Giải cấu trúc khung AI: Từ tác nhân thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Tốc độ phát triển của lĩnh vực AI Agent thật đáng kinh ngạc. Chỉ trong hai tháng ngắn ngủi kể từ khi "cổng thông tin sự thật" mở ra mùa hè của Agent, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có sự thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong vài tuần qua. Các dự án này còn phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, tức là dự án phát hành token dựa trên kho mã Github, và các Agent phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, Agent ở trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng thích ứng với thời đại AI đang dần xuất hiện. Bài viết này sẽ bắt đầu từ việc giới thiệu khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và thực hiện dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu như hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như hệ điều hành máy tính để bàn như Windows, Linux, hoặc di động như iOS và Android. Mỗi khung đều có những ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu cụ thể.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng nếu tính từ Theano ra đời vào năm 2010, sự phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, cả học viện và ngành công nghiệp đều có những khung đã trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, PaddlePaddle của Baidu, MagicAnimate của ByteDance, mỗi cái có những ưu điểm riêng cho các tình huống khác nhau.
Hiện tại, các dự án khung đang nổi lên trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent dưới sự bùng nổ của AI, sau đó đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, cuối cùng hình thành các khung AI ở các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là giới thiệu về một số khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên用于 tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm vào các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ đọc và phân tích tài liệu PDF, trích xuất tóm tắt nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý nội dung video, phân tích mô tả hình ảnh và tóm tắt cuộc đối thoại.
Trường hợp sử dụng mà Eliza hiện tại hỗ trợ chủ yếu bao gồm các ứng dụng trợ lý AI, vai trò mạng xã hội, người lao động trí thức và vai trò tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn dựa trên đám mây sử dụng API của OpenAI, cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B, cũng như tích hợp với Claude để thực hiện các truy vấn phức tạp.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng, chỉ cần chỉnh sửa tham số là có thể tham gia thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun hoạt động phối hợp thông qua nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý của Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại, người điều hành ví trên chuỗi, mô-đun học tập, bộ nhớ làm việc, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, kho lưu trữ đại lý, bộ lập kế hoạch hành động và bộ thực thi kế hoạch.
Khung này chủ yếu tập trung vào việc ra quyết định, phản hồi, nhận thức và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các cảnh game và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp một giao diện hoạt động thống nhất, giúp các nhà phát triển dễ dàng tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó là yêu cầu của người dùng đi qua lớp trừu tượng nhà cung cấp, sau đó trong lớp lõi, đại lý thông minh gọi các công cụ khác nhau hoặc truy vấn kho lưu trữ vector để lấy thông tin, cuối cùng tạo phản hồi thông qua các cơ chế như tăng cường tìm kiếm và sinh.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống giải đáp câu hỏi, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot hoặc trợ lý ảo có khả năng nhận thức ngữ cảnh, và hỗ trợ sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, nhằm đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun, và có kế hoạch tích hợp hệ thống bộ nhớ trong tương lai.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể, thiên về ứng dụng thực tế.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, con đường của nó có thể được tóm tắt như sau: Cạnh tranh khung Agent loại GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh sự Phi tập trung và an ninh của Agent có thể trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo.
Đường đua này khó có khả năng trở nên đồng nhất và bùng nổ như hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận mới cho sự phát triển cơ sở hạ tầng. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, trong khi Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Trong thời đại AI Crypto trong tương lai, tranh luận có thể chuyển từ tranh luận giữa EVM và chuỗi dị biệt sang cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt hiện nay là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, và ý nghĩa của việc làm điều này trên blockchain là gì.
Ba, Ý nghĩa của việc đưa lên chuỗi?
Blockchain phải đối mặt với vấn đề ý nghĩa khi kết hợp với bất kỳ điều gì. Xem xét các yếu tố thành công của DeFi: khả năng tiếp cận cao hơn, hiệu quả tốt hơn và chi phí thấp hơn, an ninh không cần trung tâm tín nhiệm. Dựa trên những suy nghĩ này, lý do hỗ trợ chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, tăng cường khả năng tiếp cận và lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào quyền "thuê" AI;
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác của Agent với thế giới ảo hoặc thực.
Phát triển các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như sức mạnh liên quan đến Agent, đầu tư đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thông qua lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, đạt được tính tương tác hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung cho các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế trong tương lai, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, nền kinh tế sáng tạo của Agent Web3 có thể công bằng và mở hơn, người bình thường cũng có thể tham gia. Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn những Agent hiện tại, mang lại cơ hội mới cho nền kinh tế sáng tạo.
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.
10 thích
Phần thưởng
10
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
WalletDetective
· 10giờ trước
Ôi, lại bắt đầu thổi phồng AI rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MoonBoi42
· 07-02 07:57
Suốt ngày kêu gọi To da moon, kết quả lại là BTC
Xem bản gốcTrả lời0
UnluckyValidator
· 07-02 07:42
又是一波新 đồ ngốc chơi đùa với mọi người
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiLegend
· 07-02 07:36
Đọc mã nguồn có thể cảm nhận được một chút cảm giác giống như Tháp Babel... Không thể không nói rằng vốn đang lặp lại huyền thoại năm 2017.
Phân tích đường đua khung AI: Từ đại lý thông minh đến cơ sở hạ tầng mới phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ tác nhân thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời nói đầu
Tốc độ phát triển của lĩnh vực AI Agent thật đáng kinh ngạc. Chỉ trong hai tháng ngắn ngủi kể từ khi "cổng thông tin sự thật" mở ra mùa hè của Agent, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có sự thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do công nghệ dẫn dắt, lĩnh vực con này đã tạo ra nhiều dự án có giá trị thị trường vượt qua hàng trăm triệu thậm chí hàng tỷ trong vài tuần qua. Các dự án này còn phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, tức là dự án phát hành token dựa trên kho mã Github, và các Agent phát triển dựa trên khung cũng có thể phát hành token. Dựa trên khung, Agent ở trên, hình thành một mô hình giống như nền tảng phát hành tài sản, thực chất là một mô hình cơ sở hạ tầng thích ứng với thời đại AI đang dần xuất hiện. Bài viết này sẽ bắt đầu từ việc giới thiệu khung, kết hợp với suy nghĩ cá nhân để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cơ bản, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và thực hiện dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu như hệ điều hành trong thời đại AI, tương tự như hệ điều hành máy tính để bàn như Windows, Linux, hoặc di động như iOS và Android. Mỗi khung đều có những ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể lựa chọn theo nhu cầu cụ thể.
Mặc dù "khung AI" là một khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng nếu tính từ Theano ra đời vào năm 2010, sự phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, cả học viện và ngành công nghiệp đều có những khung đã trưởng thành để lựa chọn, chẳng hạn như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, PaddlePaddle của Baidu, MagicAnimate của ByteDance, mỗi cái có những ưu điểm riêng cho các tình huống khác nhau.
Hiện tại, các dự án khung đang nổi lên trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent dưới sự bùng nổ của AI, sau đó đã mở rộng sang các lĩnh vực khác, cuối cùng hình thành các khung AI ở các lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là giới thiệu về một số khung chính.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, chuyên用于 tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự chủ. Được phát triển trên nền tảng TypeScript, có khả năng tương thích tốt, dễ dàng tích hợp API.
Eliza chủ yếu nhắm vào các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng như Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ đọc và phân tích tài liệu PDF, trích xuất tóm tắt nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý nội dung video, phân tích mô tả hình ảnh và tóm tắt cuộc đối thoại.
Trường hợp sử dụng mà Eliza hiện tại hỗ trợ chủ yếu bao gồm các ứng dụng trợ lý AI, vai trò mạng xã hội, người lao động trí thức và vai trò tương tác. Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn cục bộ mô hình mã nguồn mở, suy diễn dựa trên đám mây sử dụng API của OpenAI, cấu hình mặc định là Nous Hermes Llama 3.1B, cũng như tích hợp với Claude để thực hiện các truy vấn phức tạp.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) là một khung AI đa phương thức tự động tạo và quản lý, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Đặc điểm của khung này là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng, chỉ cần chỉnh sửa tham số là có thể tham gia thiết kế Agent.
Thiết kế cốt lõi của G.A.M.E là thiết kế mô-đun hoạt động phối hợp thông qua nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý của Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại, người điều hành ví trên chuỗi, mô-đun học tập, bộ nhớ làm việc, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, kho lưu trữ đại lý, bộ lập kế hoạch hành động và bộ thực thi kế hoạch.
Khung này chủ yếu tập trung vào việc ra quyết định, phản hồi, nhận thức và cá tính của Agent trong môi trường ảo, phù hợp với các cảnh game và vũ trụ ảo.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp một giao diện hoạt động thống nhất, giúp các nhà phát triển dễ dàng tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vector.
Các đặc điểm chính của Rig bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc của nó là yêu cầu của người dùng đi qua lớp trừu tượng nhà cung cấp, sau đó trong lớp lõi, đại lý thông minh gọi các công cụ khác nhau hoặc truy vấn kho lưu trữ vector để lấy thông tin, cuối cùng tạo phản hồi thông qua các cơ chế như tăng cường tìm kiếm và sinh.
Rig thích hợp cho việc xây dựng hệ thống giải đáp câu hỏi, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot hoặc trợ lý ảo có khả năng nhận thức ngữ cảnh, và hỗ trợ sáng tạo nội dung.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, nhằm đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn và dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun, và có kế hoạch tích hợp hệ thống bộ nhớ trong tương lai.
So với Eliza, ZerePy tập trung hơn vào việc đơn giản hóa quy trình triển khai AI Agent trên các nền tảng xã hội cụ thể, thiên về ứng dụng thực tế.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Con đường phát triển của AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Sự phát triển của hệ sinh thái BTC có thể được tóm tắt như sau: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ AI truyền thống đã trưởng thành, con đường của nó có thể được tóm tắt như sau: Cạnh tranh khung Agent loại GOAT/ACT - Agent loại Social/AI Agent phân tích. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh sự Phi tập trung và an ninh của Agent có thể trở thành chủ đề chính trong giai đoạn tiếp theo.
Đường đua này khó có khả năng trở nên đồng nhất và bùng nổ như hệ sinh thái BTC. Các dự án khung AI cung cấp một cách tiếp cận mới cho sự phát triển cơ sở hạ tầng. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, trong khi Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Trong thời đại AI Crypto trong tương lai, tranh luận có thể chuyển từ tranh luận giữa EVM và chuỗi dị biệt sang cuộc chiến về khung. Vấn đề then chốt hiện nay là làm thế nào để đạt được Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, và ý nghĩa của việc làm điều này trên blockchain là gì.
Ba, Ý nghĩa của việc đưa lên chuỗi?
Blockchain phải đối mặt với vấn đề ý nghĩa khi kết hợp với bất kỳ điều gì. Xem xét các yếu tố thành công của DeFi: khả năng tiếp cận cao hơn, hiệu quả tốt hơn và chi phí thấp hơn, an ninh không cần trung tâm tín nhiệm. Dựa trên những suy nghĩ này, lý do hỗ trợ chuỗi hóa Agent có thể bao gồm:
Thực hiện chi phí sử dụng thấp hơn, tăng cường khả năng tiếp cận và lựa chọn, để người dùng bình thường cũng có thể tham gia vào quyền "thuê" AI;
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác của Agent với thế giới ảo hoặc thực.
Phát triển các cách chơi tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như sức mạnh liên quan đến Agent, đầu tư đánh dấu dữ liệu, v.v.
Thông qua lý luận minh bạch, có thể truy nguyên, đạt được tính tương tác hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Việc đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp khung cho các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế trong tương lai, tạo ra một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store, nền kinh tế sáng tạo của Agent Web3 có thể công bằng và mở hơn, người bình thường cũng có thể tham gia. Meme AI trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn những Agent hiện tại, mang lại cơ hội mới cho nền kinh tế sáng tạo.