Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "type cadre" dominés par la technologie, ce segment a vu émerger plusieurs nouvelles étoiles avec une capitalisation boursière dépassant un milliard en peu de temps. Ces projets ont engendré un nouveau modèle d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et les Agents construits sur ces cadres peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en bas et l'Agent au-dessus, cela forme un modèle similaire à une plateforme d'émission d'actifs, mais qui émerge en réalité comme une infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article commencera par une introduction au cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils pré-construits, simplifiant le processus de construction de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, similaire à Windows ou Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur les appareils mobiles. Chaque cadre a ses avantages et inconvénients, les développeurs peuvent choisir librement en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Il existe des cadres matures disponibles dans le secteur traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadre qui émergent dans les cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande des Agents dans le contexte de l'engouement pour l'IA, et se dérivent vers d'autres domaines, formant ainsi des cadres d'IA dans différents secteurs de niche. Voici une introduction à quelques cadres majeurs :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer via API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers types de contenu médiatique.
Les cas d'utilisation principalement supportés par Eliza sont :
Applications de type assistant IA
Rôle des médias sociaux
Travailleurs de la connaissance
Rôle interactif
Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale avec des modèles open source, l'inférence cloud via l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Il se caractérise par le fait que même les utilisateurs à faible code voire sans code peuvent l'utiliser.
L'architecture du projet adopte une conception modulaire de travail collaboratif entre plusieurs sous-systèmes, comprenant l'interface de suggestion de l'agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues et plusieurs autres composants.
Applicable aux jeux et aux scénarios de métavers, plusieurs projets ont déjà adopté ce cadre.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés comprennent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces.
Convient pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots et la création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités centrales du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et facilement extensible.
ZerePy offre une interface de ligne de commande, prend en charge l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et un système de connexion modulaire. À l'avenir, il est également prévu d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Deuxième partie, la réplique de l'écosystème BTC
Le parcours de développement des agents IA présente de nombreuses similitudes avec l'écosystème BTC récent. Le développement de l'écosystème BTC peut être résumé comme suit : BRC20 - concurrence multi-protocoles - BTC L2 - BTCFi. Les agents IA se développent plus rapidement sur la base de technologies matures, leur parcours peut être résumé comme suit : GOAT/ACT - agents de type social/analytique - concurrence des cadres d'agents IA.
Cependant, il est peu probable que la piste des agents IA mène à l'homogénéisation ou à la bulle. Les projets de cadre IA offrent de nouvelles idées de développement d'infrastructure, ressemblant davantage à une chaîne publique future, tandis que les agents ressemblent à des Dapps futures. Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la Décentralisation ou la chaîne, et quelle est la signification du développement sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne ?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de son sens. La clé du succès de la DeFi réside dans une plus grande accessibilité, une meilleure efficacité et des coûts réduits, ainsi qu'une sécurité décentralisée sans confiance. Dans cette optique, les raisons de soutenir la chaîne des agents pourraient inclure :
Réaliser des coûts d'utilisation plus bas, améliorer l'accessibilité et le choix, permettant aux utilisateurs ordinaires de participer aux "droits de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Créer des modes de jeu financiers uniques basés sur la blockchain, comme un nouveau modèle d'investissement basé sur les agents.
Réaliser des inférences transparentes et traçables, améliorer l'interopérabilité, pourrait être plus attractif que les navigateurs d'agents des géants traditionnels de l'internet.
Quatre, Économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'Agent et fournit des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au GPT Store, l'économie créative Web3 pourrait être plus équitable, introduisant une économie communautaire qui rend l'Agent plus complet. Ce sera une opportunité pour les gens ordinaires de participer, et les futurs mèmes AI pourraient être plus intelligents et plus amusants que ceux existants.
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GateUser-c802f0e8
· Il y a 8h
Faux, Se faire prendre pour des cons est de retour.
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QuorumVoter
· Il y a 23h
On se relance dans la course à l'IA.
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tokenomics_truther
· Il y a 23h
Encore une fois, on fait du concept, piège pour encaisser.
Voir l'originalRépondre0
BlindBoxVictim
· 08-16 20:25
Encore une autre série de machines à prendre les gens pour des idiots.
Émergence des cadres d'IA : explorer la nouvelle infrastructure des agents intelligents décentralisés
Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Introduction
Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "type cadre" dominés par la technologie, ce segment a vu émerger plusieurs nouvelles étoiles avec une capitalisation boursière dépassant un milliard en peu de temps. Ces projets ont engendré un nouveau modèle d'émission d'actifs : émettre des jetons à partir de dépôts de code Github, et les Agents construits sur ces cadres peuvent également émettre des jetons. Avec le cadre en bas et l'Agent au-dessus, cela forme un modèle similaire à une plateforme d'émission d'actifs, mais qui émerge en réalité comme une infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article commencera par une introduction au cadre et explorera la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base, intégrant des modules, des bibliothèques et des outils pré-construits, simplifiant le processus de construction de modèles AI complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère AI, similaire à Windows ou Linux dans les systèmes de bureau, ou iOS et Android sur les appareils mobiles. Chaque cadre a ses avantages et inconvénients, les développeurs peuvent choisir librement en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre IA" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, son développement dure depuis près de 14 ans. Il existe des cadres matures disponibles dans le secteur traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadre qui émergent dans les cryptomonnaies sont conçus pour répondre à la demande des Agents dans le contexte de l'engouement pour l'IA, et se dérivent vers d'autres domaines, formant ainsi des cadres d'IA dans différents secteurs de niche. Voici une introduction à quelques cadres majeurs :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer via API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de divers types de contenu médiatique.
Les cas d'utilisation principalement supportés par Eliza sont :
Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale avec des modèles open source, l'inférence cloud via l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Il se caractérise par le fait que même les utilisateurs à faible code voire sans code peuvent l'utiliser.
L'architecture du projet adopte une conception modulaire de travail collaboratif entre plusieurs sous-systèmes, comprenant l'interface de suggestion de l'agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues et plusieurs autres composants.
Applicable aux jeux et aux scénarios de métavers, plusieurs projets ont déjà adopté ce cadre.
1.3 Rig
Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il offre une interface opérationnelle unifiée, facilitant l'interaction avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés comprennent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances efficaces.
Convient pour construire des systèmes de questions-réponses, des outils de recherche de documents, des chatbots et la création de contenu.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il hérite des fonctionnalités centrales du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et facilement extensible.
ZerePy offre une interface de ligne de commande, prend en charge l'intégration LLM, l'intégration de la plateforme X et un système de connexion modulaire. À l'avenir, il est également prévu d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Deuxième partie, la réplique de l'écosystème BTC
Le parcours de développement des agents IA présente de nombreuses similitudes avec l'écosystème BTC récent. Le développement de l'écosystème BTC peut être résumé comme suit : BRC20 - concurrence multi-protocoles - BTC L2 - BTCFi. Les agents IA se développent plus rapidement sur la base de technologies matures, leur parcours peut être résumé comme suit : GOAT/ACT - agents de type social/analytique - concurrence des cadres d'agents IA.
Cependant, il est peu probable que la piste des agents IA mène à l'homogénéisation ou à la bulle. Les projets de cadre IA offrent de nouvelles idées de développement d'infrastructure, ressemblant davantage à une chaîne publique future, tandis que les agents ressemblent à des Dapps futures. Les débats futurs pourraient passer de la lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la Décentralisation ou la chaîne, et quelle est la signification du développement sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne ?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de son sens. La clé du succès de la DeFi réside dans une plus grande accessibilité, une meilleure efficacité et des coûts réduits, ainsi qu'une sécurité décentralisée sans confiance. Dans cette optique, les raisons de soutenir la chaîne des agents pourraient inclure :
Réaliser des coûts d'utilisation plus bas, améliorer l'accessibilité et le choix, permettant aux utilisateurs ordinaires de participer aux "droits de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Créer des modes de jeu financiers uniques basés sur la blockchain, comme un nouveau modèle d'investissement basé sur les agents.
Réaliser des inférences transparentes et traçables, améliorer l'interopérabilité, pourrait être plus attractif que les navigateurs d'agents des géants traditionnels de l'internet.
Quatre, Économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre qui simplifie le processus de construction d'Agent et fournit des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Comparé au GPT Store, l'économie créative Web3 pourrait être plus équitable, introduisant une économie communautaire qui rend l'Agent plus complet. Ce sera une opportunité pour les gens ordinaires de participer, et les futurs mèmes AI pourraient être plus intelligents et plus amusants que ceux existants.