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Nuevas tendencias en marcos de IA: de agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización en Web3
Descomposición del marco AI: de los agentes inteligentes a la exploración de la Descentralización
Introducción
La velocidad de desarrollo narrativo en la pista de AI Agent es tan rápida y su evolución tan dramática que resulta difícil de manejar. Desde que el "Terminal de la Verdad" abrió la temporada de Agentes, en apenas dos meses, la narrativa que combina AI y criptomonedas ha cambiado casi semanalmente. Recientemente, la atención del mercado se ha centrado en proyectos "de marco" dominados por la narrativa técnica, y en las últimas semanas han surgido varios proyectos en este subsegmento con una capitalización de mercado de más de cien millones e incluso más de mil millones. Estos proyectos han dado lugar a un nuevo modelo de emisión de activos, que consiste en emitir tokens a partir de repositorios de código en Github, y los Agentes construidos sobre el marco también pueden emitir tokens nuevamente. Con un marco como base, los Agentes son aplicaciones de nivel superior. Este modelo es similar a una plataforma de emisión de activos y, de hecho, se está formando un modelo de infraestructura único de la era de la IA. Este artículo comenzará con una introducción al marco y combinará reflexiones para interpretar el significado del marco AI en el campo de las criptomonedas.
Una, ¿qué es un marco?
Los marcos de IA son herramientas o plataformas de desarrollo de bajo nivel que integran módulos, bibliotecas y herramientas preconstruidos, simplificando el proceso de construcción de modelos de IA complejos. Estos marcos suelen incluir funciones para procesar datos, entrenar modelos y realizar predicciones. En términos simples, un marco se puede entender como el sistema operativo de la era de la IA, similar a Windows y Linux en sistemas de escritorio, o iOS y Android en dispositivos móviles. Cada marco tiene sus ventajas y desventajas, y los desarrolladores pueden elegir libremente según sus necesidades.
Aunque el "marco de IA" es un concepto nuevo en el campo de las criptomonedas, desde su origen, el desarrollo del marco de IA ha estado cerca de 14 años. En el campo de la IA tradicional, tanto en el ámbito académico como en la industria, hay marcos maduros disponibles, como TensorFlow de Google, Pytorch de Meta, PaddlePaddle de Baidu, MagicAnimate de ByteDance, cada uno con ventajas para diferentes escenarios.
Actualmente, los proyectos de marco que surgen en las criptomonedas están diseñados en base a la gran demanda de agentes bajo la ola del AI, y se derivan hacia otras pistas, formando finalmente diferentes marcos de AI en campos segmentados. A continuación se presentan algunas de las principales introducciones de marcos:
1.1 Eliza
Eliza es un marco de simulación multiagente, diseñado para crear, desplegar y gestionar agentes de IA autónomos. Desarrollado en TypeScript, su ventaja es su buena compatibilidad y facilidad de integración API. Está principalmente dirigido a escenarios de redes sociales, soportando integración en múltiples plataformas, incluyendo Discord, X/Twitter, Telegram, entre otras. En el procesamiento de contenido multimedia, soporta funciones como análisis de lectura de PDF, extracción de contenido de enlaces, transcripción de audio, procesamiento de video, análisis de imágenes, entre otros.
Los principales casos de uso que Eliza admite actualmente son:
Los modelos compatibles incluyen inferencia local de modelos de código abierto, inferencia en la nube de OpenAI API, entre otros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E es un marco de IA multimodal generado y gestionado automáticamente lanzado por Virtual, dirigido principalmente al diseño de NPC inteligentes en los juegos. Lo especial es que los usuarios con poca o ninguna experiencia en codificación también pueden utilizarlo.
El diseño central es un diseño modular que opera a través de la colaboración de múltiples subsistemas, incluyendo la interfaz de aviso del Agente, el subsistema de percepción, el motor de planificación estratégica, el contexto mundial, el módulo de procesamiento de diálogos, el operador de billetera en cadena, el módulo de aprendizaje, la memoria de trabajo, el procesador de memoria a largo plazo, el almacén del Agente, el planificador de acciones y el ejecutor de planes, entre otros.
Los casos de uso, además de los juegos, también son aplicables al metaverso, y ya hay varios proyectos que utilizan este marco para construir.
1.3 Rig
Rig es una herramienta de código abierto escrita en Rust, diseñada para simplificar el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño. Proporciona una interfaz de operación unificada, facilitando la interacción con múltiples proveedores de servicios LLM y bases de datos vectoriales.
Las características clave incluyen una interfaz unificada, una arquitectura modular, seguridad de tipo y alto rendimiento. El flujo de trabajo implica una capa de abstracción del proveedor, herramientas de invocación de agentes inteligentes o almacenamiento de vectores de consulta, así como mecanismos para generar respuestas a través de la mejora de recuperación generativa.
Los casos de uso incluyen sistemas de preguntas y respuestas, herramientas de búsqueda de documentos, chatbots con conciencia contextual, entre otros.
1.4 ZerePy
ZerePy es un marco de código abierto basado en Python que simplifica el proceso de implementación y gestión de Agentes de IA en la plataforma X. Hereda las funcionalidades centrales del proyecto Zerebro, pero adopta un diseño más modular y fácil de extender.
ZerePy ofrece una interfaz de línea de comandos, soporta modelos de lenguaje grandes de OpenAI y Anthropic, se integra directamente con la API de la plataforma X, y cuenta con un sistema de conexión modular. En el futuro, se planea integrar un sistema de memoria para que el Agente pueda recordar interacciones y contextos previos.
Dos, la réplica del ecosistema BTC
La trayectoria de desarrollo de los Agentes de IA tiene similitudes con el ecosistema reciente de BTC. La trayectoria de desarrollo del ecosistema BTC es aproximadamente: BRC20 - competencia entre múltiples protocolos - BTC L2 - BTCFi centrado en Babylon. Los Agentes de IA se desarrollan más rápido sobre una pila de tecnología madura, y su trayectoria se puede resumir como: GOAT/ACT - Agentes sociales/Agentes de IA analíticos - competencia de marcos. En el futuro, los proyectos de infraestructura centrados en la Descentralización y la seguridad de los Agentes pueden convertirse en el tema principal de la próxima etapa.
La narrativa del Agente de IA no es una reproducción de la historia de la cadena de contratos inteligentes, los proyectos de marco de IA existentes ofrecen nuevas ideas para el desarrollo de infraestructuras. En comparación con el Memecoin Launchpad y el protocolo de inscripciones, el marco de IA se asemeja más a una futura cadena pública, mientras que el Agente se asemeja más a un futuro Dapp.
El debate futuro podría cambiar de la competencia entre EVM y cadenas heterogéneas a una disputa sobre marcos, siendo la cuestión clave cómo lograr la Descentralización o la cadena, así como el significado de desarrollar en la blockchain.
Tres, ¿cuál es el significado de estar en la cadena?
Cuando la blockchain se combina con otros campos, a menudo enfrenta cuestionamientos sobre su significado. Reflexionando sobre los factores de éxito de DeFi (alta accesibilidad, eficiencia de bajo costo, seguridad de descentralización sin confianza), los posibles significados de la cadena de AI Agent incluyen:
Cuarta, economía creativa
Los proyectos de tipo marco podrían ofrecer oportunidades de emprendimiento similares a las de GPT Store en el futuro. Un marco que simplifique el proceso de construcción de agentes y ofrezca combinaciones de funciones complejas podría tener ventajas, formando una economía creativa en Web3 más interesante que GPT Store.
En comparación con la actual Tienda GPT, la economía creativa de Web3 Agent puede ser más justa y más abierta, brindando oportunidades de participación a las personas comunes. Los memes de IA del futuro pueden ser más inteligentes y más interesantes que los Agentes en las plataformas existentes.
El marco de IA trae nuevas infraestructuras y oportunidades de innovación para Web3, pero su verdadero valor y casos de uso aún necesitan tiempo para ser verificados y explorados.