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AI框架:Agent时代的底层基建
解构AI框架:从智能代理到去中心化的探索
前言
AI与加密货币结合的叙事发展迅速。近期,市场关注点转向了技术主导的"框架类"项目,这个细分赛道在短期内已诞生多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目衍生出了新的资产发行模式:以Github代码库发币,基于框架构建的Agent可再次发币。以框架为底,Agent为上,形成了一种AI时代特有的基础设施模式。本文将从框架简介出发,探讨AI框架对加密货币领域的意义。
一、何谓框架?
AI框架是一种底层开发工具或平台,集成了预构建的模块、库和工具,简化了复杂AI模型的构建过程。可以将其理解为AI时代的操作系统,类似桌面系统中的Windows、Linux,或移动端的iOS与Android。每种框架都有其优缺点,开发者可根据需求选择。
虽然"AI框架"在加密货币领域是新概念,但其发展历程已近14年。传统AI圈已有成熟框架可选,如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。加密货币中涌现的框架项目,则是基于当前AI热潮下大量Agent需求而打造,并向其他赛道延伸,形成不同细分领域的AI框架。
1.1 Eliza
Eliza是一个多Agent模拟框架,用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发,兼容性好,易于API集成。主要针对社交媒体场景,支持多平台集成,包括Discord、X/Twitter、Telegram等。
Eliza当前支持的用例主要有:
支持的模型包括开源模型本地推理、OpenAI API云推理等。
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是针对游戏智能NPC设计的多模态AI框架。特点是低代码甚至无代码用户也可使用。
核心设计采用多个子系统协同工作的模块化架构,包括Agent提示界面、感知子系统、战略规划引擎、世界上下文、对话处理模块等多个组件。
工作流程:开发者通过界面启动Agent,感知子系统接收输入并传递给规划引擎。规划引擎利用各系统信息,制定并执行行动计划。学习模块持续监控并调整Agent行为。
应用场景主要聚焦于Agent在虚拟环境中的决策、反馈、感知及个性,适用于游戏和元宇宙。
1.3 Rig
Rig是用Rust语言编写的开源工具,旨在简化大型语言模型(LLM)应用程序开发。它提供统一操作界面,方便与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。
核心特点:
工作流程:用户请求经过提供商抽象层标准化处理,核心层中智能代理调用工具或查询向量存储,通过检索增强生成等机制生成响应。
应用场景包括问答系统、文档搜索工具、聊天机器人、内容创作等。
1.4 ZerePy
ZerePy是基于Python的开源框架,简化在X平台上部署和管理AI Agent的过程。它继承了Zerebro项目的核心功能,但采用更模块化、易扩展的设计。
核心架构基于模块化设计,包括:
ZerePy专注于简化在X平台上部署AI Agent的过程,更侧重实际应用。
二、BTC生态的翻版
AI Agent的发展路径与近期BTC生态有相似之处。BTC生态发展可概括为:BRC20 - 多协议竞争 - BTC L2 - BTCFi。AI Agent在成熟技术栈基础上发展更快,路径可概括为:GOAT/ACT - 社交类Agent/分析类AI Agent框架竞争。
AI Agent叙事不是为重现智能合约链历史,现有AI框架项目至少提供了新的基建发展思路。相较于Memecoin Launchpad和铭文协议,AI框架更像未来的公链,Agent更像未来的Dapp。
未来争论可能从EVM与异构链之争转为框架之争。关键问题是如何去中心化或链化,以及在区块链上做这件事的意义。
三、上链的意义?
区块链与AI结合需面对意义问题。DeFi成功在于更高可及性、更好效率、更低成本和去中心化安全性。据此,支持Agent链化的理由可能有:
实现更低使用成本,提高可及性和选择性,让普通用户参与AI"出租权"。
提供基于区块链的安全方案,满足Agent与现实或虚拟钱包交互的安全需求。
实现独特的区块链金融玩法,如Agent相关的算力、数据标记投资等。
实现透明、可追溯的推理,提供比传统互联网巨头更具吸引力的解决方案。
四、创意经济
框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。简化Agent构建过程并提供复杂功能组合的框架可能占据优势,形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。
Web3领域存在许多待填补的需求,经济体系可使Web2巨头的政策更公平。引入社区经济可使Agent更完善。Agent创意经济将是普通人参与的机会,未来的AI Meme可能比现有平台上的Agent更智能、有趣。