Déconstruction du cadre de l'IA : de l'agent intelligent à l'exploration de la Décentralisation

Avant-propos

Récemment, le récit de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies s'est développé rapidement. L'attention du marché se concentre sur les projets "de type cadre" dominés par la technologie, ce segment ayant vu émerger en peu de temps plusieurs projets valorisés à plus d'un milliard, voire dix milliards. Ces projets ont donné naissance à de nouveaux modes d'émission d'actifs, à savoir l'émission de jetons à partir de bibliothèques de code, et les Agents développés sur la base de ces cadres peuvent également émettre des jetons à nouveau. Basé sur le cadre, l'Agent étant l'application de niveau supérieur, cela forme un modèle d'infrastructure unique à l'ère de l'IA. Cet article partira du concept de cadre pour explorer la signification des cadres d'IA pour l'industrie des cryptomonnaies.

I. Qu'est-ce qu'un cadre ?

Le cadre AI est un outil ou une plateforme de développement de base qui intègre des modules, des bibliothèques et des outils préconstruits, simplifiant ainsi le processus de construction de modèles AI complexes. On peut le comprendre comme un système d'exploitation à l'ère de l'AI, similaire à Windows, Linux ou iOS, Android. Chaque cadre a ses caractéristiques, et les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins.

Bien que le "cadre d'IA" soit un nouveau concept dans le domaine des crypto-monnaies, cela fait près de 14 ans que les cadres d'IA se sont développés depuis la sortie de Theano en 2010. Dans le domaine traditionnel de l'IA, il existe des cadres matures à choisir, tels que TensorFlow, Pytorch, etc. Les projets de cadres qui émergent dans les crypto-monnaies ont été développés en réponse à la demande d'agents sous l'effet de l'engouement pour l'IA, et s'étendent à d'autres domaines. Voici quelques cadres principaux :

1.1 Eliza

Eliza est un cadre de simulation multi-agent, utilisé pour créer, déployer et gérer des agents IA. Développé en TypeScript, il est compatible et facile à intégrer avec des API. Principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, il prend en charge l'intégration multi-plateforme et le traitement de contenu médiatique.

Les cas d'utilisation pris en charge incluent :

• Applications de type assistant AI
• Rôle des médias sociaux
• Travailleurs de la connaissance
• Rôle interactif

Les modèles pris en charge incluent l'inférence locale des 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, principalement conçu pour les PNJ intelligents dans les jeux. Il se caractérise par le fait que même les utilisateurs à faible code, voire sans code, peuvent l'utiliser.

L'architecture de base comprend plusieurs modules tels que l'interface de提示Agent, le sous-système de perception et le moteur de planification stratégique, qui réalisent des fonctions par le biais d'un travail collaboratif.

Les cas d'application se concentrent principalement sur la prise de décision, le feedback, la perception et la personnalisation des agents dans des environnements virtuels, adaptés aux jeux et au métavers.

1.3 Rig

Rig est un outil open source écrit en langage Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de modèles de langage de grande taille. Il offre une interface unifiée pour interagir avec plusieurs fournisseurs de services LLM et bases de données vectorielles.

Caractéristiques principales:

• Interface unifiée
• Architecture modulaire
• Sécurité de type
• Performance efficace

Le flux de travail comprend des étapes telles que le traitement des demandes, l'acquisition d'informations et la génération de réponses.

Applicable pour la construction de systèmes de questions-réponses, d'outils de recherche de documents, de chatbots, etc.

1.4 ZerePy

ZerePy est un cadre open source basé sur Python, simplifiant le processus de déploiement et de gestion des agents AI sur la plateforme X. Il offre une interface en ligne de commande et prend en charge la conception modulaire.

L'architecture centrale comprend :

• Intégration LLM
• Intégration de la plateforme X
• Système de connexion modulaire
• Système de mémoire ( en cours de planification )

Comparé à Eliza, ZerePy se concentre davantage sur la simplification du déploiement d'agents IA sur des plateformes sociales spécifiques.

Deuxième, la réplique de l'écosystème BTC

Le chemin de développement de l'agent AI est similaire à l'écosystème BTC récent : Écosystème BTC : BRC20 → concurrence entre plusieurs protocoles → BTC L2 → BTCFi Agent IA : GOAT/ACT → Concurrence entre plusieurs agents/cadres → Décentralisation des infrastructures

Mais il est peu probable que le domaine des agents AI devienne homogène ou fasse l'objet d'une bulle. Le cadre AI ressemble davantage à une blockchain publique de l'avenir, tandis que l'agent ressemble à un Dapp de l'avenir. Les débats futurs pourraient passer d'une lutte entre EVM et chaînes hétérogènes à une lutte entre cadres, la question clé étant comment réaliser la Décentralisation et sa signification sur la blockchain.

Trois, quelle est la signification de la mise en chaîne ?

Le problème central auquel la combinaison de la blockchain et de l'IA est confrontée est la signification de cette combinaison. En se référant aux expériences réussies de la DeFi, les raisons de soutenir la chaîne Agent pourraient être :

1. Réduire les coûts d'utilisation, améliorer l'accessibilité et la sélectivité
2. Fournir des solutions de sécurité basées sur la blockchain
3. Former des méthodes de finance blockchain uniques
4. Réaliser une inférence transparente et traçable, améliorer l'interopérabilité

Quatre, économie créative

Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir des opportunités entrepreneuriales similaires à celles du GPT Store. Les cadres qui simplifient le processus de construction des agents devraient avoir un avantage, formant une économie créative Web3 plus intéressante que celle du GPT Store.

Comparé au GPT Store, l'économie créative de l'Agent Web3 pourrait être plus ouverte et équitable, et introduire une économie communautaire pour rendre l'Agent plus complet. Ce sera une opportunité pour les gens ordinaires de participer, et les futurs mèmes IA pourraient également être plus intelligents et amusants.