解构AI框架:从智能代理到去中心化探索

前言

近期,AI与加密货币结合的叙事发展迅速。市场关注度转向了技术主导的"框架类"项目,这个细分赛道在短短几周内就涌现出多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目衍生出一种新的资产发行模式 - 以Github代码库发币,基于框架开发的Agent可再次发币。以框架为底,Agent为上,形成了一种类似资产发行平台的模式,实际上是AI时代特有的基础设施正在显现。本文将从框架概述开始,探讨AI框架对加密货币领域的意义。

一、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。可以将框架理解为AI时代的操作系统,类似桌面系统中的Windows、Linux,或移动端的iOS与Android。每种框架各有优劣,开发者可根据需求选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新概念,但其发展已有14年历史。传统AI领域已有成熟框架可选,如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。加密货币中涌现的框架项目,是基于AI热潮下大量Agent需求而打造,并向其他赛道延伸,形成不同细分领域的AI框架。

1.1 Eliza

Eliza是ai16z推出的多Agent模拟框架,用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发,兼容性好,易于API集成。

Eliza主要针对社交媒体场景,支持多平台集成,包括Discord、Twitter、Telegram等。在媒体内容处理上支持PDF分析、链接提取、音视频处理等。

Eliza支持的用例主要包括:AI助手类应用、社交媒体角色、知识工作者和互动角色。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的多模态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基础用户也可使用。

G.A.M.E核心设计是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模块。

从技术架构看,该框架聚焦于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场景。

1.3 Rig

Rig是用Rust编写的开源工具,简化大型语言模型应用开发。提供统一界面,方便与多个LLM服务商和向量数据库交互。

Rig特点包括:统一接口、模块化架构、类型安全、高效性能等。工作流程是用户请求经过提供商抽象层、核心层处理,最后生成响应。

Rig适用于构建问答系统、文档搜索工具、智能聊天机器人等场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基于Python的开源框架,简化在X平台部署和管理AI Agent的过程。提供命令行界面,支持模块化设计。

ZerePy支持OpenAI和Anthropic的LLM,集成X平台API,允许Agent执行各种操作。未来计划集成内存系统,提高Agent的上下文理解能力。

二、发展路径分析

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、BTCFi等阶段。AI Agent在成熟技术栈基础上发展更快,可概括为:GOAT/ACT - 社交类Agent/分析类AI - Agent框架竞争。

未来围绕Agent去中心化、安全性的基建项目可能成为下阶段主题。AI框架项目提供了新的基建思路,可将AI框架类比为未来的公链,Agent类比为未来的Dapp。

三、链上意义探讨

区块链与其他领域结合时,都需面对意义何在的问题。思考DeFi成功因素,可从以下几点探讨Agent链化的意义:

1. 降低使用成本,提高可及性和选择性,使普通用户也能参与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相关的算力、数据标记投资等。

4. 实现透明、可追溯的推理,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、创意经济展望

框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。简化Agent构建过程、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。

Web3领域存在许多待填补的需求,经济体系可使政策更公平化。引入社区经济有助于完善Agent。Agent创意经济将为普通人提供参与机会,未来的AI Meme可能比现有平台上的Agent更智能、有趣。