Deconstrução do quadro de IA: da agência inteligente à Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa da combinação de IA e criptomoedas desenvolveu-se rapidamente. A atenção do mercado voltou-se para projetos "baseados em estruturas" liderados pela tecnologia, e essa subcategoria viu o surgimento de vários projetos com valor de mercado superior a um bilhão, e até mais de dez bilhões, em apenas algumas semanas. Esses projetos geraram um novo modelo de emissão de ativos - emitindo moedas a partir de repositórios de código do Github, onde Agentes desenvolvidos com base na estrutura podem emitir moedas novamente. Com a estrutura como base e o Agente como camada superior, formou-se um modelo semelhante a uma plataforma de emissão de ativos, que, na verdade, é a infraestrutura única da era da IA que está começando a se manifestar. Este artigo começará com uma visão geral da estrutura e explorará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. Visão Geral do Quadro
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode-se entender a estrutura como o sistema operacional da era da IA, semelhante aos sistemas de desktop como Windows e Linux, ou aos sistemas móveis como iOS e Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito novo no campo das criptomoedas, seu desenvolvimento já tem 14 anos de história. No campo da IA tradicional, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google e o Pytorch da Meta. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas são criados com base na grande demanda por Agentes sob a onda de calor da IA, e se estendem para outras áreas, formando quadros de IA em diferentes segmentos.
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agente lançada pela ai16z, destinada a criar, implantar e gerenciar Agentes AI autónomos. Desenvolvida em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs.
Eliza é principalmente voltada para cenários de redes sociais, suportando integração multiplataforma, incluindo Discord, Twitter, Telegram, entre outros. No processamento de conteúdo de mídia, suporta análise de PDF, extração de links, processamento de áudio e vídeo, etc.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem principalmente: aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, destinada principalmente ao design de NPCs inteligentes em jogos. A característica é que utilizadores com conhecimento de código baixo ou mesmo sem código podem utilizá-la.
O design central do G.A.M.E é um design modular em que múltiplos subsistemas trabalham em conjunto, incluindo a interface de sugestões do Agente, o subsistema de percepção, o motor de planejamento estratégico e vários outros módulos.
Do ponto de vista da arquitetura técnica, essa estrutura foca na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, sendo adequada para cenários de jogos e metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, que simplifica o desenvolvimento de aplicações de modelos de linguagem de grande escala. Oferece uma interface unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de LLM e bancos de dados vetoriais.
As características do Rig incluem: interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipo, alta eficiência, entre outras. O fluxo de trabalho é que o pedido do usuário passa pela camada de abstração do provedor, é processado pela camada central e, por fim, gera uma resposta.
Rig é adequado para a construção de sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de busca de documentos, chatbots inteligentes e outros cenários.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Oferece uma interface de linha de comando e suporta design modular.
ZerePy suporta LLMs da OpenAI e da Anthropic, integrando a API da plataforma X, permitindo que o Agent execute várias operações. Há planos futuros para integrar um sistema de memória, melhorando a capacidade de compreensão de contexto do Agent.
Dois, Análise do Caminho de Desenvolvimento
O caminho de desenvolvimento do AI Agent tem semelhanças com o ecossistema recente do BTC. O ecossistema do BTC passou por fases como BRC20, competição de múltiplos protocolos, BTC L2, BTCFi, entre outras. O AI Agent desenvolve-se mais rapidamente com base em uma pilha tecnológica madura, podendo ser resumido como: GOAT/ACT - Agentes de tipo social/IA analítica - Competição de frameworks de agentes.
Os projetos de infraestrutura em torno da Descentralização de Agentes e segurança podem tornar-se o tema da próxima fase. Os projetos de estrutura de IA oferecem novas ideias de infraestrutura, podendo comparar a estrutura de IA com a futura blockchain pública e os Agentes com os futuros Dapps.
Três, Discussão sobre o significado na cadeia
Quando a blockchain se combina com outros campos, é necessário enfrentar a questão do seu significado. Ao refletir sobre os fatores de sucesso do DeFi, podemos explorar o significado da cadeia de Agentes a partir dos seguintes pontos:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que usuários comuns também possam participar do "direito de aluguer" de IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de segurança da interação entre o Agente e o mundo real.
Criar modelos financeiros de blockchain únicos, como investimentos em poder de computação relacionado a Agent, marcação de dados, etc.
Implementar raciocínio transparente e rastreável, aumentar a interoperabilidade, tornando-se mais atraente em comparação com os navegadores de agente oferecidos por gigantes da internet tradicionais.
Quatro, Perspectivas da Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de Agents e a oferta de um framework para combinações de funcionalidades complexas podem ter uma vantagem, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Existem muitas necessidades a serem preenchidas no campo do Web3, e o sistema econômico pode tornar as políticas mais justas. A introdução da economia comunitária ajuda a aprimorar o Agent. A economia criativa do Agent proporcionará oportunidades de participação para as pessoas comuns, e os futuros AI Meme poderão ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas atuais.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
8 Curtidas
Recompensa
8
4
Repostar
Compartilhar
Comentário
0/400
Hash_Bandit
· 11h atrás
mineração desde 2013... já vi esse hype de agente antes, para ser sincero, me lembra a loucura do ico, para ser honesto
Ver originalResponder0
ContractSurrender
· 11h atrás
Mais uma armadilha de conceitos o dia todo, chega.
Ver originalResponder0
CoffeeOnChain
· 11h atrás
Realmente, todos os dias há promoção do copilot.
Ver originalResponder0
GasSavingMaster
· 11h atrás
Outra nova brincadeira de fazer as pessoas de parvas.
A ascensão da pista de quadros de IA: da Agent à Descentralização da nova infraestrutura Web3
Deconstrução do quadro de IA: da agência inteligente à Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa da combinação de IA e criptomoedas desenvolveu-se rapidamente. A atenção do mercado voltou-se para projetos "baseados em estruturas" liderados pela tecnologia, e essa subcategoria viu o surgimento de vários projetos com valor de mercado superior a um bilhão, e até mais de dez bilhões, em apenas algumas semanas. Esses projetos geraram um novo modelo de emissão de ativos - emitindo moedas a partir de repositórios de código do Github, onde Agentes desenvolvidos com base na estrutura podem emitir moedas novamente. Com a estrutura como base e o Agente como camada superior, formou-se um modelo semelhante a uma plataforma de emissão de ativos, que, na verdade, é a infraestrutura única da era da IA que está começando a se manifestar. Este artigo começará com uma visão geral da estrutura e explorará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. Visão Geral do Quadro
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode-se entender a estrutura como o sistema operacional da era da IA, semelhante aos sistemas de desktop como Windows e Linux, ou aos sistemas móveis como iOS e Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito novo no campo das criptomoedas, seu desenvolvimento já tem 14 anos de história. No campo da IA tradicional, existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow do Google e o Pytorch da Meta. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas são criados com base na grande demanda por Agentes sob a onda de calor da IA, e se estendem para outras áreas, formando quadros de IA em diferentes segmentos.
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agente lançada pela ai16z, destinada a criar, implantar e gerenciar Agentes AI autónomos. Desenvolvida em TypeScript, possui boa compatibilidade e é fácil de integrar com APIs.
Eliza é principalmente voltada para cenários de redes sociais, suportando integração multiplataforma, incluindo Discord, Twitter, Telegram, entre outros. No processamento de conteúdo de mídia, suporta análise de PDF, extração de links, processamento de áudio e vídeo, etc.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem principalmente: aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, destinada principalmente ao design de NPCs inteligentes em jogos. A característica é que utilizadores com conhecimento de código baixo ou mesmo sem código podem utilizá-la.
O design central do G.A.M.E é um design modular em que múltiplos subsistemas trabalham em conjunto, incluindo a interface de sugestões do Agente, o subsistema de percepção, o motor de planejamento estratégico e vários outros módulos.
Do ponto de vista da arquitetura técnica, essa estrutura foca na tomada de decisão, feedback, percepção e personalidade do Agente em ambientes virtuais, sendo adequada para cenários de jogos e metaverso.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, que simplifica o desenvolvimento de aplicações de modelos de linguagem de grande escala. Oferece uma interface unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de LLM e bancos de dados vetoriais.
As características do Rig incluem: interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipo, alta eficiência, entre outras. O fluxo de trabalho é que o pedido do usuário passa pela camada de abstração do provedor, é processado pela camada central e, por fim, gera uma resposta.
Rig é adequado para a construção de sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de busca de documentos, chatbots inteligentes e outros cenários.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Oferece uma interface de linha de comando e suporta design modular.
ZerePy suporta LLMs da OpenAI e da Anthropic, integrando a API da plataforma X, permitindo que o Agent execute várias operações. Há planos futuros para integrar um sistema de memória, melhorando a capacidade de compreensão de contexto do Agent.
Dois, Análise do Caminho de Desenvolvimento
O caminho de desenvolvimento do AI Agent tem semelhanças com o ecossistema recente do BTC. O ecossistema do BTC passou por fases como BRC20, competição de múltiplos protocolos, BTC L2, BTCFi, entre outras. O AI Agent desenvolve-se mais rapidamente com base em uma pilha tecnológica madura, podendo ser resumido como: GOAT/ACT - Agentes de tipo social/IA analítica - Competição de frameworks de agentes.
Os projetos de infraestrutura em torno da Descentralização de Agentes e segurança podem tornar-se o tema da próxima fase. Os projetos de estrutura de IA oferecem novas ideias de infraestrutura, podendo comparar a estrutura de IA com a futura blockchain pública e os Agentes com os futuros Dapps.
Três, Discussão sobre o significado na cadeia
Quando a blockchain se combina com outros campos, é necessário enfrentar a questão do seu significado. Ao refletir sobre os fatores de sucesso do DeFi, podemos explorar o significado da cadeia de Agentes a partir dos seguintes pontos:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que usuários comuns também possam participar do "direito de aluguer" de IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de segurança da interação entre o Agente e o mundo real.
Criar modelos financeiros de blockchain únicos, como investimentos em poder de computação relacionado a Agent, marcação de dados, etc.
Implementar raciocínio transparente e rastreável, aumentar a interoperabilidade, tornando-se mais atraente em comparação com os navegadores de agente oferecidos por gigantes da internet tradicionais.
Quatro, Perspectivas da Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de Agents e a oferta de um framework para combinações de funcionalidades complexas podem ter uma vantagem, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Existem muitas necessidades a serem preenchidas no campo do Web3, e o sistema econômico pode tornar as políticas mais justas. A introdução da economia comunitária ajuda a aprimorar o Agent. A economia criativa do Agent proporcionará oportunidades de participação para as pessoas comuns, e os futuros AI Meme poderão ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas atuais.