Sự trỗi dậy của khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung Khám phá cơ hội mới trong nền kinh tế sáng tạo Web3

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá

Lời nói đầu

Gần đây, sự phát triển của câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử diễn ra rất nhanh chóng. Sự quan tâm của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, với nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ hoặc thậm chí trên mười tỷ xuất hiện trong chỉ vài tuần. Những dự án này đã phát sinh ra các mô hình phát hành tài sản mới: phát hành đồng tiền từ kho mã Github và các Agent được xây dựng trên khung cũng có thể phát hành đồng tiền. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng cấp trên, tạo thành một cấu trúc giống như nền tảng phát hành tài sản, thực sự là một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ tổng quan về khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung

Một, Tóm tắt khung

Khung AI là một nền tảng phát triển cơ sở tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng trước, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như một hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên thiết bị di động. Mỗi khung đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn dựa trên nhu cầu cụ thể.

Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ khi Theano ra đời vào năm 2010, sự phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong giới AI truyền thống, cả trong học thuật lẫn ngành công nghiệp đều có những khung đã trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta.

Hiện nay, các dự án khung xuất hiện trong lĩnh vực tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent dưới làn sóng AI, và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực chuyên biệt khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính.

1.1 Eliza

Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.

Các trường hợp ứng dụng chính bao gồm tích hợp mạng xã hội, xử lý nội dung, v.v. Các trường hợp sử dụng được hỗ trợ bao gồm ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, nhân viên tri thức và các vai trò tương tác khác. Hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở với suy luận cục bộ và mô hình suy luận dựa trên đám mây.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E là một khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý, chủ yếu được thiết kế cho NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng ngay cả khi không có mã hoặc mã thấp.

Thiết kế cốt lõi là thiết kế mô-đun với sự hợp tác của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều thành phần khác.

Ngoài trò chơi, khung này cũng áp dụng cho các cảnh trong vũ trụ ảo, đã có nhiều dự án sử dụng khung này để xây dựng.

1.3 Rig

Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện thống nhất để tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.

Các đặc điểm chính bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc bao gồm các bước xử lý yêu cầu, thu thập thông tin và tạo phản hồi.

Phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và nhiều ứng dụng khác.

1.4 ZerePy

ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, được thiết kế để đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh giúp người dùng quản lý và kiểm soát dễ dàng.

Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, hỗ trợ tích hợp LLM, tích hợp nền tảng X và các chức năng hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ để đạt được tương tác mạch lạc hơn.

So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.

Giải cấu trúc khung AI: Khám phá từ đại lý thông minh đến Phi tập trung

Hai, những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC

Đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi với Babylon là trung tâm. AI Agent thì phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, có thể được tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Cạnh tranh đa loại Agent/cơ sở hạ tầng. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh sự Phi tập trung và an toàn của Agent có thể trở thành chủ đề của giai đoạn tiếp theo.

Nhưng lĩnh vực AI Agent khó có khả năng đồng nhất và bùng nổ như hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một ý tưởng cơ sở hạ tầng mới, giống như một blockchain công khai trong tương lai, trong khi Agent thì giống như một DApp trong tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi phi tập trung sang cuộc chiến giữa các khung, vấn đề then chốt là làm thế nào để hiện thực hóa Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, và ý nghĩa của việc hiện thực hóa những điều này trên blockchain là gì.

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá

Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi

Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, đều phải đối mặt với vấn đề ý nghĩa của nó. DeFi có thể giành được một phần từ tài chính truyền thống là nhờ vào tính khả dụng cao hơn, hiệu quả tốt hơn và chi phí thấp hơn, không cần đến tính an toàn trung tâm phi tập trung. Theo suy nghĩ này, lý do hỗ trợ chuỗi Agent có thể là:

  1. Giảm chi phí sử dụng, tăng khả năng tiếp cận và lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào quyền "thuê" AI.

  2. Giải pháp an ninh dựa trên blockchain có thể trở thành nhu cầu thiết yếu khi Agent can thiệp vào ví thực tế hoặc ảo.

  3. Thực hiện các trò chơi tài chính blockchain độc đáo, như cơ hội đầu tư liên quan đến Agent, sức mạnh tính toán, đánh dấu dữ liệu, v.v.

  4. Kết hợp với blockchain, Agent có thể đạt được sự suy diễn minh bạch và có thể truy nguyên hơn, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent của các ông lớn internet truyền thống.

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung

Bốn, Triển vọng Kinh tế Sáng tạo

Các dự án dạng khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp các khung kết hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.

So với GPT Store thiên về tính thực dụng trong lĩnh vực truyền thống, Web3 có không gian đổi mới cả về nhu cầu và hệ thống kinh tế. Nền kinh tế sáng tạo của Agent sẽ là cơ hội cho người bình thường tham gia, và Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent hiện tại.

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung

Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung

AGENT6.44%
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 4
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropSweaterFanvip
· 16giờ trước
Lại dùng chiêu trò chơi đùa với đồ ngốc.
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentLossFanvip
· 16giờ trước
Lại đang chơi đùa với mọi người để Được chơi cho Suckers rồi phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
¯\_(ツ)_/¯vip
· 16giờ trước
Tôi thấy đây là để chế tạo một cỗ máy thu hoạch đồ ngốc mới~
Xem bản gốcTrả lời0
MemeKingNFTvip
· 16giờ trước
Đêm lạnh chưa tàn, có ai còn nhớ năm đó agent và nft cũng bị đồ ngốc thổi lên trời?
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)