تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
سرعة تطور مسار وكيل الذكاء الاصطناعي مدهشة. منذ أن أثار "محطة الحقيقة" ضجة حول الوكلاء، كانت السرديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تتغير تقريبًا كل أسبوع. مؤخرًا، تحول اهتمام السوق نحو المشاريع "الإطارية" التي تهيمن عليها السرديات التقنية. لقد ظهر في هذا المسار الفرعي عدة مشاريع مغمورة تجاوزت قيمتها السوقية المليار أو حتى عشرة مليارات في غضون أسابيع قليلة.
أنتجت هذه الأنواع من المشاريع نموذجًا جديدًا لإصدار الأصول - إصدار العملات من مستودعات كود GitHub، كما يمكن أن تقوم الوكالات التي تم تطويرها بناءً على الإطار بإعادة إصدار الرموز. على الرغم من أن هذا النموذج "الإطار في الأساس، والوكالة في القمة" يبدو ظاهريًا مشابهًا لمنصات إصدار الأصول، إلا أنه في الواقع نموذج بنية تحتية خاص بعصر الذكاء الاصطناعي. ستبدأ هذه المقالة بمراجعة الإطار، وتستكشف التأثير العميق لإطارات الذكاء الاصطناعي على مجال العملات المشفرة.
1. ما هو الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من أدوات أو منصات التطوير الأساسية التي تتضمن وحدات ومكتبات وأدوات مسبقة البناء، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهمه كنظام تشغيل في عصر الذكاء الاصطناعي، مثل Windows وLinux على سطح المكتب، أو iOS وAndroid على الهواتف المحمولة. كل إطار له ميزاته، ويمكن للمطورين اختيار ما يناسب احتياجاتهم بحرية.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم ناشئ في مجال العملات المشفرة، إلا أن مسار تطوره قد اقترب من 14 عامًا. هناك العديد من الأطر الناضجة المتاحة للاختيار في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من جوجل و PyTorch من ميتا.
المشاريع الإطارية التي ظهرت في مجال العملات المشفرة مصممة بشكل رئيسي لتلبية الطلب الكبير على الوكلاء الناجم عن جنون الذكاء الاصطناعي، وتوسعت تدريجياً نحو مجالات أخرى، مما شكل إطارات ذكاء اصطناعي مختلفة في مجالات فرعية مختلفة. فيما يلي مقدمة عن بعض الإطارات الرئيسية:
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء، مصمم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره باستخدام TypeScript، ويتميز بتوافق جيد وقدرة على دمج واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل رئيسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل عبر منصات متعددة، بما في ذلك Discord وX/Twitter وTelegram وغيرها. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل مستندات PDF، واستخراج محتوى الروابط، ونقل الصوت، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور وغيرها من الوظائف.
إليزا تدعم حاليًا أربع فئات رئيسية من الاستخدامات:
تطبيقات المساعد الذكي
دور وسائل التواصل الاجتماعي
عمال المعرفة
دور تفاعلي
في دعم النموذج، يمكن لـ Eliza استخدام النماذج مفتوحة المصدر لإجراء استدلال محلي، كما تدعم استخدام خدمات استدلال السحابة عبر API.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E (إطار الكيانات متعددة الوسائط المستقلة التوليد) هو إطار AI متعدد الوسائط تم تطويره وإدارته تلقائيًا من قبل Virtual، ويستهدف بشكل رئيسي تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز هذا الإطار بأنه يمكن للمستخدمين الذين ليس لديهم خلفية برمجية أيضًا استخدامه، حيث يمكنهم المشاركة في تصميم الوكيل بمجرد تعديل المعلمات.
التصميم الأساسي لـ G.A.M.E يعتمد على هيكلية نمطية تعمل بالتعاون بين عدة أنظمة فرعية، بما في ذلك واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، ووحدة معالجة الحوار.
تتمثل عملية العمل في هذا الإطار في: بدء المطورين لـ Agent من خلال واجهة التلميح، حيث تتلقى وحدة الإدراك المدخلات وتنقلها إلى محرك التخطيط الاستراتيجي. يستخدم محرك التخطيط الاستراتيجي أنظمة ومعلومات متنوعة لوضع وتنفيذ خطط العمل. تستمر وحدة التعلم في مراقبة نتائج إجراءات Agent، وتعدل السلوك بناءً على ذلك.
بالإضافة إلى مجال الألعاب، فإن إطار G.A.M.E مناسب أيضًا لسيناريوهات الميتافيرس، وقد اعتمدت العديد من المشاريع هذا الإطار للتطوير.
1.3 ريج
Rig هي أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). إنها توفر واجهة تشغيل موحدة، مما يمكّن المطورين من التفاعل بسهولة مع عدة مزودي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
تشمل الخصائص الأساسية لـ Rig:
واجهة موحدة
هيكلية نموذجية
الأمان النوعي
أداء عالي الكفاءة
تتمثل عملية عمل Rig في: أولاً، يتم إرسال طلب المستخدم عبر "طبقة تجريد المزود"، ثم في الطبقة الأساسية، يقوم الوكيل الذكي باستدعاء مجموعة متنوعة من الأدوات أو استعلام تخزين المتجهات للحصول على المعلومات. أخيرًا، من خلال آليات مثل الاسترجاع المعزز للتوليد (RAG)، يقوم النظام بإنشاء استجابة دقيقة وذات مغزى وإعادتها إلى المستخدم.
Rig مناسب لبناء أنظمة الإجابة على الأسئلة، وأدوات البحث في الوثائق، والدردشة الآلية أو المساعد الافتراضي القادر على الوعي بالسياق، وحتى يدعم إنشاء المحتوى.
1.4 زيرباي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يهدف إلى تبسيط عملية نشر وإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة X (سابقًا Twitter). إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، لكنه يتبنى تصميمًا أكثر modular وقابلية للتوسع.
توفر ZerePy واجهة سطر الأوامر (CLI) لتسهيل إدارة المستخدمين والتحكم في وكيل الذكاء الاصطناعي المنشور. يعتمد هيكلها الأساسي على التصميم المعياري ويشمل:
دمج LLM
تكامل منصة X
نظام الاتصال المعياري
نظام الذاكرة (قيد التخطيط)
بالمقارنة مع مشروع Eliza من a16z، يركز ZerePy بشكل أكبر على تبسيط عملية نشر وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة التواصل الاجتماعي المحددة (X)، مائلًا نحو التطبيقات العملية.
٢. نسخة من نظام BTC
تتشابه مسارات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مع النظام البيئي لـ BTC في العديد من الجوانب. يمكن تلخيص تطور النظام البيئي لـ BTC على النحو التالي: BRC20 - تنافس بروتوكولات متعددة - BTC L2 - BTCFi الذي يركز على بابل. بينما يتطور وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على أساس مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية الناضجة، يمكن تلخيص مساره على النحو التالي: GOAT/ACT - تنافس إطار عمل وكيل اجتماعي/وكيل تحليل.
على الرغم من وجود أوجه التشابه، فإن مسار وكيل الذكاء الاصطناعي من غير المرجح أن يتحول إلى التجانس والتضخم مثل نظام BTC البيئي. توفر مشاريع إطار الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لتطوير البنية التحتية، وتشبه إلى حد كبير سلاسل الكتل العامة المستقبلية، بينما تشبه الوكلاء تطبيقات Dapp المستقبلية.
في النظام البيئي الحالي للعملات المشفرة، لدينا آلاف من سلاسل الكتل العامة وعشرات الآلاف من التطبيقات اللامركزية. تشمل السلاسل العامة BTC، الإيثيريوم ومجموعة من السلاسل غير المتجانسة، بينما تتنوع سلاسل التطبيقات بشكل أكبر. قد تتحول النقاشات المستقبلية من صراع EVM وسلاسل الكتل غير المتجانسة إلى صراع الإطارات، والسؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو "تسلسل"، وما هي أهمية تطوير هذه المشاريع على blockchain.
ما معنى التحويل إلى سلسلة الكتل؟
عند دمج blockchain مع أي شيء، يجب مواجهة مسألة جوهرية: هل هذا الدمج له معنى؟ عند النظر إلى تجارب نجاح DeFi، تتمثل مزاياها في توفير وصول أعلى، وكفاءة أفضل، وتكاليف أقل، بالإضافة إلى أمان اللامركزية دون الحاجة إلى الثقة. استنادًا إلى هذه الفكرة، قد يكون لدى سلسلة AI Agent عدة أسباب:
تقليل تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيارات، مما يتيح للمستخدمين العاديين المشاركة في "حق تأجير" الذكاء الاصطناعي.
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية تلبي احتياجات الأمان عند تفاعل الوكيل مع العالم الحقيقي أو الافتراضي.
إنشاء نموذج مالي فريد قائم على اللامركزية، مثل السماح للمستخدمين العاديين بالمشاركة في صناعة السوق التلقائية أو استثمار الموارد المطلوبة مثل قوة الحوسبة، أو علامات البيانات لوكلاء الاستثمار.
تحقيق عملية استدلال شفافة وقابلة للتتبع، قد تكون أكثر جاذبية من متصفح الوكيل الذي تقدمه عمالقة الإنترنت التقليديين.
أربعة، الفرص الجديدة في الاقتصاد الإبداعي
قد توفر المشاريع القائمة على الإطار فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. على الرغم من أن نشر وكيل من خلال الإطار لا يزال معقدًا بالنسبة للمستخدمين العاديين حاليًا، إلا أن تبسيط عملية بناء الوكيل وتقديم إطار يجمع بين الوظائف المعقدة من المحتمل أن يحتل ميزة في المستقبل. سيؤدي ذلك إلى تشكيل اقتصاد إبداعي في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
على عكس الهيمنة الحالية لشركات Web2 التقليدية على متجر GPT، قد يكون اقتصاد الإبداع الذكي في مجال Web3 أكثر عدلاً، ويقدم اقتصاد المجتمع لتحسين الوكيل. سيوفر ذلك فرصاً للمشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون مشاريع الذكاء الاصطناعي للميما في المستقبل أكثر ذكاءً وأكثر إثارة من الوكلاء الحاليين.
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.
تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى خارطة الطريق المستقبلية اللامركزية
تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
سرعة تطور مسار وكيل الذكاء الاصطناعي مدهشة. منذ أن أثار "محطة الحقيقة" ضجة حول الوكلاء، كانت السرديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تتغير تقريبًا كل أسبوع. مؤخرًا، تحول اهتمام السوق نحو المشاريع "الإطارية" التي تهيمن عليها السرديات التقنية. لقد ظهر في هذا المسار الفرعي عدة مشاريع مغمورة تجاوزت قيمتها السوقية المليار أو حتى عشرة مليارات في غضون أسابيع قليلة.
أنتجت هذه الأنواع من المشاريع نموذجًا جديدًا لإصدار الأصول - إصدار العملات من مستودعات كود GitHub، كما يمكن أن تقوم الوكالات التي تم تطويرها بناءً على الإطار بإعادة إصدار الرموز. على الرغم من أن هذا النموذج "الإطار في الأساس، والوكالة في القمة" يبدو ظاهريًا مشابهًا لمنصات إصدار الأصول، إلا أنه في الواقع نموذج بنية تحتية خاص بعصر الذكاء الاصطناعي. ستبدأ هذه المقالة بمراجعة الإطار، وتستكشف التأثير العميق لإطارات الذكاء الاصطناعي على مجال العملات المشفرة.
1. ما هو الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من أدوات أو منصات التطوير الأساسية التي تتضمن وحدات ومكتبات وأدوات مسبقة البناء، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهمه كنظام تشغيل في عصر الذكاء الاصطناعي، مثل Windows وLinux على سطح المكتب، أو iOS وAndroid على الهواتف المحمولة. كل إطار له ميزاته، ويمكن للمطورين اختيار ما يناسب احتياجاتهم بحرية.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم ناشئ في مجال العملات المشفرة، إلا أن مسار تطوره قد اقترب من 14 عامًا. هناك العديد من الأطر الناضجة المتاحة للاختيار في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من جوجل و PyTorch من ميتا.
المشاريع الإطارية التي ظهرت في مجال العملات المشفرة مصممة بشكل رئيسي لتلبية الطلب الكبير على الوكلاء الناجم عن جنون الذكاء الاصطناعي، وتوسعت تدريجياً نحو مجالات أخرى، مما شكل إطارات ذكاء اصطناعي مختلفة في مجالات فرعية مختلفة. فيما يلي مقدمة عن بعض الإطارات الرئيسية:
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء، مصمم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره باستخدام TypeScript، ويتميز بتوافق جيد وقدرة على دمج واجهة برمجة التطبيقات.
تستهدف Eliza بشكل رئيسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، وتدعم التكامل عبر منصات متعددة، بما في ذلك Discord وX/Twitter وTelegram وغيرها. في معالجة محتوى الوسائط، تدعم تحليل مستندات PDF، واستخراج محتوى الروابط، ونقل الصوت، ومعالجة الفيديو، وتحليل الصور وغيرها من الوظائف.
إليزا تدعم حاليًا أربع فئات رئيسية من الاستخدامات:
في دعم النموذج، يمكن لـ Eliza استخدام النماذج مفتوحة المصدر لإجراء استدلال محلي، كما تدعم استخدام خدمات استدلال السحابة عبر API.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E (إطار الكيانات متعددة الوسائط المستقلة التوليد) هو إطار AI متعدد الوسائط تم تطويره وإدارته تلقائيًا من قبل Virtual، ويستهدف بشكل رئيسي تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز هذا الإطار بأنه يمكن للمستخدمين الذين ليس لديهم خلفية برمجية أيضًا استخدامه، حيث يمكنهم المشاركة في تصميم الوكيل بمجرد تعديل المعلمات.
التصميم الأساسي لـ G.A.M.E يعتمد على هيكلية نمطية تعمل بالتعاون بين عدة أنظمة فرعية، بما في ذلك واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، ووحدة معالجة الحوار.
تتمثل عملية العمل في هذا الإطار في: بدء المطورين لـ Agent من خلال واجهة التلميح، حيث تتلقى وحدة الإدراك المدخلات وتنقلها إلى محرك التخطيط الاستراتيجي. يستخدم محرك التخطيط الاستراتيجي أنظمة ومعلومات متنوعة لوضع وتنفيذ خطط العمل. تستمر وحدة التعلم في مراقبة نتائج إجراءات Agent، وتعدل السلوك بناءً على ذلك.
بالإضافة إلى مجال الألعاب، فإن إطار G.A.M.E مناسب أيضًا لسيناريوهات الميتافيرس، وقد اعتمدت العديد من المشاريع هذا الإطار للتطوير.
1.3 ريج
Rig هي أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). إنها توفر واجهة تشغيل موحدة، مما يمكّن المطورين من التفاعل بسهولة مع عدة مزودي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
تشمل الخصائص الأساسية لـ Rig:
تتمثل عملية عمل Rig في: أولاً، يتم إرسال طلب المستخدم عبر "طبقة تجريد المزود"، ثم في الطبقة الأساسية، يقوم الوكيل الذكي باستدعاء مجموعة متنوعة من الأدوات أو استعلام تخزين المتجهات للحصول على المعلومات. أخيرًا، من خلال آليات مثل الاسترجاع المعزز للتوليد (RAG)، يقوم النظام بإنشاء استجابة دقيقة وذات مغزى وإعادتها إلى المستخدم.
Rig مناسب لبناء أنظمة الإجابة على الأسئلة، وأدوات البحث في الوثائق، والدردشة الآلية أو المساعد الافتراضي القادر على الوعي بالسياق، وحتى يدعم إنشاء المحتوى.
1.4 زيرباي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يهدف إلى تبسيط عملية نشر وإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة X (سابقًا Twitter). إنه يرث الوظائف الأساسية لمشروع Zerebro، لكنه يتبنى تصميمًا أكثر modular وقابلية للتوسع.
توفر ZerePy واجهة سطر الأوامر (CLI) لتسهيل إدارة المستخدمين والتحكم في وكيل الذكاء الاصطناعي المنشور. يعتمد هيكلها الأساسي على التصميم المعياري ويشمل:
بالمقارنة مع مشروع Eliza من a16z، يركز ZerePy بشكل أكبر على تبسيط عملية نشر وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة التواصل الاجتماعي المحددة (X)، مائلًا نحو التطبيقات العملية.
٢. نسخة من نظام BTC
تتشابه مسارات تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مع النظام البيئي لـ BTC في العديد من الجوانب. يمكن تلخيص تطور النظام البيئي لـ BTC على النحو التالي: BRC20 - تنافس بروتوكولات متعددة - BTC L2 - BTCFi الذي يركز على بابل. بينما يتطور وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع على أساس مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية الناضجة، يمكن تلخيص مساره على النحو التالي: GOAT/ACT - تنافس إطار عمل وكيل اجتماعي/وكيل تحليل.
على الرغم من وجود أوجه التشابه، فإن مسار وكيل الذكاء الاصطناعي من غير المرجح أن يتحول إلى التجانس والتضخم مثل نظام BTC البيئي. توفر مشاريع إطار الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لتطوير البنية التحتية، وتشبه إلى حد كبير سلاسل الكتل العامة المستقبلية، بينما تشبه الوكلاء تطبيقات Dapp المستقبلية.
في النظام البيئي الحالي للعملات المشفرة، لدينا آلاف من سلاسل الكتل العامة وعشرات الآلاف من التطبيقات اللامركزية. تشمل السلاسل العامة BTC، الإيثيريوم ومجموعة من السلاسل غير المتجانسة، بينما تتنوع سلاسل التطبيقات بشكل أكبر. قد تتحول النقاشات المستقبلية من صراع EVM وسلاسل الكتل غير المتجانسة إلى صراع الإطارات، والسؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو "تسلسل"، وما هي أهمية تطوير هذه المشاريع على blockchain.
ما معنى التحويل إلى سلسلة الكتل؟
عند دمج blockchain مع أي شيء، يجب مواجهة مسألة جوهرية: هل هذا الدمج له معنى؟ عند النظر إلى تجارب نجاح DeFi، تتمثل مزاياها في توفير وصول أعلى، وكفاءة أفضل، وتكاليف أقل، بالإضافة إلى أمان اللامركزية دون الحاجة إلى الثقة. استنادًا إلى هذه الفكرة، قد يكون لدى سلسلة AI Agent عدة أسباب:
تقليل تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيارات، مما يتيح للمستخدمين العاديين المشاركة في "حق تأجير" الذكاء الاصطناعي.
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية تلبي احتياجات الأمان عند تفاعل الوكيل مع العالم الحقيقي أو الافتراضي.
إنشاء نموذج مالي فريد قائم على اللامركزية، مثل السماح للمستخدمين العاديين بالمشاركة في صناعة السوق التلقائية أو استثمار الموارد المطلوبة مثل قوة الحوسبة، أو علامات البيانات لوكلاء الاستثمار.
تحقيق عملية استدلال شفافة وقابلة للتتبع، قد تكون أكثر جاذبية من متصفح الوكيل الذي تقدمه عمالقة الإنترنت التقليديين.
أربعة، الفرص الجديدة في الاقتصاد الإبداعي
قد توفر المشاريع القائمة على الإطار فرصًا ريادية مشابهة لمتجر GPT في المستقبل. على الرغم من أن نشر وكيل من خلال الإطار لا يزال معقدًا بالنسبة للمستخدمين العاديين حاليًا، إلا أن تبسيط عملية بناء الوكيل وتقديم إطار يجمع بين الوظائف المعقدة من المحتمل أن يحتل ميزة في المستقبل. سيؤدي ذلك إلى تشكيل اقتصاد إبداعي في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
على عكس الهيمنة الحالية لشركات Web2 التقليدية على متجر GPT، قد يكون اقتصاد الإبداع الذكي في مجال Web3 أكثر عدلاً، ويقدم اقتصاد المجتمع لتحسين الوكيل. سيوفر ذلك فرصاً للمشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون مشاريع الذكاء الاصطناعي للميما في المستقبل أكثر ذكاءً وأكثر إثارة من الوكلاء الحاليين.