Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Câu chuyện phát triển nhanh chóng khi AI kết hợp với tiền điện tử. Gần đây, sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã cho ra đời nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong thời gian ngắn. Các dự án này đã sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã Github, các Agent được xây dựng dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, đã hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ việc giới thiệu về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như hệ điều hành của 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 ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của nó đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử thì được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI hiện tại và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự động. Phát triển dựa trên TypeScript, có tính tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm tới các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram và nhiều nền tảng khác.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính là:
Ứng dụng loại trợ lý AI
Vai trò của mạng xã hội
Người lao động tri thức
Vai trò tương tác
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung các thực thể đa phương thức tự động sinh ra)là một khung AI đa phương thức 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 sử dụng kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp, bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Quy trình làm việc: Các nhà phát triển khởi động Agent thông qua giao diện, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào và truyền đạt cho động cơ lập kế hoạch. Động cơ lập kế hoạch sử dụng thông tin từ các hệ thống khác nhau, lập ra và thực hiện kế hoạch hành động. Mô-đun học liên tục giám sát và điều chỉnh hành vi của Agent.
Các trường hợp ứng dụng chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với game và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính:
Giao diện thống nhất
Kiến trúc mô-đun
An toàn kiểu
Hiệu suất cao
Quy trình làm việc: Người dùng yêu cầu được xử lý chuẩn hóa qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, trong lớp lõi, đại lý thông minh gọi công cụ hoặc truy vấn lưu trữ vector, thông qua cơ chế tạo phản hồi tăng cường tìm kiếm.
Các trường hợp ứng dụng bao gồm hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot, sáng tạo nội dung, v.v.
1.4 ZerePy
ZerePy là khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cấu trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
Tích hợp LLM
Tích hợp nền tảng X
Hệ thống kết nối mô-đun
Hệ thống bộ nhớ ( đang được lập kế hoạch )
ZerePy tập trung vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên nền tảng X, chú trọng hơn vào ứng dụng thực tế.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng gần gũi với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm gọn như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, đường đi có thể được tóm gọn là: GOAT/ACT - Cạnh tranh khung Agent xã hội/AI Agent phân tích.
Kể chuyện AI Agent không phải để tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có ít nhất đã cung cấp những ý tưởng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức Minh văn, khung AI giống như chuỗi công cộng trong tương lai, Agent giống như Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi heterogene thành cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc thực hiện điều này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần đối mặt với vấn đề ý nghĩa. Sự thành công của DeFi nằm ở khả năng tiếp cận cao hơn, hiệu suất tốt hơn, chi phí thấp hơn và an ninh Phi tập trung. Dựa trên đó, lý do ủng hộ việc chuỗi hóa Agent có thể là:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, nâng cao khả năng tiếp cận và lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các trò chơi tài chính blockchain độc đáo, như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư vào dữ liệu đánh dấu, v.v.
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy xuất, cung cấp giải pháp hấp dẫn hơn so với các ông lớn internet truyền thống.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại 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 khung cho các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Trong lĩnh vực Web3 có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng, hệ thống kinh tế có thể khiến chính sách của các ông lớn Web2 trở nên công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo Agent sẽ là cơ hội để người bình thường tham gia, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện tại.
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.
5 thích
Phần thưởng
5
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ReverseTradingGuru
· 23giờ trước
Lại bắt đầu bán đủ loại khung BTC
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeLady
· 23giờ trước
kiểm tra gas trước khi tôi kiểm tra twitter của ex tôi
Xem bản gốcTrả lời0
SolidityStruggler
· 23giờ trước
Đợt này To da moon ổn rồi
Xem bản gốcTrả lời0
MetaDreamer
· 23giờ trước
Hỏa bạo! agent tuyệt vời!
Xem bản gốcTrả lời0
PoolJumper
· 23giờ trước
Khung nghe có vẻ hoành tráng, dùng để giao dịch tiền điện tử thì sao?
Khung AI: Cơ sở hạ tầng nền tảng của Thời đại Agent
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Câu chuyện phát triển nhanh chóng khi AI kết hợp với tiền điện tử. Gần đây, sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã cho ra đời nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong thời gian ngắn. Các dự án này đã sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã Github, các Agent được xây dựng dựa trên khung có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, đã hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ việc giới thiệu về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình AI phức tạp. Nó có thể được hiểu như hệ điều hành của 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 ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của nó đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có các khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử thì được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI hiện tại và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự động. Phát triển dựa trên TypeScript, có tính tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm tới các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram và nhiều nền tảng khác.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính là:
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung các thực thể đa phương thức tự động sinh ra)là một khung AI đa phương thức 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 sử dụng kiến trúc mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp, bao gồm giao diện nhắc nhở Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại và nhiều thành phần khác.
Quy trình làm việc: Các nhà phát triển khởi động Agent thông qua giao diện, hệ thống cảm nhận nhận đầu vào và truyền đạt cho động cơ lập kế hoạch. Động cơ lập kế hoạch sử dụng thông tin từ các hệ thống khác nhau, lập ra và thực hiện kế hoạch hành động. Mô-đun học liên tục giám sát và điều chỉnh hành vi của Agent.
Các trường hợp ứng dụng chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với game và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính:
Quy trình làm việc: Người dùng yêu cầu được xử lý chuẩn hóa qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, trong lớp lõi, đại lý thông minh gọi công cụ hoặc truy vấn lưu trữ vector, thông qua cơ chế tạo phản hồi tăng cường tìm kiếm.
Các trường hợp ứng dụng bao gồm hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot, sáng tạo nội dung, v.v.
1.4 ZerePy
ZerePy là khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cấu trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, bao gồm:
ZerePy tập trung vào việc đơn giản hóa quá trình triển khai AI Agent trên nền tảng X, chú trọng hơn vào ứng dụng thực tế.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng gần gũi với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm gọn như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, đường đi có thể được tóm gọn là: GOAT/ACT - Cạnh tranh khung Agent xã hội/AI Agent phân tích.
Kể chuyện AI Agent không phải để tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có ít nhất đã cung cấp những ý tưởng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức Minh văn, khung AI giống như chuỗi công cộng trong tương lai, Agent giống như Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi heterogene thành cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc thực hiện điều này trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần đối mặt với vấn đề ý nghĩa. Sự thành công của DeFi nằm ở khả năng tiếp cận cao hơn, hiệu suất tốt hơn, chi phí thấp hơn và an ninh Phi tập trung. Dựa trên đó, lý do ủng hộ việc chuỗi hóa Agent có thể là:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, nâng cao khả năng tiếp cận và lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các trò chơi tài chính blockchain độc đáo, như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư vào dữ liệu đánh dấu, v.v.
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy xuất, cung cấp giải pháp hấp dẫn hơn so với các ông lớn internet truyền thống.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại 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 khung cho các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Trong lĩnh vực Web3 có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng, hệ thống kinh tế có thể khiến chính sách của các ông lớn Web2 trở nên công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo Agent sẽ là cơ hội để người bình thường tham gia, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện tại.