Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi
Pendahuluan
Kecepatan perkembangan jalur AI Agent sangat mengagumkan. Dalam waktu singkat dua bulan sejak "Terminal Kebenaran" membuka Agent Summer, narasi yang menggabungkan AI dan cryptocurrency hampir mengalami perubahan baru setiap minggu. Baru-baru ini, perhatian pasar tertuju pada proyek "kerangka" yang didominasi narasi teknologi, di mana segmen ini telah menghasilkan beberapa proyek dengan kapitalisasi pasar lebih dari seratus juta bahkan lebih dari satu miliar dalam beberapa minggu terakhir. Proyek-proyek ini juga melahirkan model penerbitan aset baru, di mana proyek menerbitkan token berdasarkan repositori kode Github, dan Agent yang dikembangkan berdasarkan kerangka juga dapat menerbitkan token lagi. Dengan kerangka sebagai dasar dan Agent sebagai lapisan atas, terbentuklah model yang mirip dengan platform penerbitan aset, yang sebenarnya merupakan model infrastruktur yang sesuai dengan era AI yang sedang muncul. Artikel ini akan dimulai dengan pengenalan kerangka, dikombinasikan dengan pemikiran pribadi untuk menginterpretasikan makna kerangka AI dalam bidang cryptocurrency.
Satu, Apa itu kerangka?
Kerangka AI adalah alat atau platform pengembangan dasar yang mengintegrasikan modul, pustaka, dan alat yang telah dibangun sebelumnya, menyederhanakan proses membangun model AI yang kompleks. Kerangka ini biasanya mencakup fungsi untuk memproses data, melatih model, dan melakukan prediksi. Secara sederhana, kerangka dapat dipahami sebagai sistem operasi di era AI, mirip dengan sistem operasi desktop seperti Windows, Linux, atau sistem operasi mobile seperti iOS dan Android. Setiap kerangka memiliki kelebihan dan kekurangan, pengembang dapat memilih berdasarkan kebutuhan spesifik.
Meskipun "kerangka AI" adalah konsep baru di bidang cryptocurrency, perkembangan kerangka AI telah mendekati 14 tahun sejak lahirnya Theano pada tahun 2010. Di bidang AI tradisional, baik di dunia akademis maupun industri, terdapat kerangka matang yang dapat dipilih, seperti TensorFlow dari Google, Pytorch dari Meta, PaddlePaddle dari Baidu, dan MagicAnimate dari ByteDance, masing-masing memiliki keunggulan untuk berbagai skenario.
Saat ini, proyek kerangka yang muncul dalam cryptocurrency, dibangun berdasarkan permintaan besar akan Agent yang muncul dari awal tren AI, kemudian memperluas ke jalur lain, dan akhirnya membentuk kerangka AI di berbagai bidang yang berbeda. Berikut adalah beberapa pengenalan kerangka utama:
1.1 Eliza
Eliza adalah kerangka simulasi multi-Agen yang dirancang untuk membuat, menerapkan, dan mengelola Agen AI otonom. Dikembangkan menggunakan TypeScript, memiliki kompatibilitas yang baik, dan mudah untuk integrasi API.
Eliza terutama ditujukan untuk skenario media sosial, mendukung integrasi multi-platform seperti Discord, X/Twitter, Telegram, dan lainnya. Dalam pengolahan konten media, mendukung analisis pembacaan dokumen PDF, ekstraksi ringkasan konten tautan, transkripsi audio, pengolahan konten video, analisis deskripsi gambar, dan ringkasan percakapan.
Kasus penggunaan yang didukung Eliza saat ini terutama mencakup aplikasi asisten AI, karakter media sosial, pekerja pengetahuan, dan karakter interaktif. Model yang didukung termasuk inferensi lokal model sumber terbuka, inferensi berbasis cloud menggunakan API OpenAI, konfigurasi default untuk Nous Hermes Llama 3.1B, serta integrasi dengan Claude untuk melakukan query yang kompleks.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) adalah kerangka AI multimodal yang dihasilkan dan dikelola secara otomatis, terutama ditujukan untuk desain NPC cerdas dalam permainan. Ciri khas dari kerangka ini adalah pengguna dengan latar belakang low-code atau bahkan tanpa kode dapat menggunakannya, cukup dengan mengubah parameter untuk berpartisipasi dalam desain Agen.
Desain inti G.A.M.E adalah desain modular yang bekerja secara kolaboratif melalui beberapa subsistem, termasuk antarmuka petunjuk Agent, subsistem persepsi, mesin perencanaan strategis, konteks dunia, modul pemrosesan dialog, operator dompet on-chain, modul pembelajaran, memori kerja, pemrosesan memori jangka panjang, gudang agen, perencana aksi, dan eksekutor rencana.
Kerangka kerja ini terutama berfokus pada keputusan, umpan balik, persepsi, dan kepribadian Agen dalam lingkungan virtual, yang cocok untuk skenario permainan dan metaverse.
1.3 Rig
Rig adalah alat sumber terbuka yang ditulis dalam bahasa Rust, yang bertujuan untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi model bahasa besar (LLM). Ini menyediakan antarmuka operasi yang seragam, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah berinteraksi dengan berbagai penyedia layanan LLM dan basis data vektor.
Fitur inti dari Rig mencakup antarmuka yang seragam, arsitektur modular, keamanan tipe, dan kinerja yang efisien. Alur kerjanya adalah permintaan pengguna melalui lapisan abstraksi penyedia, kemudian di lapisan inti, agen cerdas memanggil berbagai alat atau melakukan kueri ke penyimpanan vektor untuk mendapatkan informasi, dan akhirnya menghasilkan respons melalui mekanisme seperti pengambilan yang ditingkatkan.
Rig cocok untuk membangun sistem penyelesaian masalah, alat pencarian dokumen, chatbot atau asisten virtual yang memiliki kemampuan kesadaran konteks, serta mendukung pembuatan konten.
1.4 ZerePy
ZerePy adalah kerangka kerja sumber terbuka berbasis Python yang bertujuan untuk menyederhanakan proses penyebaran dan pengelolaan AI Agent di platform X. Ini mewarisi fitur inti dari proyek Zerebro, tetapi mengadopsi desain yang lebih modular dan lebih mudah diperluas.
ZerePy menyediakan antarmuka baris perintah, mendukung model bahasa besar OpenAI dan Anthropic, langsung terintegrasi dengan API platform X, memiliki sistem koneksi modular, dan berencana untuk mengintegrasikan sistem memori di masa depan.
Dibandingkan dengan Eliza, ZerePy lebih fokus pada penyederhanaan proses penerapan AI Agent di platform sosial tertentu, lebih condong ke aplikasi praktis.
Dua, Salinan Ekosistem BTC
Jalur perkembangan AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan ekosistem BTC baru-baru ini. Perkembangan ekosistem BTC dapat dirangkum sebagai: BRC20-kompetisi multi-protokol-BTC L2-BTCFi. AI Agent berkembang lebih cepat di atas tumpukan teknologi AI tradisional yang matang, jalurnya dapat dirangkum sebagai: kompetisi kerangka Agent GOAT/ACT-Tipe Sosial/AI Agent analisis. Di masa depan, proyek infrastruktur yang berfokus pada desentralisasi Agent dan keamanan mungkin akan menjadi tema utama tahap berikutnya.
Lintasan ini tidak mungkin menuju homogenitas dan gelembungan seperti ekosistem BTC. Proyek kerangka AI menawarkan cara baru untuk pengembangan infrastruktur. Dibandingkan dengan Memecoin Launchpad dan protokol inskripsi, kerangka AI lebih mirip dengan blockchain publik di masa depan, sedangkan Agen lebih mirip dengan Dapp di masa depan.
Di era AI Crypto yang akan datang, perdebatan mungkin akan beralih dari perdebatan EVM dan rantai heterogen menjadi perdebatan kerangka. Masalah kunci saat ini adalah bagaimana mewujudkan Desentralisasi atau rantai, serta apa arti melakukan hal ini di atas blockchain.
Tiga, apa arti dari diunggah ke blockchain?
Blockchain dan penggabungan dengan hal-hal apapun harus menghadapi masalah maknanya. Pertimbangkan faktor-faktor keberhasilan DeFi: aksesibilitas yang lebih tinggi, efisiensi yang lebih baik, dan biaya yang lebih rendah, serta keamanan yang tidak memerlukan pusat kepercayaan. Berdasarkan pemikiran ini, alasan untuk mendukung rantai Agent mungkin termasuk:
Mewujudkan biaya penggunaan yang lebih rendah, meningkatkan aksesibilitas dan pilihan, sehingga pengguna biasa juga dapat berpartisipasi dalam "hak sewa" AI;
Menyediakan solusi keamanan berbasis blockchain, memenuhi kebutuhan interaksi antara Agen dengan dunia virtual atau nyata;
Mengembangkan cara baru dalam keuangan blockchain yang unik, seperti kekuatan pemrosesan terkait Agen, investasi penandaan data, dll;
Melalui penalaran yang transparan dan dapat dilacak, mewujudkan interoperabilitas yang lebih menarik dibandingkan dengan browser agen yang ditawarkan oleh raksasa internet tradisional.
Empat, Ekonomi Kreatif
Proyek kerangka mungkin menawarkan peluang kewirausahaan yang mirip dengan GPT Store di masa depan. Kerangka yang menyederhanakan proses pembangunan Agen dan menyediakan kombinasi fungsi yang kompleks mungkin akan memiliki keunggulan di masa depan, membentuk ekonomi kreatif Web3 yang lebih menarik dibandingkan GPT Store.
Dibandingkan dengan GPT Store, ekonomi kreatif Agent Web3 mungkin lebih adil dan lebih terbuka, di mana orang biasa juga dapat berpartisipasi. Meme AI di masa depan mungkin lebih cerdas dan lebih menarik dibandingkan Agent yang ada, memberikan peluang baru untuk ekonomi kreatif.
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.
8 Suka
Hadiah
8
3
Bagikan
Komentar
0/400
MoonBoi42
· 07-02 07:57
Sepanjang hari teriak To da moon, hasilnya tetap BTC.
Lihat AsliBalas0
UnluckyValidator
· 07-02 07:42
Sekali lagi, sekelompok baru orang-orang yang dipermainkan.
Lihat AsliBalas0
SatoshiLegend
· 07-02 07:36
Membaca kode sumber dapat membuat Anda merasakan sedikit nuansa Menara Babel... Tidak bisa dipungkiri bahwa kapital kembali mengulangi mitos 2017.
Analisis jalur kerangka AI: dari agen cerdas hingga infrastruktur baru yang desentralisasi
Dekonstruksi Kerangka AI: Dari Agen Cerdas ke Eksplorasi Desentralisasi
Pendahuluan
Kecepatan perkembangan jalur AI Agent sangat mengagumkan. Dalam waktu singkat dua bulan sejak "Terminal Kebenaran" membuka Agent Summer, narasi yang menggabungkan AI dan cryptocurrency hampir mengalami perubahan baru setiap minggu. Baru-baru ini, perhatian pasar tertuju pada proyek "kerangka" yang didominasi narasi teknologi, di mana segmen ini telah menghasilkan beberapa proyek dengan kapitalisasi pasar lebih dari seratus juta bahkan lebih dari satu miliar dalam beberapa minggu terakhir. Proyek-proyek ini juga melahirkan model penerbitan aset baru, di mana proyek menerbitkan token berdasarkan repositori kode Github, dan Agent yang dikembangkan berdasarkan kerangka juga dapat menerbitkan token lagi. Dengan kerangka sebagai dasar dan Agent sebagai lapisan atas, terbentuklah model yang mirip dengan platform penerbitan aset, yang sebenarnya merupakan model infrastruktur yang sesuai dengan era AI yang sedang muncul. Artikel ini akan dimulai dengan pengenalan kerangka, dikombinasikan dengan pemikiran pribadi untuk menginterpretasikan makna kerangka AI dalam bidang cryptocurrency.
Satu, Apa itu kerangka?
Kerangka AI adalah alat atau platform pengembangan dasar yang mengintegrasikan modul, pustaka, dan alat yang telah dibangun sebelumnya, menyederhanakan proses membangun model AI yang kompleks. Kerangka ini biasanya mencakup fungsi untuk memproses data, melatih model, dan melakukan prediksi. Secara sederhana, kerangka dapat dipahami sebagai sistem operasi di era AI, mirip dengan sistem operasi desktop seperti Windows, Linux, atau sistem operasi mobile seperti iOS dan Android. Setiap kerangka memiliki kelebihan dan kekurangan, pengembang dapat memilih berdasarkan kebutuhan spesifik.
Meskipun "kerangka AI" adalah konsep baru di bidang cryptocurrency, perkembangan kerangka AI telah mendekati 14 tahun sejak lahirnya Theano pada tahun 2010. Di bidang AI tradisional, baik di dunia akademis maupun industri, terdapat kerangka matang yang dapat dipilih, seperti TensorFlow dari Google, Pytorch dari Meta, PaddlePaddle dari Baidu, dan MagicAnimate dari ByteDance, masing-masing memiliki keunggulan untuk berbagai skenario.
Saat ini, proyek kerangka yang muncul dalam cryptocurrency, dibangun berdasarkan permintaan besar akan Agent yang muncul dari awal tren AI, kemudian memperluas ke jalur lain, dan akhirnya membentuk kerangka AI di berbagai bidang yang berbeda. Berikut adalah beberapa pengenalan kerangka utama:
1.1 Eliza
Eliza adalah kerangka simulasi multi-Agen yang dirancang untuk membuat, menerapkan, dan mengelola Agen AI otonom. Dikembangkan menggunakan TypeScript, memiliki kompatibilitas yang baik, dan mudah untuk integrasi API.
Eliza terutama ditujukan untuk skenario media sosial, mendukung integrasi multi-platform seperti Discord, X/Twitter, Telegram, dan lainnya. Dalam pengolahan konten media, mendukung analisis pembacaan dokumen PDF, ekstraksi ringkasan konten tautan, transkripsi audio, pengolahan konten video, analisis deskripsi gambar, dan ringkasan percakapan.
Kasus penggunaan yang didukung Eliza saat ini terutama mencakup aplikasi asisten AI, karakter media sosial, pekerja pengetahuan, dan karakter interaktif. Model yang didukung termasuk inferensi lokal model sumber terbuka, inferensi berbasis cloud menggunakan API OpenAI, konfigurasi default untuk Nous Hermes Llama 3.1B, serta integrasi dengan Claude untuk melakukan query yang kompleks.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) adalah kerangka AI multimodal yang dihasilkan dan dikelola secara otomatis, terutama ditujukan untuk desain NPC cerdas dalam permainan. Ciri khas dari kerangka ini adalah pengguna dengan latar belakang low-code atau bahkan tanpa kode dapat menggunakannya, cukup dengan mengubah parameter untuk berpartisipasi dalam desain Agen.
Desain inti G.A.M.E adalah desain modular yang bekerja secara kolaboratif melalui beberapa subsistem, termasuk antarmuka petunjuk Agent, subsistem persepsi, mesin perencanaan strategis, konteks dunia, modul pemrosesan dialog, operator dompet on-chain, modul pembelajaran, memori kerja, pemrosesan memori jangka panjang, gudang agen, perencana aksi, dan eksekutor rencana.
Kerangka kerja ini terutama berfokus pada keputusan, umpan balik, persepsi, dan kepribadian Agen dalam lingkungan virtual, yang cocok untuk skenario permainan dan metaverse.
1.3 Rig
Rig adalah alat sumber terbuka yang ditulis dalam bahasa Rust, yang bertujuan untuk menyederhanakan pengembangan aplikasi model bahasa besar (LLM). Ini menyediakan antarmuka operasi yang seragam, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah berinteraksi dengan berbagai penyedia layanan LLM dan basis data vektor.
Fitur inti dari Rig mencakup antarmuka yang seragam, arsitektur modular, keamanan tipe, dan kinerja yang efisien. Alur kerjanya adalah permintaan pengguna melalui lapisan abstraksi penyedia, kemudian di lapisan inti, agen cerdas memanggil berbagai alat atau melakukan kueri ke penyimpanan vektor untuk mendapatkan informasi, dan akhirnya menghasilkan respons melalui mekanisme seperti pengambilan yang ditingkatkan.
Rig cocok untuk membangun sistem penyelesaian masalah, alat pencarian dokumen, chatbot atau asisten virtual yang memiliki kemampuan kesadaran konteks, serta mendukung pembuatan konten.
1.4 ZerePy
ZerePy adalah kerangka kerja sumber terbuka berbasis Python yang bertujuan untuk menyederhanakan proses penyebaran dan pengelolaan AI Agent di platform X. Ini mewarisi fitur inti dari proyek Zerebro, tetapi mengadopsi desain yang lebih modular dan lebih mudah diperluas.
ZerePy menyediakan antarmuka baris perintah, mendukung model bahasa besar OpenAI dan Anthropic, langsung terintegrasi dengan API platform X, memiliki sistem koneksi modular, dan berencana untuk mengintegrasikan sistem memori di masa depan.
Dibandingkan dengan Eliza, ZerePy lebih fokus pada penyederhanaan proses penerapan AI Agent di platform sosial tertentu, lebih condong ke aplikasi praktis.
Dua, Salinan Ekosistem BTC
Jalur perkembangan AI Agent memiliki banyak kesamaan dengan ekosistem BTC baru-baru ini. Perkembangan ekosistem BTC dapat dirangkum sebagai: BRC20-kompetisi multi-protokol-BTC L2-BTCFi. AI Agent berkembang lebih cepat di atas tumpukan teknologi AI tradisional yang matang, jalurnya dapat dirangkum sebagai: kompetisi kerangka Agent GOAT/ACT-Tipe Sosial/AI Agent analisis. Di masa depan, proyek infrastruktur yang berfokus pada desentralisasi Agent dan keamanan mungkin akan menjadi tema utama tahap berikutnya.
Lintasan ini tidak mungkin menuju homogenitas dan gelembungan seperti ekosistem BTC. Proyek kerangka AI menawarkan cara baru untuk pengembangan infrastruktur. Dibandingkan dengan Memecoin Launchpad dan protokol inskripsi, kerangka AI lebih mirip dengan blockchain publik di masa depan, sedangkan Agen lebih mirip dengan Dapp di masa depan.
Di era AI Crypto yang akan datang, perdebatan mungkin akan beralih dari perdebatan EVM dan rantai heterogen menjadi perdebatan kerangka. Masalah kunci saat ini adalah bagaimana mewujudkan Desentralisasi atau rantai, serta apa arti melakukan hal ini di atas blockchain.
Tiga, apa arti dari diunggah ke blockchain?
Blockchain dan penggabungan dengan hal-hal apapun harus menghadapi masalah maknanya. Pertimbangkan faktor-faktor keberhasilan DeFi: aksesibilitas yang lebih tinggi, efisiensi yang lebih baik, dan biaya yang lebih rendah, serta keamanan yang tidak memerlukan pusat kepercayaan. Berdasarkan pemikiran ini, alasan untuk mendukung rantai Agent mungkin termasuk:
Mewujudkan biaya penggunaan yang lebih rendah, meningkatkan aksesibilitas dan pilihan, sehingga pengguna biasa juga dapat berpartisipasi dalam "hak sewa" AI;
Menyediakan solusi keamanan berbasis blockchain, memenuhi kebutuhan interaksi antara Agen dengan dunia virtual atau nyata;
Mengembangkan cara baru dalam keuangan blockchain yang unik, seperti kekuatan pemrosesan terkait Agen, investasi penandaan data, dll;
Melalui penalaran yang transparan dan dapat dilacak, mewujudkan interoperabilitas yang lebih menarik dibandingkan dengan browser agen yang ditawarkan oleh raksasa internet tradisional.
Empat, Ekonomi Kreatif
Proyek kerangka mungkin menawarkan peluang kewirausahaan yang mirip dengan GPT Store di masa depan. Kerangka yang menyederhanakan proses pembangunan Agen dan menyediakan kombinasi fungsi yang kompleks mungkin akan memiliki keunggulan di masa depan, membentuk ekonomi kreatif Web3 yang lebih menarik dibandingkan GPT Store.
Dibandingkan dengan GPT Store, ekonomi kreatif Agent Web3 mungkin lebih adil dan lebih terbuka, di mana orang biasa juga dapat berpartisipasi. Meme AI di masa depan mungkin lebih cerdas dan lebih menarik dibandingkan Agent yang ada, memberikan peluang baru untuk ekonomi kreatif.