Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de AI y criptomonedas ha evolucionado constantemente. El mercado se centra en proyectos "tipo marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha generado en el corto plazo varios proyectos con una capitalización de mercado superior a mil millones. Estos proyectos han derivado en nuevos modelos de emisión de activos: la emisión de monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y los Agentes desarrollados sobre el marco pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y el Agente como superior, se ha formado un modo de infraestructura único de la era AI. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de AI para las criptomonedas.
I. ¿Qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows, Linux o iOS, Android. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, su desarrollo ya tiene 14 años de historia. En el campo de la IA tradicional, existen marcos maduros disponibles, como TensorFlow, Pytorch, etc. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la demanda de agentes bajo la ola de entusiasmo por la IA, y se han derivado hacia otros campos, formando diferentes marcos de IA en distintos subsectores.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene una alta compatibilidad y es fácil de integrar con API. Está principalmente dirigido a escenarios de redes sociales, soportando la integración en múltiples plataformas, incluyendo Discord, Twitter, Telegram, entre otras. Soporta el procesamiento de PDF, contenido de enlaces, audio, video e imágenes.
Los casos de uso actuales admitidos por Eliza incluyen:
Aplicaciones de asistente de IA
Rol de redes sociales
Trabajadores del conocimiento
Rol interactivo
Los modelos compatibles incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco diseñado para NPCs inteligentes en juegos. Se caracteriza por ser accesible incluso para usuarios con poca o ninguna experiencia en programación, ya que solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
G.A.M.E adopta un diseño modular, la arquitectura central incluye:
Interfaz de aviso del agente
Subsistema de percepción
Motor de planificación estratégica
Contexto global
Módulo de procesamiento de diálogos
Operador de billetera en la cadena
Módulo de aprendizaje
Memoria de trabajo
Procesador de memoria a largo plazo
Almacén de Agentes
Planificador de acciones
Planificador de Ejecución
Este marco se centra en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, aplicable a escenarios de juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Características clave:
Interfaz Unificada
Arquitectura modular
Seguridad de tipo
Rendimiento eficiente
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, utilizado para desplegar y gestionar Agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, adopta un diseño modular y soporta funciones como la integración de LLM y la integración de la plataforma X.
ZerePy se centra en simplificar el proceso de implementación de agentes de IA en la plataforma X, orientándose más hacia aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo del Agente AI es similar al ecosistema BTC reciente, que se puede resumir en: GOAT/ACT - Competencia entre agentes sociales/agentes AI de análisis. En el futuro, los proyectos de infraestructura que se centren en la Descentralización y la seguridad de los agentes podrían convertirse en la melodía principal.
El marco de IA se asemeja más a la futura cadena de bloques pública, y el Agente se asemeja más a la futura Dapp. Es posible que los debates futuros cambien de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa sobre marcos, donde la cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de hacer esto en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
¿Es significativo el problema central que necesita ser resuelto en la combinación de blockchain y AI? Reflexionando sobre las razones del éxito de DeFi, el significado potencial de la cadena de Agentes AI incluye:
Reducir los costos de uso, aumentar la accesibilidad y la capacidad de elección
Proporcionar soluciones de seguridad basadas en blockchain
Realizar un juego financiero único de Descentralización
Implementar razonamientos transparentes y trazables para mejorar la interoperabilidad
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener ventajas y dar lugar a una economía creativa en Web3 más interesante que GPT Store.
Web3 tiene ventajas en la demanda y el sistema económico, y puede introducir una economía comunitaria para mejorar el Agent. La economía creativa del Agent será una oportunidad en la que las personas comunes también podrán participar, y el futuro AI Meme podría ser más inteligente y divertido que los actuales.
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NonFungibleDegen
· Hace16m
metiendo duro en la ia rn... probablemente nada ser
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NftCollectors
· hace8h
Según el análisis del indicador técnico, el marco de IA y los datos on-chain están formando un cruce de oro, lo cual es una tendencia inevitable, ¡es tan significativo en la historia como lo fue Pollock al romper las cadenas de la pintura figurativa en los años 50! Los fren bajistas sugieren repasar la historia del arte~
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InfraVibes
· hace8h
¿No es esto solo una exageración del concepto?
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BearMarketSurvivor
· hace8h
ai vuelve a hacer hype
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BridgeNomad
· hace8h
hmm las suposiciones de confianza sobre los agentes de IA necesitan una auditoría seria... ya he visto demasiados honeypots, no voy a mentir
Exploración de marcos de IA: desde agentes inteligentes hasta nuevas oportunidades de Descentralización en Web3
Descomposición del marco de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
Recientemente, la narrativa de la combinación de AI y criptomonedas ha evolucionado constantemente. El mercado se centra en proyectos "tipo marco" dominados por la tecnología, y este segmento ha generado en el corto plazo varios proyectos con una capitalización de mercado superior a mil millones. Estos proyectos han derivado en nuevos modelos de emisión de activos: la emisión de monedas a partir de repositorios de código de GitHub, y los Agentes desarrollados sobre el marco pueden emitir monedas nuevamente. Con el marco como base y el Agente como superior, se ha formado un modo de infraestructura único de la era AI. Este artículo comenzará con una introducción al marco y explorará el significado del marco de AI para las criptomonedas.
I. ¿Qué es un marco?
El marco de IA es una herramienta o plataforma de desarrollo de bajo nivel que integra módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidas, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows, Linux o iOS, Android. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, su desarrollo ya tiene 14 años de historia. En el campo de la IA tradicional, existen marcos maduros disponibles, como TensorFlow, Pytorch, etc. Los proyectos de marcos que han surgido en las criptomonedas están diseñados para satisfacer la demanda de agentes bajo la ola de entusiasmo por la IA, y se han derivado hacia otros campos, formando diferentes marcos de IA en distintos subsectores.
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, tiene una alta compatibilidad y es fácil de integrar con API. Está principalmente dirigido a escenarios de redes sociales, soportando la integración en múltiples plataformas, incluyendo Discord, Twitter, Telegram, entre otras. Soporta el procesamiento de PDF, contenido de enlaces, audio, video e imágenes.
Los casos de uso actuales admitidos por Eliza incluyen:
Los modelos compatibles incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Marco de Entidades Multimodales Autónomas Generativas) es un marco diseñado para NPCs inteligentes en juegos. Se caracteriza por ser accesible incluso para usuarios con poca o ninguna experiencia en programación, ya que solo necesitan modificar parámetros para participar en el diseño de Agentes.
G.A.M.E adopta un diseño modular, la arquitectura central incluye:
Este marco se centra en la toma de decisiones, retroalimentación, percepción y personalidad del Agente en entornos virtuales, aplicable a escenarios de juegos y metaverso.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con múltiples proveedores de servicios de LLM y bases de datos vectoriales.
Características clave:
Rig es adecuado para construir sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots, asistentes virtuales y creación de contenido.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python, utilizado para desplegar y gestionar Agentes de IA en la plataforma X. Proporciona una interfaz de línea de comandos, adopta un diseño modular y soporta funciones como la integración de LLM y la integración de la plataforma X.
ZerePy se centra en simplificar el proceso de implementación de agentes de IA en la plataforma X, orientándose más hacia aplicaciones prácticas.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
El camino de desarrollo del Agente AI es similar al ecosistema BTC reciente, que se puede resumir en: GOAT/ACT - Competencia entre agentes sociales/agentes AI de análisis. En el futuro, los proyectos de infraestructura que se centren en la Descentralización y la seguridad de los agentes podrían convertirse en la melodía principal.
El marco de IA se asemeja más a la futura cadena de bloques pública, y el Agente se asemeja más a la futura Dapp. Es posible que los debates futuros cambien de la disputa entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa sobre marcos, donde la cuestión clave es cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de hacer esto en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
¿Es significativo el problema central que necesita ser resuelto en la combinación de blockchain y AI? Reflexionando sobre las razones del éxito de DeFi, el significado potencial de la cadena de Agentes AI incluye:
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener ventajas y dar lugar a una economía creativa en Web3 más interesante que GPT Store.
Web3 tiene ventajas en la demanda y el sistema económico, y puede introducir una economía comunitaria para mejorar el Agent. La economía creativa del Agent será una oportunidad en la que las personas comunes también podrán participar, y el futuro AI Meme podría ser más inteligente y divertido que los actuales.