解构AI框架：从智能代理到去中心化的探索

前言

近期，AI与加密货币结合的叙事发展迅速。市场关注度转向了技术主导的"框架类"项目，这一细分赛道在短短几周内就出现了多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目衍生出了新的资产发行模式:以Github代码库发币，基于框架构建的Agent也可再次发币。以框架为基础，Agent为上层应用，形成了一种类似资产发行平台的结构，实际上是AI时代特有的基础设施模式正在形成。本文将从框架概述开始，结合个人思考来解读AI框架对加密货币行业的意义。

一、框架概述

AI框架是一套集成了预构建模块、库和工具的底层开发平台，简化了构建复杂AI模型的过程。可以将其理解为AI时代的操作系统，类似桌面系统中的Windows、Linux，或移动端的iOS与Android。每种框架都有其优劣势，开发者可根据具体需求进行选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新兴概念，但从2010年Theano诞生算起，AI框架的发展已近14年。传统AI圈无论学界还是产业界都有成熟框架可供选择，如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。

目前加密货币领域涌现的框架项目，是基于AI热潮下大量Agent需求而打造的，并向其他赛道延伸，形成了不同细分领域的AI框架。以下是几个主流框架的简介:

1.1 Eliza

Eliza是一个多Agent模拟框架，专门用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发，具有良好的兼容性和API集成能力。

主要应用场景包括社交媒体集成、内容处理等。支持的用例有AI助手类应用、社交媒体角色、知识工作者和互动角色等。支持本地推理的开源模型和基于云的推理模型。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是一个自动生成与管理的多模态AI框架，主要针对游戏中的智能NPC设计。特点是低代码甚至无代码用户也可使用。

核心设计是通过多个子系统协同工作的模块化设计，包括Agent提示接口、感知子系统、战略规划引擎等多个组件。

除游戏外，该框架也适用于元宇宙场景，已有多个项目采用该框架进行构建。

1.3 Rig

Rig是用Rust编写的开源工具，旨在简化大型语言模型应用程序的开发。它提供统一接口来与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

核心特点包括统一接口、模块化架构、类型安全和高效性能等。工作流程包括请求处理、信息获取和响应生成等步骤。

适用于构建问答系统、文档搜索工具、聊天机器人等多种应用场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是一个基于Python的开源框架，用于简化在X平台上部署和管理AI Agent的过程。它提供命令行界面方便用户管理控制。

核心架构基于模块化设计，支持LLM集成、X平台集成和模块化连接系统等功能。未来计划集成内存系统以实现更连贯的交互。

相比Eliza，ZerePy更专注于在特定社交平台上简化AI Agent的部署过程。

二、与BTC生态的相似之处

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有诸多相似之处。BTC生态的发展可概括为:BRC20 - 多协议竞争 - BTC L2 - 以Babylon为核心的BTCFi。AI Agent则在成熟技术栈基础上发展更快,可概括为:GOAT/ACT - 多类Agent/框架竞争。未来围绕Agent去中心化、安全性的基建项目可能成为下一阶段主题。

但AI Agent赛道不太可能如BTC生态般同质化、泡沫化。AI框架项目提供了新的基建思路,更像未来的公链,Agent则类似未来的DApp。未来的争论可能从EVM与异构链之争转为框架之争,关键问题是如何实现去中心化或链化,以及在区块链上实现这些有何意义。

三、上链的意义

区块链与其他领域结合时,都面临意义何在的问题。DeFi之所以能从传统金融分一杯羹,是因为具备更高可及性、更好效率和更低成本、无需信任中心化的安全性。按此思路,支持Agent链化的理由可能有:

1. 降低使用成本,提高可及性和选择性,使普通用户也能参与AI"出租权"

2. 基于区块链的安全方案可能成为Agent介入现实或虚拟钱包时的刚需

3. 实现独特的区块链金融玩法,如Agent相关的算力、数据标记等投资机会

4. 结合区块链的Agent可能实现更透明、可追溯的推理,比传统互联网巨头的agent浏览器更具吸引力

四、创意经济展望

框架类项目未来可能提供类似GPT Store的创业机会。简化Agent构建流程并提供复杂功能组合的框架可能占据优势,形成比GPT Store更有趣的Web3创意经济。

相比偏向传统领域实用性的GPT Store,Web3在需求和经济体系上都有创新空间。Agent的创意经济将是普通人也能参与的机会,未来的AI Meme可能比现有Agent更智能、有趣。