، ما معنى التحويل إلى البلوكشين؟
يجب أن يؤخذ في الاعتبار معنى دمج blockchain مع AI. وفقًا لتجارب النجاح في DeFi، قد تشمل الأسباب التي تدعم سلسلة الوكلاء:
تقليل تكاليف الاستخدام وزيادة الوصول والاختيار
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية
تحقيق أساليب مالية فريدة في اللامركزية
تحقيق الشفافية والقابلية للتتبع في الاستدلال، وتعزيز اللامركزية
أربعة، الاقتصاد الإبداعي
يمكن أن توفر مشاريع فئة إطار الذكاء الاصطناعي فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. قد يحتل إطار تبسيط عملية بناء الوكلاء وتقديم مجموعات معقدة من الميزات ميزة، مما يشكل اقتصادًا إبداعيًا في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يمكن لـ Web3 أن يكمل نواقص Web2 من حيث الطلب والنظام الاقتصادي، حيث يقدم اقتصاد المجتمع ليجعل الوكلاء أكثر كمالًا. ستوفر الاقتصاد الإبداعي للوكلاء فرص المشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون ميمات الذكاء الاصطناعي في المستقبل أكثر ذكاءً وإثارة للاهتمام من الحالية.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
ظهور مشاريع إطار الذكاء الاصطناعي: من GOAT إلى Agent بناء نموذج جديد للاقتصاد الإبداعي في Web3
تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى الاستكشاف اللامركزي
المقدمة
في الآونة الأخيرة، تطور السرد حول دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة بسرعة. تحولت اهتمام السوق إلى المشاريع "الإطارية" المدفوعة بالتكنولوجيا، وقد برز في هذا القطاع الفرعي عدة مشاريع بقيمة سوقية تتجاوز المليار وحتى عشرة مليارات في فترة قصيرة. هذه الأنواع من المشاريع تفرز نمطًا جديدًا من إصدار الأصول - إصدار العملات من مستودعات كود GitHub، وإصدار عملات مرة أخرى بناءً على الإطار المطور. مع وجود الإطار كأساس وAgent كأعلى، تشكلت نمطًا فريدًا من البنية التحتية لعصر الذكاء الاصطناعي. ستتناول هذه المقالة مفهوم الإطار، وتستكشف معنى إطار الذكاء الاصطناعي لصناعة العملات المشفرة.
أولاً، ما هو الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تجمع بين وحدات ومكتبات وأدوات مسبقة البناء، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهمه كنظام تشغيل لعصر الذكاء الاصطناعي، مثل Windows وLinux أو iOS وAndroid. على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم جديد في مجال العملات المشفرة، إلا أن تطوير إطار الذكاء الاصطناعي له تاريخ يقارب 14 عامًا. المشاريع الإطارية التي ظهرت حاليًا في مجال العملات المشفرة تم إنشاؤها لتلبية احتياجات عدد كبير من الوكلاء. سنستعرض بعض الإطارات الرئيسية كمثال.
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء ، مصمم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره على أساس TypeScript ، ويتميز بتوافق جيد وقدرة على تكامل واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل أساسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل عبر عدة منصات. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل مستندات PDF، واستخراج محتوى الروابط، ونقل الصوت، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور، وغيرها من الوظائف.
تشمل حالات الاستخدام المدعومة حاليًا من Eliza ما يلي:
تشمل النماذج المدعومة من Eliza نماذج المصدر المفتوح لاستدلال محلي، واستدلال سحابي عبر واجهة برمجة التطبيقات OpenAI.
1.2 ج.أ.م.إ
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد الأنماط الذكي الذي تم تطويره بواسطة Virtual لتوليد وإدارة NPCs الذكية في الألعاب. يدعم هذا الإطار تطويراً منخفض الكود أو حتى بدون كود، حيث يمكن للمستخدمين المشاركة في تصميم الوكيل من خلال تعديل المعلمات فقط.
G.A.M.E تعتمد تصميمًا معياريًا، حيث تشمل الهيكلية الأساسية واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك الفرعي، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، وحدة معالجة الحوار، مشغل المحفظة على السلسلة، وحدة التعلم، الذاكرة العاملة، معالج الذاكرة طويلة الأمد، مستودع الوكيل، مخطط الحركة ووحدة تنفيذ الخطط وغيرها من المكونات.
يركز هذا الإطار بشكل رئيسي على اتخاذ القرار، والتغذية الراجعة، والإدراك، والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، ويستخدم في مشاهد الألعاب والعالم الافتراضي.
1.3 ريج
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة موحدة، لتسهيل التفاعل مع مزودي خدمات LLM المتعددين وقواعد بيانات المتجهات.
تشمل الخصائص الأساسية لـ Rig:
Rig مناسب لبناء أنظمة الأسئلة والأجوبة، وأدوات البحث في الوثائق، والدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين، وكذلك لمشاهدات إنشاء المحتوى.
1.4 زيرابي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يُستخدم لتبسيط عملية نشر وإدارة الوكلاء الذكيين على منصة X. إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، ولكنه يعتمد تصميمًا أكثر modular وسهولة في التوسع.
ZerePy يوفر واجهة سطر الأوامر (CLI)، يدعم نماذج اللغة الكبيرة من OpenAI و Anthropic، يتكامل مباشرة مع واجهة برمجة التطبيقات X، ويخطط في المستقبل لتكامل نظام الذاكرة.
ثانياً، نسخة من بيئة BTC
تتشابه مسارات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مع النظام البيئي لـ BTC في الآونة الأخيرة. شهد النظام البيئي لـ BTC مراحل مثل BRC20، تنافس البروتوكولات المتعددة، BTC L2 و BTCFi. بينما تطور وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على أساس مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية الناضجة، ومر بمراحل تنافس إطار عمل GOAT/ACT، والوكيل الاجتماعي، ووكيل التحليل.
قد تصبح المشاريع التحتية المتعلقة باللامركزية والأمان حول الوكيل الموضوع الرئيسي في المرحلة القادمة. تقدم مشاريع إطار الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لتطوير البنية التحتية، ويمكن تشبيه إطار الذكاء الاصطناعي بسلسلة الكتل العامة المستقبلية، في حين يمكن تشبيه الوكيل بالتطبيقات اللامركزية المستقبلية.
ثلاثة، ما معنى التحويل إلى البلوكشين؟
يجب أن يؤخذ في الاعتبار معنى دمج blockchain مع AI. وفقًا لتجارب النجاح في DeFi، قد تشمل الأسباب التي تدعم سلسلة الوكلاء:
أربعة، الاقتصاد الإبداعي
يمكن أن توفر مشاريع فئة إطار الذكاء الاصطناعي فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. قد يحتل إطار تبسيط عملية بناء الوكلاء وتقديم مجموعات معقدة من الميزات ميزة، مما يشكل اقتصادًا إبداعيًا في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يمكن لـ Web3 أن يكمل نواقص Web2 من حيث الطلب والنظام الاقتصادي، حيث يقدم اقتصاد المجتمع ليجعل الوكلاء أكثر كمالًا. ستوفر الاقتصاد الإبداعي للوكلاء فرص المشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون ميمات الذكاء الاصطناعي في المستقبل أكثر ذكاءً وإثارة للاهتمام من الحالية.