Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời giới thiệu
Gần đây, sự phát triển của câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang diễn ra nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường bắt đầu tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường trên một triệu thậm chí trên mười triệu chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh một mô hình phát hành tài sản mới - phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent xây dựng trên khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng cấp trên, đã hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu với giới thiệu về khung, và khám phá ảnh hưởng của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như một hệ điều hành trong thời đại AI, như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên thiết bị di động.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có nhiều khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử chủ yếu được thiết kế để đáp ứng nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên用于 tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, nó có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, phân tích hình ảnh, v.v.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hiện hỗ trợ bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, nhân vật trên mạng xã hội, người lao động tri thức và các nhân vật tương tác khác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây từ API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung các thực thể đa phương thức tự động sinh ra và quản lý) là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu hướng đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Khung này hỗ trợ người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với nhiều hệ thống con hoạt động phối hợp, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và nhiều thành phần khác như mô-đun xử lý đối thoại.
Từ góc độ kiến trúc kỹ thuật, khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các cảnh như trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là một công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp một giao diện hoạt động thống nhất, giúp các nhà phát triển tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, thu thập thông tin và tạo phản hồi.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và nhiều ứng dụng khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, nhằm đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng Twitter( trước X). Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng sử dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, và có kế hoạch tích hợp hệ thống bộ nhớ trong tương lai. So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa việc triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC?
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent thì là: GOAT/ACT - Agent loại Social - Agent AI phân tích - Cạnh tranh khung.
Tuy nhiên, kể chuyện AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những ý tưởng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức minh văn, khung AI giống như một chuỗi công cộng trong tương lai, trong khi Agent thì giống như một Dapp trong tương lai.
Trong tương lai, tranh luận có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi khác thành cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Cân nhắc ý nghĩa của việc đưa khung AI lên chuỗi, có thể xem xét từ một số khía cạnh sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào quyền "thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các phương thức tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như cơ chế cung cấp thanh khoản hoặc đầu tư mới dựa trên Agent.
Thông qua việc suy luận minh bạch, có thể truy nguyên, nâng cao tính tương tác của DeFi, có thể hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án khung AI trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store thiên về tính thực tiễn trong các lĩnh vực truyền thống và chủ yếu do các công ty Web2 dẫn dắt, khung AI Web3 có thể lấp đầy nhiều nhu cầu hơn, thực hiện một hệ thống kinh tế công bằng hơn và đưa vào kinh tế cộng đồng để hoàn thiện Agent. Điều này sẽ mang đến cơ hội tham gia cho người bình thường, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện tại.
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.
Khung AI mới: Khám phá sự đổi mới Web3 từ đại lý thông minh đến Phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời giới thiệu
Gần đây, sự phát triển của câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang diễn ra nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường bắt đầu tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường trên một triệu thậm chí trên mười triệu chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh một mô hình phát hành tài sản mới - phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent xây dựng trên khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent là ứng dụng cấp trên, đã hình thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo cho thời đại AI. Bài viết này sẽ bắt đầu với giới thiệu về khung, và khám phá ảnh hưởng của khung AI đối với ngành công nghiệp tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như một hệ điều hành trong thời đại AI, như Windows, Linux trong hệ thống máy tính để bàn, hoặc iOS và Android trên thiết bị di động.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống đã có nhiều khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử chủ yếu được thiết kế để đáp ứng nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và phát triển sang các lĩnh vực khác, hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên用于 tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, nó có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích tài liệu PDF, trích xuất nội dung liên kết, xử lý âm thanh và video, phân tích hình ảnh, v.v.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hiện hỗ trợ bao gồm: Ứng dụng trợ lý AI, nhân vật trên mạng xã hội, người lao động tri thức và các nhân vật tương tác khác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ từ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây từ API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Khung các thực thể đa phương thức tự động sinh ra và quản lý) là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu hướng đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Khung này hỗ trợ người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun với nhiều hệ thống con hoạt động phối hợp, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và nhiều thành phần khác như mô-đun xử lý đối thoại.
Từ góc độ kiến trúc kỹ thuật, khung này chủ yếu tập trung vào quyết định, phản hồi, cảm nhận và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các cảnh như trò chơi và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là một công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp một giao diện hoạt động thống nhất, giúp các nhà phát triển tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm cốt lõi của Rig bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó bao gồm các bước xử lý yêu cầu, thu thập thông tin và tạo phản hồi.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot và nhiều ứng dụng khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một khung mã nguồn mở dựa trên Python, nhằm đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng Twitter( trước X). Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng sử dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, và có kế hoạch tích hợp hệ thống bộ nhớ trong tương lai. So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa việc triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC?
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent thì là: GOAT/ACT - Agent loại Social - Agent AI phân tích - Cạnh tranh khung.
Tuy nhiên, kể chuyện AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những ý tưởng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức minh văn, khung AI giống như một chuỗi công cộng trong tương lai, trong khi Agent thì giống như một Dapp trong tương lai.
Trong tương lai, tranh luận có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi khác thành cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để thực hiện Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Cân nhắc ý nghĩa của việc đưa khung AI lên chuỗi, có thể xem xét từ một số khía cạnh sau:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào quyền "thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các phương thức tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như cơ chế cung cấp thanh khoản hoặc đầu tư mới dựa trên Agent.
Thông qua việc suy luận minh bạch, có thể truy nguyên, nâng cao tính tương tác của DeFi, có thể hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án khung AI trong tương lai có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store thiên về tính thực tiễn trong các lĩnh vực truyền thống và chủ yếu do các công ty Web2 dẫn dắt, khung AI Web3 có thể lấp đầy nhiều nhu cầu hơn, thực hiện một hệ thống kinh tế công bằng hơn và đưa vào kinh tế cộng đồng để hoàn thiện Agent. Điều này sẽ mang đến cơ hội tham gia cho người bình thường, Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện tại.