AIフレームワークの解体:インテリジェントエージェントから分散化への探求

イントロダクション

最近、AIと暗号通貨の結合に関する物語が急速に進化しています。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、この細分野では短期間で複数の時価総額が1億ドルを超えるダークホースプロジェクトが誕生しました。このようなプロジェクトは新しい資産発行モデルを生み出します: GitHubのコードリポジトリを使用し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が再度トークンを発行します。フレームワークを基盤にし、エージェントがアプリケーションとなることで、AI時代の独特なインフラストラクチャモデルが形成されます。本稿では、フレームワークの概要から出発し、AIフレームワークが暗号通貨業界に与える意味を探ります。

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一、フレームワークとは?

AIフレームワークは、事前構築されたモジュール、ライブラリ、ツールを統合した基盤開発ツールまたはプラットフォームであり、複雑なAIモデルを構築するプロセスを簡素化します。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することができ、デスクトップシステムのWindows、Linux、またはモバイル端末のiOSとAndroidのようなものです。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しい概念ですが、AIフレームワークの発展には約14年の歴史があります。従来のAI分野には、GoogleのTensorFlowやMetaのPytorchなどの成熟したフレームワークが選択可能です。暗号通貨に登場したフレームワークプロジェクトは、AIブームの下での大量のエージェントの需要に応じて作られ、他の分野に派生し、異なる細分化された領域のAIフレームワークを形成しています。

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1.1 エリザ

Elizaはa16zが発表した多エージェントシミュレーションフレームワークで、自律型AIエージェントの作成、展開、管理に特化しています。TypeScriptを基に開発されており、互換性が高く、API統合が容易です。

Elizaは主にソーシャルメディアシーンに焦点を当てており、複数のプラットフォームとの統合をサポートしています。機能には、Discordの完全サポート、X/Twitterの自動化アカウント、Telegramの統合およびAPIアクセスが含まれます。PDF文書、リンクコンテンツ、音声の文字起こし、ビデオ処理、画像分析などのマルチメディアコンテンツの処理をサポートしています。

Elizaは現在、4つのユースケースをサポートしています:

1. AIアシスタントアプリ:カスタマーサポート、コミュニティ管理、パーソナルアシスタント
2. ソーシャルメディアの役割: コンテンツクリエイター、インタラクティブボット、ブランド代表
3. 知識労働者:研究助手、コンテンツアナリスト、ドキュメント処理
4. インタラクティブロール: ロールプレイ、教育指導、エンターテイメントロボット

Elizaがサポートしているモデルには、

• オープンソースモデルのローカル推論: Llama3、Qwen1.5、BERT
• OpenAI APIクラウド推論
• デフォルト設定はNous Hermes Llama 3.1Bです。
• クラウドを統合して複雑なクエリを処理する

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E(生成的自律的多模态エンティティフレームワーク)は、Virtualが提供する自動生成および管理の多モーダルAIフレームワークで、主にゲームにおけるインテリジェントNPCのデザインを対象としています。特徴は、ローコードまたはノーコードのユーザーでも使用でき、パラメータを変更するだけでエージェントのデザインに参加できることです。

G.A.M.Eのコアデザインは、複数のサブシステムが協働して機能するモジュラーアーキテクチャであり、以下を含みます:

1. エージェントの提示インターフェース:開発者とフレームワークのインタラクションインターフェース
2. 感知子システム:入力情報を受信して合成する
3. 戦略計画エンジン:長期目標と具体的なアクションプランを策定する
4. 世界のコンテキスト: 環境情報とゲーム状態データ
5. 対話処理モジュール:メッセージとレスポンスを処理する
6. オンチェーンウォレットオペレーター: ブロックチェーンアプリケーションに関与する可能性があります
7. 学習モジュール:フィードバックから学び、知識ベースを更新する 8.ワーキングメモリ:短期的な情報を保存します
8. 長期記憶プロセッサ:重要な情報を抽出して並べ替える
9. エージェント倉庫: エージェント属性を保存
10. アクションプランナー:具体的な行動計画を生成する
11. プラン実行器:アクションプランを実行する

G.A.M.Eはゲームやメタバースのシーンに適用されており、すでに複数のプロジェクトがこのフレームワークを使用して構築されています。

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1.3 リグ

RigはRustで書かれたオープンソースのツールで、大規模言語モデルのアプリケーション開発を簡素化します。複数のLLMサービスプロバイダーやベクトルデータベースと対話するための統一インターフェースを提供します。

コア特徴:

• 統一インターフェース:統合の複雑さを簡素化
• モジュール化アーキテクチャ:柔軟で拡張可能
• 型安全:コードの品質と実行の安全を保障する
• 高効率なパフォーマンス:非同期同時処理をサポート

Rigは、Q&Aシステム、文書検索ツール、インテリジェントチャットボット、コンテンツの自動生成などのシーンに適しています。

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あり、X(前のTwitter)プラットフォームでのAIエージェントの展開と管理のプロセスを簡素化します。これはZerebroプロジェクトのコア機能を継承していますが、設計はよりモジュール化されており、拡張が容易です。

ZerePyはコマンドラインインターフェースを提供し、AIエージェントの管理を便利にします。コアアーキテクチャはモジュール設計に基づいており、以下を含みます:

• LLM統合:OpenAIおよびAnthropicモデルのサポート
• Xプラットフォーム統合: XプラットフォームAPIを直接呼び出す
• モジュール化接続システム:他のプラットフォームサポートの追加が容易
• メモリシステム(の計画中): コンテキストメモリの実現

ZerePyはXプラットフォームのAIエージェントの展開を簡素化することに注力しており、Elizaはより多くの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ます。

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二、BTCエコシステムのコピー

AIエージェントの発展の道筋は、最近のBTCエコシステムに似ています: BTCエコシステム:BRC20 - 多プロトコル競争 - BTC L2 - BTCFi AIエージェント:GOAT/ACT - ソーシャル/分析タイプのエージェント - フレームワーク競争

AIエージェントトラックは、スマートコントラクトチェーンの歴史を再現しない可能性があります。既存のAIフレームワークプロジェクトは新しいインフラの考え方を提供しており、未来のパブリックチェーンに近いものであり、エージェントは未来のDappに類似しています。

未来の議論はEVMと異種チェーンの争いからフレームワークの争いに移行する可能性があります。重要な問題は、どのように分散化またはチェーン化するか、そしてブロックチェーン上での開発の意義です。

三、ブロックチェーンに上がる意義は？

ブロックチェーンとAIの結合には意味を考慮する必要があります。DeFiの成功経験を参考にすると、エージェントのチェーン化を支持する理由には以下が含まれる可能性があります:

1. 使用コストを削減し、アクセス可能性を向上させ、一般ユーザーがAIの"レンタル権"に参加できるようにする。
2. ブロックチェーンに基づくエージェントの安全策を提供
3. ブロックチェーン独自の金融プレイを創造する、例えばAgentに関連する投資機会
4. 透明性のあるトレーサブルな推論を実現し、相互運用性を向上させる

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第四、クリエイティブエコノミー

フレームワーク型プロジェクトは、将来的にGPT Storeに似た起業機会を提供する可能性があります。エージェント構築プロセスを簡素化するフレームワークが優位に立ち、GPT Storeよりも興味深いWeb3クリエイティブ経済を形成するかもしれません。

Web3の分野には多くの未充足の需要があります。コミュニティ経済を導入することで、エージェントをより完璧にすることができます。未来のAIミームは、現存のプラットフォーム上のエージェントよりもより賢く、面白くなる可能性があります。

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は現在のレベルをはるかに超える可能性があります。