AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

最近、AIと暗号通貨の結びつきのストーリーが急速に発展しています。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、このセグメントは短期間で時価総額が1億以上、さらには10億を超えるプロジェクトを生み出しました。これらのプロジェクトは、新しい資産発行モデルを派生させました：GitHubコードリポジトリを使用してトークンを発行し、フレームワークに基づいて開発されたエージェントも再びトークンを発行できます。このフレームワークに基づくエージェントをアプリケーションとするモデルは、独特のAI時代のインフラを形成しています。本稿では、AIフレームワークが暗号通貨分野にもたらす意義について探ります。

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、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化する基盤開発ツールまたはプラットフォームです。これは、デスクトップシステムのWindows、Linux、またはモバイル端末のiOSとAndroidに似た、AI時代のオペレーティングシステムと見なすことができます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨の分野では新しい概念ですが、AIフレームワークの発展の歴史はほぼ14年になります。従来のAI分野には、TensorFlowやPytorchなどの成熟したフレームワークが選択肢として存在します。暗号通貨におけるフレームワークプロジェクトは、AIブームにおけるエージェントの需要に応じて開発され、他の分野にも拡張されています。

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を基に開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を持っています。主にソーシャルメディアシナリオを対象としており、マルチプラットフォーム統合や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。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.Eフレームワークは、ゲーム内のインテリジェントNPC設計に主に使用され、ローコードまたはノーコード操作をサポートします。そのコアデザインは、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、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動作するモジュラーアーキテクチャを通じています。

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。統一インターフェースを提供し、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の相互作用をサポートしています。その特徴には、モジュラーアーキテクチャ、型安全性、高効率な性能が含まれます。

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AIエージェントをデプロイおよび管理することに焦点を当てています。コマンドラインインターフェースを提供し、モジュール設計をサポートし、異なる機能モジュールの柔軟な統合を可能にします。

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二、BTCエコシステムとの類似性

AIエージェントの発展パスはBTCエコシステムに似ているが、AIエージェントのナarrativeはスマートコントラクトチェーンの歴史を再現するためではない。AIフレームワークプロジェクトは新しいインフラストラクチャの発展思考を提供し、AIフレームワークを未来のパブリックチェーンに、エージェントを未来のDappに例えることができる。

三、ブロックチェーンに載せる意義

ブロックチェーンとAIの統合が直面している重要な問題は、その意義が何であるかということです。DeFiの成功体験を踏まえると、AIエージェントのチェーン化は以下の点で意義があるかもしれません：

1. 使用コストを下げ、アクセス性と選択性を向上させる
2. ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションを提供
3. 独自のブロックチェーン金融プレイを創造する
4. 透明性のあるトレーサブルな推論を実現し、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

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeのような起業機会を提供する可能性があります。エージェント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、将来的に優位を占め、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成することが期待されています。これにより、一般の人々が参加する機会が生まれ、将来のAIミームは現在のエージェントよりも賢く、面白くなるかもしれません。

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