Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" dẫn đầu về công nghệ, với nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua một trăm triệu thậm chí một tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này đã phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới - phát hành tiền mã hóa từ kho mã Github, và các Agent phát triển dựa trên khung có thể phát hành tiền mã hóa một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, đã hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI đang xuất hiện. Bài viết này sẽ bắt đầu từ tổng quan về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng trước, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Khung này có thể được hiểu như một hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên di động. Mỗi khung có những ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân do ai16z phát triển, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống mạng xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất liên kết, xử lý âm thanh và video, v.v.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật trên mạng xã hội, người lao động tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ với mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động sinh và quản lý được Virtual phát hành, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có nền tảng mã thấp thậm chí không cần mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp, bao gồm giao diện gợi ý của Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều mô-đun khác.
Từ góc độ kiến trúc kỹ thuật, khung này tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và tính cách của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Cung cấp giao diện thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu, hiệu suất cao, v.v. Quy trình làm việc là yêu cầu của người dùng đi qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, lớp cốt lõi xử lý, và cuối cùng tạo ra phản hồi.
Rig phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot thông minh và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun.
ZerePy hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API nền tảng X, cho phép Agent thực hiện nhiều thao tác khác nhau. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh của Agent.
Hai, phân tích lộ trình phát triển
Đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2, BTCFi, v.v. AI Agent phát triển nhanh hơn dựa trên nền tảng công nghệ trưởng thành, có thể được tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại xã hội/AI phân tích - cạnh tranh khung Agent.
Các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành chủ đề của giai đoạn tiếp theo. Các dự án khung AI cung cấp những ý tưởng hạ tầng mới, có thể so sánh khung AI với chuỗi công khai trong tương lai, Agent so sánh với Dapp trong tương lai.
Ba, thảo luận về ý nghĩa trên chuỗi
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, đều cần đối mặt với câu hỏi ý nghĩa là gì. Suy nghĩ về các yếu tố thành công của DeFi, có thể thảo luận về ý nghĩa của việc chuỗi hóa Agent từ những điểm sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng thông thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác của Agent với thế giới thực.
Tạo ra các mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, nâng cao tính tương tác, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Triển vọng Kinh tế Sáng tạo
Các dự án dạng khung trong tương lai có thể cung cấp những cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp một khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng trong lĩnh vực Web3, hệ thống kinh tế có thể làm cho chính sách công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng giúp hoàn thiện Agent. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent hiện tại trên các nền tảng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Hash_Bandit
· 08-10 06:18
đã khai thác từ năm 2013... đã thấy sự thổi phồng của đại lý này trước đây, thật lòng mà nói, nó làm tôi nhớ đến cơn sốt ICO, không giả đâu.
Xem bản gốcTrả lời0
ContractSurrender
· 08-10 06:15
Lại là một bẫy suốt ngày thổi phồng khái niệm, đủ rồi.
Sự trỗi dậy của lĩnh vực khung AI: Từ Agent đến cơ sở hạ tầng Web3 phi tập trung mới
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" dẫn đầu về công nghệ, với nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua một trăm triệu thậm chí một tỷ chỉ trong vài tuần. Những dự án này đã phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới - phát hành tiền mã hóa từ kho mã Github, và các Agent phát triển dựa trên khung có thể phát hành tiền mã hóa một lần nữa. Dựa trên khung, với Agent ở trên, đã hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là cơ sở hạ tầng đặc trưng của thời đại AI đang xuất hiện. Bài viết này sẽ bắt đầu từ tổng quan về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng trước, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Khung này có thể được hiểu như một hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên di động. Mỗi khung có những ưu điểm và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng sự phát triển của nó đã có lịch sử 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung phát triển trưởng thành như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và mở rộng sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là khung mô phỏng đa tác nhân do ai16z phát triển, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống mạng xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất liên kết, xử lý âm thanh và video, v.v.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ chủ yếu bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật trên mạng xã hội, người lao động tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ với mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động sinh và quản lý được Virtual phát hành, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có nền tảng mã thấp thậm chí không cần mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với nhiều hệ thống con làm việc phối hợp, bao gồm giao diện gợi ý của Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược và nhiều mô-đun khác.
Từ góc độ kiến trúc kỹ thuật, khung này tập trung vào quyết định, phản hồi, nhận thức và tính cách của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các tình huống trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng Rust, đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Cung cấp giao diện thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu, hiệu suất cao, v.v. Quy trình làm việc là yêu cầu của người dùng đi qua lớp trừu tượng của nhà cung cấp, lớp cốt lõi xử lý, và cuối cùng tạo ra phản hồi.
Rig phù hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot thông minh và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun.
ZerePy hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API nền tảng X, cho phép Agent thực hiện nhiều thao tác khác nhau. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh của Agent.
Hai, phân tích lộ trình phát triển
Đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn như BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2, BTCFi, v.v. AI Agent phát triển nhanh hơn dựa trên nền tảng công nghệ trưởng thành, có thể được tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại xã hội/AI phân tích - cạnh tranh khung Agent.
Các dự án hạ tầng xoay quanh Agent Phi tập trung và tính an toàn có thể trở thành chủ đề của giai đoạn tiếp theo. Các dự án khung AI cung cấp những ý tưởng hạ tầng mới, có thể so sánh khung AI với chuỗi công khai trong tương lai, Agent so sánh với Dapp trong tương lai.
Ba, thảo luận về ý nghĩa trên chuỗi
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, đều cần đối mặt với câu hỏi ý nghĩa là gì. Suy nghĩ về các yếu tố thành công của DeFi, có thể thảo luận về ý nghĩa của việc chuỗi hóa Agent từ những điểm sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, để người dùng thông thường cũng có thể tham gia vào "quyền cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác của Agent với thế giới thực.
Tạo ra các mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đầu tư đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, nâng cao tính tương tác, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Triển vọng Kinh tế Sáng tạo
Các dự án dạng khung trong tương lai có thể cung cấp những cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp một khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Có nhiều nhu cầu chưa được đáp ứng trong lĩnh vực Web3, hệ thống kinh tế có thể làm cho chính sách công bằng hơn. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng giúp hoàn thiện Agent. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent hiện tại trên các nền tảng.