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と暗号通貨の結合の物語は急速に進化しています。最近、市場の焦点は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに移りました。この細分化されたセグメントでは、短期間で複数の時価総額が1億を超え、さらには10億を超えるプロジェクトが誕生しました。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを生み出しました: GitHubコードリポジトリを使用し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エージェントは再びトークンを発行できます。フレームワークを基盤とし、エージェントを上に置くことで、AI時代特有のインフラストラクチャモデルが形成されました。本稿では、フレームワークの概要から出発し、AIフレームワークが暗号通貨分野にもたらす意味を探ります。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、事前に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ツールまたは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。これはAI時代のオペレーティングシステムとして理解でき、デスクトップシステムのWindows、Linux、モバイルのiOSおよびAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの利点と欠点があり、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"は暗号通貨の分野では新しい概念ですが、その発展の歴史はすでに14年近くにわたります。伝統的なAIの分野には、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。暗号通貨の中で登場したフレームワークプロジェクトは、現在のAIブームの下での大量のエージェントの需要に基づいて構築され、他のトラックにも展開され、さまざまな細分化された分野のAIフレームワークを形成しています。

1.1 エリザ

Elizaは、自己主導のAIエージェントを作成、展開、管理するための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す。TypeScriptで開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。主にソーシャルメディアのシナリオを対象としており、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。

Elizaが現在サポートしているユースケースは主に:

1. AIアシスタント系アプリ
2. ソーシャルメディアの役割
3. ナレッジワーカー
4. インタラクティブな役割

サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論や、OpenAI APIのクラウド推論などが含まれます。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(生成的自律的多模态エンティティフレームワーク)は、ゲームのインテリジェントNPCの設計に特化したマルチモーダルAIフレームワークです。特徴は、ローコードまたはノーコードのユーザーでも使用できることです。

コア設計は複数のサブシステムが協調して動作するモジュラーアーキテクチャを採用しており、Agent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、世界コンテキスト、対話処理モジュールなど、いくつかのコンポーネントを含んでいます。

ワークフロー: 開発者はインターフェースを通じてエージェントを起動し、感知サブシステムは入力を受け取り、計画エンジンに伝達します。計画エンジンは各システムの情報を利用して、行動計画を策定し実行します。学習モジュールはエージェントの動作を継続的に監視し、調整します。

アプリケーションシーンは、主に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、認知および個性に焦点を当てており、ゲームやメタバースに適しています。

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あり、大型言語モデル(LLM)アプリケーション開発を簡素化することを目的としています。統一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対話するのを便利にします。

コア特長:

• 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
• 効率的なパフォーマンス

ワークフロー: ユーザーのリクエストは、プロバイダーの抽象層で標準化され、コア層のインテリジェントエージェントがツールを呼び出したり、クエリベクトルストレージを使用したりして、検索強化生成などのメカニズムを通じて応答を生成します。

アプリケーションのシーンには、Q&Aシステム、ドキュメント検索ツール、チャットボット、コンテンツ制作などが含まれます。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースのフレームワークで、Xプラットフォーム上でのAIエージェントの展開と管理の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、拡張しやすい設計を採用しています。

コアアーキテクチャはモジュール設計に基づいており、次のものが含まれています:

• LLMの統合
• Xプラットフォーム統合
• モジュラー接続システム
• メモリシステム(の計画中)

ZerePyは、X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を簡素化することに注力しており、実際の応用により重点を置いています。

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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経路は、最近のBTCエコシステムに似たところがあります。BTCエコシステムの発展は、BRC20 - 複数プロトコルの競争 - BTC L2 - BTCFiと要約できます。AIエージェントは成熟した技術スタックの基盤の上でより早く発展し、その経路はGOAT/ACT - ソーシャルタイプのエージェント/分析タイプのAIエージェントフレームワークの競争と要約できます。

AIエージェントのナarrativeは、スマートコントラクトチェーンの歴史を再現するためのものではなく、既存のAIフレームワークプロジェクトは少なくとも新しいインフラ開発の考え方を提供しています。Memecoin Launchpadやインスクリプションプロトコルと比較すると、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに似ており、エージェントは未来のDappに似ています。

未来の論争はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移行する可能性があります。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化するか、そしてブロックチェーン上でこのことを行う意味です。

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三、ブロックチェーンに上がる意義は？

ブロックチェーンとAIの統合は、意味の問題に直面する必要があります。DeFiの成功は、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコストと分散化された安全性にあります。これに基づいて、Agentのチェーン化を支持する理由は次のようになるかもしれません:

1. より低い使用コストを実現し、アクセス性と選択肢を向上させ、一般ユーザーがAIの"賃貸権"に参加できるようにする。

2. 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ウォレットとの相互作用のセキュリティニーズを満たします。

3. 独自のブロックチェーン金融プレイを実現する、例えばAgent関連の計算能力やデータマーク投資など。

4. 透明で追跡可能な推論を実現し、従来のインターネット大手よりも魅力的なソリューションを提供します。

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四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。エージェント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よりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成する可能性があります。

Web3分野には多くの未充足の需要が存在し、経済システムはWeb2の巨人の政策をより公平にすることができます。コミュニティ経済を導入することで、エージェントがより洗練されます。エージェントのクリエイティブ経済は一般の人々が参加する機会となり、未来の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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