解構AI框架：從智能代理到去中心化的探索

前言

AI Agent賽道的發展速度令人驚嘆。自"真理終端"掀起Agent熱潮以來，AI與加密貨幣結合的敘事幾乎每週都有新變化。近期，市場關注度轉向了以技術敘事爲主導的"框架類"項目。這個細分賽道在短短幾周內就湧現出多個市值過億甚至過十億的黑馬項目。

這類項目衍生出了一種新的資產發行模式——以GitHub代碼庫發幣，而基於框架開發的Agent也能再次發行代幣。這種"框架爲底，Agent爲上"的模式，雖然表面上類似資產發行平台，實際上卻是一種專屬於AI時代的基礎設施模式。本文將從框架概述開始，探討AI框架對加密貨幣領域的深遠影響。

一、何謂框架？

AI框架是一套集成了預構建模塊、庫和工具的底層開發工具或平台，簡化了構建復雜AI模型的過程。可以將其理解爲AI時代的操作系統，如桌面端的Windows、Linux，或移動端的iOS與Android。每種框架都有其特點，開發者可根據需求自由選擇。

雖然"AI框架"在加密貨幣領域是個新興概念，但其發展歷程已近14年。傳統AI領域已有多種成熟框架可供選擇，如谷歌的TensorFlow、Meta的PyTorch等。

加密貨幣領域湧現的框架項目主要針對AI熱潮帶來的大量Agent需求而設計，並逐步向其他賽道擴展，形成了不同細分領域的AI框架。以下是幾個主流框架的介紹：

1.1 Eliza

Eliza是一個多Agent模擬框架，專門用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發，具有良好的兼容性和API集成能力。

Eliza主要針對社交媒體場景，支持多平台集成，包括Discord、X/Twitter、Telegram等。在媒體內容處理方面，支持PDF文檔分析、連結內容提取、音頻轉錄、視頻處理、圖像分析等功能。

Eliza當前支持四類主要用例：

1. AI助手類應用
2. 社交媒體角色
3. 知識工作者
4. 互動角色

在模型支持方面，Eliza可使用開源模型進行本地推理，也支持通過API使用雲端推理服務。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) 是Virtual推出的自動生成與管理的多模態AI框架，主要針對遊戲中智能NPC設計。該框架的特點是即使沒有編程基礎的用戶也能使用，只需修改參數即可參與Agent設計。

G.A.M.E的核心設計採用多個子系統協同工作的模塊化架構，包括Agent提示接口、感知子系統、戰略規劃引擎、世界上下文、對話處理模塊等組件。

該框架的工作流程是：開發者通過Agent提示界面啓動Agent，感知子系統接收輸入並傳遞給戰略規劃引擎。戰略規劃引擎利用各種系統和信息制定並執行行動計劃。學習模塊持續監控Agent的行動結果，並據此調整行爲。

除了遊戲領域，G.A.M.E框架也適用於元宇宙場景，已有多個項目採用該框架進行開發。

1.3 Rig

Rig是一款用Rust語言編寫的開源工具，旨在簡化大型語言模型（LLM）應用程序的開發。它提供了一個統一的操作界面，使開發者能夠輕鬆與多個LLM服務提供商和向量數據庫進行交互。

Rig的核心特點包括：

• 統一接口
• 模塊化架構
• 類型安全
• 高效性能

Rig的工作流程是：用戶請求首先經過"提供商抽象層"，然後在核心層中，智能代理調用各種工具或查詢向量存儲獲取信息。最後，通過檢索增強生成（RAG）等機制，系統生成精確且有意義的響應返回給用戶。

Rig適用於構建問題解答系統、文檔搜索工具、具備情境感知能力的聊天機器人或虛擬助手，甚至支持內容創作。

1.4 ZerePy

ZerePy是一個基於Python的開源框架，旨在簡化在X（前Twitter）平台上部署和管理AI Agent的過程。它繼承了Zerebro項目的核心功能，但採用更模塊化、易於擴展的設計。

ZerePy提供了一個命令行界面（CLI），方便用戶管理和控制部署的AI Agent。其核心架構基於模塊化設計，包括：

• LLM集成
• X平台集成
• 模塊化連接系統
• 內存系統（規劃中）

與a16z的Eliza項目相比，ZerePy更專注於簡化在特定社交平台（X）上部署AI Agent的過程，偏向實際應用。

二、BTC生態的翻版

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態有許多相似之處。BTC生態的發展可概括爲：BRC20 - 多協議競爭 - BTC L2 - 以Babylon爲核心的BTCFi。而AI Agent在成熟的傳統AI技術棧基礎上發展更快，其路徑可概括爲：GOAT/ACT - Social類Agent/分析類AI Agent框架競爭。

盡管存在相似性，AI Agent賽道不太可能像BTC生態那樣走向同質化和泡沫化。AI框架項目提供了新的基礎設施發展思路，更像是未來的公鏈，而Agent則類似於未來的Dapp。

在當前加密貨幣生態中，我們有數千條公鏈和數萬個Dapp。通用鏈包括BTC、以太坊及各種異構鏈，應用鏈則更加多樣化。未來的爭論可能從EVM與異構鏈之爭轉向框架之爭，關鍵問題在於如何實現去中心化或"鏈化"，以及在區塊鏈上開發這些項目的意義何在。

三、上鏈的意義？

區塊鏈與任何事物結合時，都需要面對一個核心問題：這種結合是否有意義？回顧DeFi的成功經驗，其優勢在於提供了更高的可及性、更好的效率和更低的成本，以及無需信任中心化的安全性。基於這一思路，AI Agent的鏈化可能有以下幾個理由：

1. 降低使用成本，提高可及性和選擇性，使普通用戶也能參與到AI"出租權"中。

2. 提供基於區塊鏈的安全方案，滿足Agent與現實或虛擬世界交互時的安全需求。

3. 開創獨特的區塊鏈金融模式，如讓普通用戶參與自動做市或投資Agent所需的算力、數據標記等資源。

4. 實現透明、可追溯的推理過程，可能比傳統互聯網巨頭提供的agent瀏覽器更具吸引力。

四、創意經濟的新機遇

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。雖然目前通過框架發布Agent對普通用戶而言仍然復雜，但簡化Agent構建過程並提供復雜功能組合的框架很可能在未來佔據優勢。這將形成一種比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

與當前GPT Store主要由傳統Web2公司主導不同，Web3領域的AI創意經濟可能更加公平化，並引入社區經濟來完善Agent。這將爲普通人提供參與機會，未來的AI Meme項目可能比現有的Agent更智能、更有趣。