Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Tốc độ phát triển và sự biến đổi của câu chuyện trong lĩnh vực AI Agent thật sự nhanh chóng và khó để theo kịp. Kể từ khi "cổng thông tin chân lý" mở ra mùa hè của Agent, chỉ trong hai tháng ngắn ngủi, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có những thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do các câu chuyện công nghệ dẫn dắt, và phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường từ hàng triệu đến hàng tỷ trong vài tuần qua. Những dự án này phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, đó là phát hành token từ kho mã trên Github, và các Agent được xây dựng trên các khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent trở thành ứng dụng trên tầng lớp trên. Mô hình này giống như một nền tảng phát hành tài sản, thực tế là một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng cho thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, kết hợp với suy nghĩ để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cấp thấp, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng để xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và thực hiện dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu là hệ điều hành của thời đại AI, như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể tự do lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng từ nguồn gốc, sự phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, cả học viện và ngành công nghiệp đều có khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, PaddlePaddle của Baidu, MagicAnimate của ByteDance, mỗi khung đều có ưu điểm riêng cho các tình huống khác nhau.
Hiện tại, các dự án khung nổi bật trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, cuối cùng hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính thống.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển dựa trên TypeScript, ưu điểm của nó là tính tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ các chức năng như phân tích đọc PDF, trích xuất nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh, v.v.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính là:
Ứng dụng loại trợ lý AI
Vai trò của mạng xã hội
Người lao động tri thức
Vai trò tương tác
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn tại chỗ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây OpenAI API, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Điểm đặc biệt là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi là thiết kế mô-đun với sự hợp tác của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại, người điều hành ví trên chuỗi, mô-đun học, bộ nhớ làm việc, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, kho Agent, bộ lập kế hoạch hành động và bộ thực thi kế hoạch.
Các ứng dụng không chỉ trong trò chơi mà còn áp dụng cho vũ trụ ảo, đã có nhiều dự án sử dụng khung này để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vectơ.
Các đặc điểm chính bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc liên quan đến lớp trừu tượng nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc truy vấn lưu trữ vector, cũng như tạo phản hồi thông qua các cơ chế như tăng cường truy xuất.
Các trường hợp ứng dụng bao gồm hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot có khả năng nhận biết tình huống, v.v.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, cho phép Agent ghi nhớ các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Đường phát triển của hệ sinh thái BTC chủ yếu là: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi với Babylon làm trung tâm. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, con đường có thể được tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại xã hội/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh sự Phi tập trung và an toàn của Agent có thể trở thành giai điệu chính trong giai đoạn tiếp theo.
Narrative của AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác thành cuộc tranh luận về khung, vấn đề chính là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, thường gặp phải những nghi ngờ về ý nghĩa của nó. Suy ngẫm về các yếu tố thành công của DeFi (tính khả dụng cao, hiệu quả chi phí thấp, Phi tập trung an toàn), ý nghĩa có thể của việc chuỗi hóa AI Agent bao gồm:
Giảm chi phí sử dụng, tăng khả năng tiếp cận và sự lựa chọn, cho phép người dùng bình thường tham gia vào "quyền cho thuê" AI;
Cung cấp giải pháp an ninh dựa trên blockchain, đáp ứng nhu cầu tương tác giữa Agent và ví thực tế hoặc ảo;
Tạo ra các mô hình tài chính blockchain độc đáo, chẳng hạn như đầu tư vào sức mạnh tính toán và đánh dấu dữ liệu liên quan đến Agent;
Thực hiện lý luận minh bạch, có thể truy xuất, cải thiện khả năng tương tác DeFi, hấp dẫn hơn so với trình duyệt agent do các ông lớn Internet truyền thống cung cấp.
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store hiện tại, kinh tế sáng tạo của Web3 Agent có thể công bằng và mở hơn, tạo cơ hội cho người bình thường tham gia. AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent trên các nền tảng hiện tại.
Khung AI mang lại cơ sở hạ tầng và cơ hội đổi mới mới cho Web3, nhưng giá trị thực sự và các tình huống ứng dụng của nó vẫn cần thời gian để xác thực và khám phá.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SchrodingerAirdrop
· 07-19 18:41
Ai nói mùa hè đã kết thúc? agent mới chỉ vừa bắt đầu nóng lên.
Xem bản gốcTrả lời0
GasGasGasBro
· 07-16 19:40
Lại gặp đầu cuối chân lý, xem nhiều tuyển tập ta.
Xem bản gốcTrả lời0
PessimisticLayer
· 07-16 19:40
Lại là một vòng quay mới trong thế giới tiền điện tử.
Xu hướng mới của khung AI: Từ đại lý thông minh đến khám phá Web3 phi tập trung
Giải cấu trúc khung AI: Từ đại lý thông minh đến Phi tập trung khám phá
Lời mở đầu
Tốc độ phát triển và sự biến đổi của câu chuyện trong lĩnh vực AI Agent thật sự nhanh chóng và khó để theo kịp. Kể từ khi "cổng thông tin chân lý" mở ra mùa hè của Agent, chỉ trong hai tháng ngắn ngủi, câu chuyện kết hợp giữa AI và tiền điện tử gần như có những thay đổi mới mỗi tuần. Gần đây, sự chú ý của thị trường tập trung vào các dự án "khung" do các câu chuyện công nghệ dẫn dắt, và phân khúc này đã xuất hiện nhiều dự án có giá trị thị trường từ hàng triệu đến hàng tỷ trong vài tuần qua. Những dự án này phát sinh ra một mô hình phát hành tài sản mới, đó là phát hành token từ kho mã trên Github, và các Agent được xây dựng trên các khung cũng có thể phát hành token một lần nữa. Dựa trên khung, Agent trở thành ứng dụng trên tầng lớp trên. Mô hình này giống như một nền tảng phát hành tài sản, thực tế là một mô hình cơ sở hạ tầng đặc trưng cho thời đại AI đang hình thành. Bài viết này sẽ bắt đầu từ giới thiệu về khung, kết hợp với suy nghĩ để giải thích ý nghĩa của khung AI đối với lĩnh vực tiền điện tử.
Một, Khung là gì?
Khung AI là một công cụ hoặc nền tảng phát triển cấp thấp, tích hợp các mô-đun, thư viện và công cụ đã được xây dựng sẵn, đơn giản hóa quá trình xây dựng các mô hình AI phức tạp. Những khung này thường bao gồm các chức năng để xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và thực hiện dự đoán. Nói một cách đơn giản, khung có thể được hiểu là hệ điều hành của thời đại AI, như hệ thống máy tính để bàn Windows, Linux, hoặc hệ điều hành di động iOS và Android. Mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng, các nhà phát triển có thể tự do lựa chọn theo nhu cầu.
Mặc dù "khung AI" là khái niệm mới trong lĩnh vực tiền điện tử, nhưng từ nguồn gốc, sự phát triển của khung AI đã gần 14 năm. Trong lĩnh vực AI truyền thống, cả học viện và ngành công nghiệp đều có khung phát triển trưởng thành để lựa chọn, như TensorFlow của Google, Pytorch của Meta, PaddlePaddle của Baidu, MagicAnimate của ByteDance, mỗi khung đều có ưu điểm riêng cho các tình huống khác nhau.
Hiện tại, các dự án khung nổi bật trong tiền điện tử được xây dựng dựa trên nhu cầu lớn về Agent trong cơn sốt AI, và đã phát triển sang các lĩnh vực khác, cuối cùng hình thành các khung AI trong các lĩnh vực phân khúc khác nhau. Dưới đây là một số giới thiệu về các khung chính thống.
1.1 Eliza
Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân, được sử dụng để tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự trị. Được phát triển dựa trên TypeScript, ưu điểm của nó là tính tương thích tốt và dễ dàng tích hợp API. Chủ yếu nhắm đến các tình huống truyền thông xã hội, hỗ trợ tích hợp đa nền tảng, bao gồm Discord, X/Twitter, Telegram, v.v. Trong xử lý nội dung truyền thông, hỗ trợ các chức năng như phân tích đọc PDF, trích xuất nội dung liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý video, phân tích hình ảnh, v.v.
Eliza hiện tại hỗ trợ các trường hợp sử dụng chính là:
Các mô hình được hỗ trợ bao gồm suy diễn tại chỗ mô hình mã nguồn mở, suy diễn đám mây OpenAI API, v.v.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E là khung AI đa mô hình tự động tạo và quản lý do Virtual phát triển, chủ yếu nhắm đến thiết kế NPC thông minh trong trò chơi. Điểm đặc biệt là người dùng có nền tảng mã thấp hoặc thậm chí không có mã cũng có thể sử dụng.
Thiết kế cốt lõi là thiết kế mô-đun với sự hợp tác của nhiều hệ thống con, bao gồm giao diện gợi ý Agent, hệ thống cảm nhận, động cơ lập kế hoạch chiến lược, ngữ cảnh thế giới, mô-đun xử lý đối thoại, người điều hành ví trên chuỗi, mô-đun học, bộ nhớ làm việc, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn, kho Agent, bộ lập kế hoạch hành động và bộ thực thi kế hoạch.
Các ứng dụng không chỉ trong trò chơi mà còn áp dụng cho vũ trụ ảo, đã có nhiều dự án sử dụng khung này để xây dựng.
1.3 Rig
Rig là công cụ mã nguồn mở được viết bằng ngôn ngữ Rust, nhằm đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp giao diện hoạt động thống nhất, thuận tiện cho việc tương tác với nhiều nhà cung cấp dịch vụ LLM và cơ sở dữ liệu vectơ.
Các đặc điểm chính bao gồm giao diện thống nhất, kiến trúc mô-đun, an toàn kiểu và hiệu suất cao. Quy trình làm việc liên quan đến lớp trừu tượng nhà cung cấp, công cụ gọi đại lý thông minh hoặc truy vấn lưu trữ vector, cũng như tạo phản hồi thông qua các cơ chế như tăng cường truy xuất.
Các trường hợp ứng dụng bao gồm hệ thống hỏi đáp, công cụ tìm kiếm tài liệu, chatbot có khả năng nhận biết tình huống, v.v.
1.4 ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, đơn giản hóa quá trình triển khai và quản lý AI Agent trên nền tảng X. Nó kế thừa các chức năng cốt lõi của dự án Zerebro, nhưng áp dụng thiết kế mô-đun hơn, dễ mở rộng hơn.
ZerePy cung cấp giao diện dòng lệnh, hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI và Anthropic, tích hợp trực tiếp API của nền tảng X, có hệ thống kết nối mô-đun. Kế hoạch trong tương lai là tích hợp hệ thống bộ nhớ, cho phép Agent ghi nhớ các tương tác và thông tin ngữ cảnh trước đó.
Hai, Bản sao của hệ sinh thái BTC
Đường phát triển của AI Agent có những điểm tương đồng với hệ sinh thái BTC gần đây. Đường phát triển của hệ sinh thái BTC chủ yếu là: BRC20 - Cạnh tranh đa giao thức - BTC L2 - BTCFi với Babylon làm trung tâm. AI Agent phát triển nhanh hơn trên nền tảng công nghệ trưởng thành, con đường có thể được tóm tắt như sau: GOAT/ACT - Agent loại xã hội/AI Agent phân tích - Cạnh tranh khung. Trong tương lai, các dự án cơ sở hạ tầng xoay quanh sự Phi tập trung và an toàn của Agent có thể trở thành giai điệu chính trong giai đoạn tiếp theo.
Narrative của AI Agent không phải là tái hiện lịch sử chuỗi hợp đồng thông minh, các dự án khung AI hiện có cung cấp một hướng phát triển cơ sở hạ tầng mới. So với Memecoin Launchpad và giao thức văn bản, khung AI giống như một chuỗi công khai trong tương lai, Agent giống như một Dapp trong tương lai.
Tranh luận trong tương lai có thể chuyển từ EVM và chuỗi khác thành cuộc tranh luận về khung, vấn đề chính là làm thế nào để Phi tập trung hoặc chuỗi hóa, cũng như ý nghĩa của việc phát triển trên blockchain.
Ba, Ý nghĩa của việc lên chuỗi?
Khi blockchain kết hợp với các lĩnh vực khác, thường gặp phải những nghi ngờ về ý nghĩa của nó. Suy ngẫm về các yếu tố thành công của DeFi (tính khả dụng cao, hiệu quả chi phí thấp, Phi tập trung an toàn), ý nghĩa có thể của việc chuỗi hóa AI Agent bao gồm:
Bốn, Kinh tế sáng tạo
Các dự án loại khung có thể cung cấp cơ hội khởi nghiệp tương tự như GPT Store trong tương lai. Khung đơn giản hóa quy trình xây dựng Agent và cung cấp các tổ hợp chức năng phức tạp có thể chiếm ưu thế, hình thành một nền kinh tế sáng tạo Web3 thú vị hơn so với GPT Store.
So với GPT Store hiện tại, kinh tế sáng tạo của Web3 Agent có thể công bằng và mở hơn, tạo cơ hội cho người bình thường tham gia. AI Meme trong tương lai có thể thông minh và thú vị hơn Agent trên các nền tảng hiện tại.
Khung AI mang lại cơ sở hạ tầng và cơ hội đổi mới mới cho Web3, nhưng giá trị thực sự và các tình huống ứng dụng của nó vẫn cần thời gian để xác thực và khám phá.