解構AI框架：從智能代理到去中心化探索

前言

近期，AI與加密貨幣結合的敘事發展迅速，市場關注度逐漸轉向技術主導的"框架類"項目。這個細分賽道在短短幾周內就湧現出多個市值過億甚至過十億的明星項目。這類項目還衍生出一種新的資產發行模式 - 基於GitHub代碼庫發行代幣，而基於框架開發的智能代理也可再次發幣。以框架爲基礎、智能代理爲應用，形成了一種獨特的AI時代基礎設施模式。本文將從框架概念出發，探討AI框架對加密貨幣行業的意義。

一、框架概述

AI框架是一種底層開發工具或平台，集成了預構建的模塊、庫和工具，簡化了構建復雜AI模型的過程。可以將其類比爲AI時代的操作系統。雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新興概念，但其發展歷程已近14年。傳統AI領域已有成熟框架可選，如谷歌的TensorFlow、Meta的PyTorch等。

加密貨幣行業中湧現的框架項目主要針對AI熱潮帶來的智能代理需求，並向其他領域延伸。以下是幾個主流框架示例：

1.1 Eliza

Eliza是一個多智能代理模擬框架，專注於創建、部署和管理自主AI代理。基於TypeScript開發，具有良好的兼容性和API集成能力。主要應用於社交媒體場景，支持多平台集成和各種媒體內容處理。

Eliza支持的用例包括:AI助手類應用、社交媒體角色、知識工作者和互動角色。支持的模型包括開源模型本地推理、OpenAI API雲推理等。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是一個自動生成與管理的多模態AI框架，主要針對遊戲中的智能NPC設計。特點是支持低代碼甚至無代碼操作。

G.A.M.E採用模塊化設計，包括Agent提示界面、感知子系統、戰略規劃引擎、世界上下文、對話處理模塊等多個子系統。除遊戲外，該框架也適用於元宇宙應用。

1.3 Rig

Rig是用Rust語言編寫的開源工具，旨在簡化大型語言模型應用程序的開發。它提供統一接口，支持與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

Rig的核心特點包括統一接口、模塊化架構、類型安全和高效性能。適用於構建問答系統、文檔搜索工具、具備情境感知能力的聊天機器人等。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架，專注於簡化在X平台上部署和管理AI代理的過程。它提供命令行界面，支持模塊化設計，可集成多種LLM和社交平台API。

ZerePy與Eliza相比，更專注於特定社交平台的AI代理部署，而非多智能體模擬和廣泛AI研究。

二、與BTC生態的相似之處

AI代理的發展路徑與近期BTC生態有相似之處。BTC生態經歷了BRC20、多協議競爭、BTC L2和以Babylon爲核心的BTCFi階段。AI代理則經歷了GOAT/ACT、社交類代理/分析類AI代理框架競爭階段。未來可能圍繞代理去中心化和安全性展開。

然而，AI代理敘事並非重現智能合約鏈歷史。現有AI框架項目提供了新的基礎設施發展思路。相比Memecoin發射臺和銘文協議，AI框架更類似未來的公鏈，而代理則類似未來的Dapp。

三、上鏈的意義

區塊鏈與AI結合面臨的核心問題是：有意義嗎？參考DeFi成功經驗，支持代理鏈化的理由可能包括：

1. 降低使用成本，提高可及性和選擇性，讓普通用戶參與AI"出租權"。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案，滿足代理與現實或虛擬錢包交互的需求。

3. 創造獨特的區塊鏈金融模式，如代理相關的算力、數據標記投資等。

4. 實現透明、可追溯的推理，增強互操作性，相比傳統互聯網巨頭提供的代理瀏覽器更具吸引力。

四、創意經濟展望

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化代理構建過程並提供復雜功能組合的框架可能佔據優勢，形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

相比當前GPT Store主要由傳統Web2公司主導的模式，Web3代理創意經濟將更加開放和公平。引入社區經濟可使代理更完善，未來的AI meme項目可能比現有平台上的代理更智能、有趣。這將爲普通人提供參與機會，推動AI代理生態系統的多樣化發展。