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

最近、AIと暗号通貨の結合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、この細分化された競技分野には短期間で数億円、さらには数十億円の時価総額を持つプロジェクトが次々と現れました。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ました - GitHubのコードリポジトリを基にしたコイン発行、フレームワークに基づいて開発されたエージェントが再びコインを発行できるのです。フレームワークを基盤とし、エージェントを上に置くことで、資産発行プラットフォームに似たモデルが形成され、実際にはAI時代特有のインフラが顕在化しています。この記事ではフレームワークの概要から始め、AIフレームワークが暗号通貨分野に与える意味について探ります。

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一、フレームワークの概要

AIフレームワークは、事前に構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化する基盤開発ツールまたはプラットフォームです。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理解することができ、デスクトップシステムのWindows、Linux、またはモバイル端末のiOSやAndroidに似ています。各フレームワークにはそれぞれ長所と短所があり、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、その発展には14年の歴史があります。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べます。暗号通貨の中で出現したフレームワークプロジェクトは、AIの熱潮の下での大量のエージェント需要に基づいて構築され、他の分野にも広がり、異なる細分野の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ai16zが提供する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、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、互換性が良く、API統合が容易です。

Elizaは主にソーシャルメディアのシーンに焦点を当て、Discord、Twitter、Telegramなどの多様なプラットフォームとの統合をサポートします。メディアコンテンツの処理においては、PDF分析、リンク抽出、音声・動画処理などをサポートしています。

Elizaがサポートするユースケースは主に、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を含みます。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、OpenAI APIのクラウド推論などがあります。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する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の設計を対象としています。特徴は、ローコードまたはノーコードの基礎を持つユーザーでも使用できることです。

G.A.M.Eのコアデザインは、Agentヒントインターフェース、知覚サブシステム、戦略計画エンジンなどの複数のモジュールを含む、複数のサブシステムが協調して働くモジュラー設計です。

技術アーキテクチャの観点から、このフレームワークは、仮想環境におけるエージェントの意思決定、フィードバック、知覚、および個性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で書かれたオープンソースツールで、大規模言語モデルのアプリケーション開発を簡素化します。統一された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やベクトルデータベースとの相互作用を容易にします。

Rigの特徴には、統一インターフェース、モジュラーアーキテクチャ、型安全、高効率性能などが含まれます。ワークフローは、ユーザーのリクエストがプロバイダーの抽象層、コア層を経て、最終的にレスポンスを生成します。

Rigは、質問応答システム、ドキュメント検索ツール、インテリジェントチャットボットなどのシナリオの構築に適しています。

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。コマンドラインインターフェースを提供し、モジュール式設計をサポートしています。

ZerePyはOpenAIとAnthropicのLLMをサポートし、XプラットフォームAPIを統合して、エージェントがさまざまな操作を実行できるようにします。将来的にはメモリシステムを統合し、エージェントの文脈理解能力を向上させる予定です。

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2. 開発パスの分析

AIエージェントの発展パスは、最近のBTCエコシステムと似た点があります。BTCエコシステムは、BRC20、多プロトコル競争、BTC L2、BTCFiなどの段階を経てきました。AIエージェントは成熟した技術スタックを基にしてより早く発展しており、次のように要約できます: GOAT/ACT - ソーシャルタイプのエージェント/分析型AI - エージェントフレームワーク競争。

未来においてAgentの分散化と安全性に関するインフラプロジェクトが次の段階のテーマ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のアイデアを提供し、AIフレームワークを未来のパブリックチェーンに、Agentを未来のDappに例えることができます。

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三、チェーン上の意義探討

ブロックチェーンが他の分野と結びつくとき、常にその意味についての問題に直面する必要があります。DeFiの成功要因を考えると、Agentの分散化の意義について以下の点から探ることができます:

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

2. ブロックチェーンに基づくセキュリティソリューションを提供し、エージェントと現実世界とのインタラクションのセキュリティニーズを満たします。

3. 独自のブロックチェーン金融モデルを創造する、例えばエージェント関連の計算力やデータマーク投資など。

4. 透明で追跡可能な推論を実現し、相互運用性を高め、従来のインターネット巨人が提供するエージェントブラウザよりも魅力的です。

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四、クリエイティブ経済の展望

フレームワーク型プロジェクトは、今後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よりも面白いWeb3クリエイティブ経済を形成する可能性があります。

Web3分野には多くの未充足の需要が存在し、経済システムは政策をより公平にすることができます。コミュニティ経済を導入することで、Agentを改善する助けとなります。Agentの創造的経済は、普通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上のAgentよりも賢く、面白くなる可能性があります。

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