AI Agentの分野は驚異的な成長を遂げており、物語の変化も頻繁です。最近、市場は「フレームワーク型」プロジェクトに注目しており、この細分野では短期間で時価総額が数億、さらには十億を超えるプロジェクトが次々と登場しています。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを創出しました: Githubのコードリポジトリを使ってトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたAgentも再度トークンを発行できます。このフレームワークを基盤とし、Agentを上に置くモデルは、資産発行プラットフォームのように見えますが、実際にはAI時代特有のインフラストラクチャモデルです。本記事ではフレームワークの概念から出発し、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味について探ります。
AIフレームワークの新時代: インテリジェントエージェントから分散化されたWeb3クリエイティブ経済へ
AIフレームワークの解体: インテリジェントエージェントから分散化への探求
イントロダクション
AI Agentの分野は驚異的な成長を遂げており、物語の変化も頻繁です。最近、市場は「フレームワーク型」プロジェクトに注目しており、この細分野では短期間で時価総額が数億、さらには十億を超えるプロジェクトが次々と登場しています。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを創出しました: Githubのコードリポジトリを使ってトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたAgentも再度トークンを発行できます。このフレームワークを基盤とし、Agentを上に置くモデルは、資産発行プラットフォームのように見えますが、実際にはAI時代特有のインフラストラクチャモデルです。本記事ではフレームワークの概念から出発し、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味について探ります。
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一、フレームワークの概要
AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した基盤開発プラットフォームであり、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化します。これをAI時代のオペレーティングシステムと理解することができ、デスクトップシステムのWindowsやLinux、あるいはモバイルのiOSやAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれ利点と欠点があり、開発者はニーズに応じて選択できます。
"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、その発展は14年の歴史があります。従来のAI分野には、GoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなど、成熟したフレームワークが選択可能です。暗号通貨で登場したフレームワークプロジェクトは、AIの熱狂に対応するためにエージェントの需要に応じて作られ、他のトラックに広がり、異なる細分野のAIフレームワークを形成しました。
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1.1 エリザ
Elizaはa16zが発表したマルチエージェントシミュレーションフレームワークで、自律AIエージェントの作成、展開、管理に特化しています。TypeScriptを基に開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。
Elizaは主にソーシャルメディアのシーンを対象としており、Discord、X/Twitter、Telegramなどのマルチプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理においては、PDF読書分析、リンクコンテンツ抽出、音声および映像処理などの機能をサポートしています。
Elizaがサポートするユースケースには、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターなどが含まれます。サポートされるモデルには、オープンソースモデルのローカル推論とOpenAI APIを使用したクラウド推論などがあります。
1.2 G.A.M.E
G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成と管理のマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計に焦点を当てています。特徴は、コーディングの基礎がなくても使用でき、ユーザーはパラメータを変更するだけでエージェントの設計に参加できることです。
G.A.M.Eはモジュール設計を採用しており、コアアーキテクチャには、エージェント提示インターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界のコンテキスト、対話処理モジュール、チェーン上のウォレットオペレーター、学習モジュール、作業メモ、長期メモリプロセッサ、エージェントリポジトリ、アクションプランナーおよび計画実行器などが含まれています。
このフレームワークは、エージェントの仮想環境における意思決定、フィードバック、認知、そして個性に焦点を当てており、ゲームだけでなくメタバースのシーンにも適用可能です。
1.3 リグ
RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。それは統一された操作インターフェースを提供し、複数のLLMサービスプロバイダーおよびベクトルデータベースとの相互作用を便利にします。
Rigの核心的な特徴には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、タイプセーフティ、および効率的なパフォーマンスが含まれます。そのワークフローには、リクエスト処理、情報取得、レスポンス生成などのステップが含まれます。
Rigは、質問応答システム、文書検索ツール、コンテキスト認識チャットボットの構築に適しており、コンテンツ制作もサポートしています。
1.4 ゼレピー
ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークであり、Xプラットフォーム上でのAIエージェントのデプロイと管理プロセスを簡素化します。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張が容易なデザインを採用しています。
ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、OpenAIとAnthropicのLLMをサポートし、XプラットフォームAPIを統合し、モジュラー接続システムを備えています。将来的には、エージェントが以前のインタラクションやコンテキスト情報を記憶できるように、メモリシステムを統合する計画です。
Elizaと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム上でAIエージェントを展開するプロセスの簡素化により重点を置き、実用的なアプリケーションに傾いています。
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二、BTCエコシステムのコピー?
AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムと類似点があります。BTCエコシステムは、BRC20、多プロトコル競争、BTC L2、BTCFiなどの段階を経てきました。AIエージェントは成熟した技術スタックに基づきより速く発展しており、次のように要約できます: GOAT/ACT - ソーシャル型エージェント/分析型AIエージェント - フレームワーク競争。将来的には、エージェントの分散化と安全性に関するインフラプロジェクトが次の段階のテーマになる可能性があります。
AIエージェントのトラックは、BTCエコシステムの同質化やバブル化プロセスを繰り返す可能性は低い。AIフレームワークプロジェクトは、新しいインフラ開発の考え方を提供しており、未来のパブリックチェーンにより似ており、エージェントはDappに似ている。将来的にはEVMと異種チェーンの議論がフレームワークの争いに移行する可能性があり、重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてこの分野におけるブロックチェーンの意味である。
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三、ブロックチェーンに載せる意義
ブロックチェーンとAIの統合には、その意義の問題を解決する必要があります。DeFiの成功体験を参考にすると、AIエージェントのチェーン化は以下の点で価値を見出す可能性があります:
使用コストを削減し、アクセス性と選択性を向上させ、一般ユーザーもAIの"レンタル権"に参加できるようにする。
ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションを提供し、エージェントと現実または仮想世界の相互作用におけるセキュリティニーズを満たします。
独自のブロックチェーン金融モデルを創造する。例えば、エージェント関連の計算能力やデータマッピング投資など。
透明で追跡可能な推論プロセスを実現し、相互運用性の面で従来のインターネットの巨人が提供するエージェントブラウザを超える。
四、クリエイティブ経済の新たな機会
AIフレームワークプロジェクトは、将来的にGPT Storeに類似した起業機会を提供する可能性があります。エージェントの構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、GPT Storeよりも魅力的なWeb3クリエイティブエコノミーを形成することが期待されています。
GPTストアと比較して、Web3のAIエージェントクリエイティブ経済はより公平であり、コミュニティ経済モデルを導入する可能性があります。これにより、一般の人々に参加の機会が提供され、将来のAIミームは既存のプラットフォーム上のエージェントよりも賢く、面白くなるかもしれません。
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