解讀AI框架：從智能代理到去中心化發展

前言

近期AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速,市場關注度轉向技術主導的"框架類"項目。這一細分賽道在短期內催生出多個高市值項目,並衍生出新的資產發行模式 - 以Github代碼庫發幣,基於框架構建的Agent再次發幣。這種以框架爲底、Agent爲上的模式,形似資產發行平台,實則是AI時代特有的基礎設施模式。本文將從框架概念出發,探討AI框架對加密貨幣行業的影響。

一、AI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。可以將其理解爲AI時代的操作系統。雖然AI框架在加密貨幣領域是新興概念,但其發展歷程已近14年。目前加密貨幣領域湧現的框架項目主要針對AI熱潮下Agent需求而打造,並向其他領域衍生,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,專門用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發,具有良好的兼容性和API集成能力。主要針對社交媒體場景,支持多平台集成,並提供媒體內容處理功能。

Eliza支持的用例主要包括:

• AI助手類應用
• 社交媒體角色
• 知識工作者
• 互動角色

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是Virtual推出的自動生成與管理多模態AI框架,主要針對遊戲中智能NPC設計。特點是低代碼甚至無代碼用戶也可使用。

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提示界面、感知子系統、戰略規劃引擎等多個組件。

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領域。

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開發。它提供統一操作界面,便於與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

核心特點:

• 統一接口
• 模塊化架構
• 類型安全
• 高效性能

Rig適用於構建問題解答系統、文檔搜索工具、智能聊天機器人等應用。

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。

ZerePy提供命令行界面,支持LLM集成、X平台集成、模塊化連接系統等功能。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、AI框架與BTC生態的相似性

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有相似之處。BTC生態經歷了BRC20、多協議競爭、BTC L2等階段。AI Agent則在成熟AI技術棧基礎上快速發展,經歷了初期項目、社交類Agent、分析類AI Agent框架競爭等階段。

未來可能圍繞Agent去中心化、安全性等方面展開基礎設施建設。AI框架可能類似於未來的公鏈,Agent則類似於未來的DApp。關鍵問題在於如何實現去中心化或鏈化,以及在區塊鏈上開發AI應用的意義。

三、AI框架上鏈的意義

探討AI框架上鏈的意義,可以從以下幾個方面考慮:

1. 降低使用成本,提高可及性和選擇性,讓普通用戶也能參與AI"出租權"。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案,滿足Agent與現實或虛擬世界交互的安全需求。

3. 創造獨特的區塊鏈金融模式,如Agent相關的新型流動性池或投資機制。

4. 實現透明、可追溯的推理過程,提高互操作性,相比傳統互聯網巨頭提供的agent瀏覽器更具吸引力。

四、AI框架的創意經濟潛力

AI框架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。

相比當前GPT Store偏向傳統領域實用性且主要由Web2公司主導的模式,Web3領域的AI創意經濟可能更加公平、開放,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項目可能比現有Agent更智能、有趣。