Desconstrução da estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa sobre a combinação de IA e criptomoedas evoluiu rapidamente. O foco do mercado mudou para projetos "baseados em estruturas" dominados por tecnologia, com vários projetos surgindo neste nicho que rapidamente alcançaram valores de mercado superiores a cem milhões e até um bilhão. Esses projetos deram origem a um novo modelo de emissão de ativos: emitir moedas a partir de repositórios de código no GitHub, com Agentes desenvolvidos com base na estrutura também podendo emitir moedas novamente. Com a estrutura como base e o Agente como elemento superior, formou-se um modelo único de infraestrutura da era da IA. Este artigo começará com uma introdução à estrutura e explorará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. O que é uma estrutura?
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. A estrutura pode ser entendida como o sistema operativo da era da IA, assim como o Windows, Linux ou iOS, Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito emergente no campo das criptomoedas, desde o surgimento do Theano em 2010, os quadros de IA já se desenvolveram por quase 14 anos. No círculo tradicional de IA, já existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow da Google e o Pytorch da Meta. Atualmente, os projetos de quadros que estão surgindo nas criptomoedas foram criados com base na enorme demanda de Agentes impulsionada pela onda de IA e se ramificaram para outras áreas, formando quadros de IA em diferentes domínios. A seguir estão algumas introduções a quadros principais:
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, utilizada para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvido com base em TypeScript, é altamente compatível e fácil de integrar com API. É principalmente direcionado a cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, incluindo Discord, Twitter, Telegram, entre outros. Suporta o processamento de documentos PDF, conteúdos de links, transcrição de áudio, conteúdos de vídeo, análise de imagens, entre outros.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem: aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativos. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, principalmente direcionada ao design de NPCs inteligentes em jogos. A característica é que usuários com pouco ou nenhum código também podem utilizá-la.
O design central do G.A.M.E é uma abordagem modular que permite a colaboração de múltiplos subsistemas, incluindo a interface de提示 do Agent, o subsistema de percepção, o motor de planejamento estratégico, o contexto do mundo, o módulo de processamento de diálogos e vários outros componentes.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita na linguagem Rust, utilizada para simplificar o desenvolvimento de aplicações de modelos de linguagem grandes (LLM). Ela oferece uma interface unificada para acessar vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais incluem interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipos e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho envolve camada de abstração de provedores, ferramentas de chamada de agentes inteligentes ou armazenamento de vetores de consulta, mecanismos de recuperação melhorada e geração.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Ele oferece uma interface de linha de comando, suporta design modular, permitindo a integração flexível de diferentes módulos de funcionalidade.
ZerePy suporta LLM da OpenAI e Anthropic, integrando a API da plataforma X, permitindo que o Agente realize várias operações sociais. Há planos futuros para integrar um sistema de memória, permitindo que o Agente lembre-se das interações anteriores e das informações de contexto.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema recente do BTC. O ecossistema BTC passou pelas fases BRC20, competição entre múltiplos protocolos, BTC L2 e BTCFi. O Agente de IA, por sua vez, desenvolve-se mais rapidamente sobre uma pilha de tecnologia de IA tradicional madura, podendo ser resumido como: GOAT/ACT - Agentes da classe Social/IA analítica - competição entre estruturas de Agentes.
No entanto, a pista de AI Agent é pouco provável que se torne homogênea ou em bolha como o ecossistema BTC. Os projetos de estrutura de AI oferecem novas ideias para o desenvolvimento de infraestrutura, mais parecidos com futuras blockchains públicas, enquanto os Agents são semelhantes aos futuros Dapps. O debate futuro pode mudar de uma disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas, com foco em como realizar a Descentralização ou encadeamento, bem como o significado de sua implementação na blockchain.
Três, qual é o significado de colocar na blockchain?
A combinação de blockchain e IA precisa enfrentar a questão do seu significado. Referindo-se ao caminho para o sucesso do DeFi, as razões que apoiam a cadeia de agentes podem incluir:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a escolha, permitindo que os utilizadores comuns participem no "direito de aluguer" da AI.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de interação entre o Agente e carteiras reais ou virtuais.
Implementar jogadas financeiras únicas em blockchain, como investimentos em capacidade de computação relacionados a Agentes, marcação de dados, etc.
Através de uma inferência transparente e rastreável, alcançar uma interoperação mais atraente do que as gigantes da internet tradicionais.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas podem ter uma vantagem, criando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Web3 pode ser mais justo do que o Web2 em termos de demanda e sistemas econômicos, introduzindo uma economia comunitária que torna os Agentes mais completos. A economia criativa dos Agentes proporcionará oportunidades de participação para as pessoas comuns, e os futuros Memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os existentes.
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digital_archaeologist
· 12h atrás
Podemos falar de coisas reais? A especulação voltou.
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ResearchChadButBroke
· 08-06 16:05
Outra nova narrativa de ser enganado por idiotas
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GasFeeSobber
· 08-06 16:02
Inteligência artificial também precisa de Força orz
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DecentralizedElder
· 08-06 16:01
Ser enganado por idiotas de forma cada vez mais sofisticada.
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MemecoinTrader
· 08-06 16:00
em alta af neste playbook de frame-to-agent... já a farmar 3 posições rn
Novas tendências em frameworks de IA: a evolução de agentes inteligentes para ecossistemas de Descentralização.
Desconstrução da estrutura de IA: da agência inteligente à exploração da Descentralização
Introdução
Recentemente, a narrativa sobre a combinação de IA e criptomoedas evoluiu rapidamente. O foco do mercado mudou para projetos "baseados em estruturas" dominados por tecnologia, com vários projetos surgindo neste nicho que rapidamente alcançaram valores de mercado superiores a cem milhões e até um bilhão. Esses projetos deram origem a um novo modelo de emissão de ativos: emitir moedas a partir de repositórios de código no GitHub, com Agentes desenvolvidos com base na estrutura também podendo emitir moedas novamente. Com a estrutura como base e o Agente como elemento superior, formou-se um modelo único de infraestrutura da era da IA. Este artigo começará com uma introdução à estrutura e explorará o significado da estrutura de IA no campo das criptomoedas.
I. O que é uma estrutura?
A estrutura de IA é uma ferramenta ou plataforma de desenvolvimento de baixo nível que integra módulos, bibliotecas e ferramentas pré-construídos, simplificando o processo de construção de modelos de IA complexos. A estrutura pode ser entendida como o sistema operativo da era da IA, assim como o Windows, Linux ou iOS, Android. Cada estrutura tem suas vantagens e desvantagens, e os desenvolvedores podem escolher de acordo com suas necessidades.
Embora o "quadro de IA" seja um conceito emergente no campo das criptomoedas, desde o surgimento do Theano em 2010, os quadros de IA já se desenvolveram por quase 14 anos. No círculo tradicional de IA, já existem quadros maduros disponíveis, como o TensorFlow da Google e o Pytorch da Meta. Atualmente, os projetos de quadros que estão surgindo nas criptomoedas foram criados com base na enorme demanda de Agentes impulsionada pela onda de IA e se ramificaram para outras áreas, formando quadros de IA em diferentes domínios. A seguir estão algumas introduções a quadros principais:
1.1 Eliza
Eliza é uma estrutura de simulação multi-Agent, utilizada para criar, implantar e gerenciar Agentes de IA autônomos. Desenvolvido com base em TypeScript, é altamente compatível e fácil de integrar com API. É principalmente direcionado a cenários de redes sociais, suportando integração em múltiplas plataformas, incluindo Discord, Twitter, Telegram, entre outros. Suporta o processamento de documentos PDF, conteúdos de links, transcrição de áudio, conteúdos de vídeo, análise de imagens, entre outros.
Os casos de uso suportados pelo Eliza incluem: aplicações de assistente de IA, personagens de redes sociais, trabalhadores do conhecimento e personagens interativos. Os modelos suportados incluem inferência local de modelos de código aberto, inferência em nuvem da API OpenAI, entre outros.
1.2 G.A.M.E
G.A.M.E é uma estrutura de IA multimodal gerada e gerida automaticamente lançada pela Virtual, principalmente direcionada ao design de NPCs inteligentes em jogos. A característica é que usuários com pouco ou nenhum código também podem utilizá-la.
O design central do G.A.M.E é uma abordagem modular que permite a colaboração de múltiplos subsistemas, incluindo a interface de提示 do Agent, o subsistema de percepção, o motor de planejamento estratégico, o contexto do mundo, o módulo de processamento de diálogos e vários outros componentes.
1.3 Rig
Rig é uma ferramenta de código aberto escrita na linguagem Rust, utilizada para simplificar o desenvolvimento de aplicações de modelos de linguagem grandes (LLM). Ela oferece uma interface unificada para acessar vários fornecedores de serviços LLM e bancos de dados vetoriais.
As características principais incluem interface unificada, arquitetura modular, segurança de tipos e desempenho eficiente. O fluxo de trabalho envolve camada de abstração de provedores, ferramentas de chamada de agentes inteligentes ou armazenamento de vetores de consulta, mecanismos de recuperação melhorada e geração.
1.4 ZerePy
ZerePy é uma estrutura de código aberto baseada em Python, que simplifica o processo de implantação e gestão de Agentes de IA na plataforma X. Ele oferece uma interface de linha de comando, suporta design modular, permitindo a integração flexível de diferentes módulos de funcionalidade.
ZerePy suporta LLM da OpenAI e Anthropic, integrando a API da plataforma X, permitindo que o Agente realize várias operações sociais. Há planos futuros para integrar um sistema de memória, permitindo que o Agente lembre-se das interações anteriores e das informações de contexto.
Dois, a cópia do ecossistema BTC
O caminho de desenvolvimento do Agente de IA tem semelhanças com o ecossistema recente do BTC. O ecossistema BTC passou pelas fases BRC20, competição entre múltiplos protocolos, BTC L2 e BTCFi. O Agente de IA, por sua vez, desenvolve-se mais rapidamente sobre uma pilha de tecnologia de IA tradicional madura, podendo ser resumido como: GOAT/ACT - Agentes da classe Social/IA analítica - competição entre estruturas de Agentes.
No entanto, a pista de AI Agent é pouco provável que se torne homogênea ou em bolha como o ecossistema BTC. Os projetos de estrutura de AI oferecem novas ideias para o desenvolvimento de infraestrutura, mais parecidos com futuras blockchains públicas, enquanto os Agents são semelhantes aos futuros Dapps. O debate futuro pode mudar de uma disputa entre EVM e cadeias heterogêneas para uma disputa de estruturas, com foco em como realizar a Descentralização ou encadeamento, bem como o significado de sua implementação na blockchain.
Três, qual é o significado de colocar na blockchain?
A combinação de blockchain e IA precisa enfrentar a questão do seu significado. Referindo-se ao caminho para o sucesso do DeFi, as razões que apoiam a cadeia de agentes podem incluir:
Reduzir os custos de utilização, aumentar a acessibilidade e a escolha, permitindo que os utilizadores comuns participem no "direito de aluguer" da AI.
Fornecer soluções de segurança baseadas em blockchain, atendendo às necessidades de interação entre o Agente e carteiras reais ou virtuais.
Implementar jogadas financeiras únicas em blockchain, como investimentos em capacidade de computação relacionados a Agentes, marcação de dados, etc.
Através de uma inferência transparente e rastreável, alcançar uma interoperação mais atraente do que as gigantes da internet tradicionais.
Quatro, Economia Criativa
Projetos do tipo framework podem oferecer oportunidades de empreendedorismo semelhantes ao GPT Store no futuro. A simplificação do processo de construção de agentes e a oferta de combinações de funcionalidades complexas podem ter uma vantagem, criando uma economia criativa Web3 mais interessante do que o GPT Store.
Web3 pode ser mais justo do que o Web2 em termos de demanda e sistemas econômicos, introduzindo uma economia comunitária que torna os Agentes mais completos. A economia criativa dos Agentes proporcionará oportunidades de participação para as pessoas comuns, e os futuros Memes de IA podem ser mais inteligentes e interessantes do que os existentes.