AIフレームワークの解析: インテリジェントエージェントから分散化の探求へ

イントロダクション

最近、AIと暗号通貨の結びつきに関する物語が急速に発展しています。市場の関心は技術主導の「フレームワーク型」プロジェクトに移り、この細分化された分野では数週間のうちに複数の時価総額が1億を超える、さらには10億を超えるプロジェクトが生まれました。この種のプロジェクトは、新しい資産発行モデルを派生させています：GitHubリポジトリを利用してトークンを発行し、フレームワークを基に開発されたエージェントも再度トークンを発行できます。フレームワークを基盤とし、エージェントが上層アプリケーションとして機能し、資産発行プラットフォームに似たモデルが形成されており、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ようとしています。本稿では、フレームワークの概念から出発し、個人的な考察を交えてAIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味を解読します。

! AIフレームワークの解体:インテリジェントプロキシから分散化への探求

一、フレームワークの概念

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、ツールを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームであり、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化します。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、および予測の機能が通常含まれています。簡単に言えば、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、デスクトップシステムのWindows、Linuxや、モバイル端末のiOSとAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれの長所と短所があり、開発者はニーズに応じて選択できます。

「AIフレームワーク」は暗号通貨の分野では新しい概念ですが、その発展はすでに14年近い歴史があります。従来のAI分野には、GoogleのTensorFlowやMetaのPyTorchなどの成熟したフレームワークが選択可能です。暗号通貨において現れたフレームワークプロジェクトは、現在のAIブームにおける多数のエージェントの需要に応じて作られ、他の領域にも広がり、さまざまな細分化された分野のAIフレームワークを形成しています。

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1.1 エリザ

Elizaはa16zが開発した多エージェントシミュレーションフレームワークで、自律AIエージェントの作成、展開、管理に使用されます。TypeScriptを基に開発されており、優れた互換性とAPI統合能力を備えています。

Elizaは主にソーシャルメディアのシーンを対象としており、Discord、Twitter/X、Telegramなどの複数のプラットフォームの統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理に関しては、PDF分析、リンクコンテンツ抽出、音声転写、動画処理、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

Elizaは、オープンソースモデルのローカル推論やクラウドベースの推論を含む、さまざまなモデルをサポートしています。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成および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の設計を対象としています。このフレームワークの特徴は、ローコードまたはノーコードのユーザーでも利用でき、パラメーターを変更するだけでエージェント設計に参加できる点です。

G.A.M.Eのコア設計は、エージェント提示インターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジン、世界のコンテキスト、対話処理モジュールなどの複数のコンポーネントを含む、複数のサブシステムが協調して作動するモジュラーアーキテクチャを採用しています。

このフレームワークは、エージェントの仮想環境における意思決定、フィードバック、知覚、および個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースのシーンに適しています。

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、大規模言語モデル(LLM)のアプリケーション開発を簡素化することを目的としています。統一された操作インターフェースを提供し、開発者が複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースと対話するのを便利にします。

Rigのコア特性には以下が含まれます:

1. 統一インターフェース
2. モジュール化アーキテクチャ
3. タイプセーフティ 4.効率的なパフォーマンス

Rigは、質問応答システム、文書検索ツール、チャットボット、およびコンテンツ制作などのシーンを構築するために適しています。

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(前Twitter)プラットフォームでのAIエージェントの展開と管理プロセスを簡素化するために使用されます。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およびAnthropicの大型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、将来的にはメモリシステムを追加する予定です。

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二、BTCエコシステムの発展パスとの類似性

AIエージェントの発展パスは、最近のBTCエコシステムと多くの類似点があります。BTCエコシステムの発展は、BRC20 - 複数プロトコルの競争 - BTC L2 - BTCFiと要約できます。AIエージェントは、GOAT/ACT - ソーシャルエージェント/分析型AIエージェント - フレームワーク競争です。将来的には、エージェントの分散化や安全性に関するインフラプロジェクトが次のステージの主旋律になる可能性があります。

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ます。Memecoin発行プラットフォームや銘文プロトコルと比べて、AIフレームワークは未来のパブリックチェーンのようであり、エージェントは未来のDappのようです。未来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移行する可能性があり、重要な問題はどのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてブロックチェーン上でAIフレームワークを開発する意義です。

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三、チェーン上の意義

ブロックチェーンとAIの融合は、その意味と価値の問題に直面する必要があります。DeFiの成功事例を参考にすると、エージェントの分散化を支持する理由には以下が含まれる可能性があります:

1. 使用コストを削減し、アクセス性と選択肢を向上させる
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する
3. 独特な分散化金融モデルを実現する
4. 透明性のあるトレーサブルな推論と相互運用性の強化を実現

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第四、クリエイティブ経済の潜在能力

AIフレームワーク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。エージェントの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は、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成する優位性を占めるかもしれません。

Web3は、需要と経済システムにおいてWeb2の巨頭の不公平な政策の欠陥を補うことができ、コミュニティ経済を導入することでAgentをより充実させます。Agentのクリエイティブ経済は一般の人々に参加の機会を提供し、未来のAI Memeは現在のプラットフォーム上のAgentよりもスマートで面白くなる可能性があります。

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