Interprétation du cadre AI : des agents intelligents à la Décentralisation

Avant-propos

Récemment, la narration combinant l'IA et les cryptomonnaies a évolué rapidement, et l'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie. Ce segment de marché a rapidement engendré plusieurs projets à forte capitalisation, et a donné naissance à de nouveaux modes d'émission d'actifs - émettre des tokens à partir de dépôts de code sur Github, et émettre à nouveau des tokens basés sur des Agents construits sur le cadre. Ce modèle, qui repose sur un cadre avec des Agents au-dessus, ressemble à une plateforme d'émission d'actifs, mais est en réalité un modèle d'infrastructure propre à l'ère de l'IA. Cet article partira du concept de cadre pour explorer l'impact des cadres d'IA sur l'industrie des cryptomonnaies.

I. Aperçu du cadre d'IA

Les cadres d'IA sont des outils ou plateformes de développement de base qui intègrent des modules, bibliothèques et outils préconstruits, simplifiant le processus de création de modèles d'IA complexes. On peut les comprendre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA. Bien que les cadres d'IA soient un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, leur développement remonte à près de 14 ans. Actuellement, les projets de cadres qui émergent dans le domaine des cryptomonnaies sont principalement conçus pour répondre à la demande d'Agents sous l'engouement de l'IA et se déclinent vers d'autres domaines, formant des cadres d'IA dans différents sous-domaines.

1.1 Eliza

Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il possède une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateformes et offre des fonctionnalités de traitement de contenu multimédia.

Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza comprennent :

• Applications de type assistant IA
• Rôle des médias sociaux
• Travailleurs du savoir
• Rôle interactif

Les modèles pris en charge comprennent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement destiné à la conception de NPC intelligents dans les jeux. Il se caractérise par le fait que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.

La conception centrale de G.A.M.E repose sur une conception modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, comprenant l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique et d'autres composants.

Les scénarios d'application se concentrent principalement sur la prise de décision, le feedback, la perception et la personnalité des agents dans des environnements virtuels, adaptés aux domaines des jeux et du métavers.

1.3 Rig

Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface d'opération unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.

Caractéristiques principales:

• Interface unifiée
• Architecture modulaire
• Type sûr
• Performances efficaces

Rig est adapté pour construire des systèmes de réponse aux questions, des outils de recherche de documents, des chatbots intelligents et d'autres applications.

1.4 ZerePy

ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents IA sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités clés du projet Zerebro, mais adopte une conception plus modulaire et extensible.

ZerePy fournit une interface en ligne de commande, prenant en charge l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X, un système de connexion modulable, etc. Par rapport à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du processus de déploiement d'un agent IA sur des plateformes sociales spécifiques.

Deux, similarités entre les cadres d'IA et l'écosystème BTC

Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des étapes telles que BRC20, la concurrence entre plusieurs protocoles, et BTC L2. Les agents IA, quant à eux, se développent rapidement sur la base d'une pile technologique IA mature, en passant par des projets initiaux, des agents de type social, et la concurrence entre des cadres d'agent IA d'analyse.

L'avenir pourrait se concentrer sur la construction d'infrastructures autour de la décentralisation des agents, de la sécurité, etc. Le cadre de l'IA pourrait être similaire à celui des futures chaînes publiques, tandis que les agents pourraient ressembler aux futures DApp. La question clé est de savoir comment réaliser la décentralisation ou la chaînage, ainsi que la signification du développement d'applications d'IA sur la blockchain.

Trois, la signification de la mise en chaîne des cadres d'IA

Explorer la signification de la mise en chaîne des cadres d'IA peut être envisagé sous plusieurs aspects :

1. Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, afin que les utilisateurs ordinaires puissent également participer au "droit de louer" l'IA.

2. Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité des interactions entre l'Agent et le monde réel ou virtuel.

3. Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que de nouveaux pools de liquidités ou mécanismes d'investissement liés aux agents.

4. Réaliser un processus de raisonnement transparent et traçable, améliorer l'interopérabilité, et être plus attrayant par rapport aux navigateurs d'agents fournis par les géants traditionnels de l'internet.

Quatrième, le potentiel économique créatif des cadres d'IA

Les projets de cadre d'IA pourraient à l'avenir offrir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. La simplification du processus de construction d'agents et la fourniture d'un cadre de combinaisons de fonctionnalités complexes pourraient avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que celle du GPT Store.

Comparé au modèle actuel du GPT Store, qui privilégie l'utilité dans des domaines traditionnels et est principalement dominé par des entreprises Web2, l'économie créative de l'IA dans le domaine Web3 pourrait être plus équitable et ouverte, tout en introduisant l'économie communautaire pour améliorer les Agents. Cela offrira des opportunités de participation aux personnes ordinaires, et les futurs projets d'IA Meme pourraient être plus intelligents et intéressants que les Agents existants.