AIフレームワークの解析: インテリジェントエージェントから分散化の探求へ

イントロダクション

AIエージェントのトラックの発展速度は驚くべきものです。「真理端末」がエージェントブームを巻き起こして以来、AIと暗号通貨の結合物語はほぼ毎週新しい変化を遂げています。最近、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ました。この細分野は短期間で複数の時価総額が1億ドル、さらには10億ドルを超えるプロジェクトを生み出しました。この種のプロジェクトは、新しい資産発行モデルも生み出しました。具体的には、プロジェクトがGithubのコードリポジトリを使ってトークンを発行し、フレームワークに基づいて開発されたエージェントも再度トークンを発行できるのです。フレームワークを基盤に、エージェントが上層アプリケーションとなり、資産発行プラットフォームに似たモデルが形成されています。実際には、専属AI時代のインフラストラクチャモデルが形成されつつあります。本稿では、フレームワークの基本概念に基づき、個人の考察を交えてAIフレームワークが暗号通貨分野に与える潜在的な影響を解読します。

! AIフレームワークの解体:インテリジェントプロキシから分散化への探求

一、フレームワークの定義と分類

AIフレームワークは、複雑なAIモデルの構築プロセスを簡素化するために、予め構築されたモジュール、ライブラリ、ツールのセットを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームです。これらのフレームワークには、データ処理、モデルのトレーニング、予測を行うための機能が含まれています。簡単に言えば、フレームワークはAI時代のオペレーティングシステムとして理解できます。デスクトップオペレーティングシステムのWindowsや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の利点と欠点があり、開発者は具体的な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興の概念ですが、その起源を考えると、2010年に誕生したTheanoからのAIフレームワークの発展の歴史はすでに14年に近づいています。従来のAI分野では、学術界でも産業界でも非常に成熟したフレームワークが選べます。例えば、GoogleのTensorFlow、MetaのPytorch、百度の飛桨、字節のMagicAnimateなど、これらのフレームワークは異なるシーンでそれぞれの利点があります。

現在、暗号通貨分野に登場しているフレームワークプロジェクトは、現在のAIブームにおける多数のエージェントの需要に基づいて開発され、暗号通貨の他の分野に広がり、最終的には異なる細分化された分野のAIフレームワークが形成されました。以下は、いくつかの主流フレームワークの紹介です:

1.1 エリザ

Elizaは、自己主導型AIエージェントを作成、展開、管理するための多エージェントシミュレーションフレームワークです。TypeScriptで開発されており、優れた互換性とAPI統合機能を備えています。Elizaは主にソーシャルメディアシーンを対象としており、Discord、X/Twitter、Telegramなどの複数のプラットフォーム統合をサポートしています。メディアコンテンツ処理に関しては、PDF文書の読解と分析、リンクコンテンツの抽出と要約、音声の書き起こし、ビデオコンテンツ処理、画像分析と説明、対話要約をサポートしています。

Elizaが現在サポートしているユースケースは、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のキャラクター、知識労働者、インタラクティブキャラクターなどです。モデルサポートの面では、Elizaはオープンソースモデルを使用してローカル推論を行うことも、OpenAIのAPIを使用してクラウド推論を行うこともできます。デフォルト設定はNous Hermes Llama 3.1Bで、複雑なクエリを実現するためにClaudeと統合されています。

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1.2 G.A.M.E

G.A.M.EはVirtualが提供する自動生成および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。このフレームワークの特徴は、ローコードまたはノーコードの基盤を持つユーザーでも使用でき、ユーザーはパラメータを変更するだけでエージェント設計に参加できることです。

G.A.M.Eのコアデザインは、エージェント提示インターフェース、感知サブシステム、戦略計画エンジン、世界コンテキスト、対話処理モジュール、オンチェーンウォレットオペレーター、学習モジュール、作業記憶、長期記憶プロセッサ、エージェントリポジトリ、アクションプランナー、計画実行器などのコンポーネントを含む、複数のサブシステムが協調して機能するモジュラー設計です。

技術アーキテクチャの観点から見ると、このフレームワークは主に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います。ゲームシーンに加えて、メタバースアプリケーションにも適用できます。

1.3 リグ

RigはRust言語で書かれたオープンソースツールであり、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。これにより、開発者はOpenAIやAnthropic(などの複数のLLMサービスプロバイダ)や、MongoDBやNeo4j(などのさまざまなベクターデータベース)と簡単に対話できる統一された操作インターフェースが提供されます。

Rigの核心的な特徴には、統一インターフェース、モジュラーアーキテクチャ、型安全性、高効率な性能が含まれます。非同期プログラミングモデルをサポートし、並行処理能力を最適化し、ログ記録と監視機能を内蔵しています。

Rigは、迅速かつ正確な回答を必要とする質問応答システムの構築に適しているだけでなく、効率的な文書検索ツール、状況認識能力を持つチャットボットやバーチャルアシスタントの作成にも使用でき、さらには既存のデータパターンに基づいてテキストやその他の形式のコンテンツを自動生成することによって、コンテンツ制作をサポートします。

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(前Twitter)プラットフォーム上でAIエージェントのデプロイと管理プロセスを簡素化することを目的としています。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、よりモジュール化され、拡張が容易な設計を採用しています。

ZerePyは、ユーザーが展開したAIエージェントを管理および制御するためのコマンドラインインターフェース(CLI)を提供しています。そのコアアーキテクチャはモジュール設計に基づいており、OpenAIおよびAnthropicの大型言語モデル(LLM)をサポートし、XプラットフォームのAPIを直接統合し、将来的にはメモリシステムの統合を計画しています。

ZerePyとElizaはどちらもAIエージェントの構築と管理に取り組んでいますが、アーキテクチャと目的には若干の違いがあります。Elizaはマルチエージェントシミュレーションと広範なAI研究に重点を置いているのに対し、ZerePyは特定のソーシャルプラットフォーム(X)でAIエージェントを展開するプロセスの簡素化に焦点を当てており、実際のアプリケーションにおける簡素化に偏っています。

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二、AIエージェントの発展パスとBTCエコシステムの比較

AIエージェントの発展の道筋は、2023年末から2024年初めのBTCエコシステムと多くの類似点があります。BTCエコシステムの発展は、次のように要約できます:BRC20-Atomical/Runeなどの多プロトコル競争-BTC L2-Babylonを中心としたBTCFi。AIエージェントは、成熟した従来のAI技術スタックの上により迅速に発展しており、その道筋は次のように要約されます:GOAT/ACT-ソーシャルエージェント/分析型AIエージェント-フレームワーク競争。将来的には、エージェントの分散化と安全性開発に関するインフラプロジェクトが次のステージの主旋律となる可能性があります。

しかし、AIエージェントの分野は、BTCエコシステムのように均質化やバブル化する可能性は低いです。AIエージェントのストーリーは、スマートコントラクトチェーンの歴史を再現するためのものではなく、既存のAIフレームワークプロジェクトは、技術的な実力に関わらず、少なくとも新しいインフラの発展の考え方を提供しています。AIフレームワークを資産発行プラットフォームに例えるのではなく、エージェントを資産に例えることに対し、筆者はAIフレームワークは未来のパブリックチェーンに似ており、エージェントは未来のDappに似ていると考えています。

現在の暗号通貨エコシステムでは、数千のパブリックチェーンと数万のDappがあります。一般的なチェーンにはBTC、イーサリアム、さまざまな異種チェーンが含まれ、アプリケーションチェーンはゲームチェーン、ストレージチェーン、Dexチェーンなど、より多様です。パブリックチェーンとAIフレームワークは本質的に非常に似ており、Dappもエージェントにうまく対応できます。

AI時代の暗号通貨の分野では、このような形態に進展する可能性が高いです。未来の議論はEVMと異種チェーンの議論からフレームワークの争いに移るかもしれません。現在の問題は、どのように分散化またはチェーン化を実現するか、そしてブロックチェーン上でAIフレームワークを開発する意義は何かにより多く集中しています。今後のAIインフラプロジェクトは、これらの基盤の上で探求を展開する可能性があります。

三、ブロックチェーンにおける意義

ブロックチェーンがあらゆる分野と結びつく際には、核心的な問題に直面する必要があります: この結びつきは意味があるのか? 以前の記事で、筆者はGameFiの本末転倒やインフラの発展が度を越えている問題を批判しました。AIと暗号通貨の結びつきについても、筆者は現在の実用分野におけるAI x Cryptoの組み合わせにはあまり期待していないと述べました。

DeFiの成功の道を振り返ると、DeFiが従来の金融から一杯の羹を得られた理由は、より高いアクセス性、より良い効率、より低いコスト、そして信頼できる中央集権的機関が不要な安全性を備えているからである。この考えに従って、エージェントのチェーン化を支持する理由は次のように考えられる。

1. エージェントのチェーン化は、より低い使用コストを実現し、より高いアクセス性と選択性を達成できるでしょうか？これは最終的にWeb2の大手企業に特有のAI「レンタル権」に一般ユーザーが参加できるようにする可能性があります。

2. セキュリティの面では、エージェントが現実または仮想のウォレットに介入できる場合、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は必需品となる可能性があります。

3. Agentはブロックチェーンに特有の金融プレイを実現できますか？例えば、AMMのLPのように、一般の人々も自動マーケットメイキングに参加できるようにすること；または、Agentが必要とする計算能力やデータマークなどのリソースに基づいて、ユーザーはステーブルコインの形式でプロトコルに投入できる。

4. DeFiが現在完璧な相互運用性を欠いている状況において、ブロックチェーンのエージェントが透明で追跡可能な推論を実現できれば、従来のインターネット大手が提供するエージェントブラウザよりも魅力的である可能性があります。

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四、クリエイティブ経済の新しい機会

フレームワーク型プロジェクトは将来的にGPT Storeのような起業機会を提供する可能性があります。現在、フレームワークを通じてエージェントを公開することは一般のユーザーにとってまだかなり複雑ですが、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将来的に優位性を持つ可能性があり、その結果、GPT Storeよりも興味深いWeb3のクリエイティブ経済が形成されるかもしれません。

現在のGPTストアは従来の分野の実用性に偏っており、人気のあるアプリの大部分は従来のWeb2企業によって作成され、収益もクリエイターによって独占されています。それに対して、Web3は需要の面でまだ多くの未充足の分野があり、経済システムにおいてWeb2の巨人の不公平な政策をより公平化する可能性があります。また、コミュニティ経済の導入はエージェントをより完璧にする可能性もあります。

Agentのクリエイティブ経済は一般の人々に参加の機会を提供し、未来のAI Memeは既存のプラットフォームで発行されたAgentよりもさらに賢く、面白くなる可能性があります。これはWeb3エコシステムに新しい発展の方向性を切り開き、より多くの革新と参加を促進することが期待されます。

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