解构AI框架:从智能代理到去中心化的探索

前言

近期,AI与加密货币结合的叙事不断演变。市场聚焦于技术主导的"框架类"项目,这个细分赛道短期内产生了多个市值过亿的项目。这类项目衍生出新的资产发行模式 - 以GitHub代码库发币,基于框架开发的Agent可再次发币。以框架为底,Agent为上,形成了一种AI时代特有的基础设施模式。本文将从框架简介出发,探讨AI框架对加密货币的意义。

一、何谓框架?

AI框架是一种底层开发工具或平台,集成了预构建的模块、库和工具,简化了构建复杂AI模型的过程。可以将其理解为AI时代的操作系统,类似于Windows、Linux或iOS、Android。每种框架都有优劣势,开发者可根据需求选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新概念,但AI框架的发展已有14年历史。传统AI领域已有成熟框架可选,如TensorFlow、Pytorch等。加密货币中涌现的框架项目,是针对AI热潮下Agent需求而打造,并向其他领域衍生,形成了不同细分领域的AI框架。

1.1 Eliza

Eliza是一个多Agent模拟框架,用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发,兼容性强,易于API集成。主要针对社交媒体场景,支持多平台集成,包括Discord、Twitter、Telegram等。支持处理PDF、链接内容、音频、视频和图像。

Eliza当前支持的用例包括:

• AI助手类应用
• 社交媒体角色
• 知识工作者
• 互动角色

支持的模型包括开源模型本地推理、OpenAI API云推理等。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是针对游戏智能NPC设计的框架。特点是低代码甚至无代码用户也可使用,只需修改参数即可参与Agent设计。

G.A.M.E采用模块化设计,核心架构包括:

• Agent提示界面
• 感知子系统
• 战略规划引擎
• 世界上下文
• 对话处理模块
• 链上钱包操作员
• 学习模块
• 工作记忆
• 长期记忆处理器
• Agent仓库
• 动作规划器
• 计划执行器

该框架聚焦于Agent在虚拟环境中的决策、反馈、感知及个性,适用于游戏和元宇宙场景。

1.3 Rig

Rig是用Rust语言编写的开源工具,用于简化大型语言模型应用开发。提供统一操作界面,方便与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

核心特点:

• 统一接口
• 模块化架构
• 类型安全
• 高效性能

Rig适用于构建问答系统、文档搜索工具、聊天机器人、虚拟助手和内容创作等场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基于Python的开源框架,用于在X平台部署和管理AI Agent。它提供命令行界面,采用模块化设计,支持LLM集成、X平台集成等功能。

ZerePy专注于简化在X平台部署AI Agent的过程,更偏向实际应用。

二、BTC生态的翻版

AI Agent的发展路径与近期BTC生态相似,可概括为:GOAT/ACT - 社交类Agent/分析类AI Agent框架竞争。未来可能围绕Agent去中心化、安全性做文章的基建项目成为主旋律。

AI框架更像未来的公链,Agent更像未来的Dapp。未来争论可能从EVM与异构链之争转为框架之争,关键问题是如何去中心化或链化,以及在区块链上做这件事的意义。

三、上链的意义?

区块链与AI结合需要解决的核心问题是有意义吗?思考DeFi成功的原因,AI Agent链化可能的意义包括:

1. 降低使用成本,提高可及性和可选择性
2. 提供基于区块链的安全方案
3. 实现独特的区块链金融玩法
4. 实现透明、可追溯的推理,提高互操作性

四、创意经济

框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。简化Agent构建过程且提供复杂功能组合的框架可能占据上风,形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

Web3在需求和经济体系上有优势,可引入社区经济使Agent更完善。Agent的创意经济将是普通人也能参与的机会,未来的AI Meme可能比现有的更智能、有趣。