Autor: Deep Value Memetics, Übersetzung: Jinse Caijing xiaozou
In diesem Artikel werden wir die Perspektiven des Crypto X AI-Rahmens untersuchen. Wir werden uns auf die derzeit wichtigsten vier Rahmenwerke (ELIZA, GAME, ARC, ZEREPY) und ihre jeweiligen technischen 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 die dominante Rolle spielen wird. Der Wert von Eliza (Marktanteil von etwa 60%, Marktkapitalisierung von über 1 Milliarde USD) liegt in seinem First-Mover-Vorteil (Lindy-Effekt) und der zunehmenden Nutzung durch Entwickler, was durch 193 Mitwirkende, 1800 Forks und über 6000 Stars belegt wird und es zu einem der beliebtesten Code-Repositories auf Github macht.
Bis jetzt verläuft die Entwicklung von GAME (Marktanteil ca. 20%, Marktkapitalisierung ca. 300 Millionen USD) sehr gut, und es wird schnell angenommen, wie VIRTUAL gerade angekündigt hat, dass die Plattform über 200 Projekte, 150.000 tägliche Anfragen und eine wöchentliche Wachstumsrate von 200% verfügt. GAME wird weiterhin von dem Aufstieg von VIRTUAL profitieren und einer der größten Gewinner innerhalb seines Ökosystems werden.
Rig (ARC, Marktanteil ca. 15%, Marktkapitalisierung ca. 160 Millionen USD) ist sehr auffällig, da sein modulares Design sehr benutzerfreundlich ist und es als “pure-play” im Solana-Ökosystem (RUST) dominieren kann.
Zerepy (Marktanteil etwa 5 %, Marktkapitalisierung etwa 300 Millionen US-Dollar) ist eine relativ kleine Anwendung, die sich an die begeisterte ZEREBRO-Community richtet. Die jüngste Zusammenarbeit mit der ai16z-Community könnte synergistische Effekte hervorrufen.
Wir haben festgestellt, dass unsere Berechnung des Marktanteils den Marktwert, die Entwicklungsaufzeichnungen und den Markt der zugrunde liegenden Betriebssystemterminals umfasst.
Wir glauben, dass der Markt für Framework-Segmentierung in diesem Marktzyklus das am schnellsten wachsende Gebiet sein wird, und eine Gesamtkapitalisierung von 1,7 Milliarden US-Dollar könnte leicht auf 20 Milliarden US-Dollar steigen, was im Vergleich zu den Spitzenbewertungen von L1 im Jahr 2021 immer noch relativ konservativ ist, als viele L1-Bewertungen über 20 Milliarden US-Dollar lagen. Obwohl diese Frameworks unterschiedlichen Endmärkten (Ketten/Ökosystemen) dienen, könnte angesichts der Annahme, dass sich dieses Gebiet in einem stetig ansteigenden Trend befindet, eine marktkapitalisierungsgewichtete Methode die vorsichtigste Herangehensweise sein.
2. Vier Rahmen
In der folgenden Tabelle haben wir die Schlüsseltechnologien, Komponenten und Vorteile der verschiedenen Hauptframeworks aufgelistet.
(1) Rahmenübersicht
Im Schnittfeld von AI und Crypto gibt es mehrere Rahmenbedingungen, die die Entwicklung von AI fördern. Diese sind ELIZA von AI16Z, RIG von ARC, ZEREBRO von ZEREPY und VIRTUAL von GAME. Jeder Rahmen erfüllt unterschiedliche Anforderungen und Ideen im Entwicklungsprozess von AI-Agenten, von Open-Source-Community-Projekten bis hin zu leistungsorientierten Unternehmenslösungen.
Dieser Artikel stellt zunächst die Frameworks vor und erklärt, was sie sind, welche Programmiersprachen, Technologiearchitekturen und Algorithmen verwendet werden, welche einzigartigen Funktionen sie bieten und welche potenziellen Anwendungsfälle für die Frameworks existieren. Anschließend vergleichen wir jedes Framework hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Leistung und erkunden die jeweiligen Vor- und Nachteile.
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 aufrechtzuerhalten.
Die Kernfunktionen dieses Rahmens umfassen eine Multi-Agenten-Architektur, die die gleichzeitige Bereitstellung und Verwaltung mehrerer einzigartiger KI-Persönlichkeiten unterstützt, sowie ein Rollensystem, das verschiedene Agenten mithilfe eines Rollendateirahmens erstellt, und Funktionen zur Speicherverwaltung, die langfristigen Speicher und kontextbewusste Speicherverwaltung durch ein Enhanced Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System bieten. Darüber hinaus bietet das Eliza-Framework nahtlose Plattformintegrationen, die eine zuverlässige Verbindung zu Discord, X und anderen sozialen Medien ermöglichen.
Aus der Sicht der Kommunikations- und Medienfunktionen von AI-Agenten ist Eliza eine hervorragende Wahl. Im Bereich der Kommunikation unterstützt das Framework die Integration mit den Sprachkanälen von Discord, X-Funktionen, Telegram sowie den direkten Zugriff auf APIs für benutzerdefinierte Anwendungsfälle. Auf der anderen Seite können die Medienverarbeitungsfunktionen des Frameworks auf das Lesen und Analysieren von PDF-Dokumenten, das Extrahieren und Zusammenfassen von Links, die Transkription von Audio, die Verarbeitung von Videoinhalten, die Analyse von Bildern und die Zusammenfassung von Gesprächen erweitert werden, um verschiedene Medieneingaben und -ausgaben effektiv zu verarbeiten.
Das Eliza-Framework bietet flexible Unterstützung für KI-Modelle durch lokale Inferenz mit Open-Source-Modellen, Cloud-Inferenz von OpenAI und Standardkonfigurationen wie Nous Hermes Llama 3.1B, und integriert die Unterstützung von Claude zur Bearbeitung komplexer Aufgaben. Eliza verwendet eine modulare Architektur, die eine breite Unterstützung für Betriebssysteme, benutzerdefinierte Clients und eine umfassende API bietet, um die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit zwischen Anwendungen zu gewährleisten.
Elizas Anwendungsfälle erstrecken sich über mehrere Bereiche, wie z. B.: KI-Assistenten für den Kundensupport, die Community-Moderation 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 Rollenspielbots, Bildungstutoren und Agenten.
Elizas Architektur basiert auf einem Agentenlaufzeit (agent runtime), das nahtlos mit seinem Rollensystem (unterstützt von Modellanbietern), dem Speichermanager (verbunden mit der Datenbank) und dem Betriebssystem (verknüpft mit der Plattform-Client) integriert ist. Die einzigartigen Funktionen dieses Rahmens umfassen ein Plug-in-System, das modulare Funktionserweiterungen unterstützt, mehrmodale Interaktionen wie Sprache, Text und Medien ermöglicht und mit führenden KI-Modellen (wie Llama, GPT-4 und Claude) kompatibel ist. Mit ihrem vielseitigen und leistungsstarken Design hebt sich Eliza als ein kraftvolles Werkzeug zur Entwicklung von KI-Anwendungen über verschiedene Bereiche hervor.
G.A.M.E (entwickelt von Virtuals Protocol)
Das Generative Autonome Multimodale Entitätsframework (G.A.M.E) zielt darauf ab, Entwicklern API- und SDK-Zugriff für Experimente mit KI-Agenten zu bieten. Dieses Framework bietet einen strukturierten Ansatz zur Verwaltung des Verhaltens, der Entscheidungen und des Lernprozesses von KI-Agenten.
Die Hauptkomponenten 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 durch Angabe von Parametern wie Sitzungs-ID, Agenten-ID, Benutzer und anderen relevanten Details.
Es wird eingehende Informationen in ein Format umwandeln, das als Eingabemechanismus für die KI-Agenten im Strategischen Planungs-Engine (Strategic Planning Engine) dient, sei es in Form von Dialogen oder Reaktionen. Im Mittelpunkt steht das Dialogverarbeitungsmodul, das Nachrichten und Antworten von Agenten verarbeitet und mit dem Wahrnehmungsunter-system zusammenarbeitet, um Eingaben effektiv zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Die strategische Planungs-Engine arbeitet zusammen mit dem Dialogverarbeitungsmodul und dem On-Chain-Wallet-Operator, um Antworten und Pläne zu generieren. Diese Engine hat zwei Ebenen: Als hochrangiger Planer erstellt sie umfassende Strategien basierend auf dem Kontext oder den Zielen; als niederrangige Strategie wandelt sie diese Strategien in umsetzbare Strategien um, die weiter in Aktionsplaner für spezifische Aufgaben und Planausführer für die Durchführung von Aufgaben unterteilt sind.
Ein weiterer unabhängiger, aber wichtiger Bestandteil ist der World Context (Weltkontext), der Umgebungs-, globale Informationen und den Spielstatus referenziert, um den Entscheidungsprozess des Agenten mit dem notwendigen Kontext zu versorgen. Darüber hinaus wird das Agent Repository (Agentenbibliothek) verwendet, um langfristige Eigenschaften wie Ziele, Reflexion, Erfahrungen und Persönlichkeit zu speichern, die gemeinsam das Verhalten und den Entscheidungsprozess des Agenten prägen.
Dieser Rahmen verwendet einen Kurzzeit- und einen Langzeitgedächtnisprozessor. Das Kurzzeitgedächtnis behält relevante Informationen über frühere Verhaltensweisen, Ergebnisse und aktuelle Pläne. Im Gegensatz dazu extrahiert der Langzeitgedächtnisprozessor Schlüsselinformationen basierend auf Kriterien wie Wichtigkeit, Aktualität und Relevanz. Das Langzeitgedächtnis speichert das Wissen des Agenten über Erfahrungen, Reflexionen, dynamische Persönlichkeiten, den globalen Kontext und das Arbeitsgedächtnis, um Entscheidungen zu verbessern und eine Lernbasis zu bieten.
Das Lernmodul nutzt Daten aus dem Wahrnehmungssystem, 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 Entscheidungsfähigkeit zu erhöhen.
Der Arbeitsablauf beginnt damit, dass die Entwickler über die Agentenaufforderungsoberfläche 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 Planungsengine basierend auf diesen Informationen Pläne aus, indem sie hochrangige Strategien und detaillierte Aktionspläne nutzt.
Datenbenachrichtigungen aus weltweiten Kontexten und Agentenspeichern informieren diese Prozesse, während der Arbeitsspeicher sofortige Aufgaben verfolgt. In der Zwischenzeit speichert der Langzeitspeicherprozessor langfristiges Wissen und ruft es ab. Das Lernmodul analysiert die Ergebnisse und integriert 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 darauf abzielt, die Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu vereinfachen. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Interaktion mit mehreren LLM-Anbietern (wie OpenAI und Anthropic) und unterstützt verschiedene Vektorspeicher, einschließlich MongoDB und Neo4j. Das Besondere an der modularen Architektur des Frameworks sind seine Kernkomponenten, wie die Anbieterabstraktionsschicht (Provider Abstraction Layer), die Integration von Vektorspeichern und das Agentensystem, um eine nahtlose Interaktion mit LLM zu fördern.
Die Hauptzielgruppe von Rig umfasst Entwickler, die AI/ML-Anwendungen mit Rust erstellen, gefolgt von Organisationen, die versuchen, mehrere LLM-Anbieter und Vektorspeicher in ihre Rust-Anwendungen zu integrieren. Das Repository verwendet eine Arbeitsbereichsarchitektur mit mehreren Crates, die Skalierbarkeit und effizientes Projektmanagement unterstützen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Anbieter-Abstraktionsschicht, die eine Standardisierung für das Abschluss- und Einbetten von APIs zwischen verschiedenen LLM-Anbietern bietet und eine konsistente Fehlerbehandlung hat. Die Komponente zur Vektorspeicherintegration bietet eine abstrakte Schnittstelle für mehrere Backend-Systeme und unterstützt die Vektorsimilaritätssuche. Das Proxysystem vereinfacht die Interaktion mit LLMs und unterstützt die rückgeführte erweiterte Generierung (RAG) und die Integration von Werkzeugen. Darüber hinaus bietet das Einbettungsframework Batch-Funktionen und typsichere Einbettungsoperationen.
Rig nutzt eine Vielzahl von technischen Vorteilen, um Zuverlässigkeit und Leistung sicherzustellen. Asynchrone Operationen verwenden die asynchrone Laufzeit von Rust, um eine große Anzahl von gleichzeitigen Anfragen effizient zu verarbeiten. Der inhärente Fehlerbehandlungsmechanismus des Frameworks verbessert die Wiederherstellungsfähigkeit bei Ausfällen von KI-Anbietern oder Datenbankoperationen. Typensicherheit kann Fehler während des Kompilierungsprozesses verhindern, was die Wartbarkeit des Codes erhöht. Effiziente Serialisierungs- und Deserialisierungsprozesse unterstützen die Datenverarbeitung in Formaten wie JSON, was für die Kommunikation und Speicherung von KI-Diensten von entscheidender Bedeutung ist. Detaillierte Protokollierung und Überwachung helfen zusätzlich bei der Fehlersuche und Überwachung von Anwendungen.
Der Workflow von Rig beginnt, wenn eine Anfrage vom Client initiiert wird, die über die Anbieterabstraktionsschicht mit dem entsprechenden LLM-Modell interagiert. Die Daten werden dann von der Kernebene verarbeitet, wo der Agent Werkzeuge verwenden oder auf den Vektor-Speicher des Kontexts zugreifen kann. Die Antwort wird vor der Rückgabe an den Client durch komplexe Workflows (wie RAG) generiert und verfeinert, wobei der Prozess Dokumentenabruf und Kontextverständnis umfasst. Das System integriert mehrere LLM-Anbieter und Vektorspeicher und ist anpassungsfähig an Änderungen der Modellverfügbarkeit oder Leistung.
Die Anwendungsfälle von Rig sind vielfältig, einschließlich von Frage-Antwort-Systemen, die relevante Dokumente abrufen, um präzise Antworten zu liefern, Dokumentensuch- und -retrievalsystemen für eine 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 anderem Material auf Basis von Lernmodellen, was es zu einem universellen Werkzeug für Entwickler und Organisationen macht.
Zerepy (entwickelt von ZEREPY und blorm)
ZerePy ist ein Open-Source-Framework, das in Python geschrieben ist und darauf abzielt, Agenten auf X unter Verwendung von OpenAI oder Anthropic LLM bereitzustellen. Es ist eine modulare Version des Zerebro-Backends und ermöglicht Entwicklern, Agenten zu starten, die ähnliche Kernfunktionen wie Zerebro haben. Obwohl das Framework die Grundlage für die Bereitstellung von Agenten bietet, ist es unerlässlich, das Modell zu verfeinern, um kreative Ausgaben zu erzeugen. 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 sich auf Kunst und dezentralisierte Anwendungen konzentriert.
Das Framework wurde in Python entwickelt, betont die Autonomie von Agenten und konzentriert sich auf die Erzeugung kreativer Ausgaben, im Einklang mit der Architektur von ELIZA und der Zusammenarbeit mit ELIZA. Das modulare Design unterstützt die Integration von Speichersystemen und die Bereitstellung von Agenten auf sozialen Plattformen. Zu den Hauptfunktionen gehören eine Befehlszeilenschnittstelle zur Verwaltung von Agenten, die Integration mit Twitter, Unterstützung für OpenAI und Anthropic LLM sowie ein modulares Verbindungssystem zur Verbesserung der Funktionen.
ZerePy’s Anwendungsfälle decken den Bereich der Automatisierung von sozialen Medien ab, wobei Benutzer KI-Agenten einsetzen können, um Beiträge zu veröffentlichen, zu antworten, zu liken und zu teilen, um so die Plattformbeteiligung zu erhöhen. Darüber hinaus richtet es sich auch an die Inhaltserstellung in Bereichen wie Musik, Memes und NFTs und macht es zu einem wichtigen Werkzeug für digitale Kunst und blockchain-basierte Inhaltsplattformen.
(2) Vergleich der vier großen Rahmen
In unseren Augen bietet jedes Framework einen einzigartigen Ansatz für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz, der auf spezifische Bedürfnisse und Umgebungen zugeschnitten ist. Wir verlagern den Fokus von der Konkurrenz zwischen diesen Frameworks hin zur Einzigartigkeit jedes einzelnen Frameworks.
ELIZA sticht durch ihre benutzerfreundliche Oberfläche hervor, insbesondere für Entwickler, die mit der JavaScript- und Node.js-Umgebung vertraut sind. Ihre umfassende Dokumentation hilft bei der Einrichtung von KI-Agenten auf verschiedenen Plattformen, obwohl ihr umfangreiches Funktionsspektrum eine gewisse Lernkurve mit sich bringen kann. Entwickelt mit TypeScript, macht Eliza zur idealen Wahl für den Aufbau von Agenten, die in das Web eingebettet sind, da die meisten Frontend-Webinfrastrukturen mit TypeScript entwickelt werden. Das Framework ist bekannt für seine Multi-Agenten-Architektur, die es ermöglicht, verschiedene KI-Persönlichkeiten auf Plattformen wie Discord, X und Telegram bereitzustellen. Ihr fortschrittliches Speicherverwaltungssystem RAG macht es besonders effektiv für KI-Assistenten im Kundenservice oder in sozialen Medien. Obwohl es Flexibilität, starke Community-Unterstützung und konsistente plattformübergreifende Leistung bietet, befindet es sich noch in einem frühen Stadium und kann für Entwickler eine Lernkurve darstellen.
GAME ist speziell für Spieleentwickler konzipiert und bietet über APIs eine Low-Code- oder No-Code-Oberfläche, sodass auch Nutzer mit geringem technischem Wissen im Gaming-Bereich damit arbeiten 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 durch die Generierung von Programminhalten und das Verhalten von NPCs aus, ist jedoch durch die Komplexität seiner Nische und die zusätzliche Komplexität der Blockchain-Integration eingeschränkt.
Aufgrund der Verwendung der Programmiersprache Rust, die aufgrund ihrer Komplexität möglicherweise nicht sehr benutzerfreundlich ist, bringt Rig erhebliche Lernherausforderungen mit sich. Für diejenigen, die in der Systemprogrammierung versiert sind, bietet es jedoch eine intuitive Interaktion. Im Vergleich zu Typescript ist die Programmiersprache selbst für ihre Leistung und Speichersicherheit bekannt. Sie verfügt über strenge Prüfungen zur Kompilierzeit und eine Nullkosten-Abstraktion, die für die Ausführung komplexer KI-Algorithmen erforderlich ist. Die Sprache ist sehr effizient, und ihre niedrige Steuerung macht sie zur idealen Wahl für ressourcenintensive KI-Anwendungen. Das Framework bietet leistungsstarke Lösungen mit modularer und skalierbarer Architektur, was es zur optimalen Wahl für Unternehmensanwendungen macht. Für Entwickler, die mit Rust nicht vertraut sind, ist die Verwendung von Rust jedoch unvermeidlich mit einer steilen Lernkurve verbunden.
ZerePy nutzt Python, um eine hohe Verwendbarkeit für kreative KI-Aufgaben zu bieten. Die Lernkurve für Python-Entwickler ist niedrig, insbesondere für Entwickler mit einem Hintergrund in KI/ML, und sie profitieren von einer starken Community-Unterstützung durch die Krypto-Community von Zerebro. ZerePy ist spezialisiert auf kreative KI-Anwendungen wie NFTs und positioniert sich als leistungsstarkes Werkzeug für digitale Medien und Kunst. Während es in Bezug auf Kreativität floriert, ist der Umfang im Vergleich zu anderen Frameworks relativ eng.
In Bezug auf die Skalierbarkeit hat ELIZA in seinem V2-Update erhebliche Fortschritte gemacht. Es wurde eine einheitliche Nachrichtenleitung und ein skalierbarer Kernrahmen eingeführt, der eine effektive Verwaltung über mehrere Plattformen hinweg unterstützt. Wenn jedoch keine Optimierung vorgenommen wird, kann diese Verwaltung der Interaktion über mehrere Plattformen hinweg Herausforderungen in Bezug auf die Skalierbarkeit mit sich bringen.
GAME zeigt hervorragende Leistungen im Bereich 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 Skalierbarkeit von Rust und ist für Anwendungen mit hoher Durchsatzleistung konzipiert, was besonders effektiv für den Unternehmenseinsatz ist, obwohl dies bedeuten kann, dass die Umsetzung echter Skalierbarkeit eine komplexe Einrichtung erfordert.
Die Skalierbarkeit von Zerepy richtet sich an kreative Ausgaben und wird durch Gemeinschaftsbeiträge unterstützt, jedoch könnte der Fokus seine Anwendung in einem breiteren KI-Umfeld einschränken. Die Skalierbarkeit könnte durch die Vielfalt kreativer Aufgaben und nicht durch die Anzahl der Nutzer auf die Probe gestellt werden.
In Bezug auf die Anpassungsfähigkeit ist ELIZA mit seinem Plug-in-System und der plattformübergreifenden Kompatibilität führend, während GAME in seiner Spielumgebung und Rig bei der Verarbeitung komplexer KI-Aufgaben ebenfalls hervorragend abschneiden. ZerePy zeigt eine hohe Anpassungsfähigkeit im kreativen Bereich, ist jedoch weniger geeignet für breitere Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
In Bezug auf die Leistung ist ELIZA für schnelle Interaktionen in sozialen Medien optimiert, wobei eine schnelle Reaktionszeit entscheidend ist. Bei der Bearbeitung komplexerer Rechenaufgaben kann die Leistung jedoch variieren.
Das von Virtual Protocol entwickelte GAME konzentriert sich auf leistungsstarke Echtzeit-Interaktionen in Spielszenarien, nutzt effiziente Entscheidungsprozesse und potenzielle Blockchains für dezentrale KI-Operationen.
Das Rig-Framework basiert auf der Programmiersprache Rust und bietet hervorragende Leistung für hochleistungsfähige Rechenaufgaben, die für Unternehmensanwendungen von entscheidender Bedeutung sind.
Die Leistung von Zerepy ist auf die Erstellung kreativer Inhalte zugeschnitten, wobei die Kennzahlen auf der Effizienz und Qualität der Inhaltserstellung basieren, die außerhalb des kreativen Bereichs möglicherweise nicht so allgemein anwendbar sind.
Die Vorteile von ELIZA liegen in ihrer Flexibilität und Skalierbarkeit, die durch ihr Plug-in-System und die Rollenkonfiguration eine hohe Anpassungsfähigkeit ermöglichen und die plattformübergreifende soziale KI-Interaktion fördern.
GAME bietet in Spielen eine einzigartige Echtzeit-Interaktionsfunktion, die durch die Integration der Blockchain die neuartige Beteiligung von KI verbessert.
Die Vorteile von Rig liegen in seiner Leistung und Skalierbarkeit für KI-Aufgaben in Unternehmen, mit dem Schwerpunkt auf sauberen modularen Code für die Gesundheit langfristiger Projekte.
Zerepy ist auf die Förderung von Kreativität spezialisiert, führend in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der digitalen Kunst und wird durch ein dynamisches Community-gesteuertes Entwicklungsmodell unterstützt.
Jeder Rahmen hat seine eigenen Einschränkungen. ELIZA befindet sich noch in einem frühen Stadium, mit potenziellen Stabilitätsproblemen und einer steilen Lernkurve für neue Entwickler. Nischen-Games könnten die breitere Anwendung einschränken, und die Blockchain fügt zusätzliche Komplexität hinzu. Rig könnte durch die steile Lernkurve von Rust einige Entwickler abschrecken, während Zerepy aufgrund seines geringen Fokus auf kreative Outputs in anderen KI-Bereichen eingeschränkt sein könnte.
(3) Rahmenvergleich Zusammenfassung
Rig (ARC)：
Sprache: Rust, Fokus auf Sicherheit und Leistung.
Anwendungsfall: Die ideale Wahl für Unternehmens-AI-Anwendungen, da sie Wert auf Effizienz und Skalierbarkeit legt.
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-gesteuert, 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 KI-Agentenaufgaben.
Gemeinschaft: Relativ neu, aber aufgrund der Popularität von Python und der Unterstützung durch AI16Z-Beitragende ist ein Wachstum zu erwarten.
SPIEL (VIRTUELL):
Fokus: Selbstständige, 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, aber noch dabei, ihre Position im Wettbewerb zu bestimmen.
3. Verlauf der Star-Daten auf Github
Das obige Bild zeigt die GitHub-Star-Daten zur Aufmerksamkeit seit der Veröffentlichung dieser Frameworks. Es ist bemerkenswert, dass GitHub-Sterne 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 dem signifikanten Anstieg der Anzahl der Stars Ende November (mit 61.000 Stars), zeigt dies, dass das Interesse der Menschen schnell zunimmt und die Aufmerksamkeit der Entwickler auf sich zieht. Dieses exponentielle Wachstum zeigt, dass ELIZA aufgrund seiner Funktionalitäten, Updates und der Beteiligung der Community enorme Anziehungskraft gewonnen hat. Seine Beliebtheit übertrifft bei weitem die anderer Wettbewerber, was darauf hindeutet, dass es eine starke Unterstützung durch die Community hat und in der KI-Community eine breitere Anwendbarkeit oder Interesse besitzt.
RIG (Blaue Linie):
Rig ist das historisch älteste der vier großen Frameworks, seine Anzahl an Sternen ist moderat, wächst jedoch kontinuierlich und könnte in den kommenden Monaten erheblich zunehmen. Es hat 1700 Sterne erreicht, steigt jedoch weiterhin an. Anhaltende Entwicklungen, Updates und die ständig wachsende Anzahl an Benutzern sind die Gründe für das stetige Wachstum des Benutzerinteresses. Dies könnte darauf hindeuten, dass die Benutzerbasis dieses Frameworks klein ist oder dass es noch dabei ist, sich einen Ruf aufzubauen.
ZEREPY (gelbe Linie):
ZerePy wurde vor ein paar Tagen eingeführt und hat bereits 181 Sterne gesammelt. Es ist erwähnenswert, dass ZerePy mehr Entwicklung benötigt, um seine Sichtbarkeit und Akzeptanz zu erhöhen. Eine Zusammenarbeit mit AI16Z könnte mehr Codebeitragsleistende anziehen.
SPIEL (grüne Linie):
Die Anzahl der Stars dieses Projekts ist am geringsten. Es ist bemerkenswert, dass dieses Framework über die API direkt auf Agenten im virtuellen Ökosystem angewendet werden kann, wodurch die Notwendigkeit von Sichtbarkeit auf Github entfällt. Allerdings wurde dieses Framework erst vor etwas mehr als einem Monat für Entwickler geöffnet, und über 200 Projekte verwenden GAME zum Build.
4. Gründe für die bullishe Rahmenbedingungen
Die V2-Version von Eliza wird das Coinbase-Proxy-Toolkit integrieren. Alle Projekte, die Eliza verwenden, werden zukünftig nativen TEE unterstützen, sodass der Proxy in einer sicheren Umgebung betrieben werden kann. Eine der kommenden Funktionen von Eliza ist das Plugin-Register (Plugin Registry), das Entwicklern ermöglicht, Plugins nahtlos zu registrieren und zu integrieren.
Darüber hinaus wird Eliza V2 die automatisierte anonyme plattformübergreifende Nachrichtenübermittlung unterstützen. Das Tokenomics-Whitepaper wird am 1. Januar 2025 veröffentlicht und wird voraussichtlich positive Auswirkungen auf den zugrunde liegenden AI16Z-Token des Eliza-Frameworks haben. AI16Z plant, die Nützlichkeit des Frameworks weiter zu verbessern und weiterhin hochwertige Talente anzuziehen, und die Bemühungen seiner Hauptbeiträger haben bereits bewiesen, dass es über diese Fähigkeit verfügt.
Das GAME-Framework bietet Agenten eine No-Code-Integration und ermöglicht es, GAME und ELIZA innerhalb eines einzigen Projekts gleichzeitig zu nutzen, wobei jede Lösung einem bestimmten Zweck dient. Dieser Ansatz verspricht, Bauherren anzuziehen, die sich auf Geschäftslogik und nicht auf technische Komplexität konzentrieren. Obwohl das Framework erst seit etwa 30 Tagen öffentlich verfügbar ist, hat es mit den Bemühungen des Teams, mehr Unterstützer zu gewinnen, erhebliche Fortschritte erzielt. Es wird erwartet, dass alle Projekte, die auf VIRTUAL gestartet werden, GAME verwenden.
Die Rig, die durch den ARC-Token repräsentiert wird, hat enormes Potenzial, obwohl ihr Rahmen noch in der frühen Wachstumsphase ist und die Pläne zur Förderung der Projekteinführung erst seit wenigen Tagen online sind. Es wird erwartet, dass bald qualitativ hochwertige Projekte, die ARC verwenden, erscheinen werden, ähnlich wie das Virtual Flywheel, jedoch mit dem Schwerpunkt auf Solana. Das Team ist optimistisch in Bezug auf die Zusammenarbeit mit Solana und vergleicht die Beziehung zwischen ARC und Solana mit der zwischen Virtual und Base. Es ist bemerkenswert, 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 an Aufmerksamkeit gewinnt. Das Framework zieht die Mitwirkenden von Eliza an, die aktiv daran arbeiten, es zu verbessern. Unter dem Antrieb der ZEREBRO-Fans hat es eine Gruppe von leidenschaftlichen Anhängern und bietet neuen Möglichkeiten für Python-Entwickler, die zuvor in der Konkurrenz um KI-Infrastruktur wenig vertreten waren. Das Framework wird eine wichtige Rolle im Bereich der kreativen KI spielen.
