Vergleich der vier großen Crypto X AI-Frameworks: ELIZA, GAME, ARC und ZEREPY
Autor: Deep Value Memetics, Übersetzung: Jinse Caijing xiaozou
In diesem Artikel werden wir die Perspektiven des Crypto X AI-Frameworks untersuchen. Wir werden uns auf die vier aktuellen Hauptframeworks (ELIZA, GAME, ARC, ZEREPY) und deren technische Unterschiede konzentrieren.
1. Einleitung
In der vergangenen Woche haben wir die vier Haupt-Crypto X AI-Frameworks ELIZA, GAME, ARC und ZEREPY getestet. Unsere Schlussfolgerungen sind wie folgt.
Wir glauben, dass AI16Z weiterhin dominieren wird. Der Wert von Eliza (Marktanteil von etwa 60%, Marktkapitalisierung über 1 Milliarde US-Dollar) liegt in seinem First-Mover-Vorteil (Lindy-Effekt) und der zunehmenden Nutzung durch Entwickler. 193 Mitwirkende, 1800 Forks und über 6000 Stars sind Beweise dafür, dass es zu einem der beliebtesten Code-Repositories auf Github geworden ist.
BISHER WÄCHST DAS SPIEL (CA. 20 % MARKTANTEIL, CA. 300 MILLIONEN US-DOLLAR MARKTKAPITALISIERUNG) SEHR GUT UND GEWINNT AN AKZEPTANZ, WIE GERADE VON VIRTUAL ANGEKÜNDIGT, HAT DIE PLATTFORM MEHR ALS 200 PROJEKTE, 150.000 TÄGLICHE ANFRAGEN UND EINE WÖCHENTLICHE WACHSTUMSRATE VON 200 %. DAS SPIEL WIRD WEITERHIN VOM AUFKOMMEN DES VIRTUELLEN GENRES PROFITIEREN UND EINER DER GRÖSSTEN GEWINNER IN SEINEM ÖKOSYSTEM SEIN.
Rig (ARC, Marktanteil ca. 15%, Marktkapitalisierung ca. 160 Millionen USD) ist sehr bemerkenswert, da sein modulares Design sehr benutzerfreundlich ist und es als “pure-play” im Solana-Ökosystem (RUST) eine dominierende Rolle einnehmen kann.
Zerepy (Marktanteil etwa 5%, Marktkapitalisierung etwa 300 Millionen US-Dollar) ist eine relativ Nischenanwendung, die sich speziell an die leidenschaftliche ZEREBRO-Community richtet. Die kürzliche Zusammenarbeit mit der ai16z-Community könnte Synergien erzeugen.
Wir haben festgestellt, dass unsere Berechnung des Marktanteils den Marktwert, die Entwicklungsaufzeichnungen und den Markt der zugrunde liegenden Betriebssystemterminals abdeckt.
Wir glauben, dass der Markt für Frameworks im aktuellen Marktzyklus das am schnellsten wachsende Segment sein wird, und dass eine Gesamtmarktkapitalisierung von 1,7 Milliarden US-Dollar leicht auf 20 Milliarden US-Dollar steigen könnte. Dies ist im Vergleich zur Spitzenbewertung von L1 im Jahr 2021, als viele L1-Bewertungen über 20 Milliarden US-Dollar lagen, immer noch relativ konservativ. Obwohl diese Frameworks unterschiedliche Endmärkte (Chains/Ökosysteme) bedienen, könnte ein marktkapitalisierungsgewichteter Ansatz die vorsichtigste Methode sein, da wir glauben, dass sich dieser Bereich in einem konstanten Aufwärtstrend befindet.
2. Die vier großen Rahmen
In der folgenden Tabelle haben wir die Schlüsseltechnologien, Komponenten und Vorteile der wichtigsten Frameworks aufgeführt.
(1) Rahmenübersicht
Im Schnittfeld von AI und Crypto gibt es mehrere Rahmenbedingungen, die die Entwicklung von AI fördern. Dazu gehören ELIZA von AI16Z, RIG von ARC, ZEREBRO von ZEREPY und VIRTUAL von GAME. Jedes dieser Rahmenwerke erfüllt unterschiedliche Anforderungen und Konzepte im Entwicklungsprozess von AI-Agenten, von Open-Source-Community-Projekten bis hin zu leistungsorientierten Unternehmenslösungen.
Der Artikel stellt zunächst die Frameworks vor, erklärt, was sie sind, welche Programmiersprachen, technische Architekturen und Algorithmen verwendet werden, welche einzigartigen Funktionen sie haben und welche potenziellen Anwendungsfälle für die Frameworks in Frage kommen. Anschließend vergleichen wir jedes Framework hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Leistung und erkunden die jeweiligen Stärken und Einschränkungen.
ELIZA (entwickelt von ai16z)
Eliza ist ein Open-Source-Framework für die Multi-Agenten-Simulation, das darauf abzielt, autonome KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Es wurde in der Programmiersprache TypeScript entwickelt und bietet eine flexible, skalierbare Plattform zum Aufbau intelligenter Agenten, die in der Lage sind, auf mehreren Plattformen mit Menschen zu interagieren und dabei eine konsistente Persönlichkeit und Wissen zu bewahren.
Zu den Kernfunktionen des Frameworks gehören eine Multi-Agenten-Architektur, die die gleichzeitige Bereitstellung und Verwaltung mehrerer einzigartiger KI-Persönlichkeiten unterstützt, ein Rollensystem, das ein Rollendatei-Framework verwendet, um verschiedene Agenten zu erstellen, und Speicherverwaltungsfunktionen, die über ein Advanced Retrieval Enhanced Generation (RAG)-System Langzeitgedächtnis und Kontextbewusstsein bieten. Darüber hinaus bietet das Eliza-Framework reibungslose Plattformintegrationen für zuverlässige Verbindungen mit Discord, X und anderen Social-Media-Plattformen.
Aus der Sicht der Kommunikations- und Medienfunktionen von KI-Agenten ist Eliza eine ausgezeichnete Wahl. In Bezug auf die Kommunikation unterstützt das Framework die Integration mit den Sprachkanalfunktionen von Discord, X, Telegram und bietet direkten Zugriff auf APIs für maßgeschneiderte Anwendungsfälle. Auf der anderen Seite kann die Medienverarbeitungsfunktion des Frameworks auf das Lesen und Analysieren von PDF-Dokumenten, das Extrahieren und Zusammenfassen von Linkinhalten, die Transkription von Audios, die Verarbeitung von Video-Inhalten, die Bildanalyse und die Zusammenfassung von Gesprächen ausgeweitet werden, um effektiv mit verschiedenen Medien-Eingaben und -Ausgaben umzugehen.
Das Eliza-Framework bietet flexible Unterstützung für KI-Modelle durch lokale Inferenz von Open-Source-Modellen, Cloud-Inferenz von OpenAI sowie Standardkonfigurationen (wie Nous Hermes Llama 3.1B) und integriert die Unterstützung von Claude zur Verarbeitung komplexer Aufgaben. Eliza verwendet eine modulare Architektur, die umfassende Unterstützung für Betriebssysteme, benutzerdefinierte Clients und eine vollständige API bietet, um die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit zwischen Anwendungen sicherzustellen.
Elizas Anwendungsfälle erstrecken sich über mehrere Bereiche, wie zum Beispiel: KI-Assistenten für den Kundenservice, Community-Überprüfungen und persönliche Aufgaben sowie soziale Medienrollen wie Inhaltsautomatisierer, interaktive Bots und Markenvertreter. Es kann auch als Wissensarbeiter fungieren und Rollen wie Forschungsassistent, Inhaltsanalyst und Dokumentenbearbeiter übernehmen, und unterstützt interaktive Rollen wie Rollenspiel-Bots, Bildungstrainer und Agenten.
Elizas Architektur basiert auf einer Agentenlaufzeit, die nahtlos mit ihrem Rollensystem (unterstützt von Modellanbietern), einem Speicherverwaltungssystem (verbunden mit einer Datenbank) und dem Betriebssystem (verknüpft mit der Plattform-Client) integriert ist. Zu den einzigartigen Funktionen des Rahmens gehören ein Plug-in-System, das modulare Funktionserweiterungen unterstützt, Unterstützung für multimodale Interaktionen wie Sprache, Text und Medien sowie die Kompatibilität mit führenden KI-Modellen wie Llama, GPT-4 und Claude. Mit ihrem vielfältigen Funktionsumfang und ihrem leistungsstarken Design hebt sich Eliza als leistungsstarkes Werkzeug zur Entwicklung von KI-Anwendungen über verschiedene Bereiche hinweg hervor.
G.A.M.E (entwickelt von Virtuals Protocol)
Das Generative Autonome Multimodale Entitätsframework (G.A.M.E) zielt darauf ab, Entwicklern den Zugriff auf API und SDK für Experimente mit KI-Agenten zu ermöglichen. Dieses Framework bietet einen strukturierten Ansatz zur Verwaltung des Verhaltens, der Entscheidungen und des Lernprozesses von KI-Agenten.
Die Kernkomponenten sind wie folgt: Zunächst ist die Agent Prompting Interface der Einstiegspunkt für Entwickler, um GAME in den Agenten zu integrieren und auf das Verhalten des Agenten zuzugreifen. Das Perception Subsystem startet die Sitzung, indem es Parameter wie Sitzungs-ID, Agenten-ID, Benutzer und andere relevante Details angibt.
Es wird eingehende Informationen in ein Format umwandeln, das als Eingabemechanismus für den AI-Agenten im strategischen Planungs-Engine (Strategic Planning Engine) dient, sei es in Form von Dialogen oder Reaktionen. Im Kern befindet sich das Dialogverarbeitungsmodul, das Nachrichten und Antworten vom Agenten verarbeitet und mit dem Wahrnehmungsunterstützungssystem zusammenarbeitet, um Eingaben effektiv zu interpretieren und zu reagieren.
Die strategische Planungs-Engine arbeitet gemeinsam mit dem Dialogverarbeitungsmodul und dem On-Chain-Wallet-Operator, um Antworten und Pläne zu generieren. Diese Engine hat zwei Ebenen: Als Hochebenenplaner erstellt sie umfassende Strategien basierend auf dem Kontext oder den Zielen; als Niederbenenstrategie wandelt sie diese Strategien in umsetzbare Strategien um, die weiter in Aktionsplaner für bestimmte Aufgaben und Planausführer für die Ausführung von Aufgaben unterteilt werden.
Ein weiterer unabhängiger, aber wichtiger Bestandteil ist der World Context (Weltkontext), der die Umgebung, globale Informationen und den Status des Spiels referenziert und den Entscheidungen des Agenten den notwendigen Kontext bietet. Darüber hinaus wird das Agent Repository (Agentenrepository) verwendet, um langfristige Eigenschaften wie Ziele, Reflexionen, Erfahrungen und Persönlichkeit zu speichern, die gemeinsam das Verhalten und den Entscheidungsprozess des Agenten prägen.
Dieses Framework nutzt Kurzzeit- und Langzeitspeicherprozessoren. Der Kurzzeitspeicher behält frühere Verhaltensweisen, Ergebnisse und relevante Informationen über aktuelle Pläne. Im Gegensatz dazu extrahiert der Langzeitspeicherprozessor Schlüsselinformationen basierend auf Kriterien wie Wichtigkeit, Aktualität und Relevanz. Der Langzeitspeicher speichert das Wissen des Agenten über Erfahrungen, Reflexionen, dynamische Persönlichkeiten, den Kontext der Welt und den Arbeitsspeicher, um Entscheidungen zu verbessern und eine Lernbasis zu bieten.
Das Lernmodul verwendet Daten aus dem Wahrnehmungssubsystem, um allgemeines Wissen zu generieren, das in das System zurückgeführt wird, um zukünftige Interaktionen zu verbessern. Entwickler können über die Schnittstelle Feedback zu Aktionen, Spielzuständen und Sensordaten eingeben, um die Lernfähigkeit des KI-Agenten zu verbessern und seine Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten zu steigern.
Der Arbeitsablauf beginnt, wenn Entwickler über die Agenten-Prompt-Oberfläche interagieren. Die Eingaben werden vom Wahrnehmungssubsystem verarbeitet und an das Dialogverarbeitungsmodul weitergeleitet, das für das Management der Interaktionslogik verantwortlich ist. Anschließend erstellt und führt die strategische Planungs-Engine auf Grundlage dieser Informationen Pläne aus, indem sie hochrangige Strategien und detaillierte Aktionspläne nutzt.
Datenbenachrichtigungen aus den globalen Kontexten und dem Agentenspeicher informieren diese Prozesse, während der Arbeitsspeicher sofortige Aufgaben verfolgt. Gleichzeitig speichert und ruft der Langzeitspeicherprozessor langfristiges Wissen ab. Die Lernmodule analysieren die Ergebnisse und integrieren neues Wissen in das System, sodass das Verhalten und die Interaktionen der Agenten kontinuierlich verbessert werden können.
RIG (entwickelt von ARC)
Rig ist ein Open-Source-Rust-Framework, das entwickelt wurde, um die Entwicklung großer Sprachmodellanwendungen zu vereinfachen. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Interaktion mit mehreren LLM-Anbietern wie OpenAI und Anthropic und unterstützt eine Vielzahl von Vektorspeichern, einschließlich MongoDB und Neo4j. Die modulare Architektur des Frameworks ist einzigartig in ihren Kernkomponenten, wie z. B. dem Provider Abstraction Layer, der Vektorspeicherintegration und Proxy-Systemen, um eine nahtlose Interaktion mit LLMs zu ermöglichen.
Die Hauptzielgruppe von Rig sind Entwickler, die AI/ML-Anwendungen mit Rust erstellen, gefolgt von Organisationen, die mehrere LLM-Anbieter und Vektorspeicher in ihre Rust-Anwendungen integrieren möchten. Das Repository verwendet eine Arbeitsraumarchitektur mit mehreren Crates, die Skalierbarkeit und effizientes Projektmanagement unterstützen. Zu den Schlüsselmerkmalen gehört die Abstraktionsschicht für Anbieter, die eine Standardisierung für das Ausführen und Einbetten von APIs zwischen verschiedenen LLM-Anbietern sowie eine konsistente Fehlerbehandlung bietet. Die Komponente zur Vektorspeicherintegration bietet eine abstrakte Schnittstelle für mehrere Backends und unterstützt die Vektorähnlichkeitssuche. Das Agentensystem vereinfacht die Interaktion mit LLM und unterstützt die Retrieval-Enhanced Generation (RAG) sowie die Integration von Werkzeugen. Darüber hinaus bietet das Einbettungsframework Funktionen für die Batchverarbeitung und typsichere Einbettungsoperationen.
Rig nutzt mehrere technologische Vorteile, um Zuverlässigkeit und Leistung sicherzustellen. Asynchrone Operationen nutzen die asynchrone Laufzeit von Rust, um eine Vielzahl von gleichzeitigen Anfragen effizient zu verarbeiten. Der inhärente Fehlerbehandlungsmechanismus des Frameworks verbessert die Wiederherstellungsfähigkeit bei Fehlschlägen von KI-Anbietern oder Datenbankoperationen. Typensicherheit kann Fehler im Kompilierungsprozess verhindern und somit die Wartbarkeit des Codes erhöhen. Effiziente Serialisierungs- und Deserialisierungsprozesse unterstützen die Verarbeitung von Daten in Formaten wie JSON, was für die Kommunikation und Speicherung von KI-Diensten entscheidend ist. Detaillierte Protokollierung und Überwachung unterstützen zudem das Debugging und die Überwachung der Anwendung.
Der Workflow von Rig beginnt, wenn eine Anfrage vom Client initiiert wird. Diese Anfrage interagiert über die Anbieter-Abstraktionsschicht mit dem entsprechenden LLM-Modell. Anschließend werden die Daten von der Kernebene verarbeitet, wo der Agent Werkzeuge nutzen oder auf den Kontext des Vektorspeichers zugreifen kann. Die Antwort wird vor der Rückgabe an den Client durch einen komplexen Workflow (wie RAG) generiert und verfeinert, wobei der Prozess die Dokumentenretrieval und das Kontextverständnis umfasst. Das System integriert mehrere LLM-Anbieter und Vektorspeicher und ist anpassungsfähig hinsichtlich der Verfügbarkeit oder Leistungsupdates der Modelle.
Die Anwendungsfälle von Rig sind vielfältig und umfassen Frage-Antwort-Systeme, die relevante Dokumente abrufen, um genaue Antworten zu liefern, Dokumentensuch- und -retrievalsysteme für effiziente Inhaltsentdeckung sowie Chatbots oder virtuelle Assistenten, die kontextbewusste Interaktionen für Kundenservice oder Bildung bieten. Es unterstützt auch die Inhaltserstellung und ermöglicht die Erstellung von Texten und anderen Materialien basierend auf Lernmodi, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für Entwickler und Organisationen macht.
Zerepy (entwickelt von ZEREPY und blorm)
ZerePy ist ein Open-Source-Framework, das in der Programmiersprache Python geschrieben wurde und darauf abzielt, Agenten auf X unter Verwendung von OpenAI oder Anthropic LLM bereitzustellen. Es ist eine modulare Version des Zerebro-Backends, die es Entwicklern ermöglicht, Agenten mit ähnlichen Kernfunktionen wie Zerebro zu starten. Obwohl das Framework die Grundlage für die Bereitstellung von Agenten bietet, ist das Fein-Tuning des Modells unerlässlich, um kreative Ausgaben zu generieren. ZerePy vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung von personalisierten KI-Agenten, insbesondere für die Inhaltserstellung auf sozialen Plattformen, und fördert ein KI-gesteuertes kreatives Ökosystem, das auf Kunst und dezentralisierte Anwendungen ausgerichtet ist.
Dieses Framework wurde in Python entwickelt, legt den Schwerpunkt auf die Autonomie von Agenten und konzentriert sich auf die Generierung kreativer Ausgaben, wobei es mit der Architektur von ELIZA und der Zusammenarbeit mit ELIZA übereinstimmt. Das modulare Design unterstützt die Integration von Speichersystemen und ermöglicht die Bereitstellung von Agenten auf sozialen Plattformen. Zu den Hauptfunktionen gehören eine Befehlszeilenschnittstelle zur Verwaltung von Agenten, die Integration mit Twitter, die Unterstützung von OpenAI und Anthropic LLM sowie ein modulares Verbindungssystem zur Verbesserung der Funktionen.
Die Anwendungsfälle von ZerePy decken den Bereich der Automatisierung von sozialen Medien ab, wobei Benutzer KI-Agenten einsetzen können, um Beiträge zu veröffentlichen, zu antworten, zu liken und weiterzuleiten, um die Beteiligung auf der Plattform zu erhöhen. Darüber hinaus richtet es sich an die Content-Erstellung in Bereichen wie Musik, Memes und NFTs, was es zu einem wichtigen Werkzeug für digitale Kunst und blockchain-basierte Content-Plattformen macht.
(2) Vergleich der vier Hauptrahmen
In unseren Augen bietet jedes Framework einen einzigartigen Ansatz für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, der spezifischen Anforderungen und Umgebungen entspricht. Wir verlagern den Fokus von den Wettbewerb zwischen diesen Frameworks hin zur Einzigartigkeit jedes einzelnen Frameworks.
ELIZA zeichnet sich durch seine benutzerfreundliche Oberfläche aus, insbesondere für Entwickler, die mit JavaScript und Node.js Umgebungen vertraut sind. Die umfassende Dokumentation hilft bei der Einrichtung von KI-Agenten auf einer Vielzahl von Plattformen, obwohl der umfangreiche Funktionsumfang mit einer gewissen Lernkurve verbunden sein kann. Eliza wurde mit TypeScript entwickelt und eignet sich ideal für die Erstellung von Proxys, die in das Web eingebettet sind, da der größte Teil des Frontends der Webinfrastruktur mit TypeScript entwickelt wird. Das Framework ist bekannt für seine Multi-Agenten-Architektur, die verschiedene KI-Persönlichkeiten auf Plattformen wie Discord, X und Telegram einsetzen kann. Sein fortschrittliches speicherverwaltetes RAG-System macht es besonders effektiv für den Kundensupport oder KI-Assistenten in Social-Media-Anwendungen. Es bietet zwar Flexibilität, starken Community-Support und konsistente plattformübergreifende Leistung, befindet sich aber noch in einem frühen Stadium und kann für Entwickler eine Lernkurve darstellen.
GAME ist speziell für Spielentwickler konzipiert und bietet über APIs eine Low-Code- oder No-Code-Oberfläche, sodass auch Benutzer mit geringem technischen Wissen im Spielebereich sie nutzen können. Es konzentriert sich jedoch auf die Spieleentwicklung und die Integration von Blockchain, was für Personen ohne relevante Erfahrung eine steile Lernkurve darstellen kann. Es zeichnet sich in der Generierung von Programm-Inhalten und dem Verhalten von NPCs aus, ist jedoch durch die Komplexität, die durch seine Nischenposition und die Integration von Blockchain entsteht, eingeschränkt.
Aufgrund der Verwendung der Programmiersprache Rust könnte Rig aufgrund der Komplexität dieser Sprache weniger benutzerfreundlich sein, was erhebliche Lernherausforderungen mit sich bringt. Für diejenigen, die in Systemprogrammierung versiert sind, bietet es jedoch eine intuitive Interaktion. Im Vergleich zu TypeScript ist diese Programmiersprache selbst bekannt für ihre Leistung und Speichersicherheit (memory safety). Sie verfügt über strenge Prüfungen zur Kompilierzeit und null Kostenabstraktion, die für die Ausführung komplexer KI-Algorithmen erforderlich sind. Die Sprache ist äußerst effizient, und die niedrige Kontrolle macht sie zur idealen Wahl für ressourcenintensive KI-Anwendungen. Das Framework bietet hochleistungsfähige Lösungen mit modularer und skalierbarer Gestaltung, was es ideal für Unternehmensanwendungen macht. Für Entwickler, die mit Rust nicht vertraut sind, ist die Verwendung von Rust jedoch mit einer steilen Lernkurve verbunden.
ZerePy nutzt Python, um eine hohe Verwendbarkeit für kreative KI-Aufgaben zu bieten, wobei die Lernkurve für Python-Entwickler geringer ist, insbesondere für Entwickler mit einem Hintergrund in KI/ML, und es profitiert von starker Community-Unterstützung durch die Krypto-Community von Zerebro. ZerePy ist besonders gut geeignet für kreative KI-Anwendungen wie NFTs und positioniert sich als leistungsstarkes Werkzeug für digitale Medien und Kunst. Während es in der Kreativität floriert, ist sein Umfang im Vergleich zu anderen Frameworks relativ eng.
In Bezug auf die Skalierbarkeit hat ELIZA mit seinem V2-Update erhebliche Fortschritte erzielt. Es wurde eine einheitliche Nachrichtenlinie und ein skalierbarer Kernrahmen eingeführt, der eine effektive Verwaltung über mehrere Plattformen hinweg unterstützt. Allerdings könnte die Verwaltung dieser Interaktion über mehrere Plattformen hinweg, wenn sie nicht optimiert wird, Herausforderungen in Bezug auf die Skalierbarkeit mit sich bringen.
GAME zeigt hervorragende Leistungen in der Echtzeitverarbeitung, die für Spiele erforderlich ist. Die Skalierbarkeit wird durch effiziente Algorithmen und potenzielle verteilte Blockchain-Systeme verwaltet, obwohl sie möglicherweise durch bestimmte Spiel-Engines oder Blockchain-Netzwerke eingeschränkt sein kann.
Das Rig-Framework nutzt die Leistungsfähigkeit der Erweiterbarkeit von Rust und wurde für Anwendungen mit hoher Durchsatzrate entwickelt, was besonders effektiv für unternehmensweite Implementierungen ist, obwohl dies bedeuten kann, dass die Umsetzung echter Skalierbarkeit komplexe Einstellungen erfordert.
Die Skalierbarkeit von Zerepy ist auf kreative Ausgaben ausgerichtet, unterstützt durch Community-Beiträge, jedoch könnte der Schwerpunkt seine Anwendung in einem breiteren KI-Umfeld einschränken. Die Skalierbarkeit könnte durch die Vielfalt kreativer Aufgaben und nicht durch die Anzahl der Benutzer auf die Probe gestellt werden.
In Bezug auf Anpassungsfähigkeit ist ELIZA mit seinem Plug-in-System und der plattformübergreifenden Kompatibilität führend, während das GAME in seiner Spieleumgebung und Rig bei der Verarbeitung komplexer KI-Aufgaben ebenfalls hervorragend ist. ZerePy zeigt im kreativen Bereich eine hohe Anpassungsfähigkeit, ist jedoch weniger für breitere Anwendungen der künstlichen Intelligenz geeignet.
In Bezug auf die Leistung ist ELIZA für schnelle Interaktionen in sozialen Medien optimiert, wobei schnelle Reaktionszeiten entscheidend sind. Bei der Verarbeitung komplexerer Berechnungsaufgaben kann die Leistung jedoch variieren.
Das von Virtual Protocol entwickelte GAME konzentriert sich auf leistungsstarke Echtzeiterinteraktionen in Spielszenarien und nutzt effiziente Entscheidungsprozesse sowie potenzielle Blockchain für dezentrale KI-Operationen.
Das Rig-Framework basiert auf der Programmiersprache Rust und bietet eine hervorragende Leistung für rechenintensive Aufgaben, die für Unternehmensanwendungen von entscheidender Bedeutung sind.
Die Leistung von Zerepy ist maßgeschneidert für die Erstellung kreativer Inhalte, wobei die Kennzahlen auf der Effizienz und Qualität der Inhaltserzeugung basieren und außerhalb des kreativen Bereichs möglicherweise nicht sehr allgemein anwendbar sind.
Die Vorteile von ELIZA liegen in der Flexibilität und Skalierbarkeit, die durch ihr Plug-in-System und die Rollen-Konfiguration eine hohe Anpassungsfähigkeit ermöglichen, was vorteilhaft für plattformübergreifende soziale KI-Interaktionen ist.
GAME bietet einzigartige Echtzeit-Interaktionsfunktionen im Spiel, die durch die Integration von Blockchain ein neuartiges AI-Engagement verstärken.
Die Vorteile von Rig liegen in seiner Leistung und Skalierbarkeit für unternehmensspezifische KI-Aufgaben, wobei der Schwerpunkt auf sauberem modularen Code für die Gesundheit langfristiger Projekte liegt.
Zerepy ist auf die Förderung von Kreativität spezialisiert, führend in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der digitalen Kunst und wird durch ein dynamisches, gemeinschaftsgetriebenes Entwicklungsmodell unterstützt.
Jahresrahmen haben ihre eigenen Einschränkungen, ELIZA befindet sich noch in einem frühen Stadium und hat potenzielle Stabilitätsprobleme sowie eine Lernkurve für neue Entwickler. Nischenspiele könnten die breitere Anwendung einschränken, und die Blockchain fügt zusätzlich Komplexität hinzu. Die steile Lernkurve von Rig, die durch Rust bedingt ist, könnte einige Entwickler abschrecken, während die begrenzte Aufmerksamkeit von Zerepy für kreative Outputs seine Verwendung in anderen KI-Bereichen einschränken könnte.
(3) Rahmenvergleich Zusammenfassung
Rig (ARC)：
Sprache: Rust, mit Fokus auf Sicherheit und Leistung.
Anwendungsfall: Die ideale Wahl für unternehmensweite KI-Anwendungen, da sie sich auf Effizienz und Skalierbarkeit konzentriert.
Gemeinschaft: Weniger von der Gemeinschaft getrieben, mehr Fokus auf technische Entwickler.
Eliza (AI16Z)：
Sprache: TypeScript, betont die Flexibilität von web3 und die Beteiligung der Community.
Anwendungsfall: Für soziale Interaktionen, DAOs und Transaktionen konzipiert, mit besonderem Schwerpunkt auf Mehragentensystemen.
Community: Hochgradig community-getrieben mit umfangreicher GitHub-Beteiligung.
ZerePy (ZEREBRO)：
Sprache: Python, um es einer breiteren Basis von KI-Entwicklern zugänglich zu machen.
Anwendungsfall: Geeignet für die Automatisierung von sozialen Medien und einfachere AI-Agentenaufgaben.
Gemeinschaft: Relativ neu, aber dank der Beliebtheit von Python und der Unterstützung durch AI16Z-Beitragende wird ein Wachstum erwartet.
SPIEL (VIRTUELL):
Fokus: autonome, adaptive KI-Agenten, die sich basierend auf Interaktionen in virtuellen Umgebungen weiterentwickeln können.
Anwendungsfall: Am besten geeignet für KI-Agenten, um Szenarien zu lernen und sich anzupassen, wie zum Beispiel Spiele oder virtuelle Welten.
Gemeinschaft: Innovative Gemeinschaft, befindet sich jedoch noch in der Bestimmung ihrer Position im Wettbewerb.
3、Entwicklung der Star-Daten auf Github
Das obige Bild zeigt die GitHub-Star-Daten seit der Veröffentlichung dieser Frameworks. Es ist erwähnenswert, dass GitHub-Stars ein Indikator für das Interesse der Community, die Beliebtheit von Projekten und den wahrgenommenen Wert von Projekten sind.
ELIZA (rote Linie):
Beginnend mit dem niedrigen Basiswert im Juli und bis zur erheblichen Zunahme der Anzahl der Stars Ende November (mit 61.000 Stars), zeigt dies, dass das Interesse der Menschen schnell wächst und die Aufmerksamkeit der Entwickler auf sich zieht. Dieses exponentielle Wachstum zeigt, dass ELIZA durch seine Funktionen, Updates und die Beteiligung der Community enorme Anziehungskraft gewonnen hat. Seine Beliebtheit übertrifft die anderer Wettbewerber bei weitem, was darauf hinweist, dass es starke Unterstützung aus der Community hat und in der KI-Community eine breitere Anwendbarkeit oder Interesse besitzt.
RIG (Blaue Linie):
Rig ist das älteste der vier großen Frameworks, dessen Anzahl an Sternen moderat, aber kontinuierlich wächst und in den nächsten Monaten wahrscheinlich erheblich zunehmen wird. Es hat 1700 Sterne erreicht, steigt jedoch weiterhin. Ständige Entwicklung, Updates und eine wachsende Benutzerzahl sind die Gründe dafür, dass das Interesse der Benutzer stetig zunimmt. Dies könnte darauf hinweisen, dass die Benutzer dieses Frameworks eine Nische sind oder dass es noch an Reputation gewinnt.
ZEREPY (gelbe Linie):
ZerePy wurde vor ein paar Tagen gestartet und hat bereits 181 Sterne gesammelt. Es ist wichtig zu betonen, dass ZerePy mehr Entwicklung benötigt, um seine Sichtbarkeit und Akzeptanz zu erhöhen. Die Zusammenarbeit mit AI16Z könnte mehr Codebeitragsleister anziehen.
GAME（绿线）：
Die Anzahl der Sterne dieses Projekts ist am niedrigsten. Bemerkenswert ist, dass dieses Framework über die API direkt auf Agenten im virtuellen Ökosystem angewendet werden kann, wodurch die Notwendigkeit der Sichtbarkeit auf Github entfällt. Dieses Framework wurde jedoch erst vor etwas mehr als einem Monat für Entwickler geöffnet, und mehr als 200 Projekte verwenden GAME zum Aufbau.
4. Gründe für eine bullische Marktstrategie
Die V2-Version von Eliza wird das Coinbase-Proxy-Toolkit integrieren. Alle Projekte, die Eliza verwenden, werden in Zukunft native TEEs unterstützen, wodurch der Proxy in einer sicheren Umgebung betrieben werden kann. Eine kommende Funktion von Eliza ist das Plugin-Register, das Entwicklern ermöglicht, Plugins nahtlos zu registrieren und zu integrieren.
Darüber hinaus wird Eliza V2 automatisierte anonyme plattformübergreifende Nachrichtenübermittlung unterstützen. Das Whitepaper zur Token-Ökonomie wird am 1. Januar 2025 veröffentlicht und wird voraussichtlich einen positiven Einfluss auf den zugrunde liegenden AI16Z-Token des Eliza-Frameworks haben. AI16Z plant, die Nützlichkeit des Frameworks weiterhin zu verbessern und hochqualifizierte Talente anzuziehen, wobei die Bemühungen seiner Hauptbeitragenden bereits bewiesen haben, dass es dazu in der Lage ist.
Das GAME-Framework bietet Agenten eine No-Code-Integration und ermöglicht die gleichzeitige Nutzung von GAME und ELIZA in einem einzigen Projekt, wobei beide spezifischen Zwecken dienen. Dieser Ansatz hat das Potenzial, Builder anzuziehen, die sich mehr auf Geschäftslogik als auf technische Komplexität konzentrieren. Obwohl das Framework erst seit über 30 Tagen öffentlich verfügbar ist, hat es unter der Anstrengung des Teams, mehr Unterstützer zu gewinnen, erhebliche Fortschritte gemacht. Es wird erwartet, dass alle Projekte, die auf VIRTUAL gestartet werden, GAME verwenden.
Der mit dem ARC-Token repräsentierte Rig hat ein enormes Potenzial, obwohl sich sein Rahmen noch in der frühen Wachstumsphase befindet und die Pläne zur Förderung der Projektakzeptanz erst seit ein paar Tagen online sind. Es wird erwartet, dass bald hochwertige Projekte, die ARC übernehmen, erscheinen, ähnlich wie bei Virtual Flywheel, jedoch mit dem Schwerpunkt auf Solana. Das Team ist optimistisch gegenüber der Zusammenarbeit mit Solana und vergleicht die Beziehung zwischen ARC und Solana mit der von Virtual zu Base. Es ist erwähnenswert, dass das Team nicht nur neue Projekte ermutigt, Rig zu starten, sondern auch Entwickler dazu anregt, den Rig-Rahmen selbst zu verbessern.
Zerepy ist ein neu eingeführtes Framework, das aufgrund seiner Zusammenarbeit mit Eliza zunehmend Aufmerksamkeit erhält. Das Framework zieht die Beitragenden von Eliza an, die aktiv daran arbeiten, es zu verbessern. Angetrieben von den ZEREBRO-Fans hat es eine Gruppe leidenschaftlicher Anhänger und bietet Python-Entwicklern neue Möglichkeiten, die zuvor in der Wettbewerbslandschaft der KI-Infrastruktur unterrepräsentiert waren. Das Framework wird eine wichtige Rolle in der kreativen KI spielen.