AIフレームワークの解構：インテリジェントエージェントから分散化への探求

はじめに

最近、AIと暗号通貨の組み合わせに関する物語が急速に進展しています。市場の関心は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに移り、この細分野では短期間で複数の時価総額が1億を超え、さらには10億を超えるプロジェクトが生まれました。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを派生させました：GitHubのコードリポジトリを基にトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたエージェントも再びトークンを発行することができます。このモデルはフレームワークを基盤とし、エージェントをアプリケーション層とし、AI時代特有のインフラストラクチャモデルを形成しています。本稿では、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える影響について探ります。

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一、フレームワークの概要

AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化するための基盤開発ツールまたはプラットフォームです。これはAI時代のオペレーティングシステムとして理解することができ、デスクトップシステムのWindowsやLinux、またはモバイル端末のiOSやAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの特徴があり、開発者はニーズに応じて選択できます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、その発展は約14年の歴史があります。従来のAI分野ではTensorFlow、Pytorchなどの成熟したフレームワークが選択できます。暗号通貨に登場したフレームワークプロジェクトは、大量のエージェントの需要を満たすために設計されており、他の分野に拡張され、異なる細分化された分野のAIフレームワークを形成しています。

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1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントを作成、展開、管理するためのマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptで開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を持っています。Elizaは主にソーシャルメディアシーンを対象としており、マルチプラットフォーム統合とさまざまなメディアコンテンツ処理をサポートしています。

Elizaがサポートするユースケースには、AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターが含まれます。オープンソースモデルのローカル推論とクラウド推論をサポートし、デフォルト設定はNous Hermes Llama 3.1Bで、複雑なクエリを処理するためにClaudeと統合されています。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.Eは、自動生成および管理を行うマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPC設計に使用されます。その特徴は、ローコードまたはノーコードの基盤を持つユーザーがエージェント設計に参加できることです。

G.A.M.Eのコアデザインは、エージェントヒントインターフェース、認知サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュールなど、複数のサブシステムが協調して機能するモジュール設計です。このフレームワークは、仮想環境におけるエージェントの意思決定、フィードバック、認知、個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースのシナリオに適しています。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデルアプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースと対話するための統一された操作インターフェースを提供します。

Rigのコア特性には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、型安全性、高効率性能が含まれます。これは、問題解決システム、ドキュメント検索ツール、チャットボット、コンテンツ作成などのシーンに適しています。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でのAIエージェントの展開と管理のプロセスを簡素化するためのものです。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張が容易なデザインを採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、OpenAIとAnthropicの大型言語モデルをサポートし、XプラットフォームAPIを統合し、将来的にはメモリシステムを追加する予定です。Elizaと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム上でAIエージェントを展開するプロセスの簡素化により重点を置いています。

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二、発展パスの比較

AIエージェントの発展経路は、最近のBTCエコシステムと類似点があります。BTCエコシステムの発展は次のように要約できます：BRC20 - 複数プロトコルの競争 - BTC L2 - BTCFi。AIエージェントは、GOAT/ACT - ソーシャルタイプのエージェント/分析型AIエージェント - フレームワーク競争という発展過程を経てきました。今後、エージェントの分散化と安全性に関するインフラプロジェクトが現れる可能性があります。

BTCエコシステムとは異なり、AIエージェントのストーリーはスマートコントラクトチェーンの歴史を再現するものではありません。既存のAIフレームワークプロジェクトは、新しいインフラ開発の考え方を提供しています。Memecoinランチャーパッドやインスクリプションプロトコルと比較すると、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンにより似ており、エージェントは未来のDappに似ています。

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三、ブロックチェーン統合の意義

ブロックチェーンとAIの結合には、その意義を考慮する必要があります。考えられる価値には、

1. 使用コストを削減し、アクセス性と選択性を向上させ、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする。

2. 現実または仮想財布と相互作用できるエージェントに特に焦点を当てた、ブロックチェーンに基づく安全なソリューションを提供します。

3. Agentに基づく新しい自動マーケットメイキングまたは投資メカニズムなど、独自のブロックチェーン金融プレイを創造する。

4. 透明で追跡可能な推論プロセスを実現し、相互運用性を向上させる。

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四、クリエイティブ経済の展望

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに似た起業の機会を提供する可能性があります。エージェントの構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、GPT Storeよりも魅力的なWeb3のクリエイティブ経済を形成する可能性があります。

GPT Storeと比較して、Web3環境下のAgent創造経済はより公平である可能性があり、Agentを改善するためにコミュニティ経済を導入します。これにより、一般の人々に参加の機会が提供され、未来のAI Memeは既存のものよりもより知的で、より面白くなる可能性があります。

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