Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến khám phá Phi tập trung
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang nhanh chóng phát triển. Sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, trong phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ đô la hoặc thậm chí hơn một tỷ đô la trong thời gian ngắn. Các dự án này đã sinh ra những mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã trên Github, các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành token trở lại. Dựa trên khung, Agent ở tầng trên, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của kỷ nguyên AI. Bài viết này sẽ khám phá tác động tiềm năng của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở hạ tầng, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc các hệ điều hành di động iOS và Android.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của nó đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử chủ yếu nhắm đến nhu cầu của Agent và mở rộng sang các lĩnh vực khác. Dưới đây là một số ví dụ về khung chính thống:
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh và các chức năng khác.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, người lao động tri thức và nhân vật tương tác. Hỗ trợ suy diễn mô hình mã nguồn mở tại chỗ và suy diễn dựa trên đám mây.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý được phát hành bởi Virtual, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Điểm đặc biệt là người dùng có thể sử dụng ngay cả khi không có mã hoặc mã thấp.
Cấu trúc dự án áp dụng thiết kế mô-đun, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và nhiều mô-đun xử lý đối thoại làm việc cùng nhau.
Ngoài trò chơi, khung này cũng áp dụng cho các cảnh trong vũ trụ ảo. Đã có nhiều dự án sử dụng G.A.M.E để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc liên quan đến lớp trừu tượng của nhà cung cấp, gọi đại lý thông minh và các cơ chế tăng cường truy xuất.
Phù hợp để xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot nhận thức tình huống và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) thuận tiện cho việc quản lý và kiểm soát. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, hỗ trợ tích hợp LLM, tích hợp nền tảng X và hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh của Agent.
Hai, so sánh với lộ trình phát triển hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng gần đây với hệ sinh thái BTC:
Cạnh tranh đa giao thức
Nhiều loại Agent/Cạnh tranh khung
Đường đua AI Agent khó có khả năng tái hiện lịch sử của chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những tư duy phát triển cơ sở hạ tầng mới, có thể so sánh khung AI với chuỗi công cộng trong tương lai, và Agent tương ứng với Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến EVM và chuỗi phi tập trung sang cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của chuỗi hóa
Vấn đề cốt lõi mà sự kết hợp giữa blockchain và AI đang phải đối mặt là ý nghĩa của nó. Tham khảo các yếu tố thành công của DeFi, lý do ủng hộ chuỗi Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, tăng khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác giữa Agent và thế giới thực/ảo.
Tạo ra các mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như cơ chế cung cấp thanh khoản hoặc đầu tư mới dựa trên Agent.
Thực hiện quá trình suy luận minh bạch, có thể truy xuất, có thể vượt trội hơn về khả năng tương tác so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Triển vọng kinh tế sáng tạo
Các dự án dạng khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Các khung giúp đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store hiện tại thiên về tính ứng dụng trong lĩnh vực truyền thống, Web3 có những lợi thế về nhu cầu và hệ thống kinh tế. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, và Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện có.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Sự trỗi dậy của khung AI: Hạ tầng mới cho hệ sinh thái Web3 từ đại lý thông minh
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến khám phá Phi tập trung
Lời nói đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử đang nhanh chóng phát triển. Sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, trong phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường trên một tỷ đô la hoặc thậm chí hơn một tỷ đô la trong thời gian ngắn. Các dự án này đã sinh ra những mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã trên Github, các Agent được xây dựng dựa trên khung cũng có thể phát hành token trở lại. Dựa trên khung, Agent ở tầng trên, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo của kỷ nguyên AI. Bài viết này sẽ khám phá tác động tiềm năng của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Tóm tắt khung
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở hạ tầng, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc các hệ điều hành di động iOS và Android.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng quá trình phát triển của nó đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có các khung trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow, Pytorch, v.v. Các dự án khung nổi lên trong tiền điện tử chủ yếu nhắm đến nhu cầu của Agent và mở rộng sang các lĩnh vực khác. Dưới đây là một số ví dụ về khung chính thống:
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên dùng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt và khả năng tích hợp API.
Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong việc xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ phân tích PDF, trích xuất liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh và các chức năng khác.
Các trường hợp sử dụng mà Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, người lao động tri thức và nhân vật tương tác. Hỗ trợ suy diễn mô hình mã nguồn mở tại chỗ và suy diễn dựa trên đám mây.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý được phát hành bởi Virtual, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Điểm đặc biệt là người dùng có thể sử dụng ngay cả khi không có mã hoặc mã thấp.
Cấu trúc dự án áp dụng thiết kế mô-đun, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, và nhiều mô-đun xử lý đối thoại làm việc cùng nhau.
Ngoài trò chơi, khung này cũng áp dụng cho các cảnh trong vũ trụ ảo. Đã có nhiều dự án sử dụng G.A.M.E để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính bao gồm: giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc liên quan đến lớp trừu tượng của nhà cung cấp, gọi đại lý thông minh và các cơ chế tăng cường truy xuất.
Phù hợp để xây dựng hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot nhận thức tình huống và các tình huống khác.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quy trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng.
Cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) thuận tiện cho việc quản lý và kiểm soát. Kiến trúc cốt lõi dựa trên thiết kế mô-đun, hỗ trợ tích hợp LLM, tích hợp nền tảng X và hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh của Agent.
Hai, so sánh với lộ trình phát triển hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng gần đây với hệ sinh thái BTC:
Cạnh tranh đa giao thức Nhiều loại Agent/Cạnh tranh khung
Đường đua AI Agent khó có khả năng tái hiện lịch sử của chuỗi hợp đồng thông minh. Các dự án khung AI hiện có cung cấp những tư duy phát triển cơ sở hạ tầng mới, có thể so sánh khung AI với chuỗi công cộng trong tương lai, và Agent tương ứng với Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến EVM và chuỗi phi tập trung sang cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển khung AI trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của chuỗi hóa
Vấn đề cốt lõi mà sự kết hợp giữa blockchain và AI đang phải đối mặt là ý nghĩa của nó. Tham khảo các yếu tố thành công của DeFi, lý do ủng hộ chuỗi Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, tăng khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào quyền "cho thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu an ninh cho sự tương tác giữa Agent và thế giới thực/ảo.
Tạo ra các mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như cơ chế cung cấp thanh khoản hoặc đầu tư mới dựa trên Agent.
Thực hiện quá trình suy luận minh bạch, có thể truy xuất, có thể vượt trội hơn về khả năng tương tác so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Triển vọng kinh tế sáng tạo
Các dự án dạng khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Các khung giúp đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store hiện tại thiên về tính ứng dụng trong lĩnh vực truyền thống, Web3 có những lợi thế về nhu cầu và hệ thống kinh tế. Việc đưa vào kinh tế cộng đồng có thể làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, và Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với Agent trên các nền tảng hiện có.