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AI框架:Agent時代的底層基建
解構AI框架:從智能代理到去中心化的探索
前言
AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速。近期,市場關注點轉向了技術主導的"框架類"項目,這個細分賽道在短期內已誕生多個市值過億甚至過十億的項目。這類項目衍生出了新的資產發行模式:以Github代碼庫發幣,基於框架構建的Agent可再次發幣。以框架爲底,Agent爲上,形成了一種AI時代特有的基礎設施模式。本文將從框架簡介出發,探討AI框架對加密貨幣領域的意義。
一、何謂框架?
AI框架是一種底層開發工具或平台,集成了預構建的模塊、庫和工具,簡化了復雜AI模型的構建過程。可以將其理解爲AI時代的操作系統,類似桌面系統中的Windows、Linux,或移動端的iOS與Android。每種框架都有其優缺點,開發者可根據需求選擇。
雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新概念,但其發展歷程已近14年。傳統AI圈已有成熟框架可選,如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。加密貨幣中湧現的框架項目,則是基於當前AI熱潮下大量Agent需求而打造,並向其他賽道延伸,形成不同細分領域的AI框架。
1.1 Eliza
Eliza是一個多Agent模擬框架,用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發,兼容性好,易於API集成。主要針對社交媒體場景,支持多平台集成,包括Discord、X/Twitter、Telegram等。
Eliza當前支持的用例主要有:
支持的模型包括開源模型本地推理、OpenAI API雲推理等。
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是針對遊戲智能NPC設計的多模態AI框架。特點是低代碼甚至無代碼用戶也可使用。
核心設計採用多個子系統協同工作的模塊化架構,包括Agent提示界面、感知子系統、戰略規劃引擎、世界上下文、對話處理模塊等多個組件。
工作流程:開發者通過界面啓動Agent,感知子系統接收輸入並傳遞給規劃引擎。規劃引擎利用各系統信息,制定並執行行動計劃。學習模塊持續監控並調整Agent行爲。
應用場景主要聚焦於Agent在虛擬環境中的決策、反饋、感知及個性,適用於遊戲和元宇宙。
1.3 Rig
Rig是用Rust語言編寫的開源工具,旨在簡化大型語言模型(LLM)應用程序開發。它提供統一操作界面,方便與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。
核心特點:
工作流程:用戶請求經過提供商抽象層標準化處理,核心層中智能代理調用工具或查詢向量存儲,通過檢索增強生成等機制生成響應。
應用場景包括問答系統、文檔搜索工具、聊天機器人、內容創作等。
1.4 ZerePy
ZerePy是基於Python的開源框架,簡化在X平台上部署和管理AI Agent的過程。它繼承了Zerebro項目的核心功能,但採用更模塊化、易擴展的設計。
核心架構基於模塊化設計,包括:
ZerePy專注於簡化在X平台上部署AI Agent的過程,更側重實際應用。
二、BTC生態的翻版
AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有相似之處。BTC生態發展可概括爲:BRC20 - 多協議競爭 - BTC L2 - BTCFi。AI Agent在成熟技術棧基礎上發展更快,路徑可概括爲:GOAT/ACT - 社交類Agent/分析類AI Agent框架競爭。
AI Agent敘事不是爲重現智能合約鏈歷史,現有AI框架項目至少提供了新的基建發展思路。相較於Memecoin Launchpad和銘文協議,AI框架更像未來的公鏈,Agent更像未來的Dapp。
未來爭論可能從EVM與異構鏈之爭轉爲框架之爭。關鍵問題是如何去中心化或鏈化,以及在區塊鏈上做這件事的意義。
三、上鏈的意義?
區塊鏈與AI結合需面對意義問題。DeFi成功在於更高可及性、更好效率、更低成本和去中心化安全性。據此,支持Agent鏈化的理由可能有:
實現更低使用成本,提高可及性和選擇性,讓普通用戶參與AI"出租權"。
提供基於區塊鏈的安全方案,滿足Agent與現實或虛擬錢包交互的安全需求。
實現獨特的區塊鏈金融玩法,如Agent相關的算力、數據標記投資等。
實現透明、可追溯的推理,提供比傳統互聯網巨頭更具吸引力的解決方案。
四、創意經濟
框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化Agent構建過程並提供復雜功能組合的框架可能佔據優勢,形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。
Web3領域存在許多待填補的需求,經濟體系可使Web2巨頭的政策更公平。引入社區經濟可使Agent更完善。Agent創意經濟將是普通人參與的機會,未來的AI Meme可能比現有平台上的Agent更智能、有趣。