Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ thảo luận về cảnh quan cho các Framework trong Crypto X AI. Chúng tôi sẽ xem xét các loại hiện tại (ELIZA, GAME, ARC, ZEREPY) và khác biệt về công nghệ của chúng.

Net/Net:

Chúng tôi đã xem xét và thử nghiệm 4 khung việc chính trong tuần trước và kết luận của chúng tôi được trình bày ở đây (và đúng, có một Cheat Sheet).

Chúng tôi tin rằng $AI16Z sẽ tiếp tục chiếm ưu thế thị phần. Giá trị trong Eliza ($ai16z, ~60% thị phần, $900 triệu vốn hóa) là lợi thế di chuyển đầu tiên (Hiệu ứng Lindy) và việc sử dụng ngày càng tăng của các nhà phát triển được chứng minh bởi 193 đóng góp viên, 1.8k nhánh và 6000+ sao, dẫn đầu nó trở thành một trong những kho lưu trữ phổ biến nhất trên Github.

$GAME (~20% thị phần, $300m vốn hóa), cho đến nay, rất mượt mà và đang trải qua sự thích nghi nhanh chóng, như được cho thấy trong thông báo của hôm nay từ $VIRTUAL cho biết có hơn 200 dự án, 150k yêu cầu hàng ngày và tăng trưởng 200% w/w. $GAMEsẽ tiếp tục được hưởng lợi từ sự tăng của $VIRTUAL và có thể sẽ là một trong những người chiến thắng lớn nhất trong hệ sinh thái của họ.

Rig ($ARC, ~15% thị phần, $160 triệu vốn hóa) rất hấp dẫn và dễ vận hành nhờ thiết kế modular của nó, và có thể thống trị trong hệ sinh thái Solana (RUST) như một “pure-play”.

Zerepy ($ZEREBRO, ~5% thị phần, $300 triệu vốn hóa), là một ứng dụng chuyên ngành hơn cụ thể trong cộng đồng tín đồ, dưới $ZEREBRO, và việc hợp tác gần đây với cộng đồng ai16z có thể tạo ra hiệu quả tăng cường.

Chúng tôi lưu ý rằng các tính toán thị phần của chúng tôi là sự pha trộn giữa MCap, hồ sơ phát triển và bề rộng của thị trường cuối hệ điều hành cơ bản.

Chúng tôi tin rằng phân khúc Framework sẽ là phân khúc tăng trưởng nhanh nhất trong chu kỳ hiện tại, vì tổng giá trị vốn hóa của khoảng 1,7 tỷ đô la có thể dễ dàng tăng lên 20 tỷ đô la, điều này vẫn có thể là kín đáo so với định giá L1 cao nhất trong năm 2021, nơi mà nhiều công ty đạt được hơn 20 tỷ đô la chỉ riêng trong định giá. Trong khi tất cả 3 đều phục vụ các thị trường cuối khác nhau (chuỗi / hệ sinh thái), việc tiếp cận dựa trên tổng vốn hóa thị trường có thể là phương pháp khôn ngoan nhất, vì chúng tôi xem xét ngành này như là một đợt dâng lên.

Bảng gian lận Framework:

Trong bảng này, chúng tôi trình bày các công nghệ, thành phần và điểm mạnh chính cho mỗi framework chính.

Một bảng cheatsheet để có cái nhìn tổng quan về các khung công cụ

Giới thiệu về Frameworks

Trong giao điểm giữa AI x Crypto, đã xuất hiện một số khung công cụ để tạo điều kiện cho việc phát triển AI. Chúng bao gồm ELIZA của $AI16Z, RIG của $ARC, ZEREPY bởi $ZEREBRO và $GAME bởi $VIRTUAL. Mỗi khuôn khổ phục vụ cho các nhu cầu và triết lý khác nhau trong phát triển đại lý, từ các dự án cộng đồng nguồn mở đến các giải pháp doanh nghiệp tập trung vào hiệu suất.

Ghi chú này trước tiên giới thiệu các khung công tác về chúng là gì, ngôn ngữ lập trình được sử dụng, kiến trúc kỹ thuật, thuật toán và các tính năng độc đáo với các trường hợp sử dụng tiềm năng mà khung có thể được sử dụng. Sau đó, chúng tôi so sánh từng framework về khả năng sử dụng, khả năng mở rộng, khả năng thích ứng và hiệu suất. Cùng với những điểm mạnh, hạn chế của họ.

Khung ELIZA của @ai16zdao Via@shawmakesmagic

Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân mã nguồn mở được thiết kế để tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI tự động. Được phát triển bằng TypeScript là một ngôn ngữ lập trình, nó cung cấp một nền tảng linh hoạt và mở rộng để xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng tương tác với con người trên nhiều nền tảng và duy trì tính cách và kiến thức nhất quán.

Những khả năng cốt lõi của khung này bao gồm một kiến trúc đa tác nhân hỗ trợ triển khai và quản lý nhiều cá nhân trí tuệ nhân tạo độc đáo đồng thời, cùng với hệ thống nhân vật để tạo ra các tác nhân đa dạng bằng cách sử dụng khung tệp nhân vật, và một tính năng quản lý bộ nhớ thông qua hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) tiên tiến cung cấp bộ nhớ dài hạn và nhận thức bối cảnh. Ngoài ra, khung Eliza cung cấp tích hợp nền tảng mượt mà để kết nối đáng tin cậy với Discord, X, và các nền tảng truyền thông xã hội khác.

Eliza là một lựa chọn xuất sắc khi nói đến khả năng giao tiếp và truyền thông của các đại lý trí tuệ nhân tạo. Khi nói đến giao tiếp, khung hỗ trợ tích hợp trên Discord với khả năng kênh âm thanh, chức năng X, Telegram và truy cập API trực tiếp cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh. Trong khi đó, các tính năng xử lý truyền thông của khung mở rộng đến việc đọc và phân tích tài liệu PDF, trích xuất và tóm tắt nội dung từ các liên kết, chuyển đổi âm thanh, xử lý nội dung video, phân tích hình ảnh và tóm tắt cuộc trò chuyện để xử lý hiệu quả đầu vào và đầu ra từ các phương tiện truyền thông đa dạng.

Khung Eliza cung cấp hỗ trợ mô hình AI linh hoạt thông qua suy luận cục bộ với các mô hình mã nguồn mở, suy luận dựa trên đám mây thông qua OpenAI và cấu hình mặc định như Nous Hermes Llama 3.1B, với hỗ trợ tích hợp cho Claude để xử lý các truy vấn phức tạp. Eliza sử dụng kiến trúc module với hệ thống hành động phong phú, hỗ trợ khách hàng tùy chỉnh và API toàn diện, đảm bảo khả năng mở rộng và thích ứng trên các ứng dụng.

Các trường hợp sử dụng cho Eliza bao gồm nhiều lĩnh vực như: trợ lý trí tuệ cho hỗ trợ khách hàng, kiểm duyệt cộng đồng và công việc cá nhân, cũng như nhân vật trên mạng xã hội như người tạo nội dung tự động, bot tương tác và đại diện thương hiệu. Nó cũng phục vụ như một công nhân tri thức cho các vai trò như trợ lý nghiên cứu, phân tích nội dung và xử lý tài liệu, và hỗ trợ các nhân vật tương tác dưới dạng bot chơi vai, giáo viên giáo dục và đại lý giải trí.

Kiến trúc của Eliza xoay quanh thời gian chạy của một tác nhân, tích hợp một cách mượt mà với hệ thống nhân vật của nó (được hỗ trợ bởi một nhà cung cấp mô hình), quản lý bộ nhớ (kết nối với cơ sở dữ liệu), và hệ thống hành động (liên kết với các khách hàng nền tảng). Các tính năng độc đáo của khung là hệ thống plugin cho phép mở rộng chức năng theo kiểu module, hỗ trợ cho tương tác đa phương tiện như giọng nói, văn bản, và truyền thông, và tương thích với các mô hình AI hàng đầu như Llama, GPT-4, và Claude. Với thiết kế linh hoạt và mạnh mẽ, Eliza nổi bật như một công cụ mạnh mẽ để phát triển ứng dụng AI trên các lĩnh vực đa dạng.

Khung G.A.M.E của @virtuals_io qua@everythingempt0

Khung G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities Framework) được thiết kế để cung cấp cho các nhà phát triển API và SDK để thử nghiệm với các đại lý trí tuệ nhân tạo. Khung này cung cấp một phương pháp có cấu trúc để quản lý hành vi, quyết định và quá trình học của các đại lý trí tuệ nhân tạo.

Các thành phần cốt lõi là: Đầu tiên, giao diện Agent Prompting như một điểm đầu cho các nhà phát triển để tích hợp GAME vào một đại lý để truy cập hành vi đại lý. Hệ thống Nhận thức khởi động phiên bằng cách chỉ định các tham số như session IDs, agent IDs, người dùng và các chi tiết liên quan khác.

Nó tổng hợp các tin nhắn đến vào một định dạng phù hợp cho Bộ Điều Kế Hoạch Chiến Lược, hoạt động như cơ chế đầu vào giác quan cho các đại lý trí tuệ nhân tạo, cho dù dưới dạng đối thoại hay phản ứng. Trung tâm của điều này là Mô-đun Xử lý Đối thoại để xử lý các tin nhắn và phản ứng từ đại lý và hợp tác với Hệ Thống Nhận Thức để diễn giải và đáp ứng các đầu vào một cách hiệu quả.

Bộ máy quản lý chiến lược hoạt động phối hợp với Mô-đun Xử lý Đối thoại và nhà điều hành ví trên chuỗi, tạo ra các phản hồi và kế hoạch. Bộ máy này hoạt động ở hai cấp độ: như một nhà quy hoạch cấp cao để tạo ra các chiến lược rộng dựa trên ngữ cảnh hoặc mục tiêu và như một chính sách cấp thấp để chuyển đổi các chiến lược này thành các chính sách hành động có thể thực hiện hơn nữa được chia thành một Kế hoạch Thực hiện để chỉ định các nhiệm vụ và một Thực hiện Kế hoạch để thực hiện chúng.

Một thành phần riêng nhưng quan trọng là Bối cảnh Thế giới, tham chiếu đến môi trường, thông tin thế giới và trạng thái trò chơi, cung cấp ngữ cảnh cần thiết cho quyết định của đại lý. Ngoài ra, Kho lưu trữ Đại lý để lưu trữ các thuộc tính dài hạn như mục tiêu, suy ngẫm, kinh nghiệm và cá nhân, tạo nên hành vi và quyết định của đại lý.

Khung này sử dụng bộ nhớ làm việc ngắn hạn và bộ xử lý bộ nhớ dài hạn. Bộ nhớ ngắn hạn giữ thông tin liên quan về các hành động trước đó, kết quả và kế hoạch hiện tại. Ngược lại, bộ xử lý bộ nhớ dài hạn trích xuất thông tin chính dựa trên tiêu chí như sự quan trọng, mới đây và liên quan. Bộ nhớ này lưu trữ kiến thức về trải nghiệm của người thực hiện, suy nghĩ, tính cách động và ngữ cảnh thế giới, và bộ nhớ làm việc để tăng cường quyết định và cung cấp nền tảng cho việc học tập.

Để bổ sung vào bố cục, Mô-đun Học tập tiêu thụ dữ liệu từ Hệ thống Nhận thức để tạo ra kiến thức tổng quát, được phản hồi lại vào hệ thống để tinh chỉnh các tương tác trong tương lai. Nhà phát triển có thể nhập phản hồi về các hành động, trạng thái trò chơi và dữ liệu cảm giác thông qua giao diện để nâng cao khả năng học tập của tác nhân AI và cải thiện khả năng lập kế hoạch và ra quyết định của nó.

Quy trình bắt đầu với các nhà phát triển tương tác thông qua Giao diện Nhắc nhở Đại lý. Đầu vào được xử lý bởi Hệ thống Nhận thức và chuyển tiếp cho Mô-đun Xử lý Đối thoại, quản lý logic tương tác. Bộ Động lực Kế hoạch chiến lược sau đó hình thành và thực thi kế hoạch dựa trên thông tin này, sử dụng cả chiến lược cấp cao và lập kế hoạch hành động chi tiết.

Dữ liệu từ Ngữ cảnh Thế giới và Kho dữ liệu Đại lý cung cấp thông tin cho các quy trình này, trong khi Bộ nhớ làm việc theo dõi các nhiệm vụ ngay lập tức. Đồng thời, Bộ xử lý Bộ nhớ Dài hạn lưu trữ và truy xuất kiến thức theo thời gian. Mô-đun Học tập phân tích kết quả và tích hợp kiến thức mới vào hệ thống, cho phép cải thiện liên tục trong hành vi và tương tác của đại lý.

Khung RIG bởi @arcdotfun via @Playgrounds0x

Rig là một framework mã nguồn mở, được viết bằng Rust, được thiết kế để tối ưu hóa quá trình phát triển ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn. Nó cung cấp một giao diện thống nhất để tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM, như OpenAI và Anthropic, và hỗ trợ các bộ lưu trữ vector khác nhau, bao gồm MongoDB và Neo4j. Kiến trúc modular của framework bao gồm các thành phần cốt lõi như Provider Abstraction Layer, Vector Store Integration và hệ thống Agent để tạo điều kiện cho việc tương tác LLM liền mạch.

Khán giả chính của Rig bao gồm các nhà phát triển xây dựng ứng dụng AI/ML bằng Rust, trong khi khán giả phụ là các tổ chức muốn tích hợp nhiều nhà cung cấp LLM và cửa hàng vector vào ứng dụng Rust của họ. Kho chứa được tổ chức bằng cấu trúc dựa trên không gian làm việc với nhiều thùng, cho phép mở rộng và quản lý dự án hiệu quả. Các tính năng chính bao gồm Lớp trừu tượng Nhà cung cấp, tiêu chuẩn hóa API cho hoàn thành và nhúng trên các nhà cung cấp LLM với xử lý lỗi nhất quán. Thành phần Tích hợp Cửa hàng vector cung cấp giao diện trừu tượng cho nhiều hệ thống backend và hỗ trợ tìm kiếm tương tự vector. Hệ thống Đại lý đơn giản hóa tương tác LLM, hỗ trợ Rút trích Tăng cường Sinh sản (RAG) và tích hợp công cụ. Ngoài ra, Framework Nhúng cung cấp khả năng xử lý hàng loạt và hoạt động nhúng an toàn kiểu dáng.

Giàn khoan tận dụng một số lợi thế kỹ thuật để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất. Các hoạt động không đồng bộ sử dụng thời gian chạy không đồng bộ của Rust để xử lý nhiều yêu cầu đồng thời một cách hiệu quả. Các cơ chế xử lý lỗi vốn có của khung cải thiện khả năng phục hồi chống lại các thất bại trong các nhà cung cấp AI hoặc hoạt động cơ sở dữ liệu. An toàn kiểu ngăn ngừa lỗi tại thời điểm biên dịch, tăng cường khả năng bảo trì mã. Các quy trình tuần tự hóa và khử tuần tự hóa hiệu quả tạo điều kiện xử lý dữ liệu cho các định dạng như JSON, rất quan trọng đối với giao tiếp và lưu trữ dịch vụ AI. Ghi nhật ký chi tiết và thiết bị đo đạc hỗ trợ thêm trong việc gỡ lỗi và giám sát các ứng dụng.

Luồng công việc trong Rig bắt đầu khi khách hàng khởi tạo một yêu cầu, nó chảy qua Provider Abstraction Layer để tương tác với mô hình LLM thích hợp. Dữ liệu sau đó được xử lý bởi lớp lõi, trong đó các đại lý có thể sử dụng công cụ hoặc truy cập các cửa hàng vector để có bối cảnh. Các phản hồi được tạo ra và được tinh chỉnh thông qua các luồng công việc phức tạp như RAG, bao gồm truy xuất tài liệu và hiểu bối cảnh, trước khi được trả lại cho khách hàng. Hệ thống tích hợp nhiều nhà cung cấp LLM và cửa hàng vector, cho phép thích nghi với sự thay đổi sẵn có hoặc hiệu suất của mô hình.

Các trường hợp sử dụng đa dạng của Rig bao gồm hệ thống trả lời câu hỏi, truy xuất các tài liệu liên quan để cung cấp câu trả lời chính xác, tìm kiếm và truy xuất tài liệu để khám phá nội dung hiệu quả, và chatbot hoặc trợ lý ảo cung cấp tương tác nhạy bén theo ngữ cảnh cho dịch vụ khách hàng hoặc giáo dục. Nó cũng hỗ trợ việc tạo nội dung, cho phép tạo văn bản và các tài liệu khác dựa trên các mô hình đã học, biến nó thành một công cụ linh hoạt cho các nhà phát triển và tổ chức.

Khung Zerepy bởi @0xzerebro và @blorm_qua cổng @jyu_eth

ZerePy là một framework mã nguồn mở, được viết bằng Python, được thiết kế để triển khai các tác nhân trên X, sử dụng OpenAI hoặc Anthropic LLMs. Tích hợp từ phiên bản modularized của Zerebro backend, ZerePy cho phép các nhà phát triển triển khai các tác nhân với chức năng tương tự như các tính năng cốt lõi của Zerebro. Trong khi framework cung cấp một nền tảng cho việc triển khai tác nhân, việc điều chỉnh mô hình là cần thiết để tạo ra đầu ra sáng tạo. ZerePy đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các tác nhân trí tuệ nhân tạo cá nhân, đặc biệt là cho việc tạo nội dung trên các nền tảng xã hội, nuôi dưỡng một hệ sinh thái của sự sáng tạo do trí tuệ nhân tạo thúc đẩy, nhằm mục đích ứng dụng nghệ thuật và phân quyền.

Khung viết bằng Python, nhấn mạnh tính tự động của đại lý với sự tập trung vào việc tạo ra đầu ra sáng tạo, điều này phù hợp với kiến trúc + Đối tác với ELIZA. Thiết kế theo mô-đun của nó hỗ trợ tích hợp hệ thống bộ nhớ và tạo điều kiện cho việc triển khai đại lý trên các nền tảng xã hội. Các tính năng chính bao gồm giao diện dòng lệnh để quản lý đại lý, tích hợp với Twitter, hỗ trợ OpenAI và Anthropic LLMs, và hệ thống kết nối mô-đun cho tính năng nâng cao.

Ứng dụng của ZerePy bao gồm tự động hóa trên mạng xã hội, nơi người dùng có thể triển khai các đại lý trí tuệ nhân tạo để đăng bài, trả lời, thích và retweet, tăng cường sự tương tác trên nền tảng. Ngoài ra, nó phục vụ cho việc tạo nội dung trong các lĩnh vực như âm nhạc, meme và NFTs, làm cho nó trở thành một công cụ quan trọng cho nghệ thuật số và nền tảng nội dung dựa trên blockchain.

So sánh giữa bốn khung viện

Theo quan điểm của chúng tôi, mỗi khung công việc đều mang đến một phương pháp phát triển trí tuệ nhân tạo độc đáo, phục vụ cho các nhu cầu và môi trường cụ thể, điều này giúp loại bỏ cuộc tranh luận về việc các khung công việc này là đối thủ của nhau và tập trung vào các lập luận về mỗi khung công việc đều cung cấp một đề xuất độc đáo.

ELIZA nổi bật với giao diện thân thiện với người dùng, đặc biệt là đối với các nhà phát triển quen thuộc với môi trường JavaScript và Node.js. Tài liệu toàn diện của nó giúp thiết lập các đại lý trí tuệ nhân tạo trên nhiều nền tảng khác nhau, mặc dù bộ tính năng rộng lớn của nó có thể gây khó khăn trong quá trình học. Được phát triển trong TypeScript, Eliza trở nên lý tưởng cho việc xây dựng các đại lý được nhúng trong web vì hầu hết phần giao diện trước của cơ sở hạ tầng web được xây dựng bằng typescript. Framework này vượt trội với kiến trúc đa đại lý của nó, cho phép triển khai các nhân cách trí tuệ nhân tạo đa dạng trên các nền tảng như Discord, X và Telegram. Hệ thống RAG tiên tiến của nó cho quản lý bộ nhớ khiến nó đặc biệt hiệu quả cho các trợ lý trí tuệ nhân tạo trong hỗ trợ khách hàng hoặc ứng dụng truyền thông xã hội. Mặc dù nó cung cấp sự linh hoạt, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và hiệu suất đồng nhất trên nhiều nền tảng, nhưng nó vẫn đang ở giai đoạn sớm và có thể tạo ra rào cản trong quá trình học đối với các nhà phát triển.

GAME, được thiết kế với sự chú ý đến các nhà phát triển game, cung cấp giao diện mã hóa thấp hoặc không cần mã hóa thông qua API, làm cho nó truy cập được cho người dùng ít kỹ thuật trong ngành công nghiệp game. Tuy nhiên, sự tập trung chuyên môn của nó vào phát triển game và tích hợp blockchain có thể tạo ra một độ cong học đáng kể đối với những người không có kinh nghiệm liên quan. Nó nổi bật với quá trình tạo nội dung thủ tục và hành vi NPC nhưng bị giới hạn bởi sự tập trung vào niên độ và sự phức tạp được thêm vào bởi tích hợp blockchain.

Rig, do sử dụng Rust, có thể ít thân thiện với người dùng do tính phức tạp của ngôn ngữ, gây ra thách thức học tập đáng kể, nhưng đối với những người am hiểu về lập trình hệ thống, nó cung cấp tương tác trực quan. Ngôn ngữ lập trình này nổi tiếng về hiệu suất và an toàn bộ nhớ so với typescript. Nó đi kèm với kiểm tra thời gian biên dịch nghiêm ngặt và trừu tượng không tốn phí, những điều này là cần thiết để chạy các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo phức tạp. Ngôn ngữ này hiệu quả và kiểm soát cấp thấp của nó làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo tốn nhiều tài nguyên. Framework này cung cấp các giải pháp hiệu suất cao với thiết kế mô-đun và có khả năng mở rộng, làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sử dụng Rust đặt ra một đường cong học tập cao đối với những nhà phát triển không quen thuộc với ngôn ngữ này.

ZerePy, sử dụng Python, cung cấp tính khả dụng cao cho các tác vụ AI sáng tạo, với đường cong học tập thấp hơn cho các nhà phát triển Python, đặc biệt là những người có nền tảng AI/ML, và được hưởng lợi từ sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng do sự tham gia của Zerebro trong cộng đồng crypto. Vượt trội trong các ứng dụng AI sáng tạo như NFT, vị trí mình là một công cụ mạnh mẽ cho truyền thông số và nghệ thuật số. Trong khi nó thịnh hành trong sáng tạo, phạm vi của nó tương đối hẹp hơn so với các frameworks khác.

Về khả năng mở rộng, ELIZA đã tiến bộ với bản cập nhật V2 của mình, giới thiệu một hệ thống tin nhắn thống nhất và một khung nhân rộng, cho phép quản lý hiệu quả trên nhiều nền tảng. Tuy nhiên, việc quản lý tương tác đa nền tảng này có thể gặp phải thách thức về khả năng mở rộng nếu không tối ưu hóa.

GAME vượt trội trong xử lý thời gian thực cần thiết cho trò chơi, trong đó khả năng mở rộng được quản lý thông qua thuật toán hiệu quả và hệ thống phân phối của blockchain, mặc dù có thể bị hạn chế bởi động cơ trò chơi cụ thể hoặc giới hạn của mạng blockchain.

Rig Framework tận dụng hiệu suất của Rust để mở rộng quy mô, được thiết kế tích hợp cho các ứng dụng xử lý thông lượng cao, điều này có thể đặc biệt hiệu quả cho triển khai cấp doanh nghiệp, tuy nhiên điều này có thể đồng nghĩa với các thiết lập phức tạp để đạt được tính mở rộng thực sự.

Khả năng mở rộng của Zerepy hướng tới đầu ra sáng tạo, được hỗ trợ bởi sự đóng góp của cộng đồng, nhưng trọng tâm của nó có thể hạn chế ứng dụng của nó trong bối cảnh AI rộng lớn hơn, với khả năng mở rộng có khả năng được kiểm tra bởi sự đa dạng của các tác vụ sáng tạo thay vì khối lượng người dùng.

Về tính tương thích, ELIZA dẫn đầu với hệ thống plugin và khả năng tương thích đa nền tảng của nó, tiếp theo là GAME trong môi trường chơi game và Rig để xử lý các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo phức tạp. ZerePy thể hiện tính tương thích cao trong lĩnh vực sáng tạo nhưng ít phù hợp với các ứng dụng AI rộng hơn.

Về mặt hiệu suất, ELIZA được tối ưu hóa cho các tương tác trên mạng xã hội nhanh chóng, trong đó thời gian phản hồi nhanh là quan trọng, nhưng hiệu suất có thể thay đổi khi xử lý các nhiệm vụ tính toán phức tạp hơn.

GAME by Virtual Protocol tập trung vào tương tác thời gian thực hiệu suất cao trong các kịch bản chơi game, sử dụng các quy trình ra quyết định hiệu quả và có thể là blockchain cho các hoạt động AI phi tập trung.

Khung công cụ Rig, với nền tảng Rust của nó, cung cấp hiệu suất tuyệt vời cho các tác vụ tính toán cao cấp, phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp nơi hiệu suất tính toán là rất quan trọng.

Hiệu suất của Zerepy được tùy chỉnh cho việc tạo ra nội dung sáng tạo, với các chỉ số tập trung vào hiệu quả và chất lượng của việc tạo nội dung, có thể ít linh hoạt hơn ngoài lĩnh vực sáng tạo.

Xét về những lợi ích, ELIZA cung cấp tính linh hoạt và mở rộng, giúp nó có thể thích nghi cao thông qua hệ thống plugin và cấu hình nhân vật, có lợi cho việc tương tác trí tuệ nhân tạo xã hội trên các nền tảng.

GAME cung cấp khả năng tương tác thời gian thực duy nhất trong trò chơi, được nâng cao bởi tích hợp blockchain để tạo ra sự tham gia AI mới lạ.

Ưu điểm của Rig nằm ở hiệu suất và khả năng mở rộng cho các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, tập trung vào mã sạch, mô-đun để đảm bảo sức khỏe dự án trong dài hạn.

Zerepy vượt trội trong việc thúc đẩy sự sáng tạo, dẫn đầu trong các ứng dụng AI cho nghệ thuật kỹ thuật số, được hỗ trợ bởi một mô hình phát triển hướng đến cộng đồng sôi động.

Mỗi framework đều có những hạn chế, ELIZA vẫn đang trong giai đoạn đầu với các vấn đề ổn định tiềm ẩn và đường cong học tập cho các nhà phát triển mới, trọng tâm thích hợp của Game có thể hạn chế các ứng dụng rộng hơn và blockchain làm tăng thêm sự phức tạp, đường cong học tập dốc của Rig do Rust có thể ngăn cản một số nhà phát triển và sự tập trung hẹp của Zerepy vào đầu ra sáng tạo có thể hạn chế việc sử dụng nó trong các lĩnh vực AI khác.

Những điểm nhấn chính trong so sánh khung tương tác

Rig ($ARC):

Ngôn ngữ: Rust, tập trung vào sự an toàn và hiệu suất.

Use Case: Lý tưởng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo cấp doanh nghiệp nhờ tập trung vào hiệu suất và khả năng mở rộng.

Cộng đồng: Ít được điều hành bởi cộng đồng, tập trung hơn vào các nhà phát triển kỹ thuật.

Eliza ($AI16Z):

Ngôn ngữ: TypeScript, nhấn mạnh tính linh hoạt của web3 và sự tham gia của cộng đồng.

Use Case: Được thiết kế cho tương tác xã hội, DAOs và giao dịch, với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào hệ thống đa tác nhân.

Cộng đồng: Rất năng động với sự tham gia GitHub rộng rãi.

ZerePy ($ZEREBRO):

Ngôn ngữ: Python, làm cho nó dễ tiếp cận cho một tập đại diện lập trình AI rộng hơn.

Ứng dụng: Phù hợp cho tự động hóa trên mạng xã hội và các nhiệm vụ đơn giản của trợ lý trí tuệ nhân tạo.

Cộng đồng: Tương đối mới nhưng đã sẵn sàng cho sự phát triển do sự phổ biến của Python + hỗ trợ cộng tác viên AI16Z.

GAME ($VIRTUAL):

Tập trung: Vào các đại lý trí tuệ nhân tạo tự động, thích nghi có thể tiến hóa dựa trên tương tác trong môi trường ảo.

Use Case: Tốt nhất cho các tình huống mà các đại lý cần học hỏi và thích nghi, như trò chơi hoặc thế giới ảo.

Cộng đồng: Sáng tạo nhưng vẫn đang xác định lĩnh vực của mình giữa sự cạnh tranh.

Lịch sử sao trên Github

Lịch sử Sao Github

Hình minh họa trên là một tham khảo về lịch sử ngôi sao trên GitHub của các framework kể từ khi chúng được ra mắt. Lưu ý rằng ngôi sao GitHub được coi là một chỉ số của sự quan tâm từ cộng đồng, sự phổ biến của dự án và giá trị được nhận thấy của dự án.

ELIZA - Red Line:

Chứng minh sự tăng đáng kể và ổn định trong số sao, bắt đầu từ mức thấp vào tháng 7 và trải qua một cuộc tăng đáng kể trong số sao bắt đầu vào cuối tháng 11, đạt 6,1k sao. Điều này cho thấy sự tăng đột ngột trong sự quan tâm đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển. Sự tăng trưởng mũi tên gợi ý rằng ELIZA đã thu hút được sự quan tâm đáng kể do tính năng, cập nhật và sự tương tác của cộng đồng. Sự phổ biến của nó vượt xa các ứng dụng khác, điều này cho thấy sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và sự linh hoạt hoặc sự quan tâm rộng rãi trong cộng đồng trí tuệ nhân tạo.

RIG - Blue Line:

Rig là giàn khoan lâu đời nhất trong số bốn, cho thấy sự tăng trưởng khiêm tốn nhưng nhất quán về các ngôi sao, với sự gia tăng đáng chú ý trong tháng đang diễn ra. Nó đã đạt 1,7k sao nhưng đang trên quỹ đạo đi lên. Sự tích lũy ổn định của sự quan tâm là do sự phát triển liên tục, cập nhật và cơ sở người dùng ngày càng tăng. Điều này có thể phản ánh một đối tượng thích hợp hoặc một khuôn khổ vẫn đang xây dựng danh tiếng của nó.

ZEREPY - Đường màu vàng:

ZerePy vừa ra mắt cách đây vài ngày và đã thu hút được 181 ngôi sao. Điều đáng chú ý là ZerePy cần phát triển hơn nữa để tăng sự hiển thị và sự áp dụng của nó. Việc hợp tác với $AI16Z có khả năng thu hút thêm nhiều người đóng góp vào cơ sở mã nguồn.

GAME - Đường dây xanh:

Dự án này có ít sao nhất định, được ghi nhận rằng khung làm việc này có thể được áp dụng trực tiếp trên các đại lý trong hệ sinh thái ảo thông qua API, loại bỏ nhu cầu về khả năng nhìn thấy trên Github. Tuy nhiên, khung làm việc này chỉ mới được công khai cho người xây dựng hơn một tháng trước với hơn 200 dự án được xây dựng với GAME.

Luận điểm tăng giá cho các khung việc

Phiên bản 2 của Eliza sẽ bao gồm tích hợp với bộ công cụ đại lý Coinbase. Tất cả các dự án sử dụng Eliza sẽ được hỗ trợ trong tương lai cho TEE bản địa, cho phép các đại lý hoạt động trong môi trường an toàn. Một tính năng sắp tới của Eliza là Plugin Registry, cho phép các nhà phát triển đăng ký và tích hợp các plugin một cách mượt mà.

Ngoài ra, Eliza V2 sẽ hỗ trợ tin nhắn tự động, ẩn danh giữa các nền tảng. Bản báo cáo Tokenomics, dự kiến phát hành vào ngày 1 tháng 1 năm 2025, dự kiến sẽ có tác động tích cực đối với token AI16Z, là nền tảng của khung công việc Eliza. AI16Z dự định tiếp tục tăng cường tiện ích của khung công việc, tận dụng việc tiếp nhận những tài năng chất lượng cao như đã được chứng minh qua những nỗ lực của người đóng góp chính của mình.

GAME framework cung cấp tích hợp không cần mã cho các đại lý, cho phép sử dụng GAME và ELIZA đồng thời trong một dự án duy nhất, mỗi cái phục vụ mục đích cụ thể. Phương pháp này dự kiến sẽ thu hút những người xây dựng tập trung vào logic kinh doanh thay vì sự phức tạp kỹ thuật. Mặc dù chỉ công khai trong hơn 30 ngày, framework đã thấy tiến triển đáng kể, được hỗ trợ bởi nỗ lực của đội ngũ để tiếp nhận thêm đóng góp viên. Dự kiến mọi dự án được triển khai trên $VIRTUAL sẽ áp dụng GAME.

Rig, được đại diện bởi $ARCtoken, có tiềm năng đáng kể, mặc dù khung của nó đang ở giai đoạn đầu. Chương trình Handshake để làm việc với các dự án sử dụng Rig mới chỉ được triển khai trong vài ngày. Tuy nhiên, dự án chất lượng kết hợp với ARC được dự đoán sẽ sớm xuất hiện, tương tự như Bánh xe ảo, nhưng tập trung vào Solana. Nhóm đội có mong đợi về một đối tác với Solana, đặt ARC vào Solana như Virtual là với Base. Đáng chú ý, nhóm đội khuyến khích không chỉ các dự án mới được ra mắt với Rig mà còn các nhà phát triển nâng cao chính khung Rig.

Zerepy, một framework vừa ra mắt, đang thu hút sự chú ý do hợp tác với $AI16Z (Eliza). Khung cảnh đã thu hút các nhà đóng góp từ Eliza, người đang tích cực làm việc để cải thiện nó. Nó đang thu hút theo dõi cuồng nhiệt, được đẩy bởi người hâm mộ của $ZEREBRO, và đã mở ra cơ hội mới cho các nhà phát triển Python, người trước đây thiếu sự đại diện trong cảnh cạnh tranh của cơ sở hạ tầng AI. Framework này đang sẵn sàng đóng vai trò quan trọng trong các khía cạnh sáng tạo của AI.

Chú ý:

1. Bài viết này được tái bản từ [X]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [@DV_Memetics]. Nếu có bất kỳ ý kiến phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ Gate Learnđội ngũ, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không đại diện cho lời khuyên đầu tư.
3. Đội ngũ Gate Learn đã dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch là không được phép trừ khi được đề cập.