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 derzeit vier Haupt-Frameworks (ELIZA, GAME, ARC, ZEREPY) und deren technische Unterschiede konzentrieren.
1. Einleitung
In der vergangenen Woche haben wir die vier großen Crypto X AI-Frameworks ELIZA, GAME, ARC und ZEREPY getestet und unsere Schlussfolgerungen sind wie folgt.
Wir glauben, dass AI16Z weiterhin die Führungsposition einnehmen wird. Der Wert von Eliza (Marktanteil von etwa 60 %, Marktwert von über 1 Milliarde USD) liegt in seinem first-mover Vorteil (Lindy-Effekt) sowie 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 etwa 20%, Marktkapitalisierung etwa 300 Millionen US-Dollar) sehr gut, es wird schnell angenommen, wie VIRTUAL gerade bekannt gegeben hat, die Plattform hat über 200 Projekte, 150.000 tägliche Anfragen und eine wöchentliche Wachstumsrate von 200%. GAME wird weiterhin von dem Aufstieg von VIRTUAL profitieren und einer der größten Gewinner in dessen Ökosystem werden.
Rig (ARC, Marktanteil ca. 15%, Marktkapitalisierung ca. 160 Millionen USD) ist besonders bemerkenswert, 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 Nischenanwendung, die sich an die leidenschaftliche ZEREBRO-Community richtet. Die kürzliche Zusammenarbeit mit der ai16z-Community könnte Synergieeffekte 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 Framework-Segmentierung in diesem Marktzyklus das am schnellsten wachsende Segment sein wird, und dass die Gesamtmarktkapitalisierung von 1,7 Milliarden USD leicht auf 20 Milliarden USD steigen könnte, was im Vergleich zur Spitzenbewertung von L1 im Jahr 2021 immer noch relativ konservativ ist, als viele L1-Bewertungen über 20 Milliarden USD lagen. Obwohl diese Frameworks verschiedenen Endmärkten (Chains/Ökosystemen) dienen, könnte, angesichts der Tatsache, dass wir glauben, dass sich dieses Feld in einem stetig steigenden Trend befindet, eine marktkapitalisierungsgewichtete Methode der vorsichtigste Ansatz sein.
2. Die vier großen Rahmen
In der folgenden Tabelle haben wir die Schlüsseltechnologien, Komponenten und Vorteile der wichtigsten Rahmenbedingungen aufgelistet.
(1) Rahmenübersicht
Im Schnittfeld von AI und Crypto gibt es mehrere Rahmenbedingungen, die die Entwicklung von KI fördern. Dazu gehören ELIZA von AI16Z, RIG von ARC, ZEREBRO von ZEREPY und VIRTUAL von GAME. Jeder Rahmen erfüllt unterschiedliche Anforderungen und Konzepte im Entwicklungsprozess von KI-Agenten, von Open-Source-Community-Projekten bis hin zu leistungsorientierten Unternehmenslösungen.
Dieser Artikel stellt zunächst das Framework vor und erklärt, was es ist, welche Programmiersprache, welche technische Architektur und welche Algorithmen verwendet werden, welche einzigartigen Funktionen es hat und welche potenziellen Anwendungsfälle für das Framework bestehen. Anschließend vergleichen wir jedes Framework hinsichtlich Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Leistung und erkunden die jeweiligen Stärken und Schwächen.
ELIZA (entwickelt von ai16z)
Eliza ist ein Open-Source-Rahmen für die Multi-Agenten-Simulation, der 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 eine konsistente Persönlichkeit und Wissen zu bewahren.
Die Kernfunktionen dieses Rahmens umfassen eine Multi-Agenten-Architektur, die die gleichzeitige Bereitstellung und Verwaltung mehrerer einzigartiger KI-Persönlichkeiten unterstützt, sowie ein Rollensystem zur Erstellung verschiedener Agenten mithilfe eines Rollen-Datei-Rahmens und Funktionen zur Speicherverwaltung, die langfristige Erkennung und kontextbewusste Speicherung durch ein System zur verbesserten Generierung mit fortgeschrittener Suche (RAG) bieten. Darüber hinaus bietet das Eliza-Framework eine nahtlose Plattformintegration, die eine zuverlässige Verbindung zu Discord, X und anderen sozialen Medien ermöglicht.
In Bezug auf die Kommunikations- und Medienfunktionen des AI-Agenten ist Eliza eine hervorragende Wahl. Im Bereich Kommunikation unterstützt das Framework die Integration mit den Sprachkanälen von Discord, der X-Funktion, Telegram und dem 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, Audio-Transkription, die Verarbeitung von Videoinhalten, Bildanalyse und die Zusammenfassung von Gesprächen ausgeweitet werden, um verschiedene Medieneingaben und -ausgaben effektiv zu verarbeiten.
Das Eliza-Framework bietet flexible Unterstützung für KI-Modelle durch lokale Inferenz von Open-Source-Modellen, Cloud-Inferenz von OpenAI und Standardkonfigurationen (wie Nous Hermes Llama 3.1B) und integriert Unterstützung für 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 z. B.: KI-Assistenten für den Kundenservice, 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 Dokumentenverarbeiter übernehmen und unterstützt interaktive Rollen wie Rollenspielbots, Bildungstutoren und Agenten.
Elizas Architektur basiert auf einem Agentenlaufzeit (agent runtime), die nahtlos mit ihrem Rollensystem (unterstützt von Modellanbietern), einem Speicher-Manager (verbunden mit einer Datenbank) und einem Betriebssystem (verlinkt mit der Plattform-Client) integriert ist. Die einzigartigen Funktionen dieses Rahmens umfassen ein Plug-in-System zur Unterstützung modularer Funktionserweiterungen, 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 und leistungsstarken Design hebt sich Eliza als leistungsstarkes Werkzeug zur Entwicklung von KI-Anwendungen über verschiedene Bereiche hervor.
G.A.M.E (entwickelt von Virtuals Protocol)
Das Generative Autonomous Multimodal Entity Framework (G.A.M.E) zielt darauf ab, Entwicklern den Zugriff auf APIs und SDKs 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 die Sitzungs-ID, die Agenten-ID, den Benutzer und andere relevante Details angibt.
Es wird eingehende Informationen in ein Format umwandeln, das als Eingabemechanismus für den KI-Agenten im strategischen Planungs-Engine (Strategic Planning Engine) fungiert, sei es in Form von Dialogen oder Reaktionen. Im Kern befindet sich das Dialogverarbeitungsmodul, das für die Verarbeitung von Nachrichten und Antworten des Agenten zuständig ist und mit dem Wahrnehmungsunter-system zusammenarbeitet, um Eingaben effektiv zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Die strategische Planungsmaschine arbeitet gemeinsam mit dem Dialogverarbeitungsmodul und dem On-Chain-Wallet-Operator, um Antworten und Pläne zu generieren. Diese Maschinenfunktion 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 Planungsumsetzer für die Ausführung von Aufgaben unterteilt werden.
Ein weiteres unabhängiges, aber wichtiges Element ist der World Context (Weltkontext), der Umgebungs-, globale Informationen und den Spielstatus referenziert und den notwendigen Kontext für die Entscheidungen des Agenten bietet. 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 formen.
Dieser Rahmen verwendet Prozessoren für kurzfristigen Arbeitsspeicher und langfristigen Speicher. Der kurzfristige Speicher behält relevante Informationen über frühere Verhaltensweisen, Ergebnisse und aktuelle Pläne. Im Gegensatz dazu extrahiert der langfristige Speicherprozessor Schlüsselinformationen basierend auf Kriterien wie Wichtigkeit, Aktualität und Relevanz. Der langfristige Speicher speichert das Wissen über die Erfahrungen, Reflexionen, dynamische Persönlichkeiten, den Kontext der Welt und den Arbeitsspeicher des Agenten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und eine Lernbasis zu bieten.
Das Lernmodul verwendet Daten aus dem Wahrnehmungssystem, um allgemeines Wissen zu generieren, das in das System zurückgeführt wird, um zukünftige Interaktionen zu verbessern. Entwickler können über die Benutzeroberfläche Feedback zu Aktionen, Spielstatus und Sensordaten eingeben, um die Lernfähigkeit des KI-Agenten zu verbessern und seine Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten zu erhöhen.
Der Arbeitsablauf beginnt damit, dass die Entwickler über die Agentenaufforderungsschnittstelle interagieren. Die Eingaben werden vom Wahrnehmungssubsystem verarbeitet und an das Dialogverarbeitungsmodul weitergeleitet, das für die Verwaltung der Interaktionslogik verantwortlich ist. Anschließend entwickelt und führt die strategische Planungsmaschine auf der Grundlage dieser Informationen Pläne aus, indem sie hochrangige Strategien und detaillierte Aktionspläne nutzt.
Die Datenbenachrichtigungen aus dem globalen Kontext und dem Agentenspeicher informieren diese Prozesse, während der Arbeitsspeicher sofortige Aufgaben verfolgt. In der Zwischenzeit 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 Interaktion des 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 dieses Frameworks sind seine Kernkomponenten, wie die Anbieter-Abstraktionsschicht (Provider Abstraction Layer), die Integration von Vektorspeichern und das Agentensystem, um die nahtlose Interaktion mit LLMs zu erleichtern.
Die Hauptzielgruppe von Rig sind Entwickler, die AI/ML-Anwendungen mit Rust erstellen, gefolgt von Organisationen, die mehrere LLM-Anbieter und Vektorspeicher in ihre eigenen Rust-Anwendungen integrieren möchten. Das Repository verwendet eine Arbeitsbereichsarchitektur mit mehreren Crates, die Skalierbarkeit und effizientes Projektmanagement unterstützen. Zu den wichtigsten Funktionen gehört die Anbieter-Abstraktionsschicht, die eine Standardisierung für die Vervollständigung und Einbettung von APIs zwischen verschiedenen LLM-Anbietern bietet und eine konsistente Fehlerbehandlung aufweist. Die Komponente zur Vektorspeicherintegration bietet eine abstrakte Schnittstelle für mehrere Backends und unterstützt die vektorähnliche Suche. Das Agentensystem vereinfacht die Interaktion mit LLM und unterstützt die retrieval-augmented generation (RAG) sowie die Integration von Tools. Darüber hinaus bietet das Einbettungsframework Batch-Verarbeitung und typsichere Einbettungsoperationen.
Rig nutzt mehrere technische Vorteile, um Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten. Asynchrone Operationen nutzen die asynchrone Laufzeit von Rust, um eine große Anzahl gleichzeitiger 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 unterstützen weiter das Debugging und die Überwachung von Anwendungen.
Der Arbeitsablauf von Rig beginnt, wenn eine Anfrage vom Client initiiert wird. Diese Anfrage interagiert über die Anbieter-Abstraktionsschicht mit dem entsprechenden LLM-Modell. 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 Arbeitsabläufe (wie RAG) generiert und verfeinert, wobei der Prozess die Dokumentenretrieval und das Verständnis des Kontexts umfasst. Das System integriert mehrere LLM-Anbieter und Vektor-Speicher und ist anpassungsfähig an Aktualisierungen der Verfügbarkeit oder Leistung der Modelle.
Die Anwendungsfälle von Rig sind vielfältig und umfassen Frage-Antwort-Systeme, die relevante Dokumente abrufen, um genaue Antworten bereitzustellen, 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 auf der Grundlage von Lernmustern, wodurch es zu einem universellen Werkzeug für Entwickler und Organisationen wird.
Zerepy (entwickelt von ZEREPY und blorm)
ZerePy ist ein Open-Source-Framework, das in der Programmiersprache 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, 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 Fine-Tuning des Modells unerlässlich, um kreative Ausgaben zu generieren. ZerePy vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung von personalisierten KI-Agenten, insbesondere für die Erstellung von Inhalten auf sozialen Plattformen, und fördert ein KI-gesteuertes kreatives Ökosystem, das auf Kunst und dezentralisierte Anwendungen ausgerichtet ist.
Das Framework wurde in Python entwickelt, betont die Autonomie der 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 Erweiterung der Funktionen.
Die Anwendungsfälle von ZerePy decken den Bereich der Automatisierung von sozialen Medien ab. Benutzer können KI-Agenten einsetzen, um Beiträge zu veröffentlichen, zu antworten, zu liken und zu teilen, wodurch die Interaktivität auf der Plattform erhöht wird. Darüber hinaus spricht es die Inhalte der Bereiche Musik, Memes und NFTs an und macht es zu einem wichtigen Werkzeug für digitale Kunst und blockchain-basierte Inhaltsplattformen.
(2) Vergleich der vier großen Rahmen
Aus unserer Sicht bietet jeder Rahmen einen einzigartigen Ansatz für die Entwicklung von künstlicher Intelligenz, der spezifischen Anforderungen und Umgebungen entspricht. Wir verlagern den Fokus von den Wettbewerbsverhältnissen dieser Rahmen auf die Einzigartigkeit der einzelnen Rahmen.
ELIZA hebt sich durch ihre benutzerfreundliche Oberfläche hervor, insbesondere für Entwickler, die mit JavaScript und Node.js 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 in TypeScript, ist Eliza eine ideale Wahl für den Aufbau von Agenten, die in Webanwendungen eingebettet sind, da die Frontend-Infrastruktur der meisten Webanwendungen in TypeScript entwickelt wird. 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 Gedächtnismanagement-RAG-System macht sie besonders effektiv für KI-Assistenten in Kundenservice- oder Social-Media-Anwendungen. 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 wurde speziell für Spieleentwickler entwickelt und bietet über eine API eine Low-Code- oder No-Code-Oberfläche, sodass auch Benutzer mit geringem technischem Wissen im Bereich Spieleentwicklung Zugang haben. Es konzentriert sich jedoch auf die Spieleentwicklung und die Integration von Blockchain, was für Personen ohne entsprechende Erfahrung eine steile Lernkurve darstellen kann. Es zeichnet sich durch die Generierung von Programm-Inhalten und das Verhalten von NPCs aus, ist jedoch durch die zusätzlichen Komplexitäten seiner Nische und der Blockchain-Integration eingeschränkt.
Aufgrund der Verwendung der Programmiersprache Rust könnte Rig angesichts der Komplexität dieser Sprache weniger benutzerfreundlich sein, was erhebliche Lernherausforderungen mit sich bringt. Für diejenigen, die in der Systemprogrammierung versiert sind, bietet es jedoch eine intuitive Interaktion. Im Vergleich zu TypeScript ist diese Programmiersprache für ihre Leistung und Speichersicherheit (memory safety) bekannt. Sie verfügt über strenge Prüfungen zur Kompilierzeit und Null-Kosten-Abstraktionen, die für den Betrieb komplexer KI-Algorithmen notwendig sind. Die Sprache ist sehr effizient, und ihre niedrige Kontrolle macht sie zur idealen Wahl für ressourcenintensive KI-Anwendungen. Das Framework bietet leistungsstarke Lösungen mit modularer und skalierbarer Gestaltung, wodurch es sich ideal für Unternehmensanwendungen eignet. 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 relativ niedrig ist, insbesondere für Entwickler mit einem Hintergrund in KI/ML, und von der starken Community-Unterstützung durch die Krypto-Community von Zerebro profitiert. ZerePy ist spezialisiert auf kreative KI-Anwendungen wie NFTs und positioniert sich als leistungsstarkes Werkzeug für digitale Medien und Kunst. Obwohl es im Bereich der Kreativität floriert, ist der Umfang im Vergleich zu anderen Frameworks relativ eng.
In Bezug auf die Skalierbarkeit hat ELIZA mit seinem V2-Update erhebliche Fortschritte gemacht, indem es eine einheitliche Nachrichtenlinie und ein skalierbares Kernframework eingeführt hat, das ein effektives Management über mehrere Plattformen hinweg unterstützt. Wenn jedoch keine Optimierung erfolgt, kann das Management dieser plattformübergreifenden Interaktion Herausforderungen in Bezug auf die Skalierbarkeit mit sich bringen.
GAME zeigt hervorragende Leistungen in Bezug auf die 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 hochgradige Anwendungen konzipiert, was besonders effektiv für Unternehmensbereitstellungen ist, obwohl dies bedeuten kann, dass die Umsetzung echter Skalierbarkeit komplexe Einstellungen erfordert.
Die Skalierbarkeit von Zerepy richtet sich an kreative Ausgaben und wird durch gemeinschaftliche Beiträge unterstützt, jedoch könnte der Fokus dessen Schwerpunkt die Anwendung in breiteren KI-Umgebungen 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 ihrem Plug-in-System und der plattformübergreifenden Kompatibilität führend. Ihr Spielumfeld GAME und das Rig zur Verarbeitung komplexer KI-Aufgaben sind ebenfalls hervorragend. 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, eine schnelle Reaktionszeit ist entscheidend, aber bei der Verarbeitung komplexerer Rechenaufgaben kann die Leistung variieren.
Das von Virtual Protocol entwickelte GAME konzentriert sich auf hochleistungsfähige Echtzeitanwendungen in Spielszenarien und nutzt effiziente Entscheidungsprozesse sowie potenzielle Blockchain für dezentrale KI-Operationen.
Das Rig-Framework basiert auf der Programmiersprache Rust und bietet hervorragende Leistung für hochleistungsfähige Rechenaufgaben, die sich für Unternehmensanwendungen eignen, bei denen die Recheneffizienz von entscheidender Bedeutung ist.
Die Leistung von Zerepy ist maßgeschneidert für die Erstellung kreativer Inhalte, wobei die Kennzahlen auf der Effizienz und Qualität der Inhaltserstellung basieren und außerhalb des kreativen Bereichs möglicherweise nicht so 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 die plattformübergreifende soziale AI-Interaktion begünstigt.
GAME bietet in Spielen einzigartige Echtzeit-Interaktionsfunktionen, 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 darauf spezialisiert, Kreativität zu fördern, ist führend im Bereich der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der digitalen Kunst und wird von einem dynamischen Community-gestützten Entwicklungsmodell unterstützt.
Jeder Rahmen hat seine eigenen Einschränkungen, ELIZA befindet sich noch in einem frühen Stadium, es gibt potenzielle Stabilitätsprobleme und eine Lernkurve für neue Entwickler. Nischen-Games könnten die breitere Anwendung einschränken, und die Blockchain erhöht die Komplexität. Rig könnte durch die steile Lernkurve von Rust einige Entwickler abschrecken, während die begrenzte Aufmerksamkeit von Zerepy für kreative Ausgaben seine Nutzung in anderen KI-Bereichen einschränken könnte.
(3) Rahmenvergleich Zusammenfassung
Rig (ARC)：
Sprache: Rust, 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: Entworfen für soziale Interaktionen, DAOs und Transaktionen, mit besonderem Schwerpunkt auf Mehragentensystemen.
Gemeinschaft: Stark gemeinschaftsgetrieben, mit umfangreicher GitHub-Beteiligung.
ZerePy (ZEREBRO)：
Sprache: Python, um es einer breiteren Basis von KI-Entwicklern zugänglich zu machen.
Anwendungsbeispiel: Geeignet für die Automatisierung von sozialen Medien und einfachere KI-Proxy-Aufgaben.
Community: Relativ neu, aber aufgrund der Beliebtheit von Python und der Unterstützung durch AI16Z-Beitragende wird ein Wachstum erwartet.
SPIEL (VIRTUELL):
Fokus: Autonome, adaptive künstliche Intelligenz-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: Innovationsgemeinschaft, befindet sich jedoch noch in der Bestimmung ihrer Position im Wettbewerb.
3. Verlauf der Star-Daten auf Github
Das obige Bild zeigt die GitHub-Star-Daten seit der Veröffentlichung dieser Frameworks. Es ist bemerkenswert, dass GitHub-Stars ein Indikator für das Interesse der Community, die Beliebtheit des Projekts und den wahrgenommenen Wert des Projekts sind.
ELIZA (Rote Linie):
Beginnend mit einem niedrigen Basiswert im Juli und einem signifikanten Anstieg der Anzahl der Sterne Ende November (auf 61.000 Sterne), zeigt dies, dass das Interesse der Menschen schnell zunimmt und die Aufmerksamkeit der Entwickler auf sich zieht. Dieses exponentielle Wachstum zeigt, dass ELIZA aufgrund ihrer Funktionen, Updates und der Beteiligung der Gemeinschaft enorme Anziehungskraft gewonnen hat. Ihre Beliebtheit übertrifft bei weitem die anderer Wettbewerber, was darauf hindeutet, dass sie über eine starke Gemeinschaftsunterstützung verfügt und in der KI-Community eine breitere Anwendbarkeit oder Interesse hat.
RIG (Blaue Linie):
Rig ist das älteste der vier großen Frameworks, seine Anzahl an Sternen ist moderat, wächst aber stetig und könnte in den nächsten Monaten erheblich zunehmen. Es hat 1700 Sterne erreicht, steigt jedoch weiterhin an. Ständige Entwicklungen, Updates und eine wachsende Nutzerzahl sind die Gründe für das kontinuierliche Interesse der Nutzer. Dies könnte darauf hindeuten, dass die Nutzerbasis dieses Frameworks klein ist oder es weiterhin an Ruf gewinnt.
ZEREPY (gelbe Linie):
ZerePy wurde vor ein paar Tagen gestartet und hat bereits 181 Sterne angesammelt. 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.
SPIEL (grüne Linie):
Die Anzahl der Stars dieses Projekts ist am geringsten. Es ist bemerkenswert, dass dieses Framework über eine API direkt auf Agenten im virtuellen Ökosystem angewendet werden kann, wodurch die Notwendigkeit der Sichtbarkeit auf GitHub entfällt. Allerdings wurde dieses Framework erst vor etwas mehr als einem Monat für Entwickler geöffnet, und über 200 Projekte nutzen GAME zum Aufbau.
4. Bullish Argumente für das Framework
Die V2-Version von Eliza wird das Coinbase-Agentenpaket integrieren. Alle Projekte, die Eliza verwenden, werden in Zukunft nativen TEE unterstützen, sodass die Agenten in einer sicheren Umgebung betrieben werden können. 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 Token-Ökonomie-Whitepaper soll am 1. Januar 2025 veröffentlicht werden 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 Hauptbeiträger bereits bewiesen haben, dass es dazu in der Lage ist.
Das GAME-Framework bietet Agenten eine codefreie Integration und ermöglicht es, sowohl GAME als auch ELIZA in einem einzigen Projekt gleichzeitig zu nutzen, wobei beide spezifischen Zwecken dienen. Dieser Ansatz hat das Potenzial, Entwickler anzuziehen, die sich mehr für Geschäftslogik als für technische Komplexität interessieren. Obwohl das Framework erst seit über 30 Tagen öffentlich verfügbar ist, hat es dank der Bemühungen des Teams, mehr Unterstützer zu gewinnen, erhebliche Fortschritte gemacht. Es wird erwartet, dass alle Projekte, die auf VIRTUAL gestartet werden, GAME verwenden.
Der Rig, der durch den ARC-Token repräsentiert wird, hat ein enormes Potenzial, obwohl sich sein Rahmen noch in der frühen Wachstumsphase befindet und die Pläne zur Förderung der Projektakzeptanz erst seit wenigen Tagen online sind. Es wird erwartet, dass bald hochwertige Projekte, die ARC nutzen, erscheinen werden, ähnlich wie das Virtual Flywheel, jedoch mit dem Fokus auf Solana. Das Team ist optimistisch in Bezug auf die Zusammenarbeit mit Solana und vergleicht die Beziehung von ARC zu 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 Kooperation mit Eliza zunehmend an Aufmerksamkeit gewinnt. Das Framework zieht die Beitragenden von Eliza an, die aktiv daran arbeiten, es zu verbessern. Getrieben von den ZEREBRO-Fans hat es eine Gruppe von begeisterten Anhängern und bietet neuen Möglichkeiten für Python-Entwickler, die zuvor in der Konkurrenz um KI-Infrastruktur unterrepräsentiert waren. Das Framework wird eine wichtige Rolle im kreativen Bereich der KI spielen.
