Déconstruction du cadre AI : des agents intelligents à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement, l'attention du marché se tournant progressivement vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie. Ce segment de marché a vu émerger plusieurs projets vedettes d'une capitalisation boursière de plus d'un milliard, voire plus de dix milliards, en l'espace de quelques semaines. Ces projets ont également donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs - l'émission de jetons basée sur des dépôts GitHub, tandis que les agents intelligents développés sur la base de cadres peuvent également émettre des jetons à nouveau. Basé sur des cadres et utilisant des agents intelligents comme application, cela forme un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article partira du concept de cadre pour explorer la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Vue d'ensemble du cadre
Le cadre d'IA est un outil ou une plateforme de développement de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut le comparer à un système d'exploitation à l'ère de l'IA. Bien que le terme "cadre d'IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures tels que TensorFlow de Google et PyTorch de Meta.
Les projets de cadre émergents dans l'industrie des cryptomonnaies répondent principalement à la demande d'agents intelligents provoquée par la vague d'IA et s'étendent à d'autres domaines. Voici quelques exemples de cadres mainstream :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation d'agents intelligents multiples, axé sur la création, le déploiement et la gestion d'agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API. Principalement utilisé dans des scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers contenus médiatiques.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : applications de type assistant AI, personnages de médias sociaux, travailleurs du savoir et rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Cadre d'Entités Multimodales Autonomes Génératives) est un cadre d'IA multimodale qui génère et gère automatiquement, principalement conçu pour les PNJ intelligents dans les jeux. Il se caractérise par un support pour des opérations à faible code voire sans code.
G.A.M.E adopte une conception modulaire, comprenant l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement de dialogue et plusieurs autres sous-systèmes. En dehors des jeux, ce cadre est également applicable aux applications de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface unifiée et prend en charge l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Il est adapté à la construction de systèmes de questions-réponses, d'outils de recherche de documents, de chatbots avec des capacités de perception contextuelle, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, axé sur la simplification du processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il offre une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et peut intégrer divers LLM et API de plateformes sociales.
ZerePy se concentre davantage sur le déploiement d'agents IA sur des plateformes sociales spécifiques par rapport à Eliza, plutôt que sur la simulation multi-agents et la recherche IA au sens large.
Deuxième, les similitudes avec l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé les phases BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2 et la phase BTCFi centrée sur Babylon. Les agents IA ont connu la phase de concurrence entre GOAT/ACT et les agents sociaux/agents IA d'analyse. L'avenir pourrait s'articuler autour de la Décentralisation des agents et de la sécurité.
Cependant, la narration par des agents IA ne reproduit pas l'histoire de la chaîne des contrats intelligents. Les projets de cadre IA existants offrent de nouvelles idées pour le développement d'infrastructures. Par rapport aux plateformes de lancement de Memecoin et aux protocoles d'inscription, le cadre IA ressemble davantage à une future chaîne publique, tandis que les agents ressemblent à de futures Dapps.
Trois, la signification de la mise en chaîne
Le problème central auquel fait face la combinaison de la blockchain et de l'IA est : est-ce significatif ? En se basant sur l'expérience réussie des DeFi, les raisons de soutenir la chaîne d'agents peuvent inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre les agents et les portefeuilles réels ou virtuels.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que l'agent des puissances de calcul associées, l'investissement en marquage de données, etc.
Réaliser un raisonnement transparent et traçable, renforcer l'interopérabilité, et être plus attrayant que les navigateurs proxy proposés par les géants traditionnels de l'Internet.
Quatre, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'agents et offre des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au modèle actuel dominé par des entreprises traditionnelles du Web2, l'économie créative par l'intermédiaire de Web3 sera plus ouverte et équitable. L'introduction de l'économie communautaire peut améliorer l'intermédiation, et les futurs projets AI meme pourraient être plus intelligents et intéressants que ceux des plateformes existantes. Cela offrira aux gens ordinaires des opportunités de participation et encouragera le développement diversifié de l'écosystème des agents AI.
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MechanicalMartel
· Il y a 12h
Euh, on recommence à spéculer sur l'IA.
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SchrodingerProfit
· Il y a 14h
Encore une nouvelle méthode pour se faire prendre pour des cons.
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MemeKingNFT
· Il y a 14h
Encore une vague de manipulation de la capitalisation boursière. J'avais déjà senti le vent il y a six mois, mais malheureusement je n'ai pas entré dans une position.
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StableGeniusDegen
· Il y a 14h
On en est encore à parler des histoires de cadre.
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InscriptionGriller
· Il y a 14h
Encore une vague de machines à couper les pigeons d'agents intelligents.
Nouvelles tendances des cadres d'IA : des agents intelligents à l'économie créative Web3
Déconstruction du cadre AI : des agents intelligents à l'exploration de la Décentralisation
Avant-propos
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement, l'attention du marché se tournant progressivement vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie. Ce segment de marché a vu émerger plusieurs projets vedettes d'une capitalisation boursière de plus d'un milliard, voire plus de dix milliards, en l'espace de quelques semaines. Ces projets ont également donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs - l'émission de jetons basée sur des dépôts GitHub, tandis que les agents intelligents développés sur la base de cadres peuvent également émettre des jetons à nouveau. Basé sur des cadres et utilisant des agents intelligents comme application, cela forme un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article partira du concept de cadre pour explorer la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Vue d'ensemble du cadre
Le cadre d'IA est un outil ou une plateforme de développement de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut le comparer à un système d'exploitation à l'ère de l'IA. Bien que le terme "cadre d'IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures tels que TensorFlow de Google et PyTorch de Meta.
Les projets de cadre émergents dans l'industrie des cryptomonnaies répondent principalement à la demande d'agents intelligents provoquée par la vague d'IA et s'étendent à d'autres domaines. Voici quelques exemples de cadres mainstream :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation d'agents intelligents multiples, axé sur la création, le déploiement et la gestion d'agents IA autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API. Principalement utilisé dans des scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers contenus médiatiques.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : applications de type assistant AI, personnages de médias sociaux, travailleurs du savoir et rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Cadre d'Entités Multimodales Autonomes Génératives) est un cadre d'IA multimodale qui génère et gère automatiquement, principalement conçu pour les PNJ intelligents dans les jeux. Il se caractérise par un support pour des opérations à faible code voire sans code.
G.A.M.E adopte une conception modulaire, comprenant l'interface de suggestion d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement de dialogue et plusieurs autres sous-systèmes. En dehors des jeux, ce cadre est également applicable aux applications de métavers.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il fournit une interface unifiée et prend en charge l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés de Rig incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces. Il est adapté à la construction de systèmes de questions-réponses, d'outils de recherche de documents, de chatbots avec des capacités de perception contextuelle, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un framework open source basé sur Python, axé sur la simplification du processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il offre une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et peut intégrer divers LLM et API de plateformes sociales.
ZerePy se concentre davantage sur le déploiement d'agents IA sur des plateformes sociales spécifiques par rapport à Eliza, plutôt que sur la simulation multi-agents et la recherche IA au sens large.
Deuxième, les similitudes avec l'écosystème BTC
Le chemin de développement des agents IA présente des similitudes avec l'écosystème BTC récent. L'écosystème BTC a traversé les phases BRC20, la concurrence multi-protocoles, BTC L2 et la phase BTCFi centrée sur Babylon. Les agents IA ont connu la phase de concurrence entre GOAT/ACT et les agents sociaux/agents IA d'analyse. L'avenir pourrait s'articuler autour de la Décentralisation des agents et de la sécurité.
Cependant, la narration par des agents IA ne reproduit pas l'histoire de la chaîne des contrats intelligents. Les projets de cadre IA existants offrent de nouvelles idées pour le développement d'infrastructures. Par rapport aux plateformes de lancement de Memecoin et aux protocoles d'inscription, le cadre IA ressemble davantage à une future chaîne publique, tandis que les agents ressemblent à de futures Dapps.
Trois, la signification de la mise en chaîne
Le problème central auquel fait face la combinaison de la blockchain et de l'IA est : est-ce significatif ? En se basant sur l'expérience réussie des DeFi, les raisons de soutenir la chaîne d'agents peuvent inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre les agents et les portefeuilles réels ou virtuels.
Créer des modèles financiers blockchain uniques, tels que l'agent des puissances de calcul associées, l'investissement en marquage de données, etc.
Réaliser un raisonnement transparent et traçable, renforcer l'interopérabilité, et être plus attrayant que les navigateurs proxy proposés par les géants traditionnels de l'Internet.
Quatre, Perspectives de l'économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités d'entrepreneuriat similaires à celles du GPT Store. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'agents et offre des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au modèle actuel dominé par des entreprises traditionnelles du Web2, l'économie créative par l'intermédiaire de Web3 sera plus ouverte et équitable. L'introduction de l'économie communautaire peut améliorer l'intermédiation, et les futurs projets AI meme pourraient être plus intelligents et intéressants que ceux des plateformes existantes. Cela offrira aux gens ordinaires des opportunités de participation et encouragera le développement diversifié de l'écosystème des agents AI.