Déconstruction du cadre AI : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Préface
Récemment, le récit du rapprochement entre l'IA et les cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets avec une capitalisation boursière dépassant le milliard, voire plus, en quelques semaines. Ces projets ont donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs : l'émission de jetons à partir de dépôts de code GitHub, avec des Agents développés sur la base de ce cadre pouvant également émettre des jetons. Avec le cadre comme fondation et les Agents comme éléments supérieurs, un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA a été formé. Cet article partira d'une introduction au cadre pour explorer la signification des cadres d'IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre d'IA est un outil de développement ou une plateforme de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, tout comme Windows, Linux ou iOS, Android. Chaque cadre a ses avantages et inconvénients, et les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, depuis la naissance de Theano en 2010, les cadres AI ont évolué pendant près de 14 ans. Il existe des cadres matures dans le cercle traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google, Pytorch de Meta, etc. Les projets de cadre qui émergent actuellement dans les cryptomonnaies sont construits en réponse à la forte demande d'Agent sous l'essor de l'IA, et se diversifient vers d'autres domaines, formant ainsi différents cadres AI dans divers secteurs. Voici une introduction à quelques cadres principaux :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, utilisé pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer via API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateformes, y compris Discord, Twitter, Telegram, etc. Il prend en charge le traitement de documents PDF, de contenus de liens, de transcriptions audio, de contenus vidéo, d'analyses d'images, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : applications d'assistant IA, personnages de médias sociaux, travailleurs du savoir et rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.
La conception centrale de G.A.M.E repose sur un design modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, comprenant l'interface d'alerte de l'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues, et plusieurs autres composants.
1.3 Rig
Rig est un outil open-source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il fournit une interface unifiée pour accéder à plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances élevées. Le flux de travail implique une couche d'abstraction des fournisseurs, des outils d'appel d'agents intelligents ou de stockage vectoriel de requêtes, des mécanismes de génération améliorée par la récupération, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, qui simplifie le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il offre une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et permet l'intégration flexible de différents modules fonctionnels.
ZerePy prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intégrant l'API de la plateforme X, permettant à l'Agent d'effectuer diverses opérations sociales. Il est prévu à l'avenir d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le parcours de développement des agents AI présente des similitudes récentes avec l'écosystème BTC. L'écosystème BTC a traversé les phases BRC20, la compétition multi-protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les agents AI, quant à eux, se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique AI traditionnelle mature, et peuvent être résumés comme suit : GOAT/ACT - Agents de type Social/AI d'analyse - Compétition entre cadres d'agents.
Cependant, il est peu probable que la piste des agents AI soit aussi homogène et bulleuse que l'écosystème BTC. Les projets de cadre AI offrent de nouvelles pistes de développement des infrastructures, ressemblant davantage à des blockchains publiques du futur, tandis que les agents ressemblent à des Dapps du futur. Les débats futurs pourraient passer de la rivalité entre EVM et chaînes hétérogènes à une rivalité entre cadres, avec un accent sur la façon de réaliser la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que sur la signification de leur mise en œuvre sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de sa signification. En se référant à la voie du succès de la DeFi, les raisons de soutenir la chaîne des agents peuvent inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Réaliser des jeux financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent, etc.
Réaliser une interopérabilité plus attrayante que celle des géants de l'Internet traditionnel grâce à un raisonnement transparent et traçable.
Quatrième, économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agent et offrant des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 pourrait être plus équitable que Web2 en termes de demande et de systèmes économiques, en introduisant une économie communautaire qui rend les Agents plus complets. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs mèmes AI pourraient être plus intelligents et intéressants que ceux qui existent actuellement.
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ResearchChadButBroke
· Il y a 22h
Encore une nouvelle narration sur le fait de se faire prendre pour des cons.
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GasFeeSobber
· Il y a 22h
Les agents intelligents doivent aussi combat orz
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DecentralizedElder
· Il y a 22h
Les méthodes pour se faire prendre pour des cons deviennent de plus en plus sophistiquées.
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MemecoinTrader
· Il y a 22h
haussier af sur ce playbook cadre-agent... déjà en train de farmer 3 positions rn
Voir l'originalRépondre0
airdrop_huntress
· Il y a 23h
Nouveau pigeons prendre les gens pour des idiots bon vent?
Nouvelles tendances des cadres d'IA : de l'agent intelligent à l'évolution de l'écosystème décentralisé
Déconstruction du cadre AI : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation
Préface
Récemment, le récit du rapprochement entre l'IA et les cryptomonnaies a évolué rapidement. L'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger plusieurs projets avec une capitalisation boursière dépassant le milliard, voire plus, en quelques semaines. Ces projets ont donné naissance à un nouveau modèle d'émission d'actifs : l'émission de jetons à partir de dépôts de code GitHub, avec des Agents développés sur la base de ce cadre pouvant également émettre des jetons. Avec le cadre comme fondation et les Agents comme éléments supérieurs, un modèle d'infrastructure unique pour l'ère de l'IA a été formé. Cet article partira d'une introduction au cadre pour explorer la signification des cadres d'IA dans le domaine des cryptomonnaies.
I. Qu'est-ce qu'un cadre?
Le cadre d'IA est un outil de développement ou une plateforme de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles d'IA complexes. On peut comprendre le cadre comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, tout comme Windows, Linux ou iOS, Android. Chaque cadre a ses avantages et inconvénients, et les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.
Bien que le "cadre AI" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, depuis la naissance de Theano en 2010, les cadres AI ont évolué pendant près de 14 ans. Il existe des cadres matures dans le cercle traditionnel de l'IA, tels que TensorFlow de Google, Pytorch de Meta, etc. Les projets de cadre qui émergent actuellement dans les cryptomonnaies sont construits en réponse à la forte demande d'Agent sous l'essor de l'IA, et se diversifient vers d'autres domaines, formant ainsi différents cadres AI dans divers secteurs. Voici une introduction à quelques cadres principaux :
1.1 Eliza
Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, utilisé pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Développé en TypeScript, il offre une bonne compatibilité et est facile à intégrer via API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateformes, y compris Discord, Twitter, Telegram, etc. Il prend en charge le traitement de documents PDF, de contenus de liens, de transcriptions audio, de contenus vidéo, d'analyses d'images, etc.
Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent : applications d'assistant IA, personnages de médias sociaux, travailleurs du savoir et rôles interactifs. Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale de modèles open source, l'inférence cloud de l'API OpenAI, etc.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E est un cadre d'IA multimodale généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. Sa caractéristique est que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.
La conception centrale de G.A.M.E repose sur un design modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, comprenant l'interface d'alerte de l'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement des dialogues, et plusieurs autres composants.
1.3 Rig
Rig est un outil open-source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il fournit une interface unifiée pour accéder à plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.
Les caractéristiques clés incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances élevées. Le flux de travail implique une couche d'abstraction des fournisseurs, des outils d'appel d'agents intelligents ou de stockage vectoriel de requêtes, des mécanismes de génération améliorée par la récupération, etc.
1.4 ZerePy
ZerePy est un cadre open source basé sur Python, qui simplifie le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il offre une interface en ligne de commande, prend en charge la conception modulaire et permet l'intégration flexible de différents modules fonctionnels.
ZerePy prend en charge les LLM d'OpenAI et d'Anthropic, intégrant l'API de la plateforme X, permettant à l'Agent d'effectuer diverses opérations sociales. Il est prévu à l'avenir d'intégrer un système de mémoire, permettant à l'Agent de se souvenir des interactions et des informations contextuelles précédentes.
Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC
Le parcours de développement des agents AI présente des similitudes récentes avec l'écosystème BTC. L'écosystème BTC a traversé les phases BRC20, la compétition multi-protocoles, BTC L2 et BTCFi. Les agents AI, quant à eux, se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique AI traditionnelle mature, et peuvent être résumés comme suit : GOAT/ACT - Agents de type Social/AI d'analyse - Compétition entre cadres d'agents.
Cependant, il est peu probable que la piste des agents AI soit aussi homogène et bulleuse que l'écosystème BTC. Les projets de cadre AI offrent de nouvelles pistes de développement des infrastructures, ressemblant davantage à des blockchains publiques du futur, tandis que les agents ressemblent à des Dapps du futur. Les débats futurs pourraient passer de la rivalité entre EVM et chaînes hétérogènes à une rivalité entre cadres, avec un accent sur la façon de réaliser la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que sur la signification de leur mise en œuvre sur la blockchain.
Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne?
La combinaison de la blockchain et de l'IA doit faire face à la question de sa signification. En se référant à la voie du succès de la DeFi, les raisons de soutenir la chaîne des agents peuvent inclure :
Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et le choix, permettre aux utilisateurs ordinaires de participer au "droit de location" de l'IA.
Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain, répondant aux besoins d'interaction entre l'Agent et les portefeuilles réels ou virtuels.
Réaliser des jeux financiers blockchain uniques, tels que l'investissement en puissance de calcul et en marquage de données liés à l'Agent, etc.
Réaliser une interopérabilité plus attrayante que celle des géants de l'Internet traditionnel grâce à un raisonnement transparent et traçable.
Quatrième, économie créative
Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Un cadre simplifiant le processus de construction d'Agent et offrant des combinaisons de fonctionnalités complexes pourrait avoir un avantage, créant une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.
Web3 pourrait être plus équitable que Web2 en termes de demande et de systèmes économiques, en introduisant une économie communautaire qui rend les Agents plus complets. L'économie créative des Agents offrira des opportunités de participation aux gens ordinaires, et les futurs mèmes AI pourraient être plus intelligents et intéressants que ceux qui existent actuellement.