Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la Descentralización exploratoria
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente, y la atención del mercado se ha ido trasladando gradualmente hacia proyectos "tipo marco" dominados por la tecnología. Este segmento ha visto surgir en pocas semanas múltiples proyectos estrella con una capitalización de mercado superior a mil millones e incluso diez mil millones. Este tipo de proyectos también ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: la emisión de tokens basada en repositorios de código de GitHub, donde los agentes inteligentes desarrollados a partir del marco también pueden emitir tokens nuevamente. Basándose en el marco y con agentes inteligentes como aplicación, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de la IA. Este artículo explorará el significado del marco de IA para la industria de criptomonedas.
I. Resumen del 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 comparar con el sistema operativo de la era de la IA. Aunque "marco de IA" es un concepto emergente en el ámbito de las criptomonedas, su desarrollo ha estado en curso durante casi 14 años. En el campo de la IA tradicional, ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y PyTorch de Meta.
Los proyectos de marco que han surgido en la industria de las criptomonedas están principalmente dirigidos a la demanda de agentes inteligentes generada por la ola de la IA y se extienden a otros campos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes inteligentes, centrado en la creación, implementación y gestión de agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con buena compatibilidad y capacidad de integración de API. Se aplica principalmente en escenarios de redes sociales, soportando la integración en múltiples plataformas y el procesamiento de diversos contenidos multimedia.
Los casos de uso admitidos por Eliza incluyen: aplicaciones de asistentes de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y personajes interactivos. Los modelos admitidos incluyen la inferencia local de modelos de código abierto, la inferencia en la nube de la API de OpenAI, entre otros.
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 automáticamente, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Se caracteriza por soportar operaciones de bajo código e incluso sin código.
G.A.M.E adopta un diseño modular, que incluye múltiples subsistemas como la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto mundial y el módulo de procesamiento de diálogos. Además de los juegos, este marco también es aplicable a las aplicaciones del metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz unificada y soporta la interacción con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos y chatbots con capacidad de percepción contextual.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, enfocado en simplificar el proceso de despliegue y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, soporta diseño modular y puede integrar múltiples LLM y API de plataformas sociales.
ZerePy se centra más en el despliegue de agentes de IA en plataformas sociales específicas en comparación con Eliza, en lugar de la simulación de múltiples agentes y la investigación amplia de IA.
Dos, similitudes con el ecosistema de BTC
El camino de desarrollo de los agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por las etapas de BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y la fase de BTCFi centrada en Babylon. Por otro lado, los agentes de IA han pasado por las etapas de GOAT/ACT y la competencia entre marcos de agentes sociales y agentes de IA analíticos. En el futuro, es probable que se desarrolle en torno a la Descentralización de los agentes y la seguridad.
Sin embargo, la narrativa del agente de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura. En comparación con la plataforma de lanzamiento de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA es más similar a la futura cadena pública, mientras que el agente es más similar a la futura Dapp.
Tres, el significado de la cadena de bloques
El problema central que enfrenta la combinación de blockchain y AI es: ¿es significativo? Basándose en la experiencia exitosa de DeFi, las razones que podrían apoyar la cadena de代理可能 incluir:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo la participación de usuarios comunes en el "derecho de alquiler" de IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre agentes y billeteras reales o virtuales.
Crear modelos financieros únicos de blockchain, como la inversión en poder de cómputo relacionado, marcaje de datos, etc.
Lograr una inferencia transparente y trazable, mejorar la interoperabilidad, y ser más atractivo que los navegadores proxy ofrecidos por los gigantes de Internet tradicionales.
Cuarta, Perspectivas de la Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco pueden ofrecer oportunidades emprendedoras similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con el modelo actual del GPT Store, que está dominado principalmente por empresas tradicionales de Web2, la economía creativa de los agentes en Web3 será más abierta y justa. La introducción de la economía comunitaria puede hacer que los agentes sean más completos, y los futuros proyectos de memes de IA podrían ser más inteligentes y divertidos que los agentes en las plataformas existentes. Esto proporcionará oportunidades de participación para las personas comunes y fomentará el desarrollo diverso del ecosistema de agentes de IA.
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MechanicalMartel
· 08-13 09:17
Eh, ya empezaron a especular con la IA otra vez.
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SchrodingerProfit
· 08-13 07:13
Otra vez es un nuevo truco para tomar a la gente por tonta.
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MemeKingNFT
· 08-13 07:13
Otra ola de trampas para aumentar la capitalización de mercado, ya olfateé la tendencia hace medio año, pero desafortunadamente no introduje una posición.
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StableGeniusDegen
· 08-13 07:07
¿Todavía estás hablando de la historia del marco?
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InscriptionGriller
· 08-13 06:48
¿Otra oleada de máquinas que toman a la gente por tonta en el ámbito de los agentes inteligentes?
Nuevas tendencias en marcos de IA: de agentes inteligentes a la economía creativa de Web3
Deconstrucción del marco de IA: de agentes inteligentes a la Descentralización exploratoria
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de IA y criptomonedas se ha desarrollado rápidamente, y la atención del mercado se ha ido trasladando gradualmente hacia proyectos "tipo marco" dominados por la tecnología. Este segmento ha visto surgir en pocas semanas múltiples proyectos estrella con una capitalización de mercado superior a mil millones e incluso diez mil millones. Este tipo de proyectos también ha dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos: la emisión de tokens basada en repositorios de código de GitHub, donde los agentes inteligentes desarrollados a partir del marco también pueden emitir tokens nuevamente. Basándose en el marco y con agentes inteligentes como aplicación, se ha formado un modelo único de infraestructura de la era de la IA. Este artículo explorará el significado del marco de IA para la industria de criptomonedas.
I. Resumen del 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 comparar con el sistema operativo de la era de la IA. Aunque "marco de IA" es un concepto emergente en el ámbito de las criptomonedas, su desarrollo ha estado en curso durante casi 14 años. En el campo de la IA tradicional, ya hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google y PyTorch de Meta.
Los proyectos de marco que han surgido en la industria de las criptomonedas están principalmente dirigidos a la demanda de agentes inteligentes generada por la ola de la IA y se extienden a otros campos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de marcos principales:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación de múltiples agentes inteligentes, centrado en la creación, implementación y gestión de agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, cuenta con buena compatibilidad y capacidad de integración de API. Se aplica principalmente en escenarios de redes sociales, soportando la integración en múltiples plataformas y el procesamiento de diversos contenidos multimedia.
Los casos de uso admitidos por Eliza incluyen: aplicaciones de asistentes de IA, personajes de redes sociales, trabajadores del conocimiento y personajes interactivos. Los modelos admitidos incluyen la inferencia local de modelos de código abierto, la inferencia en la nube de la API de OpenAI, entre otros.
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 automáticamente, diseñado principalmente para NPC inteligentes en juegos. Se caracteriza por soportar operaciones de bajo código e incluso sin código.
G.A.M.E adopta un diseño modular, que incluye múltiples subsistemas como la interfaz de提示 del agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto mundial y el módulo de procesamiento de diálogos. Además de los juegos, este marco también es aplicable a las aplicaciones del metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz unificada y soporta la interacción con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave de Rig incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipos y un rendimiento eficiente. Es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos y chatbots con capacidad de percepción contextual.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, enfocado en simplificar el proceso de despliegue y gestión de agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, soporta diseño modular y puede integrar múltiples LLM y API de plataformas sociales.
ZerePy se centra más en el despliegue de agentes de IA en plataformas sociales específicas en comparación con Eliza, en lugar de la simulación de múltiples agentes y la investigación amplia de IA.
Dos, similitudes con el ecosistema de BTC
El camino de desarrollo de los agentes de IA tiene similitudes recientes con el ecosistema de BTC. El ecosistema de BTC ha pasado por las etapas de BRC20, competencia entre múltiples protocolos, BTC L2 y la fase de BTCFi centrada en Babylon. Por otro lado, los agentes de IA han pasado por las etapas de GOAT/ACT y la competencia entre marcos de agentes sociales y agentes de IA analíticos. En el futuro, es probable que se desarrolle en torno a la Descentralización de los agentes y la seguridad.
Sin embargo, la narrativa del agente de IA no reproduce la historia de la cadena de contratos inteligentes. Los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructura. En comparación con la plataforma de lanzamiento de Memecoin y el protocolo de inscripciones, el marco de IA es más similar a la futura cadena pública, mientras que el agente es más similar a la futura Dapp.
Tres, el significado de la cadena de bloques
El problema central que enfrenta la combinación de blockchain y AI es: ¿es significativo? Basándose en la experiencia exitosa de DeFi, las razones que podrían apoyar la cadena de代理可能 incluir:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la selectividad, permitiendo la participación de usuarios comunes en el "derecho de alquiler" de IA.
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain, que satisfagan las necesidades de interacción entre agentes y billeteras reales o virtuales.
Crear modelos financieros únicos de blockchain, como la inversión en poder de cómputo relacionado, marcaje de datos, etc.
Lograr una inferencia transparente y trazable, mejorar la interoperabilidad, y ser más atractivo que los navegadores proxy ofrecidos por los gigantes de Internet tradicionales.
Cuarta, Perspectivas de la Economía Creativa
Los proyectos de tipo marco pueden ofrecer oportunidades emprendedoras similares a GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener una ventaja, formando una economía creativa de Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con el modelo actual del GPT Store, que está dominado principalmente por empresas tradicionales de Web2, la economía creativa de los agentes en Web3 será más abierta y justa. La introducción de la economía comunitaria puede hacer que los agentes sean más completos, y los futuros proyectos de memes de IA podrían ser más inteligentes y divertidos que los agentes en las plataformas existentes. Esto proporcionará oportunidades de participación para las personas comunes y fomentará el desarrollo diverso del ecosistema de agentes de IA.