Деконструкція AI-рамки: від інтелектуальних агентів до Децентралізації досліджень

Передмова

Нещодавно наратив, пов'язаний із поєднанням ШІ та криптовалют, розвивається швидкими темпами, а увага ринку поступово переходить до технологічно орієнтованих "каркасних" проектів. Цей сегмент ринку за короткий час з'явився з кількома зірковими проектами з капіталізацією понад мільйон, а навіть понад мільярд. Такі проекти також породили нову модель випуску активів - випуск токенів на основі кодових баз GitHub, а також інтелектуальні агенти, розроблені на основі каркасів, можуть випускати токени повторно. На основі каркасу та інтелектуальних агентів як застосувань формується унікальна інфраструктурна модель ери ШІ. У цій статті ми розглянемо концепцію каркасу та його значення для індустрії криптовалют.

Один. Огляд структури

AI фреймворк — це базовий інструмент або платформа для розробки, що інтегрує попередньо побудовані модулі, бібліотеки та інструменти, спрощуючи процес створення складних AI моделей. Його можна порівняти з операційною системою ери AI. Хоча "AI фреймворк" є новим поняттям у сфері криптовалют, його розвиток триває вже майже 14 років. У традиційній AI сфері вже є зрілі фреймворки на вибір, такі як TensorFlow від Google, PyTorch від Meta та інші.

Фреймові проекти, що виникають у криптовалютній індустрії, в основному орієнтовані на потреби розумних агентів, викликані бумом ІІ, і простягаються в інші сфери. Ось кілька прикладів основних фреймів:

1.1 Еліза

Eliza є багатоінтелектуальною агентною симуляційною платформою, яка зосереджена на створенні, розгортанні та управлінні автономними AI-агентами. Розроблена на базі TypeScript, вона має хорошу сумісність та можливості інтеграції API. Основні застосування в соціальних медіа, підтримує інтеграцію на багатьох платформах та обробку різноманітного медіа-контенту.

Використання Eliza включає: програми класу AI-помічника, ролі в соціальних мережах, знаннєвих працівників та інтерактивні ролі. Підтримувані моделі включають локальне висновування з відкритих моделей, хмарне висновування OpenAI API тощо.

1.2 Г.А.М.Е

G.A.M.E(Генеративна Автономна Багатомодальна Система) є автоматизованою системою генерації та управління багатомодальним ШІ, що в основному призначена для розробки розумних NPC у іграх. Характеризується підтримкою низькокодових і навіть безкодових операцій.

G.A.M.E використовує модульний дизайн, що включає в себе інтерфейс підказок агентів, підсистему сприйняття, двигун стратегічного планування, контекст світу, модуль обробки діалогу та інші підсистеми. Окрім ігор, ця структура також підходить для застосувань у метавсесвіті.

1.3 Оснащення

Rig - це інструмент з відкритим вихідним кодом, написаний мовою Rust, який призначений для спрощення розробки програм додатків великих мовних моделей. Він надає єдиний інтерфейс, що підтримує взаємодію з кількома постачальниками LLM та векторними базами даних.

Основні характеристики Rig включають єдиний інтерфейс, модульну архітектуру, типобезпечність та високу продуктивність. Підходить для створення систем запитань і відповідей, інструментів пошуку документів, чат-ботів з контекстною усвідомленістю тощо.

1.4 ZerePy

ZerePy є відкритою платформою на базі Python, яка зосереджена на спрощенні процесу розгортання та управління AI-агентами на платформі X. Вона надає командний інтерфейс, підтримує модульний дизайн і може інтегрувати різноманітні LLM та API соціальних платформ.

ZerePy, порівняно з Eliza, більше зосереджується на розгортанні AI-агентів для конкретних соціальних платформ, а не на моделюванні багатьох агентів та широких дослідженнях AI.

Два. Схожість з екосистемою BTC

Розвиток AI-агентів має схожість з нещодавньою екосистемою BTC. Екосистема BTC пройшла стадії BRC20, конкуренції між багатьма протоколами, BTC L2 та етап BTCFi, зосередженим на Babylon. AI-агенти ж пройшли стадії GOAT/ACT, конкуренції між соціальними агенти/аналітичними AI-агентами. У майбутньому можливе зосередження на децентралізації та безпеці агентів.

Проте, наратив AI-агентів не є відтворенням історії блокчейн-інтелектуальних контрактів. Існуючі проекти AI-фреймворків пропонують нові підходи до розвитку інфраструктури. На відміну від платформ запуску Memecoin та протоколів інскрипцій, AI-фреймворк більше схожий на майбутній публічний блокчейн, а агенти - на майбутні Dapp.

Три, значення виходу на блокчейн

Основною проблемою, з якою стикається поєднання блокчейну та ШІ, є: чи має це сенс? Посилаючись на успішний досвід DeFi, причини, які можуть підтримувати децентралізацію, можуть включати:

1. Знизити витрати на використання, підвищити доступність і вибір, щоб звичайні користувачі могли брати участь у "праві оренди" AI.

2. Надання безпечних рішень на основі блокчейну, які відповідають потребам взаємодії між агентами та реальними або віртуальними гаманцями.

3. Створення унікальних фінансових моделей на основі блокчейн, таких як агентування пов'язаних обчислювальних потужностей, інвестиції в маркування даних тощо.

4. Реалізація прозорого, відслідковуваного висновку, підвищення взаємодії, є більш привабливим у порівнянні з проксі-браузерами, які надають традиційні інтернет-гіганти.

Чотири, Перспективи креативної економіки

Проекти рамкового типу в майбутньому можуть запропонувати можливості для підприємництва, подібні до GPT Store. Спрощення процесу створення агентів та надання складних функціональних комбінацій може мати перевагу, формуючи більш цікаву креативну економіку Web3, ніж GPT Store.

У порівнянні з нинішньою моделлю, що в основному контролюється традиційними компаніями Web2, агентська креативна економіка Web3 буде більш відкритою та справедливою. Введення спільнотної економіки дозволить покращити агентування, майбутні AI meme проекти можуть бути більш розумними та цікавими, ніж агенти на існуючих платформах. Це надасть звичайним людям можливість брати участь, сприяючи різноманітному розвитку екосистеми AI-агентів.