Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa que combina la IA y las criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado ha comenzado a centrarse en proyectos "tipo marco" impulsados por la tecnología, y este segmento ha visto surgir múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de cien millones e incluso más de mil millones en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y los Agentes construidos sobre el marco también pueden volver a emitir monedas. Basándose en el marco, los Agentes se convierten en aplicaciones de nivel superior, formando un modelo único de infraestructura para la era de la IA. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el impacto de los marcos de IA en la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo subyacente que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, el desarrollo de los marcos de IA ha estado cerca de 14 años. En el campo de la IA tradicional ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow, Pytorch, entre otros. Los proyectos de marcos que surgen en las criptomonedas están diseñados principalmente para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de IA y se derivan a otras áreas, formando marcos de IA en diferentes subcampos.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales, soportando integración multiplataforma, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, procesamiento de audio y video, análisis de imágenes, entre otras funciones.
Los casos de uso actuales que soporta Eliza incluyen: aplicaciones de asistente AI, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de la API de OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco de IA multimodal que se genera y gestiona de forma automática, diseñado principalmente para NPCs inteligentes en juegos. Este marco admite el uso de usuarios con poca o ninguna codificación.
El diseño central de G.A.M.E es una estructura modular que trabaja en colaboración a través de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de sugerencias de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos y varios otros componentes.
Desde la perspectiva de la arquitectura técnica, este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, siendo aplicable a escenarios como juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz de operación unificada que facilita la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen: interfaz unificada, arquitectura modular, seguridad de tipos y alto rendimiento. Su flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la obtención de información y la generación de respuestas.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros diversos escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de desplegar y gestionar agentes de IA en la plataforma Twitter( anterior a X). Hereda las funciones principales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta grandes modelos de lenguaje de OpenAI y Anthropic, integra directamente la API de la plataforma X y planea integrar un sistema de memoria en el futuro. En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el despliegue de agentes de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, ¿una copia del ecosistema BTC?
El camino de desarrollo del Agente de IA tiene similitudes con el ecosistema BTC reciente. El desarrollo del ecosistema BTC se puede resumir como: BRC20-competencia de múltiples protocolos-BTC L2-BTCFi. El Agente de IA es: GOAT/ACT-Agente de tipo Social/Agente de IA de análisis-competencia de marcos.
Sin embargo, la narrativa del Agente de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos existentes de marco de IA ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura. En comparación con el Launchpad de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la futura cadena pública, mientras que el Agente se asemeja a la futura Dapp.
En el futuro, el debate puede pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la encadenación, así como el significado de desarrollar marcos de IA en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de subir a la cadena?
Pensar en el significado de llevar el marco de IA a la cadena, se puede considerar desde los siguientes aspectos:
Reducir el costo de uso, mejorar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre el Agente y las billeteras reales o virtuales.
Implementar jugadas únicas de finanzas en blockchain, como un nuevo mecanismo de provisión de liquidez o inversión basado en agentes.
Aumentar la interoperabilidad de DeFi a través de un razonamiento transparente y rastreable puede ser más atractivo que el navegador de agentes proporcionado por los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, economía creativa
El proyecto de marco de IA podría ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Simplificar el proceso de construcción de agentes y proporcionar un marco de combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que se inclina hacia la practicidad en campos tradicionales y está principalmente dominado por empresas de Web2, el marco de IA de Web3 podría satisfacer más necesidades, lograr un sistema económico más justo e introducir una economía comunitaria para mejorar el Agente. Esto brindará oportunidades de participación a las personas comunes, y el futuro Meme de IA podría ser más inteligente e interesante que los Agentes en las plataformas existentes.
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ShitcoinConnoisseur
· hace9h
Otra ola de impuestos de IQ está aquí.
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NewPumpamentals
· hace9h
¿Es otra nueva forma de especulación?
Ver originalesResponder0
0xSherlock
· hace9h
¿Otra ola de especulación sobre agentes inteligentes ha llegado?
Nueva pista en el marco de IA: explorando la innovación de Web3 desde agentes inteligentes hasta Descentralización
Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa que combina la IA y las criptomonedas se ha desarrollado rápidamente. La atención del mercado ha comenzado a centrarse en proyectos "tipo marco" impulsados por la tecnología, y este segmento ha visto surgir múltiples proyectos con una capitalización de mercado de más de cien millones e incluso más de mil millones en solo unas pocas semanas. Estos proyectos han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: emitir monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y los Agentes construidos sobre el marco también pueden volver a emitir monedas. Basándose en el marco, los Agentes se convierten en aplicaciones de nivel superior, formando un modelo único de infraestructura para la era de la IA. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el impacto de los marcos de IA en la industria de las criptomonedas.
Uno, ¿qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo subyacente que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender el marco como el sistema operativo de la era de la IA, como Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles.
Aunque el "marco de IA" es un concepto emergente en el campo de las criptomonedas, el desarrollo de los marcos de IA ha estado cerca de 14 años. En el campo de la IA tradicional ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow, Pytorch, entre otros. Los proyectos de marcos que surgen en las criptomonedas están diseñados principalmente para satisfacer la gran demanda de agentes bajo la ola de IA y se derivan a otras áreas, formando marcos de IA en diferentes subcampos.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con una buena compatibilidad y capacidad de integración de API.
Eliza se centra principalmente en escenarios de redes sociales, soportando integración multiplataforma, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En cuanto al procesamiento de contenido multimedia, admite análisis de documentos PDF, extracción de contenido de enlaces, procesamiento de audio y video, análisis de imágenes, entre otras funciones.
Los casos de uso actuales que soporta Eliza incluyen: aplicaciones de asistente AI, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y roles interactivos, entre otros. Los modelos soportados incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de la API de OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco de IA multimodal que se genera y gestiona de forma automática, diseñado principalmente para NPCs inteligentes en juegos. Este marco admite el uso de usuarios con poca o ninguna codificación.
El diseño central de G.A.M.E es una estructura modular que trabaja en colaboración a través de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de sugerencias de Agent, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto del mundo, el módulo de procesamiento de diálogos y varios otros componentes.
Desde la perspectiva de la arquitectura técnica, este marco se centra principalmente en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, siendo aplicable a escenarios como juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en lenguaje Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala. Proporciona una interfaz de operación unificada que facilita la interacción de los desarrolladores con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen: interfaz unificada, arquitectura modular, seguridad de tipos y alto rendimiento. Su flujo de trabajo incluye pasos como el procesamiento de solicitudes, la obtención de información y la generación de respuestas.
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots y otros diversos escenarios de aplicación.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, diseñado para simplificar el proceso de desplegar y gestionar agentes de IA en la plataforma Twitter( anterior a X). Hereda las funciones principales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de expandir.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta grandes modelos de lenguaje de OpenAI y Anthropic, integra directamente la API de la plataforma X y planea integrar un sistema de memoria en el futuro. En comparación con Eliza, ZerePy se centra más en simplificar el despliegue de agentes de IA en plataformas sociales específicas.
Dos, ¿una copia del ecosistema BTC?
El camino de desarrollo del Agente de IA tiene similitudes con el ecosistema BTC reciente. El desarrollo del ecosistema BTC se puede resumir como: BRC20-competencia de múltiples protocolos-BTC L2-BTCFi. El Agente de IA es: GOAT/ACT-Agente de tipo Social/Agente de IA de análisis-competencia de marcos.
Sin embargo, la narrativa del Agente de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos existentes de marco de IA ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura. En comparación con el Launchpad de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA se asemeja más a la futura cadena pública, mientras que el Agente se asemeja a la futura Dapp.
En el futuro, el debate puede pasar de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa de marcos. La cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la encadenación, así como el significado de desarrollar marcos de IA en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de subir a la cadena?
Pensar en el significado de llevar el marco de IA a la cadena, se puede considerar desde los siguientes aspectos:
Reducir el costo de uso, mejorar la accesibilidad y la selectividad, para que los usuarios comunes también puedan participar en el "derecho de alquiler" de IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre el Agente y las billeteras reales o virtuales.
Implementar jugadas únicas de finanzas en blockchain, como un nuevo mecanismo de provisión de liquidez o inversión basado en agentes.
Aumentar la interoperabilidad de DeFi a través de un razonamiento transparente y rastreable puede ser más atractivo que el navegador de agentes proporcionado por los gigantes tradicionales de Internet.
Cuatro, economía creativa
El proyecto de marco de IA podría ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a GPT Store en el futuro. Simplificar el proceso de construcción de agentes y proporcionar un marco de combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con GPT Store, que se inclina hacia la practicidad en campos tradicionales y está principalmente dominado por empresas de Web2, el marco de IA de Web3 podría satisfacer más necesidades, lograr un sistema económico más justo e introducir una economía comunitaria para mejorar el Agente. Esto brindará oportunidades de participación a las personas comunes, y el futuro Meme de IA podría ser más inteligente e interesante que los Agentes en las plataformas existentes.