AIフレームワークの解体:インテリジェントエージェントから分散化の探求

イントロダクション

AIエージェントの分野は最近急速に発展しており、市場の注目度は持続的に上昇しています。わずか2ヶ月の間に、AIと暗号通貨を組み合わせたストーリーはほぼ毎週新しい変化を見せています。最近、技術的なストーリーが主導する「フレームワーク型」プロジェクトが市場の焦点となり、いくつかのプロジェクトの時価総額は1億ドル、さらには10億ドルを突破しました。このような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コードリポジトリを使ってトークンを発行し、フレームワークに基づいて構築されたエージェントが再度トークンを発行できます。フレームワークを基にし、エージェントをアプリケーション層とすることで、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つつあります。本稿ではフレームワークの概要から出発し、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える影響を探ります。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化するために、プリビルドモジュール、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す。このフレームワークは、AI時代のオペレーティングシステムとして理解することができ、デスクトップシステムのWindows、Linuxや、モバイル端末のiOS、Androidのようなものです。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"は暗号通貨分野では新しい概念ですが、2010年にTheanoが誕生してから、AIフレームワークはほぼ14年の歴史があります。従来のAI分野では、GoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなど、成熟したフレームワークが利用できます。

暗号通貨分野に登場したフレームワークプロジェクトは、AIの熱潮に基づく多くのエージェントの需要に応じて構築され、他のトラックに派生し、異なるセグメント領域のAIフレームワークを形成しています。以下はいくつかの主流フレームワークの例です：

1.1 エリザ

Elizaは、自己主導型AIエージェントを作成、展開、管理するためのマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptを基に開発されており、互換性が良く、API統合が容易です。

主にソーシャルメディアのシーンに焦点を当て、Discord、X/Twitter、Telegramなどの多様なプラットフォーム統合をサポートします。PDFドキュメント分析、リンクコンテンツ抽出、音声・動画処理、画像分析などの機能をサポートします。

現在、4つのユースケースをサポートしています: AIアシスタントアプリケーション、ソーシャルメディアキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクター。

サポートされているモデルには、オープンソースモデルのローカル推論(、Llama3、Qwen1.5)、OpenAI APIのクラウド推論、デフォルト設定のNous Hermes Llama 3.1Bが含まれ、Claudeとの統合により複雑なクエリを実現します。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.Eは自動生成と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の設計に焦点を当てています。特徴は、ローコードまたはノーコードユーザーでも利用でき、パラメータを変更するだけでエージェント設計に参加できることです。

コア設計は、エージェントのプロンプトインターフェース、認知サブシステム、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コンポーネントを含む、複数のサブシステムが協調して機能するモジュール化設計です。

ワークフロー: 開発者はエージェントのプロンプトインターフェースを通じてエージェントを起動し、感知サブシステムが入力を受け取り、戦略プランニングエンジンに渡します。戦略プランニングエンジンは、記憶システム、世界のコンテキスト、エージェントライブラリの情報を利用して、行動計画を策定し実行します。学習モジュールは、エージェントの行動結果を継続的に監視し、エージェントの行動を調整します。

アプリケーションシーンは、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、及び個性に主に焦点を当てており、ゲームやメタバースに適しています。

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1.3 リグ

RigはRust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します。統一された操作インターフェースを提供し、複数のLLMサービスプロバイダーおよびベクトルデータベースとのインタラクションを便利にします。

コア機能:

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

ワークフロー: ユーザーのリクエストはプロバイダーの抽象層を経て、スマートエージェントがツールを呼び出したり、クエリベクトルストレージから情報を取得します。これにより、リトリーバル強化生成(RAG)などのメカニズムを通じて応答が生成されます。

アプリケーションのシーンには、問題解決システム、文書検索ツール、チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ制作などが含まれます。

1.4 ゼレピー

ZerePyはPythonに基づくオープンソースのフレームワークであり、Xプラットフォーム上でAIエージェントの展開と管理のプロセスを簡素化します。Zerebroプロジェクトを継承しており、よりモジュール化され、拡張が容易です。

コマンドラインインターフェース(CLI)を提供してAIエージェントを管理します。コアアーキテクチャはモジュラー設計に基づいており、以下を含みます:

• LLM統合:OpenAIおよびAnthropicモデルのサポート
• Xプラットフォーム統合:直接XプラットフォームAPIを統合
• モジュール化接続システム:他のプラットフォームやサービスへのサポートを簡単に追加できる
• メモリシステム(の計画): エージェントが以前のインタラクションとコンテキスト情報を記憶できるようにする

Elizaと比較して、ZerePyはXプラットフォーム上でAIエージェントを展開するプロセスの簡素化により重点を置き、実用的なアプリケーションに偏っています。

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二、BTCエコシステムのコピー

AIエージェントの発展経路はBTCエコシステムと似ている: GOAT/ACT - ソーシャル系エージェント/分析系AIエージェント - フレームワーク競争。エージェントの分散化や安全性を中心にしたインフラプロジェクトが次の段階の主旋律になると予想される。

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アイデアを提供します。Memecoin Launchpadや铭文协议と比較して、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、Agentは未来のDappのようです。

未来の議論はEVMと異種チェーンからフレームワークの争いに移行する可能性があります。重要な問題は、分散化またはチェーン化をどのように実現するか、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、ブロックチェーンに上げる意義は何ですか？

ブロックチェーンとAIの統合が直面している核心的な問題は: 意味があるのか? DeFiの成功経験を参考にすると、エージェントのチェーン化を支持する理由には以下が含まれる可能性がある:

1. 使用コストを下げ、アクセス性と選択肢を向上させ、一般ユーザーもAIの"貸出権"に参加できるようにします。

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し、エージェントと現実または仮想財布の相互作用のニーズを満たします。

3. 独自のブロックチェーン金融のプレイを創造する、Agentに関連する算力、データマークなどの投資機会。

4. 透明で追跡可能な推論プロセスを実現し、相互運用性を高めることで、従来のインターネット大手が提供するエージェントブラウザよりも魅力的になります。

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四、クリエイティブ経済

フレームワーク型プロジェクトは、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可能性があります。

Web3には多くの未充足の需要が存在し、経済システムはWeb2の巨頭の政策をより公正にすることができます。コミュニティ経済の導入は、Agentの改善に役立ちます。Agentの創造的経済は一般の人々に参加の機会を提供し、将来のAI Memeは既存のプラットフォームのAgentよりも賢く、面白くなる可能性があります。

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