解構AI框架：從智能代理到去中心化的探索

前言

近期，AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速。市場關注度轉向了技術主導的"框架類"項目，這個細分領域在短時間內產生了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代碼庫發行代幣，基於框架構建的Agent也可再次發行代幣。這種模式以框架爲基礎，Agent爲應用層，形成了一種AI時代特有的基礎設施模式。本文將探討AI框架對加密貨幣領域的影響。

一、框架概述

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，簡化了構建復雜AI模型的過程。它可以理解爲AI時代的操作系統，類似於桌面系統中的Windows、Linux，或移動端的iOS與Android。每種框架都有其特點，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，但其發展已有近14年歷史。傳統AI領域已有成熟框架可選，如TensorFlow、Pytorch等。加密貨幣中出現的框架項目是爲滿足大量Agent需求而設計的，並向其他領域擴展，形成了不同細分領域的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。它基於TypeScript開發，具有良好的兼容性和API集成能力。Eliza主要針對社交媒體場景，支持多平台集成和各種媒體內容處理。

Eliza支持的用例包括AI助手類應用、社交媒體角色、知識工作者和互動角色。它支持開源模型本地推理和雲端推理，默認配置爲Nous Hermes Llama 3.1B，並與Claude集成以處理復雜查詢。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是一個自動生成與管理的多模態AI框架，主要用於遊戲中的智能NPC設計。它的特點是允許低代碼甚至無代碼基礎的用戶參與Agent設計。

G.A.M.E的核心設計是通過多個子系統協同工作的模塊化設計，包括Agent提示接口、感知子系統、戰略規劃引擎、世界上下文、對話處理模塊等。該框架主要聚焦於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場景。

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應用程序的開發。它提供了統一的操作界面，便於與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

Rig的核心特點包括統一接口、模塊化架構、類型安全和高效性能。它適用於構建問題解答系統、文檔搜索工具、聊天機器人和內容創作等場景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架，用於簡化在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、更易擴展的設計。

ZerePy提供命令行界面，支持OpenAI和Anthropic的大型語言模型，集成X平台API，並計劃未來添加內存系統。與Eliza相比，ZerePy更專注於簡化在特定社交平台上部署AI Agent的過程。

二、發展路徑比較

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則經歷了GOAT/ACT - 社交類Agent/分析類AI Agent - 框架競爭的發展過程。未來可能會出現圍繞Agent去中心化和安全性的基建項目。

與BTC生態不同，AI Agent敘事並非重現智能合約鏈的歷史。現有AI框架項目提供了新的基建發展思路。相比Memecoin Launchpad和銘文協議，AI框架更類似於未來的公鏈，Agent則類似於未來的Dapp。

三、區塊鏈集成的意義

區塊鏈與AI結合需要考慮其意義。可能的價值包括：

1. 降低使用成本，提高可及性和選擇性，讓普通用戶參與AI"出租權"。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案，特別是對於能與現實或虛擬錢包交互的Agent。

3. 創造獨特的區塊鏈金融玩法，如基於Agent的新型自動做市或投資機制。

4. 實現透明、可追溯的推理過程，提高互操作性。

四、創意經濟前景

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更具優勢，形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

與GPT Store相比，Web3環境下的Agent創意經濟可能更加公平，並引入社區經濟來完善Agent。這將爲普通人提供參與機會，未來的AI Meme可能比現有的更智能、更有趣。