Déconstruction du cadre d'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies s'est développé rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets d'une capitalisation boursière de plus d'un milliard, voire de plusieurs milliards, en peu de temps. Ces projets ont engendré un nouveau modèle d'émission d'actifs - la création de jetons à partir de dépôts GitHub, suivie d'une nouvelle émission de jetons par des Agents développés sur cette base. Avec le cadre comme fondement et les Agents en haut, cela a formé un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA. Cet article commencera par le concept de cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre ?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de bas niveau, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant le processus de construction de modèles AI complexes. On peut le comprendre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows, Linux ou iOS, Android. Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, le développement des cadres AI a près de 14 ans d'histoire. Actuellement, les projets de cadre qui émergent dans le domaine des cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande massive d'agents. Nous illustrons cela avec quelques cadres principaux.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il présente une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API.
Eliza est principalement axée sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme. En ce qui concerne le traitement du contenu multimédia, elle prend en charge l'analyse de documents PDF, l'extraction de contenu de liens, la transcription audio, le traitement vidéo, l'analyse d'images, et d'autres fonctionnalités.
Les cas d'utilisation actuellement pris en charge par Eliza incluent :
Applications de type assistant AI
Rôle des médias sociaux
Travailleurs du savoir
Rôles interactifs
Les modèles pris en charge par Eliza incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodal généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Ce cadre prend en charge le développement low-code voire no-code, les utilisateurs n'ayant qu'à modifier les paramètres pour participer à la conception des Agents.
G.A.M.E utilise une conception modulaire, l'architecture centrale comprend l'interface de提示 d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues, l'opérateur de portefeuille on-chain, le module d'apprentissage, la mémoire de travail, le processeur de mémoire à long terme, l'entrepôt d'Agent, le planificateur d'actions et le cadre d'exécution de plans.
Ce cadre se concentre principalement sur la prise de décision, le retour d'information, la perception et la personnalité des agents dans un environnement virtuel, applicable aux jeux et aux scènes de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre une interface unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent :
Interface unifiée
Architecture modulaire
Sécurité de type
Performance efficace
Rig est adapté à la construction de systèmes de questions-réponses, d'outils de recherche documentaire, de chatbots, d'assistants virtuels et de création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, conçu pour simplifier le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités principales du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et extensible.
ZerePy offre une interface en ligne de commande (CLI), prend en charge les modèles de langage de grande taille d'OpenAI et d'Anthropic, intègre directement l'API de la plateforme X, et prévoit d'intégrer un système de mémoire à l'avenir.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents d'IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocole, BTC L2 et BTCFi. Les agents d'IA, quant à eux, se développent plus rapidement sur la base d'un empilement technologique d'IA traditionnel mature, en passant par des phases de concurrence telles que GOAT/ACT, agents de type social et cadres d'agents d'IA analytiques.
À l'avenir, les projets d'infrastructure axés sur la Décentralisation des Agents et la sécurité deviendront le thème de la prochaine étape. Les projets de cadre d'IA offrent de nouvelles perspectives de développement d'infrastructure, où le cadre d'IA peut être comparé à la blockchain publique de demain et l'Agent à un Dapp futur.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA nécessite de considérer sa signification. D'après l'expérience réussie du DeFi, les raisons soutenant la chaîne d'agents peuvent inclure:
Réduire les coûts d'utilisation, augmenter l'accessibilité et le choix
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain
Réaliser un gameplay unique en finance blockchain
Réaliser une inférence transparente et traçable, renforcer l'interopérabilité
Quatre, Économie créative
Les projets de type cadre IA pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agents et offrant des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait prendre l'avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 peut combler les lacunes de Web2 en termes de demande et de systèmes économiques, en introduisant une économie communautaire qui rend les Agents plus complets. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et amusants que les actuels.
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down_only_larry
· Il y a 10h
Gagnez de l'argent sur la route en éteignant les lumières et en accélérant.
L'émergence des projets d'IA : de GOAT à Agent, construire un nouveau modèle économique créatif Web3
Déconstruction du cadre d'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies s'est développé rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets d'une capitalisation boursière de plus d'un milliard, voire de plusieurs milliards, en peu de temps. Ces projets ont engendré un nouveau modèle d'émission d'actifs - la création de jetons à partir de dépôts GitHub, suivie d'une nouvelle émission de jetons par des Agents développés sur cette base. Avec le cadre comme fondement et les Agents en haut, cela a formé un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA. Cet article commencera par le concept de cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre ?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de bas niveau, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant le processus de construction de modèles AI complexes. On peut le comprendre comme le système d'exploitation de l'ère AI, comme Windows, Linux ou iOS, Android. Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, le développement des cadres AI a près de 14 ans d'histoire. Actuellement, les projets de cadre qui émergent dans le domaine des cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande massive d'agents. Nous illustrons cela avec quelques cadres principaux.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il présente une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API.
Eliza est principalement axée sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme. En ce qui concerne le traitement du contenu multimédia, elle prend en charge l'analyse de documents PDF, l'extraction de contenu de liens, la transcription audio, le traitement vidéo, l'analyse d'images, et d'autres fonctionnalités.
Les cas d'utilisation actuellement pris en charge par Eliza incluent :
Les modèles pris en charge par Eliza incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodal généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Ce cadre prend en charge le développement low-code voire no-code, les utilisateurs n'ayant qu'à modifier les paramètres pour participer à la conception des Agents.
G.A.M.E utilise une conception modulaire, l'architecture centrale comprend l'interface de提示 d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues, l'opérateur de portefeuille on-chain, le module d'apprentissage, la mémoire de travail, le processeur de mémoire à long terme, l'entrepôt d'Agent, le planificateur d'actions et le cadre d'exécution de plans.
Ce cadre se concentre principalement sur la prise de décision, le retour d'information, la perception et la personnalité des agents dans un environnement virtuel, applicable aux jeux et aux scènes de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre une interface unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent :
Rig est adapté à la construction de systèmes de questions-réponses, d'outils de recherche documentaire, de chatbots, d'assistants virtuels et de création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, conçu pour simplifier le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités principales du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et extensible.
ZerePy offre une interface en ligne de commande (CLI), prend en charge les modèles de langage de grande taille d'OpenAI et d'Anthropic, intègre directement l'API de la plateforme X, et prévoit d'intégrer un système de mémoire à l'avenir.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents d'IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocole, BTC L2 et BTCFi. Les agents d'IA, quant à eux, se développent plus rapidement sur la base d'un empilement technologique d'IA traditionnel mature, en passant par des phases de concurrence telles que GOAT/ACT, agents de type social et cadres d'agents d'IA analytiques.
À l'avenir, les projets d'infrastructure axés sur la Décentralisation des Agents et la sécurité deviendront le thème de la prochaine étape. Les projets de cadre d'IA offrent de nouvelles perspectives de développement d'infrastructure, où le cadre d'IA peut être comparé à la blockchain publique de demain et l'Agent à un Dapp futur.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA nécessite de considérer sa signification. D'après l'expérience réussie du DeFi, les raisons soutenant la chaîne d'agents peuvent inclure:
Quatre, Économie créative
Les projets de type cadre IA pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agents et offrant des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait prendre l'avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 peut combler les lacunes de Web2 en termes de demande et de systèmes économiques, en introduisant une économie communautaire qui rend les Agents plus complets. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et amusants que les actuels.