Деконструкція AI фреймворка: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно наратив, що поєднує ШІ та криптовалюти, швидко розвивається. Ринок зосереджує увагу на технологічно-домінуючих "каркасних" проектах, цей сегмент ринку за кілька тижнів створив кілька проектів з капіталізацією понад мільярд, а деякі й понад десять мільярдів. Ці проекти породили нові моделі випуску активів: випуск монет на основі репозиторіїв Github, а також агенти, побудовані на каркасі, можуть знову випустити монети. Основуючись на каркасі, агенти слугують верхнім рівнем застосувань, формуючи структуру, подібну до платформи випуску активів, фактично створюється інфраструктурна модель, характерна для епохи ШІ. У цій статті ми почнемо з огляду каркасів і, поєднуючи особисті роздуми, інтерпретуємо значення каркасів ШІ для криптовалютної галузі.
Один. Огляд структури
AI-рамка — це набір інтегрованих попередньо створених модулів, бібліотек і інструментів, які є базовою платформою для розробки, що спрощує процес створення складних AI-моделей. Її можна розглядати як операційну систему епохи AI, подібну до Windows, Linux у настільних системах або iOS і Android у мобільних пристроях. Кожна рамка має свої переваги та недоліки, тому розробники можуть обирати в залежності від конкретних потреб.
Хоча "AI фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, з моменту створення Theano у 2010 році розвиток AI фреймів триває вже близько 14 років. У традиційному AI середовищі, як в академічному, так і в промисловому, є зрілі фрейми для вибору, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta та ін.
Наразі у сфері криптовалют з'явилися рамкові проекти, створені на основі великого попиту на агентів в умовах буму ШІ, і вони поширюються на інші напрямки, формуючи різні підсектори рамок ШІ. Ось кілька оглядів основних рамок:
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 і можливості інтеграції API.
Основні сфери застосування включають інтеграцію соціальних медіа, обробку контенту тощо. Підтримувані випадки використання включають застосунки типу AI-асистентів, ролі в соціальних медіа, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі тощо. Підтримуються відкриті моделі з локальним висновком та моделі на основі хмари.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E — це автоматично згенерована та керована мультимодальна AI-структура, що в основному спрямована на розробку інтелектуальних NPC у іграх. Особливість полягає в тому, що користувачі з низьким або навіть без коду можуть використовувати її.
Основний дизайн - це модульний дизайн, який забезпечує спільну роботу кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, стратегічний планувальний двигун та інші компоненти.
Крім ігор, ця структура також підходить для сценаріїв метавсесвіту, вже кілька проєктів використовують цю структуру для будівництва.
1.3 Ріг
Rig є відкритим інструментом, написаним на Rust, який має на меті спростити розробку застосунків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс для взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типову безпеку та високу ефективність. Робочий процес включає етапи обробки запитів, отримання інформації та генерації відповідей.
Придатний для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та інших різноманітних сценаріїв застосування.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на основі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він надає командний інтерфейс для зручності управління користувачами.
Ядро архітектури базується на модульному дизайні, підтримує інтеграцію LLM, інтеграцію платформи X та модульну систему з'єднань. У майбутньому планується інтеграція системи пам'яті для досягнення більш узгодженого взаємодії.
Порівняно з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні процесу розгортання AI Agent на певних соціальних платформах.
Два, подібності з екосистемою BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають багато спільного з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція між кількома протоколами - BTC L2 - BTCFi, зосереджений на Babylon. AI Agent розвивається швидше на основі зрілої технологічної стеку, що можна узагальнити як: GOAT/ACT - конкуренція між різними агентами/фреймворками. У майбутньому проекти інфраструктури, пов'язані з децентралізацією Agent та безпекою, можуть стати темою наступного етапу.
Але траса AI Agent навряд чи стане такою ж однорідною та спекулятивною, як екосистема BTC. Проекти AI-фреймворків пропонують нові ідеї інфраструктури, більше схожі на майбутні публічні блокчейни, а Agent нагадує майбутні DApp. Майбутні суперечки можуть перейти з боротьби між EVM та гетерогенними ланцюгами до боротьби фреймворків, ключове питання полягає в тому, як реалізувати децентралізацію або ланцюговість, а також у чому сенс реалізації цих аспектів на блокчейні.
Три, значення виведення на ланцюг
Коли блокчейн поєднується з іншими сферами, він стикається з питанням: яка його значимість? Децентралізовані фінанси (DeFi) змогли отримати частку традиційних фінансів завдяки більшій доступності, кращій ефективності та нижчим витратам, а також без необхідності у довірених централізованих структурах для забезпечення безпеки. Відповідно до цього підходу, причини підтримки агентного ланцюга можуть бути такими:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "оренді прав" AI
Безпечні рішення на основі блокчейну можуть стати невід'ємною потребою при втручанні агента у реальний або віртуальний гаманець.
Реалізація унікальних фінансових ігор на основі блокчейну, таких як інвестиційні можливості, пов'язані з Agent, потужністю обчислень, маркуванням даних тощо.
Поєднання агентів на базі блокчейн може забезпечити більш прозоре, відстежуване обґрунтування, що є більш привабливим, ніж агенти браузера традиційних інтернет-гігантів.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання складаних функціональних комбінацій може дати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з традиційно орієнтованим на практичність GPT Store, Web3 має інноваційний потенціал у вимогах та економічних системах. Креативна економіка Агентів стане можливістю для звичайних людей також брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш інтелектуальними та цікавими, ніж існуючі Агенти.
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.
17 лайків
Нагородити
17
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropSweaterFan
· 18год тому
Обман для дурнів, як завжди.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentLossFan
· 18год тому
Знову обдурюють людей, як лохів, заради концепцій?
Переглянути оригіналвідповісти на0
¯\_(ツ)_/¯
· 18год тому
Я бачу, що це має бути новий збирач невдах~
Переглянути оригіналвідповісти на0
MemeKingNFT
· 18год тому
Холодна ніч ще не закінчилася, хто ще пам'ятає, як колись агент і NFT так само були роздути невдахами до небес?
Зростання AI-фреймворків: від інтелектуальних агентів до Децентралізації. Дослідження нових можливостей креативної економіки Web3.
Деконструкція AI фреймворка: від інтелектуальних агентів до Децентралізації
Передмова
Нещодавно наратив, що поєднує ШІ та криптовалюти, швидко розвивається. Ринок зосереджує увагу на технологічно-домінуючих "каркасних" проектах, цей сегмент ринку за кілька тижнів створив кілька проектів з капіталізацією понад мільярд, а деякі й понад десять мільярдів. Ці проекти породили нові моделі випуску активів: випуск монет на основі репозиторіїв Github, а також агенти, побудовані на каркасі, можуть знову випустити монети. Основуючись на каркасі, агенти слугують верхнім рівнем застосувань, формуючи структуру, подібну до платформи випуску активів, фактично створюється інфраструктурна модель, характерна для епохи ШІ. У цій статті ми почнемо з огляду каркасів і, поєднуючи особисті роздуми, інтерпретуємо значення каркасів ШІ для криптовалютної галузі.
Один. Огляд структури
AI-рамка — це набір інтегрованих попередньо створених модулів, бібліотек і інструментів, які є базовою платформою для розробки, що спрощує процес створення складних AI-моделей. Її можна розглядати як операційну систему епохи AI, подібну до Windows, Linux у настільних системах або iOS і Android у мобільних пристроях. Кожна рамка має свої переваги та недоліки, тому розробники можуть обирати в залежності від конкретних потреб.
Хоча "AI фрейм" є новим поняттям у сфері криптовалют, з моменту створення Theano у 2010 році розвиток AI фреймів триває вже близько 14 років. У традиційному AI середовищі, як в академічному, так і в промисловому, є зрілі фрейми для вибору, такі як TensorFlow від Google, Pytorch від Meta та ін.
Наразі у сфері криптовалют з'явилися рамкові проекти, створені на основі великого попиту на агентів в умовах буму ШІ, і вони поширюються на інші напрямки, формуючи різні підсектори рамок ШІ. Ось кілька оглядів основних рамок:
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 і можливості інтеграції API.
Основні сфери застосування включають інтеграцію соціальних медіа, обробку контенту тощо. Підтримувані випадки використання включають застосунки типу AI-асистентів, ролі в соціальних медіа, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі тощо. Підтримуються відкриті моделі з локальним висновком та моделі на основі хмари.
1.2 Г.А.М.Е
G.A.M.E — це автоматично згенерована та керована мультимодальна AI-структура, що в основному спрямована на розробку інтелектуальних NPC у іграх. Особливість полягає в тому, що користувачі з низьким або навіть без коду можуть використовувати її.
Основний дизайн - це модульний дизайн, який забезпечує спільну роботу кількох підсистем, включаючи інтерфейс підказок агента, підсистему сприйняття, стратегічний планувальний двигун та інші компоненти.
Крім ігор, ця структура також підходить для сценаріїв метавсесвіту, вже кілька проєктів використовують цю структуру для будівництва.
1.3 Ріг
Rig є відкритим інструментом, написаним на Rust, який має на меті спростити розробку застосунків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс для взаємодії з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.
Основні характеристики включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типову безпеку та високу ефективність. Робочий процес включає етапи обробки запитів, отримання інформації та генерації відповідей.
Придатний для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів та інших різноманітних сценаріїв застосування.
1.4 ZerePy
ZerePy є відкритим фреймворком на основі Python, призначеним для спрощення процесу розгортання та управління AI Agent на платформі X. Він надає командний інтерфейс для зручності управління користувачами.
Ядро архітектури базується на модульному дизайні, підтримує інтеграцію LLM, інтеграцію платформи X та модульну систему з'єднань. У майбутньому планується інтеграція системи пам'яті для досягнення більш узгодженого взаємодії.
Порівняно з Eliza, ZerePy більше зосереджується на спрощенні процесу розгортання AI Agent на певних соціальних платформах.
Два, подібності з екосистемою BTC
Шляхи розвитку AI Agent мають багато спільного з нещодавньою екосистемою BTC. Розвиток екосистеми BTC можна узагальнити як: BRC20 - конкуренція між кількома протоколами - BTC L2 - BTCFi, зосереджений на Babylon. AI Agent розвивається швидше на основі зрілої технологічної стеку, що можна узагальнити як: GOAT/ACT - конкуренція між різними агентами/фреймворками. У майбутньому проекти інфраструктури, пов'язані з децентралізацією Agent та безпекою, можуть стати темою наступного етапу.
Але траса AI Agent навряд чи стане такою ж однорідною та спекулятивною, як екосистема BTC. Проекти AI-фреймворків пропонують нові ідеї інфраструктури, більше схожі на майбутні публічні блокчейни, а Agent нагадує майбутні DApp. Майбутні суперечки можуть перейти з боротьби між EVM та гетерогенними ланцюгами до боротьби фреймворків, ключове питання полягає в тому, як реалізувати децентралізацію або ланцюговість, а також у чому сенс реалізації цих аспектів на блокчейні.
Три, значення виведення на ланцюг
Коли блокчейн поєднується з іншими сферами, він стикається з питанням: яка його значимість? Децентралізовані фінанси (DeFi) змогли отримати частку традиційних фінансів завдяки більшій доступності, кращій ефективності та нижчим витратам, а також без необхідності у довірених централізованих структурах для забезпечення безпеки. Відповідно до цього підходу, причини підтримки агентного ланцюга можуть бути такими:
Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, щоб звичайні користувачі також могли брати участь у "оренді прав" AI
Безпечні рішення на основі блокчейну можуть стати невід'ємною потребою при втручанні агента у реальний або віртуальний гаманець.
Реалізація унікальних фінансових ігор на основі блокчейну, таких як інвестиційні можливості, пов'язані з Agent, потужністю обчислень, маркуванням даних тощо.
Поєднання агентів на базі блокчейн може забезпечити більш прозоре, відстежуване обґрунтування, що є більш привабливим, ніж агенти браузера традиційних інтернет-гігантів.
Чотири, Перспективи креативної економіки
Фреймові проекти в майбутньому можуть запропонувати підприємницькі можливості, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів і надання складаних функціональних комбінацій може дати перевагу, сформувавши більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.
В порівнянні з традиційно орієнтованим на практичність GPT Store, Web3 має інноваційний потенціал у вимогах та економічних системах. Креативна економіка Агентів стане можливістю для звичайних людей також брати участь, а майбутні AI Meme можуть бути більш інтелектуальними та цікавими, ніж існуючі Агенти.