Deconstruindo a estrutura da IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa da combinação de IA e criptomoedas evoluiu rapidamente. A atenção do mercado está concentrada em projetos "tipo framework" dominados pela tecnologia, e esse segmento emergiu com vários projetos avaliados em mais de um bilhão, ou mesmo mais de dez bilhões, em um curto espaço de tempo. Esses projetos derivaram novos modelos de emissão de ativos: emitir moedas a partir de repositórios de código no Github, e agentes baseados em frameworks também podem emitir moedas novamente. Com base em frameworks, os agentes formam uma infraestrutura única da era da IA. Este artigo explorará o impacto potencial dos frameworks de IA no campo das criptomoedas.
I. Visão Geral do Quadro
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de base que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode-se entender a estrutura como o sistema operacional da era da IA, como o Windows e o Linux nos sistemas de desktop, ou o iOS e o Android em dispositivos móveis.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito emergente no campo das criptomoedas, seu desenvolvimento já dura quase 14 anos. No campo da IA tradicional, existem quadros maduros disponíveis, como TensorFlow, Pytorch, entre outros. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas visam principalmente as necessidades dos Agentes e se estendem a outros campos. Abaixo estão alguns exemplos de quadros principais:
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, especializada na criação, implementação e gestão de Agentes de IA autónomos. Desenvolvido em TypeScript, possui uma boa compatibilidade e capacidade de integração de API.
Principalmente direcionado para cenários de redes sociais, suporta integração em várias plataformas, como Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras. Na área de processamento de conteúdo midiático, suporta funções como análise de PDF, extração de links, transcrição de áudio, processamento de vídeo, análise de imagem, entre outras.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem: aplicações de assistentes de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Suporta inferência local com modelos de código aberto e inferência baseada em nuvem.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, focada no design de NPCs inteligentes em jogos. A particularidade é que usuários com baixo código ou até sem código também podem utilizá-la.
A arquitetura do projeto adota um design modular, incluindo a interface de提示 do Agent, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto mundial, módulo de processamento de diálogo e vários subsistemas trabalhando em conjunto.
Além dos jogos, esta estrutura também é aplicável a cenários de metaverso. Vários projetos já estão a ser construídos utilizando G.A.M.E.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Oferece uma interface de operação unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais incluem: interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipo e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho envolve mecanismos como camada de abstração de fornecedores, chamadas de agentes inteligentes e recuperação de geração aprimorada.
Apto para construir sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de pesquisa de documentos, chatbots contextualmente conscientes e outros cenários.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Herdou as funcionalidades principais do projeto Zerebro, adotando um design mais modular e de fácil expansão.
Fornece uma interface de linha de comando (CLI) para facilitar a gestão e o controle. A arquitetura central é baseada em design modular, suportando integração LLM, integração de plataforma X e funcionalidades de sistema de conexão modular. Planos futuros incluem a integração de sistemas de memória, melhorando a capacidade de compreensão contextual do Agent.
Dois, comparação com o caminho de desenvolvimento do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema BTC recente:
Ecossistema BTC: BRC20 -> Competição entre múltiplos protocolos -> BTC L2 -> BTCFi
Multi-tipo Agent/estrutura de competição
O setor de Agentes de IA é pouco provável que reproduza a história da cadeia de contratos inteligentes. Os projetos de estruturas de IA existentes oferecem novas ideias para o desenvolvimento de infraestrutura, podendo comparar a estrutura de IA com a futura blockchain pública, e o Agente com o futuro Dapp.
No futuro, as discussões podem mudar da disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa entre estruturas. A questão chave é como implementar a Descentralização ou a encadeação, bem como o significado de desenvolver estruturas de IA na blockchain.
Três, o significado da cadeia
O principal problema enfrentado pela combinação de blockchain e IA é o seu significado. Referindo-se aos fatores de sucesso do DeFi, as razões que apoiam a cadeia de agentes podem incluir:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que utilizadores comuns participem no "direito de aluguer" de IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, que atendam às necessidades de segurança da interação entre o Agente e os mundos real/virtual.
Criar modelos financeiros de blockchain únicos, como novos mecanismos de fornecimento de liquidez ou investimento baseados em Agent.
Implementar um processo de raciocínio transparente e rastreável, que pode superar os navegadores de agente oferecidos pelos gigantes da Internet tradicionais em termos de interoperabilidade.
Quatro, Perspectivas da Economia Criativa
Projetos de estrutura podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. Estruturas que simplificam o processo de construção de Agentes podem ter uma vantagem, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Comparado com a GPT Store, que se inclina mais para a praticidade nos domínios tradicionais, o Web3 tem vantagens em termos de demanda e sistema econômico. A introdução da economia comunitária pode tornar o Agent mais completo. A economia criativa do Agent proporcionará oportunidades de participação para pessoas comuns, e os futuros memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas existentes.
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A ascensão das estruturas de IA: da agência inteligente à nova infraestrutura do ecossistema Web3
Deconstruindo a estrutura da IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa da combinação de IA e criptomoedas evoluiu rapidamente. A atenção do mercado está concentrada em projetos "tipo framework" dominados pela tecnologia, e esse segmento emergiu com vários projetos avaliados em mais de um bilhão, ou mesmo mais de dez bilhões, em um curto espaço de tempo. Esses projetos derivaram novos modelos de emissão de ativos: emitir moedas a partir de repositórios de código no Github, e agentes baseados em frameworks também podem emitir moedas novamente. Com base em frameworks, os agentes formam uma infraestrutura única da era da IA. Este artigo explorará o impacto potencial dos frameworks de IA no campo das criptomoedas.
I. Visão Geral do Quadro
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de base que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. Pode-se entender a estrutura como o sistema operacional da era da IA, como o Windows e o Linux nos sistemas de desktop, ou o iOS e o Android em dispositivos móveis.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito emergente no campo das criptomoedas, seu desenvolvimento já dura quase 14 anos. No campo da IA tradicional, existem quadros maduros disponíveis, como TensorFlow, Pytorch, entre outros. Os projetos de quadros que surgem nas criptomoedas visam principalmente as necessidades dos Agentes e se estendem a outros campos. Abaixo estão alguns exemplos de quadros principais:
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, especializada na criação, implementação e gestão de Agentes de IA autónomos. Desenvolvido em TypeScript, possui uma boa compatibilidade e capacidade de integração de API.
Principalmente direcionado para cenários de redes sociais, suporta integração em várias plataformas, como Discord, X/Twitter, Telegram, entre outras. Na área de processamento de conteúdo midiático, suporta funções como análise de PDF, extração de links, transcrição de áudio, processamento de vídeo, análise de imagem, entre outras.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem: aplicações de assistentes de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativas. Suporta inferência local com modelos de código aberto e inferência baseada em nuvem.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, focada no design de NPCs inteligentes em jogos. A particularidade é que usuários com baixo código ou até sem código também podem utilizá-la.
A arquitetura do projeto adota um design modular, incluindo a interface de提示 do Agent, subsistema de percepção, motor de planejamento estratégico, contexto mundial, módulo de processamento de diálogo e vários subsistemas trabalhando em conjunto.
Além dos jogos, esta estrutura também é aplicável a cenários de metaverso. Vários projetos já estão a ser construídos utilizando G.A.M.E.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita em Rust, destinada a simplificar o desenvolvimento de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM). Oferece uma interface de operação unificada, facilitando a interação com vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais incluem: interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipo e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho envolve mecanismos como camada de abstração de fornecedores, chamadas de agentes inteligentes e recuperação de geração aprimorada.
Apto para construir sistemas de perguntas e respostas, ferramentas de pesquisa de documentos, chatbots contextualmente conscientes e outros cenários.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Herdou as funcionalidades principais do projeto Zerebro, adotando um design mais modular e de fácil expansão.
Fornece uma interface de linha de comando (CLI) para facilitar a gestão e o controle. A arquitetura central é baseada em design modular, suportando integração LLM, integração de plataforma X e funcionalidades de sistema de conexão modular. Planos futuros incluem a integração de sistemas de memória, melhorando a capacidade de compreensão contextual do Agent.
Dois, comparação com o caminho de desenvolvimento do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema BTC recente:
Ecossistema BTC: BRC20 -> Competição entre múltiplos protocolos -> BTC L2 -> BTCFi Multi-tipo Agent/estrutura de competição
O setor de Agentes de IA é pouco provável que reproduza a história da cadeia de contratos inteligentes. Os projetos de estruturas de IA existentes oferecem novas ideias para o desenvolvimento de infraestrutura, podendo comparar a estrutura de IA com a futura blockchain pública, e o Agente com o futuro Dapp.
No futuro, as discussões podem mudar da disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa entre estruturas. A questão chave é como implementar a Descentralização ou a encadeação, bem como o significado de desenvolver estruturas de IA na blockchain.
Três, o significado da cadeia
O principal problema enfrentado pela combinação de blockchain e IA é o seu significado. Referindo-se aos fatores de sucesso do DeFi, as razões que apoiam a cadeia de agentes podem incluir:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a seletividade, permitindo que utilizadores comuns participem no "direito de aluguer" de IA.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, que atendam às necessidades de segurança da interação entre o Agente e os mundos real/virtual.
Criar modelos financeiros de blockchain únicos, como novos mecanismos de fornecimento de liquidez ou investimento baseados em Agent.
Implementar um processo de raciocínio transparente e rastreável, que pode superar os navegadores de agente oferecidos pelos gigantes da Internet tradicionais em termos de interoperabilidade.
Quatro, Perspectivas da Economia Criativa
Projetos de estrutura podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. Estruturas que simplificam o processo de construção de Agentes podem ter uma vantagem, formando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Comparado com a GPT Store, que se inclina mais para a praticidade nos domínios tradicionais, o Web3 tem vantagens em termos de demanda e sistema econômico. A introdução da economia comunitária pode tornar o Agent mais completo. A economia criativa do Agent proporcionará oportunidades de participação para pessoas comuns, e os futuros memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os Agents nas plataformas existentes.