Interpretación del marco de IA: del agente inteligente al desarrollo de Descentralización

Introducción

Recientemente, el desarrollo de la narrativa que combina IA y criptomonedas ha avanzado rápidamente, y la atención del mercado se ha desplazado hacia proyectos "de marco" liderados por la tecnología. Este segmento ha dado lugar en el corto plazo a múltiples proyectos de alta capitalización, y ha derivado en nuevos modos de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de Github y volver a emitir monedas basadas en agentes construidos sobre el marco. Este modelo, que tiene un marco como base y a los agentes por encima, se asemeja a una plataforma de emisión de activos, pero en realidad es un modo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo explorará el impacto del marco de IA en la industria de las criptomonedas.

Uno, descripción general del marco de IA

El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo subyacente que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA. Aunque el marco de IA es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, su trayectoria de desarrollo se acerca a los 14 años. Actualmente, los proyectos de marcos que surgen en el ámbito de las criptomonedas están principalmente diseñados para satisfacer la demanda de Agentes bajo el auge de la IA, y se derivan a otros campos, formando marcos de IA en diferentes subsectores.

1.1 Eliza

Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes, diseñado para crear, implementar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con buena compatibilidad y capacidad de integración de API. Está dirigido principalmente a escenarios de redes sociales, admite integración en múltiples plataformas y proporciona funciones de procesamiento de contenido multimedia.

Los casos de uso soportados por Eliza incluyen:

• Aplicaciones de asistente de IA
• Rol en redes sociales
• Trabajadores del conocimiento
• Rol interactivo

Los modelos compatibles incluyen la inferencia local de modelos de código abierto, la inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E es un marco de IA multimodal que genera y gestiona automáticamente, lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en juegos. Su característica es que usuarios con bajo código o incluso sin código también pueden utilizarlo.

El diseño central de G.A.M.E se basa en un diseño modular en el que múltiples subsistemas trabajan en conjunto, incluyendo la interfaz de sugerencias del Agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica y otros componentes.

Los escenarios de aplicación se centran principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, siendo aplicables en los campos de juegos y metaverso.

1.3 Rig

Rig es una herramienta de código abierto escrita en el lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.

Características clave:

• Interfaz unificada
• Arquitectura modular
• Seguridad de tipo
• Alto rendimiento

Rig es adecuado para construir sistemas de respuesta a preguntas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots inteligentes y otras aplicaciones.

1.4 ZerePy

ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funcionalidades centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.

ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta la integración de LLM, la integración de la plataforma X, un sistema de conexión modular y otras funciones. En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el proceso de implementación de un Agente de IA en plataformas sociales específicas.

Dos, similitudes entre el marco de IA y el ecosistema BTC

La trayectoria de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por etapas como BRC20, competencia entre múltiples protocolos, y BTC L2. Los Agentes de IA, por otro lado, se han desarrollado rápidamente sobre la base de una pila de tecnología de IA madura, pasando por etapas como proyectos iniciales, Agentes sociales y competencia entre marcos de Agentes de IA analíticos.

En el futuro, es posible que se construya infraestructura en torno a la Descentralización de Agentes, la seguridad y otros aspectos. El marco de IA podría ser similar a las futuras cadenas públicas, mientras que el Agente sería similar a las futuras DApps. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de desarrollar aplicaciones de IA en la blockchain.

Tres, el significado de la cadena de bloques del marco de IA

Explorar el significado de llevar los marcos de IA a la cadena se puede considerar desde los siguientes aspectos:

1. Reducir los costos de uso, mejorar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de IA.

2. Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain que satisfagan las necesidades de seguridad de la interacción entre el Agente y el mundo real o virtual.

3. Crear modelos financieros de blockchain únicos, como nuevos mecanismos de liquidez o inversión relacionados con los Agentes.

4. Lograr un proceso de razonamiento transparente y rastreable, mejorar la interoperabilidad, es más atractivo en comparación con el navegador de agentes proporcionado por los gigantes tradicionales de Internet.

Cuatro, el potencial económico creativo del marco de IA

Los proyectos de marco de IA podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener ventaja, formando una economía creativa Web3 más interesante que GPT Store.

En comparación con el modelo actual del GPT Store, que se inclina hacia la utilidad en campos tradicionales y está principalmente dominado por empresas de Web2, la economía creativa de IA en el ámbito de Web3 podría ser más justa y abierta, e introducir una economía comunitaria para perfeccionar los Agentes. Esto ofrecerá oportunidades de participación a las personas comunes, y los futuros proyectos de memes de IA podrían ser más inteligentes y entretenidos que los Agentes existentes.