解構AI框架:從智能代理到去中心化的探索

前言

近期,AI與加密貨幣結合的敘事不斷演變。市場聚焦於技術主導的"框架類"項目,這個細分賽道短期內產生了多個市值過億的項目。這類項目衍生出新的資產發行模式 - 以GitHub代碼庫發幣,基於框架開發的Agent可再次發幣。以框架爲底,Agent爲上,形成了一種AI時代特有的基礎設施模式。本文將從框架簡介出發,探討AI框架對加密貨幣的意義。

一、何謂框架?

AI框架是一種底層開發工具或平台,集成了預構建的模塊、庫和工具,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,類似於Windows、Linux或iOS、Android。每種框架都有優劣勢,開發者可根據需求選擇。

雖然"AI框架"在加密貨幣領域是新概念,但AI框架的發展已有14年歷史。傳統AI領域已有成熟框架可選,如TensorFlow、Pytorch等。加密貨幣中湧現的框架項目,是針對AI熱潮下Agent需求而打造,並向其他領域衍生,形成了不同細分領域的AI框架。

1.1 Eliza

Eliza是一個多Agent模擬框架,用於創建、部署和管理自主AI Agent。基於TypeScript開發,兼容性強,易於API集成。主要針對社交媒體場景,支持多平台集成,包括Discord、Twitter、Telegram等。支持處理PDF、連結內容、音頻、視頻和圖像。

Eliza當前支持的用例包括:

• AI助手類應用
• 社交媒體角色
• 知識工作者
• 互動角色

支持的模型包括開源模型本地推理、OpenAI API雲推理等。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(Generative Autonomous Multimodal Entities Framework)是針對遊戲智能NPC設計的框架。特點是低代碼甚至無代碼用戶也可使用,只需修改參數即可參與Agent設計。

G.A.M.E採用模塊化設計,核心架構包括:

• Agent提示界面
• 感知子系統
• 戰略規劃引擎
• 世界上下文
• 對話處理模塊
• 鏈上錢包操作員
• 學習模塊
• 工作記憶
• 長期記憶處理器
• Agent倉庫
• 動作規劃器
• 計劃執行器

該框架聚焦於Agent在虛擬環境中的決策、反饋、感知及個性,適用於遊戲和元宇宙場景。

1.3 Rig

Rig是用Rust語言編寫的開源工具,用於簡化大型語言模型應用開發。提供統一操作界面,方便與多個LLM服務提供商和向量數據庫交互。

核心特點:

• 統一接口
• 模塊化架構
• 類型安全
• 高效性能

Rig適用於構建問答系統、文檔搜索工具、聊天機器人、虛擬助手和內容創作等場景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基於Python的開源框架,用於在X平台部署和管理AI Agent。它提供命令行界面,採用模塊化設計,支持LLM集成、X平台集成等功能。

ZerePy專注於簡化在X平台部署AI Agent的過程,更偏向實際應用。

二、BTC生態的翻版

AI Agent的發展路徑與近期BTC生態相似,可概括爲:GOAT/ACT - 社交類Agent/分析類AI Agent框架競爭。未來可能圍繞Agent去中心化、安全性做文章的基建項目成爲主旋律。

AI框架更像未來的公鏈,Agent更像未來的Dapp。未來爭論可能從EVM與異構鏈之爭轉爲框架之爭,關鍵問題是如何去中心化或鏈化,以及在區塊鏈上做這件事的意義。

三、上鏈的意義?

區塊鏈與AI結合需要解決的核心問題是有意義嗎?思考DeFi成功的原因,AI Agent鏈化可能的意義包括:

1. 降低使用成本,提高可及性和可選擇性
2. 提供基於區塊鏈的安全方案
3. 實現獨特的區塊鏈金融玩法
4. 實現透明、可追溯的推理,提高互操作性

四、創意經濟

框架類項目未來可能提供類似GPT Store的創業機會。簡化Agent構建過程且提供復雜功能組合的框架可能佔據上風,形成比GPT Store更有趣的Web3創意經濟。

Web3在需求和經濟體系上有優勢,可引入社區經濟使Agent更完善。Agent的創意經濟將是普通人也能參與的機會,未來的AI Meme可能比現有的更智能、有趣。