AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

AIエージェントのトラックの発展速度は驚くべきものです。"真理終端"がエージェントサマーを開始してからのわずか2ヶ月の間に、AIと暗号通貨の統合に関するストーリーはほぼ毎週新しい変化を遂げています。最近、市場の注目は技術的なストーリーが主導する"フレームワーク型"プロジェクトに集中しており、この細分化されたトラックでは過去数週間で複数の時価総額が1億円を超える、さらには10億円を超えるプロジェクトが生まれています。このようなプロジェクトは、新たな資産発行モデルを生み出し、プロジェクトがGithubコードベースでコインを発行し、フレームワークに基づいて開発されたエージェントも再度コインを発行することが可能です。フレームワークを基盤とし、エージェントを上に置くことで、資産発行プラットフォームに似たモデルが形成されており、実際にはAI時代に適応したインフラストラクチャモデルが現れつつあります。本稿では、フレームワークの紹介から始め、個人的な考察を交えてAIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味を解釈します。

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一、フレームワークとは？

AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合し、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化する基盤開発ツールまたはプラットフォームです。これらのフレームワークは、データの処理、モデルのトレーニング、予測を行う機能を通常含んでいます。簡単に言えば、フレームワークはAI時代のオペレーティングシステムとして理解できます。デスクトップオペレーティングシステムのWindowsやLinux、またはモバイル端末のiOSやAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれ利点と欠点があり、開発者は具体的なニーズに応じて選択することができます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、2010年に誕生したTheanoを起点に、AIフレームワークの発展は14年近くに及びます。従来のAI分野では、学界でも産業界でも選べる成熟したフレームワークがあり、例えばGoogleのTensorFlow、MetaのPytorch、百度の飛桨、字節のMagicAnimateなど、さまざまなシーンに応じてそれぞれの利点があります。

現在の暗号通貨で登場しているフレームワークプロジェクトは、AIのブームの初期における大量のエージェントの需要に基づいて構築され、その後他の分野に拡張し、最終的に異なる細分化されたAIフレームワークが形成されました。以下はいくつかの主流フレームワークの紹介です：

1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントを作成、展開、管理するために特化したマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptを基に開発されており、優れた互換性を持ち、API統合が容易です。

Elizaは主にソーシャルメディアのシーンに焦点を当てており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォームとの統合をサポートしています。メディアコンテンツの処理においては、PDF文書の読み取り分析、リンクコンテンツの抽出要約、音声の転写、ビデオコンテンツの処理、画像分析の記述、対話の要約をサポートしています。

Elizaが現在サポートしているユースケースは、主にAIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターを含みます。サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論、OpenAIのAPIを使用したクラウド推論、デフォルト設定のNous Hermes Llama 3.1B、そしてClaudeとの統合による複雑なクエリの実現が含まれます。

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1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(生成型自律型多モーダルエンティティフレームワーク)は、自動生成と管理の多モーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計を対象としています。このフレームワークの特徴は、ローコードまたはノーコードの基礎を持つユーザーでも使用でき、パラメータを変更するだけでエージェント設計に参加できる点です。

G.A.M.Eのコアデザインは、エージェント提示インターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュール、オンチェーンウォレットオペレーター、学習モジュール、作業メモ、長期メモリプロセッサ、エージェントリポジトリ、アクションプランナー、計画実行器など、複数のサブシステムが協調して機能するモジュラー設計です。

このフレームワークは、仮想環境におけるエージェントの意思決定、フィードバック、知覚、そして個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースのシーンに適しています。

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1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールであり、大型言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。これは統一された操作インターフェースを提供し、開発者が複数のLLMサービスプロバイダーやベクターデータベースと簡単に対話できるようにします。

Rigのコア特徴には、統一インターフェース、モジュラーアーキテクチャ、型安全性、および高効率の性能が含まれます。そのワークフローは、ユーザーリクエストがプロバイダー抽象層を経由し、次にコア層で、スマートエージェントがさまざまなツールを呼び出したり、クエリベクトルストレージから情報を取得したりして、最後に検索強化生成などのメカニズムを通じて応答を生成します。

Rigは、問題解決システム、文書検索ツール、状況認識能力を持つチャットボットやバーチャルアシスタント、コンテンツ作成をサポートするために使用されます。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づいたオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でAIエージェントを展開および管理するプロセスを簡素化することを目的としています。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張しやすい設計を採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、OpenAIやAnthropicの大規模言語モデルをサポートし、XプラットフォームAPIを直接統合し、モジュール接続システムを備えており、将来的にはメモリシステムの統合を計画しています。

Elizaと比較して、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム上でAIエージェントをデプロイするプロセスをより簡素化することに焦点を当てており、実用的なアプリケーションにより偏っています。

二、BTCエコシステムの複製

AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムと多くの類似点があります。BTCエコシステムの発展は、BRC20-多プロトコル競争-BTC L2-BTCFiと要約できます。AIエージェントは成熟した従来のAI技術スタックを基にしてより迅速に発展し、その道筋はGOAT/ACT-ソーシャルタイプエージェント/分析型AIエージェントフレームワーク競争と要約できます。将来的には、エージェントの分散化と安全性に関するインフラプロジェクトが次の段階の主旋律になる可能性があります。

このトラックは、BTCエコシステムのように同質化やバブル化に進む可能性は低いです。AIフレームワークプロジェクトは、新しいインフラ開発の考え方を提供します。Memecoin Launchpadや銘文プロトコルと比べると、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに似ており、エージェントは未来のDappに似ています。

未来のAI時代のCryptoにおいて、議論はEVMと異種チェーンの議論からフレームワークの争いに移る可能性があります。現在の重要な問題は、分散化またはチェーン化をどのように実現するか、そしてブロックチェーン上でそれを行う意義は何かということです。

三、ブロックチェーンにおける意義は？

ブロックチェーンはあらゆる物事と結びつく際に、その意味の問題に直面する必要があります。DeFiの成功要因を考慮すると、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコスト、信頼の中心化を必要としない安全性があります。これらの思考に基づいて、エージェントのチェーン化を支持する理由は次のようになるかもしれません：

1. より低い使用コストを実現し、アクセス性と選択肢を向上させ、一般ユーザーもAIの"レンタル権"に参加できるようにする；

2. ブロックチェーンに基づく安全なソリューションを提供し、エージェントと仮想または現実の世界との相互作用のニーズを満たします；

3. 独自のブロックチェーン金融プレイを開発する、エージェント関連の計算能力やデータマーク投資など；

4. 透明で追跡可能な推論を通じて、従来のインターネット大手が提供するエージェントブラウザよりも魅力的な相互運用性を実現する。

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四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに類似した起業機会を提供する可能性があります。エージェント構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークは、将来的に優位性を持ち、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成するかもしれません。

GPTストアと比較して、Web3のエージェントクリエイティブ経済はより公平で開かれている可能性があり、一般の人々も参加できる。未来のAIミームは現在のエージェントよりも賢く、面白くなるかもしれず、クリエイティブ経済に新しい機会を提供する。

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