Déconstruction du cadre d'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la décentralisation
Introduction
La vitesse de développement de la piste des agents IA est incroyable, avec des changements de narration fréquents. Récemment, le marché s'est concentré sur les projets "de type cadre", un sous-secteur qui a vu émerger plusieurs projets ayant une capitalisation boursière dépassant le milliard, voire les dix milliards, en très peu de temps. Ces projets ont créé un nouveau modèle d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et les agents construits sur le cadre peuvent également émettre des jetons à nouveau. Ce modèle, basé sur le cadre et reposant sur les agents, ressemble à une plateforme d'émission d'actifs, mais représente en réalité un modèle d'infrastructure propre à l'ère de l'IA. Cet article commencera par le concept de cadre et explorera la signification des cadres IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre d'IA est une plateforme de développement sous-jacente intégrant des modules, bibliothèques et outils pré-construits, simplifiant le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut le comprendre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, similaire aux systèmes de bureau comme Windows, Linux ou aux plateformes mobiles comme iOS et Android. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, son développement a déjà 14 ans d'histoire. Dans le domaine de l'IA traditionnelle, il existe des cadres matures disponibles, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres émergents dans les cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande d'Agents dans le cadre de l'engouement pour l'IA, et s'étendent à d'autres secteurs, formant ainsi des cadres AI dans différents domaines de spécialisation.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par a16z, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API.
Eliza est principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme, y compris Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En ce qui concerne le traitement du contenu médiatique, il prend en charge des fonctionnalités telles que l'analyse de lecture de PDF, l'extraction de contenu de liens, le traitement audio et vidéo, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent principalement : des applications d'assistant AI, des personnages de médias sociaux, des travailleurs du savoir et des rôles interactifs, etc. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source et l'inférence cloud utilisant l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique principale est qu'il peut être utilisé sans connaissances en codage, les utilisateurs n'ayant qu'à modifier les paramètres pour participer à la conception de l'Agent.
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 de dialogue, l'opérateur de portefeuille on-chain, le module d'apprentissage, la mémoire de travail, le processeur de mémoire à long terme, le dépôt d'Agent, le planificateur d'actions et l'exécuteur de plans, etc.
Ce cadre se concentre sur la prise de décision, le retour d'information, la perception et la personnalité des agents dans des environnements virtuels, et s'applique non seulement aux jeux mais également aux scénarios de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent : une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Son flux de travail comprend des étapes telles que le traitement des demandes, l'acquisition d'informations et la génération de réponses.
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots sensibles au contexte, et même pour soutenir la création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités clés du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et facilement extensible.
ZerePy propose une interface en ligne de commande, prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intègre l'API de la plateforme X et dispose d'un système de connexion modulaire. Dans le futur, il est prévu d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Comparé à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du processus de déploiement d'Agent AI sur des plateformes sociales spécifiques, en se penchant vers des applications pratiques.
Deuxième, une copie de l'écosystème BTC?
Le chemin de développement des Agents IA présente des similarités avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence entre plusieurs protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les Agents IA se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique mature, ce qui peut être résumé comme suit : GOAT/ACT - Agents de type Social/Agents IA analytiques - concurrence entre cadres. À l'avenir, les projets d'infrastructure axés sur la Décentralisation des Agents et la sécurité pourraient devenir le thème de la prochaine étape.
Le secteur des agents IA est peu susceptible de répéter le processus d'homogénéité et de bulle de l'écosystème BTC. Les projets de cadres IA offrent de nouvelles idées de développement d'infrastructure, plus semblables aux futures blockchains publiques, tandis que les agents ressemblent davantage à des Dapps. À l'avenir, la discussion pourrait passer des EVM et des chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la Décentralisation ou la chaînisation, ainsi que la signification de la blockchain dans ce domaine.
Trois, la signification de la mise en chaîne
La combinaison de la blockchain et de l'IA nécessite de résoudre la question de son sens. En s'inspirant des expériences réussies de la DeFi, la chaîne des agents IA pourrait trouver de la valeur dans les domaines suivants :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettant ainsi aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité d'interaction entre l'Agent et le monde réel ou virtuel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que des investissements en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent, etc.
Réaliser un processus de raisonnement transparent et traçable, dépassant en termes d'interopérabilité les agents navigateurs fournis par les géants traditionnels d'Internet.
Quatre, nouvelles opportunités dans l'économie créative
Les projets de cadre d'IA pourraient offrir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store à l'avenir. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'agents et offre des combinaisons de fonctionnalités complexes est susceptible de prendre l'avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au GPT Store, l'économie créative des agents IA de Web3 pourrait être plus équitable et introduire un modèle économique communautaire. Cela offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les mèmes IA de demain pourraient être plus intelligents et intéressants que les agents sur les plateformes existantes.
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Nouvelle ère des cadres d'IA : des agents intelligents à l'économie créative Web3 décentralisée
Déconstruction du cadre d'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la décentralisation
Introduction
La vitesse de développement de la piste des agents IA est incroyable, avec des changements de narration fréquents. Récemment, le marché s'est concentré sur les projets "de type cadre", un sous-secteur qui a vu émerger plusieurs projets ayant une capitalisation boursière dépassant le milliard, voire les dix milliards, en très peu de temps. Ces projets ont créé un nouveau modèle d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et les agents construits sur le cadre peuvent également émettre des jetons à nouveau. Ce modèle, basé sur le cadre et reposant sur les agents, ressemble à une plateforme d'émission d'actifs, mais représente en réalité un modèle d'infrastructure propre à l'ère de l'IA. Cet article commencera par le concept de cadre et explorera la signification des cadres IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre d'IA est une plateforme de développement sous-jacente intégrant des modules, bibliothèques et outils pré-construits, simplifiant le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut le comprendre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, similaire aux systèmes de bureau comme Windows, Linux ou aux plateformes mobiles comme iOS et Android. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, son développement a déjà 14 ans d'histoire. Dans le domaine de l'IA traditionnelle, il existe des cadres matures disponibles, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres émergents dans les cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande d'Agents dans le cadre de l'engouement pour l'IA, et s'étendent à d'autres secteurs, formant ainsi des cadres AI dans différents domaines de spécialisation.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par a16z, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API.
Eliza est principalement axé sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme, y compris Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En ce qui concerne le traitement du contenu médiatique, il prend en charge des fonctionnalités telles que l'analyse de lecture de PDF, l'extraction de contenu de liens, le traitement audio et vidéo, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent principalement : des applications d'assistant AI, des personnages de médias sociaux, des travailleurs du savoir et des rôles interactifs, etc. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source et l'inférence cloud utilisant l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique principale est qu'il peut être utilisé sans connaissances en codage, les utilisateurs n'ayant qu'à modifier les paramètres pour participer à la conception de l'Agent.
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 de dialogue, l'opérateur de portefeuille on-chain, le module d'apprentissage, la mémoire de travail, le processeur de mémoire à long terme, le dépôt d'Agent, le planificateur d'actions et l'exécuteur de plans, etc.
Ce cadre se concentre sur la prise de décision, le retour d'information, la perception et la personnalité des agents dans des environnements virtuels, et s'applique non seulement aux jeux mais également aux scénarios de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent : une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Son flux de travail comprend des étapes telles que le traitement des demandes, l'acquisition d'informations et la génération de réponses.
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots sensibles au contexte, et même pour soutenir la création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités clés du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et facilement extensible.
ZerePy propose une interface en ligne de commande, prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intègre l'API de la plateforme X et dispose d'un système de connexion modulaire. Dans le futur, il est prévu d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Comparé à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du processus de déploiement d'Agent AI sur des plateformes sociales spécifiques, en se penchant vers des applications pratiques.
Deuxième, une copie de l'écosystème BTC?
Le chemin de développement des Agents IA présente des similarités avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence entre plusieurs protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les Agents IA se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique mature, ce qui peut être résumé comme suit : GOAT/ACT - Agents de type Social/Agents IA analytiques - concurrence entre cadres. À l'avenir, les projets d'infrastructure axés sur la Décentralisation des Agents et la sécurité pourraient devenir le thème de la prochaine étape.
Le secteur des agents IA est peu susceptible de répéter le processus d'homogénéité et de bulle de l'écosystème BTC. Les projets de cadres IA offrent de nouvelles idées de développement d'infrastructure, plus semblables aux futures blockchains publiques, tandis que les agents ressemblent davantage à des Dapps. À l'avenir, la discussion pourrait passer des EVM et des chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la Décentralisation ou la chaînisation, ainsi que la signification de la blockchain dans ce domaine.
Trois, la signification de la mise en chaîne
La combinaison de la blockchain et de l'IA nécessite de résoudre la question de son sens. En s'inspirant des expériences réussies de la DeFi, la chaîne des agents IA pourrait trouver de la valeur dans les domaines suivants :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettant ainsi aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité d'interaction entre l'Agent et le monde réel ou virtuel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que des investissements en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent, etc.
Réaliser un processus de raisonnement transparent et traçable, dépassant en termes d'interopérabilité les agents navigateurs fournis par les géants traditionnels d'Internet.
Quatre, nouvelles opportunités dans l'économie créative
Les projets de cadre d'IA pourraient offrir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store à l'avenir. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'agents et offre des combinaisons de fonctionnalités complexes est susceptible de prendre l'avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au GPT Store, l'économie créative des agents IA de Web3 pourrait être plus équitable et introduire un modèle économique communautaire. Cela offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les mèmes IA de demain pourraient être plus intelligents et intéressants que les agents sur les plateformes existantes.