Analyse du cadre IA : des agents intelligents à l'exploration de la Décentralisation

Introduction

La vitesse de développement de la voie des agents IA est impressionnante. Depuis que le "terminal de vérité" a déclenché la fièvre des agents, la narration de la combinaison de l'IA et des cryptomonnaies connaît presque des changements chaque semaine. Récemment, l'attention du marché s'est tournée vers des projets "de type cadre" dirigés par la technologie, ce sous-secteur a généré en quelques semaines plusieurs projets d'une capitalisation boursière dépassant les centaines de millions, voire les milliards. Ce type de projet a également engendré un nouveau modèle d'émission d'actifs, où les projets émettent des jetons à partir de dépôts de code sur Github, et les agents développés sur la base du cadre peuvent également émettre des jetons. Basé sur le cadre, l'agent comme application de niveau supérieur forme un modèle similaire à une plateforme d'émission d'actifs, en réalité, un modèle d'infrastructure exclusif à l'ère de l'IA est en train de se former. Cet article interprétera l'impact potentiel des cadres d'IA sur le domaine des cryptomonnaies à partir du concept de base des cadres, en combinant des réflexions personnelles.

I. Définition et classification du cadre

Les cadres d'IA sont des outils ou des plateformes de développement de base qui intègrent un ensemble de modules, de bibliothèques et d'outils préconstruits, simplifiant le processus de construction de modèles d'IA complexes. Ces cadres contiennent généralement des fonctionnalités pour le traitement des données, l'entraînement des modèles et la réalisation de prédictions. En termes simples, un cadre peut être compris comme le système d'exploitation de l'ère de l'IA, similaire à Windows, Linux dans les systèmes d'exploitation de bureau, ou iOS et Android sur mobile. Chaque cadre a ses avantages et ses inconvénients, et les développeurs peuvent choisir en fonction de leurs besoins spécifiques.

Bien que le "cadre AI" soit un concept émergent dans le domaine des cryptomonnaies, en regardant ses origines, le développement des cadres AI remonte à près de 14 ans depuis la naissance de Theano en 2010. Dans le domaine traditionnel de l'IA, que ce soit dans le milieu académique ou industriel, il existe déjà des cadres très matures à choisir, tels que TensorFlow de Google, Pytorch de Meta, PaddlePaddle de Baidu, MagicAnimate de ByteDance, etc. Ces cadres ont chacun des avantages dans différents scénarios.

Actuellement, les projets de cadres qui émergent dans le domaine des cryptomonnaies sont développés en réponse à la forte demande d'agents sous l'effet de la tendance actuelle de l'IA, et s'étendent à d'autres domaines de la cryptomonnaie, formant finalement des cadres d'IA dans différents sous-segments. Voici une brève introduction à quelques cadres principaux :

1.1 Eliza

Eliza est un cadre de simulation multi-Agent, spécialement conçu pour créer, déployer et gérer des Agents AI autonomes. Il est développé en TypeScript, offrant une bonne compatibilité et des capacités d'intégration API. Eliza est principalement destiné aux scénarios de médias sociaux, supportant l'intégration multi-plateformes, y compris Discord, X/Twitter, Telegram, etc. En matière de traitement de contenu multimédia, il prend en charge la lecture et l'analyse de documents PDF, l'extraction et le résumé de contenu de lien, la transcription audio, le traitement de contenu vidéo, l'analyse et la description d'images, ainsi que le résumé de conversations.

Les cas d'utilisation pris en charge par Eliza incluent principalement des applications d'assistant AI, des rôles sur les réseaux sociaux, des travailleurs du savoir et des rôles interactifs, etc. En ce qui concerne le support des modèles, Eliza peut utiliser des modèles open source pour l'inférence locale, ou utiliser l'API d'OpenAI pour l'inférence cloud, la configuration par défaut étant Nous Hermes Llama 3.1B, et intégrée avec Claude pour des requêtes complexes.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E est un cadre d'IA multimodal généré et géré automatiquement lancé par Virtual, principalement conçu pour les NPC intelligents dans les jeux. La caractéristique de ce cadre est que même les utilisateurs sans ou avec peu de compétences en code peuvent l'utiliser, il leur suffit de modifier les paramètres pour participer à la conception de l'Agent.

La conception centrale de G.A.M.E repose sur un design modulaire où plusieurs sous-systèmes travaillent en synergie, incluant l'interface de notification d'Agent, le sous-système de perception, le moteur de planification stratégique, le contexte mondial, le module de traitement de dialogue, l'opérateur de portefeuille en chaîne, le module d'apprentissage, la mémoire de travail, le processeur de mémoire à long terme, le dépôt d'Agent, le planificateur d'actions et l'exécuteur de plans.

D'un point de vue technique, ce cadre se concentre principalement sur la prise de décision, le retour d'information, la perception et la personnalité de l'Agent dans un environnement virtuel. En plus des scénarios de jeu, il est également applicable aux applications de métavers.

1.3 Rig

Rig est un outil open source écrit en Rust, conçu pour simplifier le développement d'applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre une interface opérationnelle unifiée, permettant aux développeurs d'interagir facilement avec plusieurs fournisseurs de services LLM ( tels qu'OpenAI et Anthropic ), ainsi qu'avec diverses bases de données vectorielles ( comme MongoDB et Neo4j ).

Les caractéristiques clés de Rig incluent une interface unifiée, une architecture modulaire, la sécurité des types et des performances élevées. Il prend en charge le modèle de programmation asynchrone, optimise la capacité de traitement concurrent et intègre des fonctionnalités de journalisation et de surveillance.

Rig n'est pas seulement adapté pour construire des systèmes de réponse aux questions nécessitant des réponses rapides et précises, mais peut également être utilisé pour créer des outils de recherche documentaire efficaces, des chatbots ou assistants virtuels dotés de capacités de sensibilisation contextuelle, et même pour soutenir la création de contenu, en générant automatiquement du texte ou d'autres formes de contenu en fonction des modèles de données existants.

1.4 ZerePy

ZerePy est un framework open source basé sur Python, conçu pour simplifier le processus de déploiement et de gestion des agents IA sur la plateforme Twitter( avant X). Il hérite des fonctionnalités centrales du projet Zerebro, mais adopte un design plus modulaire et plus facile à étendre.

ZerePy offre une interface de ligne de commande (CLI), facilitant la gestion et le contrôle de l'Agent IA déployé par l'utilisateur. Son architecture centrale est basée sur un design modulaire, prenant en charge les grands modèles linguistiques (LLM) d'OpenAI et d'Anthropic, intégrant directement l'API de la plateforme X, et prévoit d'intégrer un système de mémoire à l'avenir.

Bien que ZerePy et Eliza s'efforcent tous deux de construire et de gérer des agents IA, les deux diffèrent légèrement en termes d'architecture et d'objectifs. Eliza se concentre davantage sur la simulation multi-agents et la recherche IA étendue, tandis que ZerePy se concentre sur la simplification du processus de déploiement des agents IA sur la plateforme sociale spécifique (X), se penchant davantage vers une simplification dans les applications pratiques.

II. Chemin de développement des agents IA et comparaison avec l'écosystème BTC

Le chemin de développement des agents IA présente de nombreuses similitudes avec l'écosystème BTC de la fin 2023 au début 2024. Le développement de l'écosystème BTC peut être résumé comme suit : concurrence entre plusieurs protocoles tels que BRC20-Atomical/Rune - BTC L2 - BTCFi centré sur Babylon. Les agents IA se développent plus rapidement sur la base d'une pile technologique IA traditionnelle mature, et leur chemin peut être résumé par : GOAT/ACT - Agents sociaux / Agents IA d'analyse - concurrence de cadres. À l'avenir, les projets d'infrastructure axés sur la décentralisation des agents et la sécurité pourraient devenir le thème principal de la prochaine étape.

Cependant, il est peu probable que la voie des Agents AI devienne homogène et spéculative comme celle de l'écosystème BTC. Le récit des Agents AI n'est pas destiné à reproduire l'histoire des chaînes de contrats intelligents. Les projets de cadres AI existants, quelle que soit leur force technique, offrent au moins une nouvelle approche pour le développement des infrastructures. Contrairement à la comparaison des cadres AI avec des plateformes d'émission d'actifs et des Agents avec des actifs, l'auteur considère que les cadres AI ressemblent davantage à de futures blockchains publiques, tandis que les Agents ressemblent davantage à de futures Dapps.

Dans l'écosystème actuel des cryptomonnaies, nous avons des milliers de blockchains publiques et des dizaines de milliers de Dapps. Les blockchains générales incluent BTC, Ethereum et diverses chaînes hétérogènes, tandis que les chaînes d'application sont encore plus diversifiées, comme les chaînes de jeux, les chaînes de stockage, les chaînes Dex, etc. Les blockchains publiques et les cadres d'IA sont essentiellement très similaires, et les Dapps peuvent également bien correspondre aux Agents.

Dans le domaine des cryptomonnaies à l'ère de l'IA, il est probable que cela évolue vers cette forme. Les débats futurs pourraient passer de la controverse sur l'EVM et les chaînes hétérogènes à une lutte de cadres. La question actuelle se concentre davantage sur la manière de réaliser la Décentralisation ou la chaîne, ainsi que sur la signification du développement de cadres d'IA sur la blockchain. Les projets d'infrastructure d'IA à venir pourraient explorer ces bases.

Trois, la signification de la mise sur chaîne

Lorsqu'une blockchain se combine avec n'importe quel domaine, elle doit faire face à une question centrale : cette combinaison a-t-elle un sens ? Dans un précédent article, l'auteur avait critiqué l'inversion des priorités dans le GameFi, ainsi que le problème du développement excessif des infrastructures. En ce qui concerne la combinaison de l'IA et des crypto-monnaies, l'auteur a également exprimé des doutes sur la combinaison IA x Crypto dans les domaines d'application actuels.

En regardant le chemin du succès de la DéFi, nous pouvons constater que la DéFi a pu tirer son épingle du jeu dans la finance traditionnelle grâce à une accessibilité accrue, une meilleure efficacité, un coût réduit et une sécurité qui ne nécessite pas de faire confiance à des institutions centralisées. Dans cette optique, les raisons de soutenir la chaîne Agent pourraient inclure :

1. La chaîne de l'Agent peut-elle réaliser des coûts d'utilisation plus bas, permettant ainsi une plus grande accessibilité et un plus grand choix ? Cela pourrait finalement permettre aux utilisateurs ordinaires de participer à "louer" l'IA, qui est actuellement réservée aux grandes entreprises de Web2.

2. En termes de sécurité, si un Agent peut intervenir dans un portefeuille réel ou virtuel, alors une solution de sécurité basée sur la blockchain pourrait devenir une nécessité.

3. L'Agent peut-il réaliser un ensemble de mécanismes financiers propres à la blockchain ? Par exemple, similaire aux LP dans un AMM, permettant aux gens ordinaires de participer à la création de marché automatique ; ou basé sur les ressources nécessaires comme la puissance de calcul et le marquage de données pour l'Agent, les utilisateurs peuvent investir dans le protocole sous forme de stablecoins.

4. Dans le contexte actuel où la DeFi manque d'une interopérabilité parfaite, un agent basé sur la blockchain capable de réaliser un raisonnement transparent et traçable pourrait être plus attrayant qu'un navigateur d'agent proposé par les géants de l'internet traditionnel.

Quatre, les nouvelles opportunités de l'économie créative

Les projets de type cadre pourraient offrir à l'avenir une opportunité d'entrepreneuriat similaire au GPT Store. Bien que la publication d'Agent via un cadre soit encore relativement complexe pour les utilisateurs ordinaires, la simplification du processus de construction d'Agent et la fourniture de cadres combinant des fonctionnalités complexes pourraient prendre l'avantage à l'avenir, formant ainsi une économie créative Web3 plus intéressante que le GPT Store.

Le GPT Store actuel tend vers l'utilité dans les domaines traditionnels, et la plupart des applications populaires sont créées par des entreprises traditionnelles Web2, les revenus étant également monopolisés par les créateurs. En revanche, le Web3 présente encore de nombreux domaines à combler en termes de demande, et il pourrait également rendre les politiques injustes des géants du Web2 plus équitables dans le système économique. De plus, l'introduction de l'économie communautaire pourrait également rendre les Agents plus perfectionnés.

L'économie créative d'Agent offrira aux gens ordinaires des opportunités de participation, les futurs AI Meme pourraient être plus intelligents et plus amusants que les Agents déjà publiés sur les plateformes existantes. Cela ouvre une nouvelle direction de développement pour l'écosystème Web3, promettant de stimuler davantage d'innovation et de participation.