Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử đã phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" dẫn dắt công nghệ, lĩnh vực này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường lên tới hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent được phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, với Agent ở trên, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo trong kỷ nguyên AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng trước, đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux hoặc iOS, Android. Mỗi loại khung đều có ưu nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "Khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ khi Theano ra đời vào năm 2010, khung AI đã phát triển gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có nhiều khung phát triển sẵn có để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Hiện tại, các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, tạo ra các khung AI trong các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter, Telegram và nhiều hơn nữa. Hỗ trợ xử lý tài liệu PDF, nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, nội dung video, phân tích hình ảnh, v.v.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, nhân viên tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động sinh và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm vào thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng ngay cả khi không có mã hoặc mã thấp.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun hoạt động đồng bộ thông qua nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, và nhiều thành phần khác của mô-đun xử lý đối thoại.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, được sử dụng để đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện thống nhất để truy cập 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 nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc truy vấn lưu trữ vector, cơ chế tăng cường truy xuất.
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. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun, cho phép tích hợp linh hoạt các mô-đun chức năng khác nhau.
ZerePy hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API của nền tảng X, cho phép Agent thực hiện nhiều thao tác xã hội khác nhau. Kế hoạch trong tương lai sẽ tích hợp hệ thống bộ nhớ, giúp Agent có thể nhớ lại các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent thì phát triển nhanh hơn dựa trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, có thể tóm gọn như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI phân tích - Cạnh tranh khung Agent.
Tuy nhiên, lĩnh vực AI Agent có khả năng không đồng nhất và không bị thổi phồng như hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận phát triển cơ sở hạ tầng mới, giống như các chuỗi công cộng trong tương lai, trong khi Agent giống như các Dapp tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi phi tập trung sang cuộc chiến về khung, với trọng tâm là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc thực hiện trên blockchain.
Ba, ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề về ý nghĩa của nó. Tham khảo con đường thành công của DeFi, lý do hỗ trợ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng thông thường tham gia vào quyền "thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như đầu tư vào sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thông qua lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, đạt được khả năng tương tác hấp dẫn hơn so với các ông lớn internet truyền thống.
Bốn, 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. Việc đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể công bằng hơn Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, việc đưa vào kinh tế cộng đồng sẽ làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với hiện tại.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ResearchChadButBroke
· 9giờ trước
Lại là một câu chuyện mới về việc Được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeSobber
· 9giờ trước
Thông minh代理也要Cố lên站 orz
Xem bản gốcTrả lời0
DecentralizedElder
· 9giờ trước
Được chơi cho Suckers của mọi người ngày càng tinh vi hơn.
Xem bản gốcTrả lời0
MemecoinTrader
· 9giờ trước
tăng giá af trên cuốn sách hướng dẫn khung-đến-đại lý này... đã đang farming 3 vị trí rn
Xu hướng mới của khung AI: sự tiến hóa từ đại lý thông minh đến hệ sinh thái Phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Gần đây, câu chuyện về sự kết hợp giữa AI và tiền điện tử đã phát triển nhanh chóng. Sự chú ý của thị trường đã chuyển sang các dự án "khung" dẫn dắt công nghệ, lĩnh vực này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường lên tới hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ chỉ trong vài tuần. Các dự án này đã phát sinh một mô hình phát hành tài sản mới: phát hành token từ kho mã GitHub, và các Agent được phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, với Agent ở trên, tạo thành một mô hình cơ sở hạ tầng độc đáo trong kỷ nguyên AI. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, khám phá ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ sở, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng trước, đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình AI phức tạp. Có thể hiểu khung như là hệ điều hành của thời đại AI, giống như Windows, Linux hoặc iOS, Android. Mỗi loại khung đều có ưu nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "Khung AI" là một khái niệm mới nổi trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng tính từ khi Theano ra đời vào năm 2010, khung AI đã phát triển gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, đã có nhiều khung phát triển sẵn có để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, v.v. Hiện tại, các dự án khung xuất hiện trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, tạo ra các khung AI trong các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Phát triển dựa trên TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, Twitter, Telegram và nhiều hơn nữa. Hỗ trợ xử lý tài liệu PDF, nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, nội dung video, phân tích hình ảnh, v.v.
Các trường hợp sử dụng được Eliza hỗ trợ bao gồm: ứng dụng trợ lý AI, nhân vật mạng xã hội, nhân viên tri thức và nhân vật tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây API OpenAI, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động sinh và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm vào thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm là người dùng có thể sử dụng ngay cả khi không có mã hoặc mã thấp.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun hoạt động đồng bộ thông qua nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, bối cảnh thế giới, và nhiều thành phần khác của mô-đun xử lý đối thoại.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, được sử dụng để đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp giao diện thống nhất để truy cập 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 nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc truy vấn lưu trữ vector, cơ chế tăng cường truy xuất.
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. Nó cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ thiết kế mô-đun, cho phép tích hợp linh hoạt các mô-đun chức năng khác nhau.
ZerePy hỗ trợ LLM của OpenAI và Anthropic, tích hợp API của nền tảng X, cho phép Agent thực hiện nhiều thao tác xã hội khác nhau. Kế hoạch trong tương lai sẽ tích hợp hệ thống bộ nhớ, giúp Agent có thể nhớ lại các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Hệ sinh thái BTC đã trải qua các giai đoạn BRC20, cạnh tranh đa giao thức, BTC L2 và BTCFi. AI Agent thì phát triển nhanh hơn dựa trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, có thể tóm gọn như sau: GOAT/ACT - Agent loại Social/AI phân tích - Cạnh tranh khung Agent.
Tuy nhiên, lĩnh vực AI Agent có khả năng không đồng nhất và không bị thổi phồng như hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận phát triển cơ sở hạ tầng mới, giống như các chuỗi công cộng trong tương lai, trong khi Agent giống như các Dapp tương lai. Cuộc tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ cuộc chiến giữa EVM và chuỗi phi tập trung sang cuộc chiến về khung, với trọng tâm là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc thực hiện trên blockchain.
Ba, ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Sự kết hợp giữa blockchain và AI cần phải đối mặt với vấn đề về ý nghĩa của nó. Tham khảo con đường thành công của DeFi, lý do hỗ trợ việc chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, nâng cao khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng thông thường tham gia vào quyền "thuê" AI.
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo.
Thực hiện các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, như đầu tư vào sức mạnh tính toán liên quan đến Agent, đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thông qua lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, đạt được khả năng tương tác hấp dẫn hơn so với các ông lớn internet truyền thống.
Bốn, 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. Việc đơn giản hóa quá trình xây dựng Agent và cung cấp khung kết hợp các chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
Web3 có thể công bằng hơn Web2 về nhu cầu và hệ thống kinh tế, việc đưa vào kinh tế cộng đồng sẽ làm cho Agent hoàn thiện hơn. Kinh tế sáng tạo của Agent sẽ cung cấp cơ hội tham gia cho người bình thường, AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn so với hiện tại.