解读AI框架：从智能代理到去中心化发展

前言

近期AI与加密货币结合的叙事发展迅速,市场关注度转向技术主导的"框架类"项目。这一细分赛道在短期内催生出多个高市值项目,并衍生出新的资产发行模式 - 以Github代码库发币,基于框架构建的Agent再次发币。这种以框架为底、Agent为上的模式,形似资产发行平台,实则是AI时代特有的基础设施模式。本文将从框架概念出发,探讨AI框架对加密货币行业的影响。

一、AI框架概述

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,简化了构建复杂AI模型的过程。可以将其理解为AI时代的操作系统。虽然AI框架在加密货币领域是新兴概念,但其发展历程已近14年。目前加密货币领域涌现的框架项目主要针对AI热潮下Agent需求而打造,并向其他领域衍生,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,专门用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发,具有良好的兼容性和API集成能力。主要针对社交媒体场景,支持多平台集成,并提供媒体内容处理功能。

Eliza支持的用例主要包括:

• AI助手类应用
• 社交媒体角色
• 知识工作者
• 互动角色

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是Virtual推出的自动生成与管理多模态AI框架,主要针对游戏中智能NPC设计。特点是低代码甚至无代码用户也可使用。

G.A.M.E的核心设计是通过多个子系统协同工作的模块化设计,包括Agent提示界面、感知子系统、战略规划引擎等多个组件。

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领域。

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应用程序开发。它提供统一操作界面,便于与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

核心特点:

• 统一接口
• 模块化架构
• 类型安全
• 高效性能

Rig适用于构建问题解答系统、文档搜索工具、智能聊天机器人等应用。

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。

ZerePy提供命令行界面,支持LLM集成、X平台集成、模块化连接系统等功能。与Eliza相比,ZerePy更专注于简化在特定社交平台上部署AI Agent的过程。

二、AI框架与BTC生态的相似性

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有相似之处。BTC生态经历了BRC20、多协议竞争、BTC L2等阶段。AI Agent则在成熟AI技术栈基础上快速发展,经历了初期项目、社交类Agent、分析类AI Agent框架竞争等阶段。

未来可能围绕Agent去中心化、安全性等方面展开基础设施建设。AI框架可能类似于未来的公链,Agent则类似于未来的DApp。关键问题在于如何实现去中心化或链化,以及在区块链上开发AI应用的意义。

三、AI框架上链的意义

探讨AI框架上链的意义,可以从以下几个方面考虑:

1. 降低使用成本,提高可及性和选择性,让普通用户也能参与AI"出租权"。

2. 提供基于区块链的安全方案,满足Agent与现实或虚拟世界交互的安全需求。

3. 创造独特的区块链金融模式,如Agent相关的新型流动性池或投资机制。

4. 实现透明、可追溯的推理过程,提高互操作性,相比传统互联网巨头提供的agent浏览器更具吸引力。

四、AI框架的创意经济潜力

AI框架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。

相比当前GPT Store偏向传统领域实用性且主要由Web2公司主导的模式,Web3领域的AI创意经济可能更加公平、开放,并引入社区经济来完善Agent。这将为普通人提供参与机会,未来的AI Meme项目可能比现有Agent更智能、有趣。