AI Çerçevesinin Analizi: Akıllı Ajanlardan Merkeziyetsiz Keşfe

Ön Söz

AI Agent alanının gelişim hızı etkileyici. "Gerçeklik Terminali"nin Agent heyecanını başlatmasından bu yana, AI ile kripto paranın birleşim anlatısı neredeyse her hafta yeni değişiklikler gösteriyor. Son dönemde, piyasa dikkatini teknik odaklı "çerçeve projeleri"ne çevirdi; bu alt alan, yalnızca birkaç hafta içinde birden fazla milyar dolarlık piyasa değeri olan projeler üretti. Bu tür projeler, projelerin Github kod deposu üzerinden token çıkararak yeni bir varlık ihraç modeli türetmesine olanak tanıyor; çerçeveye dayalı olarak geliştirilen Agent'lar da token çıkarabiliyor. Çerçeveye dayalı olarak, Agent üst katman uygulaması olarak, varlık ihraç platformuna benzer bir model oluşturuyor; aslında, özel bir AI çağının altyapı modeli şekilleniyor. Bu makale, çerçevenin temel kavramlarından yola çıkarak, kişisel düşüncelerle AI çerçevesinin kripto para alanındaki potansiyel etkilerini yorumlayacaktır.

1. Çerçevenin Tanımı ve Sınıflandırılması

AI çerçevesi, karmaşık AI modellerinin inşasını basitleştiren, önceden yapılandırılmış modüller, kütüphaneler ve araçlar setini entegre eden bir alt düzey geliştirme aracı veya platformudur. Bu çerçeveler genellikle veri işleme, model eğitimi ve tahmin yapma işlevlerini içerir. Kısacası, çerçeve, AI çağının işletim sistemi olarak düşünülebilir; masaüstü işletim sistemlerinde Windows, Linux veya mobil tarafta iOS ve Android'e benzer. Her çerçevenin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır, geliştiriciler belirli ihtiyaçlarına göre seçim yapabilirler.

"AI çerçevesi" kripto para alanında yeni bir kavram olsa da, kökenlerine bakıldığında, 2010 yılında ortaya çıkan Theano'dan itibaren AI çerçevelerinin gelişim süreci yaklaşık 14 yıla yakındır. Geleneksel AI alanında, hem akademik hem de endüstri tarafında çok olgun çerçeveler mevcuttur; örneğin, Google'ın TensorFlow'u, Meta'nın Pytorch'u, Baidu'nun PaddlePaddle'ı, Byte'ın MagicAnimate'i gibi, bu çerçeveler farklı senaryolarda çeşitli avantajlara sahiptir.

Şu anda kripto para alanında ortaya çıkan çerçeve projeleri, mevcut AI dalgası altında büyük miktarda Agent talebi üzerine geliştirilmiştir ve kripto paranın diğer alanlarına uzanarak nihayetinde farklı alt alanlarda AI çerçevelerinin oluşmasını sağlamıştır. Aşağıda birkaç ana akım çerçevenin tanıtımı bulunmaktadır:

1.1 Eliza

Eliza, otonom AI Agent'leri oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için özel olarak tasarlanmış çoklu Agent simülasyon çerçevesidir. TypeScript üzerinde geliştirilmiştir ve iyi bir uyumluluk ile API entegrasyon yeteneğine sahiptir. Eliza, sosyal medya senaryolarına odaklanmakta olup, Discord, X/Twitter, Telegram gibi çoklu platform entegrasyonunu desteklemektedir. Medya içerik işleme konusunda, PDF belgelerinin okunması ve analizi, bağlantı içerik çıkarımı ve özetleme, ses transkripsiyonu, video içerik işleme, görüntü analizi ve tanımlama ile diyalog özetini desteklemektedir.

Eliza'nın şu anda desteklediği kullanım senaryoları öncelikle AI asistan uygulamaları, sosyal medya karakterleri, bilgi çalışanları ve etkileşimli karakterler gibi alanları kapsamaktadır. Model desteği açısından, Eliza yerel çıkarım için açık kaynak modeller kullanabilir veya bulut çıkarımı için OpenAI API'sini kullanabilir; varsayılan yapılandırma Nous Hermes Llama 3.1B'dir ve karmaşık sorgular için Claude ile entegre edilmiştir.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E, Virtual tarafından sunulan otomatik oluşturma ve yönetim için çok modlu bir AI çerçevesidir ve esasen oyunlardaki akıllı NPC'ler için tasarlanmıştır. Bu çerçevenin özelliği, düşük kod veya hatta hiç kod bilgisi olmayan kullanıcıların da kullanabilmesidir; kullanıcılar yalnızca parametreleri değiştirerek Agent tasarımına katılabilirler.

G.A.M.E'nin temel tasarımı, Agent ipucu arayüzü, algılama alt sistemi, stratejik planlama motoru, dünya bağlamı, diyalog işleme modülü, zincir üstü cüzdan operatörü, öğrenme modülü, çalışma belleği, uzun vadeli bellek işlemcisi, Agent deposu, eylem planlayıcı ve plan yürütücüsü gibi bileşenleri içeren çoklu alt sistemlerin işbirliği içinde çalışmasını sağlayan modüler bir tasarımdır.

Teknik mimari açısından, bu çerçeve esas olarak Ajanın sanal ortamda karar verme, geri bildirim, algılama ve kişilik üzerine odaklanmaktadır, oyun sahneleri dışında, aynı zamanda Merkeziyetsizlik uygulamaları için de uygundur.

1.3 Rig

Rig, Rust dili ile yazılmış açık kaynaklı bir araçtır ve büyük dil modelleri ( LLM ) uygulamalarının geliştirilmesini basitleştirmek için tasarlanmıştır. Geliştiricilerin OpenAI ve Anthropic ( gibi birden fazla LLM hizmet sağlayıcısı ile etkileşimde bulunmalarını ve MongoDB ve Neo4j ) gibi çeşitli vektör veritabanları ile kolayca etkileşimde bulunmalarını sağlayan bir birleşik işlem arayüzü sunar.

Rig'in temel özellikleri arasında birleştirilmiş arayüz, modüler mimari, tür güvenliği ve yüksek verimlilik bulunmaktadır. Asenkron programlama modelini destekler, eşzamanlı işleme yeteneklerini optimize eder ve yerleşik kayıt ve izleme işlevleri sunar.

Rig yalnızca hızlı ve doğru yanıtlar gerektiren soru yanıtlama sistemleri oluşturmak için değil, aynı zamanda verimli belge arama araçları, bağlamı algılayabilen sohbet botları veya sanal asistanlar oluşturmak için de kullanılabilir. Hatta mevcut veri modellerine dayanarak metin veya diğer içerik biçimlerini otomatik olarak üreterek içerik oluşturmayı destekler.

( 1.4 ZerePy

ZerePy, Python tabanlı bir açık kaynak çerçevesidir ve X) öncesi Twitter### platformunda AI Agent'ların dağıtımını ve yönetimini basitleştirmeyi amaçlamaktadır. Zerebro projesinin temel işlevselliklerini devralmakta, ancak daha modüler ve genişletilmesi daha kolay bir tasarım benimsemektedir.

ZerePy, kullanıcıların dağıtılmış AI Ajansı yönetmesini ve kontrol etmesini sağlayan (CLI) komut satırı arayüzü sunar. Temel mimarisi modüler tasarıma dayanmaktadır, OpenAI ve Anthropic'in büyük dil modellerini (LLM) desteklemekte, X platformunun API'sini doğrudan entegre etmekte ve gelecekte bellek sistemini entegre etmeyi planlamaktadır.

ZerePy ve Eliza'nın ikisi de AI Agent'lar inşa etmeye ve yönetmeye odaklanmasına rağmen, mimari ve hedefler açısından bazı farklılıklar göstermektedir. Eliza, çoklu ajan simülasyonu ve geniş kapsamlı AI araştırmalarına daha fazla odaklanırken, ZerePy, belirli bir sosyal platformda (X) AI Agent'larının dağıtım sürecini basitleştirmeye, pratik uygulamalardaki basitleştirmeye daha çok yönelmiştir.

İki, AI Agent Gelişim Yolu ve BTC Ekosistemine Karşılaştırma

AI Agent'in gelişim yolu ile 2023 yılı sonu ve 2024 yılı başındaki BTC ekosisteminin birçok benzerliği bulunmaktadır. BTC ekosisteminin gelişimi şu şekilde özetlenebilir: BRC20-Atomical/Rune gibi çok protokollü rekabet - BTC L2 - Babylon'un merkezinde bulunduğu BTCFi. AI Agent, olgun geleneksel AI teknolojisi yığını üzerinde daha hızlı bir gelişim göstermektedir ve onun yolu şu şekilde özetlenebilir: GOAT/ACT - sosyal türden Agent/analiz türü AI Agent - çerçeve rekabeti. Gelecekte Agent merkeziyetsizlik ve güvenlik geliştirme etrafında dönen altyapı projeleri muhtemelen bir sonraki aşamanın ana melodisi haline gelecektir.

Ancak, AI Agent pisti BTC ekosistemi gibi homojenleşme ve balonlaşmaya yönelme olasılığı düşük. AI Agent'ın anlatısı, akıllı sözleşme zincirinin tarihini yeniden üretmek amacı taşımıyor; mevcut AI çerçeve projeleri, teknik güçlerinden bağımsız olarak, en azından yeni bir altyapı geliştirme yaklaşımı sunuyor. AI çerçevesini varlık ihraç platformu ile karşılaştırmak yerine, Agent'ı varlık olarak görmekten ziyade, yazar AI çerçevesinin geleceğin kamu zinciri gibi, Agent'ın ise geleceğin Dapp'i gibi olduğunu düşünüyor.

Mevcut kripto para ekosisteminde, binlerce kamu ağı ve on binlerce Dapp bulunmaktadır. Genel zincirler arasında BTC, Ethereum ve çeşitli heterojen zincirler yer alırken, uygulama zincirleri oyun zinciri, depolama zinciri, Dex zinciri gibi daha çeşitli hale gelmektedir. Kamu zincirleri ile AI çerçeveleri temelde çok benzerken, Dapp'ler de Agent ile iyi bir şekilde eşleşebilir.

AI çağında kripto para alanında, muhtemelen bu tür bir şekle doğru gelişecektir. Gelecekteki tartışmalar, EVM ile heterojen zincirler arasındaki tartışmadan çerçeve rekabetine kayabilir. Şu anda sorunlar, daha çok merkeziyetsizliğin veya zincirleşmenin nasıl gerçekleştirileceği ve blok zincirinde AI çerçevelerinin geliştirilmesinin anlamı üzerine yoğunlaşmaktadır. Sonraki AI altyapı projeleri, bu temeller üzerinden keşifler yapabilir.

Üç, Zincire Eklenmenin Anlamı

Blok zinciri herhangi bir alanla birleştiğinde, karşılaşılması gereken bir ana sorun vardır: Bu birleşim anlamlı mı? Önceki yazılarda, yazar GameFi'nin tersine döndürülmesine ve altyapı gelişiminin aşırı ilerlemesine eleştirilerde bulunmuştur. AI ile kripto para birimlerinin birleşimi konusunda, yazar şu anda pratik alanlardaki AI x Kripto kombinasyonu hakkında pek umutlu olmadığını belirtmiştir.

DeFi'nin başarılı yolculuğunu geri dönüp incelediğimizde, DeFi'nin geleneksel finansal sistemden bir pay almasının nedeninin, daha yüksek erişilebilirlik, daha iyi verimlilik ve daha düşük maliyet ile merkeziyetsiz kuruma güvenme gerekliliği olmadan güvenlik sunmasından kaynaklandığını görebiliriz. Bu düşünceye göre, Agent zincirleme desteklemek için olası nedenler şunlar olabilir:

1. Agent'in zincirleme süreci daha düşük kullanım maliyetleri sağlayabilir mi, böylece daha yüksek erişilebilirlik ve seçim imkanı sağlanabilir? Bu, nihayetinde Web2 büyük şirketlerine ait olan AI "kiralama hakkı"nı sıradan kullanıcıların da katılmasına olanak tanıyabilir.

2. Güvenlik açısından, eğer Agent gerçek veya sanal cüzdanlara müdahale edebilirse, o zaman blokzincir tabanlı güvenlik çözümleri bir ihtiyaç haline gelebilir.

3. Agent, blok zincirine özgü bir finansal oyun seti gerçekleştirebilir mi? Örneğin, AMM içindeki LP'ye benzer şekilde, sıradan insanların otomatik piyasa yapımına katılmasını sağlamak; ya da Agent'ın ihtiyaç duyduğu hesaplama gücü, veri etiketleme gibi kaynaklar için kullanıcıların stabil coin şeklinde protokole yatırım yapabilmesi.

4. DeFi'nin şu anda mükemmel bir birlikte çalışabilirlikten yoksun olduğu durumda, blok zincirinin ajanı şeffaf ve izlenebilir bir akıl yürütme gerçekleştirebilirse, bu geleneksel internet devlerinin sağladığı ajan tarayıcılardan daha çekici olabilir.

Dört, Yaratıcı Ekonominin Yeni Fırsatları

Çerçeve türü projelerin gelecekte GPT Store'a benzer girişim fırsatları sunması mümkün. Şu anda çerçeve aracılığıyla Agent yayınlamak, sıradan kullanıcılar için hala oldukça karmaşık olsa da, Agent oluşturma sürecini basitleştirmek ve karmaşık işlev kombinasyonları sunan bir çerçevenin gelecekte avantaj sağlayabileceği ve böylece GPT Store'dan daha ilginç bir Web3 yaratıcı ekonomisi oluşturabileceği düşünülüyor.

Mevcut GPT Store, geleneksel alanların pratikliğine yöneliyor ve en popüler uygulamaların çoğu geleneksel Web2 şirketleri tarafından oluşturuluyor, gelir de yaratıcıların tekelinde. Buna karşılık, Web3'te talep açısından hala doldurulması gereken birçok alan var ve ekonomik sistem açısından Web2 devlerinin adaletsiz politikalarını daha adil hale getirebilir. Ayrıca, topluluk ekonomisinin getirilmesi, Agent'ın daha da geliştirilmesini sağlayabilir.

Agent'in yaratıcı ekonomisi, sıradan insanlara katılım fırsatı sunacak. Geleceğin AI Meme'leri, mevcut platformlarda yayınlanan Agent'lerden daha zeki ve daha eğlenceli olabilir. Bu, Web3 ekosistemine tamamen yeni bir gelişim yönü açıyor ve daha fazla yenilik ve katılımı teşvik etme umudu taşıyor.