Déconstruction du cadre de l'IA : des agents intelligents à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets d'une capitalisation dépassant le milliard, et même plusieurs milliards, en quelques semaines seulement. Ces projets ont donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs - émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, où les Agents développés sur la base du cadre peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en dessous et l'Agent au-dessus, cela forme un modèle similaire à une plateforme d'émission d'actifs, révélant en réalité les infrastructures uniques de l'ère de l'IA. Cet article commencera par un aperçu du cadre et explorera la signification des cadres d'IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre d'IA est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, bibliothèques et outils préconstruits, simplifiant le processus de création de modèles d'IA complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, similaire à Windows, Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur les mobiles. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre d'IA" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, son développement a déjà 14 ans d'histoire. Il existe des cadres matures disponibles dans le domaine traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres qui émergent dans les cryptomonnaies sont construits sur la demande massive d'agents due à l'engouement pour l'IA et s'étendent vers d'autres secteurs, formant des cadres d'IA dans différents domaines de niche.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par ai16z, utilisé pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API.
Eliza se concentre principalement sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme, y compris Discord, Twitter, Telegram, etc. Dans le traitement du contenu médiatique, elle prend en charge l'analyse PDF, l'extraction de liens, le traitement audio et vidéo, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza comprennent principalement : des applications d'assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs de la connaissance et des rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent 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. Ses caractéristiques incluent une utilisation possible même pour les utilisateurs sans code ou avec peu de code.
La conception centrale de G.A.M.E est une conception modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, y compris l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique et d'autres modules.
D'un point de vue technique, ce cadre se concentre sur la prise de décision, le feedback, la perception et la personnalité des agents dans un environnement virtuel, adapté aux jeux et aux scénarios de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, simplifiant le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques de Rig incluent : une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types, des performances efficaces, etc. Le flux de travail consiste en une demande utilisateur passant par la couche d'abstraction du fournisseur, puis traitée par la couche centrale, avant de générer une réponse.
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots intelligents, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il fournit une interface en ligne de commande et prend en charge la conception modulaire.
ZerePy prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intégrant l'API de la plateforme X, permettant à l'Agent d'exécuter diverses opérations. Il est prévu d'intégrer un système de mémoire à l'avenir pour améliorer la capacité de compréhension du contexte de l'Agent.
Deux, analyse des chemins de développement
Le parcours de développement des Agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2, et BTCFi. Les Agents IA se développent plus rapidement sur une base technologique mature, résumable comme suit : GOAT/ACT - Agents sociaux/IA d'analyse - concurrence des frameworks d'Agents.
Les projets d'infrastructure autour de la décentralisation des Agents et de la sécurité pourraient devenir le thème de la prochaine étape. Les projets de cadre d'IA offrent de nouvelles idées d'infrastructure, pouvant comparer le cadre d'IA aux futures blockchains publiques, et les Agents aux futurs Dapps.
Trois, discussion sur la signification on-chain
Lorsqu'elle se combine avec d'autres domaines, la blockchain doit faire face à la question de son sens. En réfléchissant aux facteurs de succès de la DeFi, on peut explorer le sens de la chaîne des agents à partir des points suivants :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et la sélectivité, permettant aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité de l'interaction entre l'Agent et le monde réel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent.
Réaliser un 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.
Quatre, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Simplifier le processus de construction d'agents et fournir un cadre de combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Le domaine du Web3 présente de nombreux besoins à combler, et le système économique peut rendre les politiques plus équitables. L'introduction de l'économie communautaire contribue à améliorer l'Agent. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs mèmes IA pourraient être plus intelligents et amusants que les Agents sur les plateformes existantes.
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Hash_Bandit
· 08-10 06:18
miné depuis 2013... j'ai déjà vu cet engouement pour les agents, pour être honnête, ça me rappelle la folie des ICO, pas mentir.
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ContractSurrender
· 08-10 06:15
Encore une fois, c'est un piège à concepts toute la journée. Ça suffit.
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CoffeeOnChain
· 08-10 06:09
Vraiment, chaque jour, c'est le buzz autour de copilot.
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GasSavingMaster
· 08-10 06:01
Encore un nouveau gadget pour se faire prendre pour des cons
L'émergence des frameworks d'IA : des agents à la nouvelle infrastructure Web3 décentralisée
Déconstruction du cadre de l'IA : des agents intelligents à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets d'une capitalisation dépassant le milliard, et même plusieurs milliards, en quelques semaines seulement. Ces projets ont donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs - émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, où les Agents développés sur la base du cadre peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en dessous et l'Agent au-dessus, cela forme un modèle similaire à une plateforme d'émission d'actifs, révélant en réalité les infrastructures uniques de l'ère de l'IA. Cet article commencera par un aperçu du cadre et explorera la signification des cadres d'IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Aperçu du cadre
Le cadre d'IA est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, bibliothèques et outils préconstruits, simplifiant le processus de création de modèles d'IA complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, similaire à Windows, Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur les mobiles. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre d'IA" soit un nouveau concept dans le domaine des cryptomonnaies, son développement a déjà 14 ans d'histoire. Il existe des cadres matures disponibles dans le domaine traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google et Pytorch de Meta. Les projets de cadres qui émergent dans les cryptomonnaies sont construits sur la demande massive d'agents due à l'engouement pour l'IA et s'étendent vers d'autres secteurs, formant des cadres d'IA dans différents domaines de niche.
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent lancé par ai16z, utilisé pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et une intégration facile des API.
Eliza se concentre principalement sur les scénarios de médias sociaux, prenant en charge l'intégration multi-plateforme, y compris Discord, Twitter, Telegram, etc. Dans le traitement du contenu médiatique, elle prend en charge l'analyse PDF, l'extraction de liens, le traitement audio et vidéo, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza comprennent principalement : des applications d'assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs de la connaissance et des rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent 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. Ses caractéristiques incluent une utilisation possible même pour les utilisateurs sans code ou avec peu de code.
La conception centrale de G.A.M.E est une conception modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, y compris l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique et d'autres modules.
D'un point de vue technique, ce cadre se concentre sur la prise de décision, le feedback, la perception et la personnalité des agents dans un environnement virtuel, adapté aux jeux et aux scénarios de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, simplifiant le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques de Rig incluent : une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types, des performances efficaces, etc. Le flux de travail consiste en une demande utilisateur passant par la couche d'abstraction du fournisseur, puis traitée par la couche centrale, avant de générer une réponse.
Rig est adapté pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots intelligents, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il fournit une interface en ligne de commande et prend en charge la conception modulaire.
ZerePy prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intégrant l'API de la plateforme X, permettant à l'Agent d'exécuter diverses opérations. Il est prévu d'intégrer un système de mémoire à l'avenir pour améliorer la capacité de compréhension du contexte de l'Agent.
Deux, analyse des chemins de développement
Le parcours de développement des Agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé des phases telles que BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2, et BTCFi. Les Agents IA se développent plus rapidement sur une base technologique mature, résumable comme suit : GOAT/ACT - Agents sociaux/IA d'analyse - concurrence des frameworks d'Agents.
Les projets d'infrastructure autour de la décentralisation des Agents et de la sécurité pourraient devenir le thème de la prochaine étape. Les projets de cadre d'IA offrent de nouvelles idées d'infrastructure, pouvant comparer le cadre d'IA aux futures blockchains publiques, et les Agents aux futurs Dapps.
Trois, discussion sur la signification on-chain
Lorsqu'elle se combine avec d'autres domaines, la blockchain doit faire face à la question de son sens. En réfléchissant aux facteurs de succès de la DeFi, on peut explorer le sens de la chaîne des agents à partir des points suivants :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et la sélectivité, permettant aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins de sécurité de l'interaction entre l'Agent et le monde réel.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent.
Réaliser un 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.
Quatre, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Simplifier le processus de construction d'agents et fournir un cadre de combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Le domaine du Web3 présente de nombreux besoins à combler, et le système économique peut rendre les politiques plus équitables. L'introduction de l'économie communautaire contribue à améliorer l'Agent. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs mèmes IA pourraient être plus intelligents et amusants que les Agents sur les plateformes existantes.