AIフレームワークの解体：インテリジェントエージェントから分散化への探求

イントロダクション

AIエージェントのトラックの物語の発展速度の速さ、進化の劇的さは、対応が難しい。"真理端末"がエージェントサマーを開いた以来、わずか2ヶ月の間に、AIと暗号通貨の結合に関する物語はほぼ毎週新しい変化がある。最近、市場の関心は技術的な物語が主導する"フレームワーク型"プロジェクトに集中しており、この細分野では過去数週間で複数の時価総額が1億を超え、さらには10億を超えるプロジェクトが誕生した。このようなプロジェクトは、新しい資産発行モデルを生み出しており、GitHubのコードリポジトリを基にコインを発行し、フレームワークに基づいて作られたエージェントも再びコインを発行できる。フレームワークを基に、エージェントは上位アプリケーションとなる。このモデルは資産発行プラットフォームに似ており、実際にはAI時代特有のインフラストラクチャモデルが形成されつつある。本記事では、フレームワークの概要から始め、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味を考察して解読する。

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一、フレームとは何か？

AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合し、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化する基盤開発ツールまたはプラットフォームです。これらのフレームワークには、データ処理、モデルのトレーニング、予測を行うための機能が含まれています。簡単に言うと、フレームワークはAI時代のオペレーティングシステムとして理解できます。デスクトップシステムのWindowsやLinux、またはモバイル端末のiOSやAndroidのように、それぞれのフレームワークには利点と欠点があり、開発者はニーズに応じて自由に選択できます。

"AIフレームワーク"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、その起源から見ると、AIフレームワークの発展はすでに14年近くに及びます。従来のAI分野では、学界でも産業界でも、GoogleのTensorFlow、MetaのPytorch、百度の飛桨、字節のMagicAnimateなど、成熟したフレームワークが選択可能で、それぞれのシーンに応じて利点があります。

現在、暗号通貨の中で浮上しているフレームワークプロジェクトは、AIのブームによる大量のエージェントの需要に基づいて構築され、他の分野に派生し、最終的には異なる細分化された分野のAIフレームワークが形成されています。以下は、いくつかの主流フレームワークの紹介です：

1.1 エリザ

Elizaは、自律AIエージェントを作成、展開、管理するためのマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptに基づいて開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。主にソーシャルメディアシーンを対象としており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理においては、PDF読み取り分析、リンクコンテンツ抽出、音声文字起こし、ビデオ処理、画像分析などの機能をサポートしています。

Elizaが現在サポートしているユースケースは主に次のとおりです：

1. AIアシスタント系アプリケーション
2. ソーシャルメディアの役割
3. ナレッジワーカー
4. インタラクティブな役割

サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論やOpenAI APIのクラウド推論などが含まれます。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成と管理のマルチモーダルAIフレームワークで、主にゲーム内のインテリジェントNPCの設計に焦点を当てています。特に、ローコードまたはノーコードの基盤を持つユーザーでも使用できる点が特徴です。

コアデザインは、エージェントプロンプトインターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュール、オンチェーンウォレットオペレーター、学習モジュール、作業メモリ、長期記憶プロセッサ、エージェントリポジトリ、アクションプランナー、計画実行者などの複数のサブシステムが協調して機能するモジュラー設計です。

アプリケーションのシーンはゲームだけでなく、メタバースにも適用され、このフレームワークを使用して構築されたプロジェクトがすでに複数あります。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールであり、大規模言語モデルアプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。これは統一された操作インターフェースを提供し、複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースとの相互作用を容易にします。

コア特徴には、統一インターフェース、モジュール化アーキテクチャ、型安全性、高効率性能が含まれます。ワークフローは、プロバイダ抽象層、スマートエージェント呼び出しツールまたはクエリベクトルストレージを提供し、さらに情報検索強化生成などのメカニズムを通じて応答を生成します。

アプリケーションシーンには、Q&Aシステム、文書検索ツール、コンテキスト認識を備えたチャットボットなどが含まれます。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースフレームワークで、Xプラットフォーム上でAIエージェントを展開し管理するプロセスを簡素化します。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張しやすい設計を採用しています。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、OpenAIとAnthropicの大規模言語モデルをサポートし、XプラットフォームAPIを直接統合し、モジュール接続システムを備えています。今後の計画として、エージェントが以前のインタラクションやコンテキスト情報を記憶できるメモリシステムを統合することがあります。

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二、BTCエコシステムのコピー

AIエージェントの発展パスは最近のBTCエコシステムと類似点があります。BTCエコシステムの発展パスは大まかに以下のようになります：BRC20 - 複数のプロトコル競争 - BTC L2 - Babylonを中心としたBTCFi。AIエージェントは成熟した技術スタックに基づいてより速く発展し、そのパスは次のように要約できます：GOAT/ACT - ソーシャルタイプエージェント/分析タイプAIエージェント - フレームワーク競争。将来的にはエージェントの分散化やセキュリティに関するインフラプロジェクトが次の段階の主旋律になる可能性があります。

AIエージェントのナラティブは、スマートコントラクトのチェーンの歴史を再現するのではなく、既存のAIフレームワークプロジェクトは新しいインフラ開発の考え方を提供しています。Memecoin Launchpadや銘文プロトコルと比較して、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンに似ており、エージェントは未来のDappに似ています。

未来の議論はEVMと異種チェーンからフレームワークの競争に移る可能性があります。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化し、ブロックチェーン上での開発の意義です。

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三、ブロックチェーンに上がる意義は？

ブロックチェーンが他の分野と結びつくとき、しばしばその意義についての疑問に直面します。DeFiの成功要因（高いアクセス性、高効率低コスト、分散化された信頼性の安全性）を考えると、AIエージェントのチェーン化が持つ可能性のある意義には次のものが含まれます：

1. 使用コストを削減し、アクセス性と選択性を向上させて、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする；
2. ブロックチェーンに基づく安全なソリューションを提供し、エージェントと現実または仮想ウォレットとのインタラクションのニーズを満たす。
3. 独自の分散化金融モデルを創造する。例えば、エージェント関連の計算力やデータマーキング投資など；
4. 透明で追跡可能な推論を実現し、DeFiの相互運用性を改善し、従来のインターネットの巨人が提供するエージェントブラウザよりも魅力的です。

四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは将来的にGPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。エージェント構築プロセスを簡素化し、複雑な機能の組み合わせを提供するフレームワークが有利になり、GPT Storeよりも魅力的なWeb3クリエイティブ経済を形成するかもしれません。

現在のGPTストアと比べて、Web3エージェントのクリエイティブ経済はより公平でオープンであり、一般の人々にも参加の機会があります。未来のAIミームは、既存のプラットフォーム上のエージェントよりもよりインテリジェントで面白くなる可能性があります。

AIフレームワークはWeb3に新しいインフラと革新の機会をもたらしますが、その真の価値と適用シーンはまだ時間によって検証され、探求される必要があります。

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