暗号通貨業界の大幅な変動に伴い、AIエージェント部門も初めての大規模な再編を経験しました。ほとんどのプロジェクトのトークン価格は、ピーク時から90%以上下落しました。Coingeckoのデータによると、2月28日現在、AIエージェント部門の時価総額は約56億ドルに減少しています。短期の暴落が市場をパニックに陥れましたが、トレンドが形成されると一時的な変動はそれを止めません。

多くのプロジェクトの中で、Eliza、Swarms、Rig、ZerePyなどのフレームワークベースのプロジェクトが、アプリケーションベースのプロジェクトよりも市場で好まれています。この記事では、AIエージェントフレームワークの定義と利点について詳しく説明し、市場での主要なフレームワークの比較分析を行い、ユーザーに価値ある洞察を提供します。

AIエージェントフレームワークとは何ですか？

AIエージェントフレームワークは、AIエージェントの構築、管理、展開に使用されるツール、インターフェース、および標準のセットです。AIエージェントのコアロジックがアプリケーション層と見なされる場合、AIエージェントフレームワークは、ユーザーに標準化された開発モジュールを提供するインフラストラクチャとして機能し、彼らが迅速にAIエージェントを作成、展開、管理できるよう支援します。その結果、AIエージェントの大規模な適用が可能となります。

個々の開発ツールと比較すると、AIエージェントフレームワークは通常、完全なソリューションを提供します。モジュラーコンポーネントと標準化されたプロセスを介して、開発の複雑さを大幅に減らし、同時に高い拡張性と開発者の個人のニーズに対応する高い互換性も提供します。

AIエージェントフレームワークの利点

特定の展開されたアプリケーションと比較して、AIエージェントフレームワークは開発初期段階で市場に好まれる可能性が高いです。これは、開発者がより少ない努力とコストで概念の証明を達成し、将来の拡張の基盤を築くことを可能にするバランスを提供するためです。具体的な利点は次のとおりです:

1) 開発の複雑さの削減
フレームワークはモジュラーアーキテクチャを採用し、包括的なドキュメントと即座に使用可能なSDKを提供し、複雑なシステムの開発の難しさを大幅に軽減します。開発者は基盤となる技術ではなく、コアのビジネスロジックに焦点を当てることができ、アプリケーションを迅速に構築することができます。

2) 標準化と協力の推進
フレームワークは、チームの協力を容易にし、コミュニケーションコストを削減し、開発エラーを最小限に抑えるために、コミュニケーション、相互作用、およびデータの構造的な一貫性を維持します。

3) 迅速なエコシステム構築
オープンソースのフレームワークは、開発者がコードや改善を提供することに魅力を感じ、技術の進化とコミュニティ活動を維持することができます。さらに、サードパーティーの統合を通じて、アプリケーションの展開や採用を促進することが容易になります。

4) 資本の注意を引く
特定のアプリケーションと比較すると、資本と市場はフレームワークの一般性と拡張性を長期的な価値と見なしています。フレームワークの標準化された性質は、評価を容易にし、アプリケーションシナリオの分断化は投資の不確実性を高めます。

主要フレームワークの比較

現在、多くのAIエージェントフレームワークが市場に登場しており、Eliza、Swarms、Rig、ZerePyなどの人気プロジェクトがあり、それぞれがアーキテクチャ、言語、サードパーティーの統合などの観点で独自の利点を持っています。以下はいくつかの主要なフレームワークの簡単な比較です。

Eliza ($ELIZA)

Elizaは、TypeScriptを使用して開発されたai16zチームによるマルチエージェントシミュレーションフレームワークで、自律AIエージェントの作成、展開、および管理に焦点を当てています。

ソース：elizaos.ai

モジュラーや軽量なAIエージェントフレームワークとして、Elizaの主な強みは、機能を維持しながら汎用性とシンプルさを兼ね備えており、特にWeb3初心者向けに適しています。具体的には:

• マルチプラットフォーム統合：エリザ・エージェントは、X、Telegram、Discordなどのプラットフォーム間で相互作用し、一貫したアイデンティティを維持しながら、活動できます。
• 広範なモデルサポート：ElizaはDeepseek、Ollama、Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini、LLamaなど、さまざまなモデルをサポートしており、大きな柔軟性を提供しています。
• Scalable Plugin System: 開発者は、画像生成プラグイン、TEE（Trusted Execution Environment）プラグイン、ノードプラグインなどのスタンドアロンプラグインモジュールを介して独自のエージェント機能を簡単に追加および削除できます。
• Rich Agent Role Support: Elizaは、主にソーシャルメディアの役割、知識労働者、対話キャラクターなどの構築に使用されます。
• アクティブな開発者コミュニティ：2月28日現在、GitHubのデータによると、Elizaは14.8kのスター、4.7kのフォーク、550の貢献者を持っています。チームによると、少なくとも1,000のチームまたはプロジェクトが現在Elizaフレームワークを使用しています。

Elizaは実用性と使いやすさを強調し、開発者向けにも使いやすくしています。しかし、定義されたワークフローシステムの不足、ランタイムデザインの改善が必要なこと、そして創設者を巡る一部の論争など、さまざまな課題に直面しています。特に、チームは$ELIZAの価値をさらに高めるために、より深く考える必要があります。

スワーム（$SWARMS）

2022年にKye Gomezのリーダーシップのもとで開発され、企業レベルのクライアントを主なターゲットとしているSwarmsは、最初の本番向けのマルチエージェント調整フレームワークです。Swarmsは、主に次のコア機能を提供しています:

• 柔軟な通信プロトコル: エージェント間の効率的なコラボレーションを確保するために、Swarmsは階層型、並列、メッシュ、連邦など、開発者のさまざまなシナリオに対応する複数の通信プロトコルタイプを提供しています。
• リッチクラスターアーキテクチャ：Swarmsは、ヘルスケア、IoT、ファイナンスなど、複数の垂直分野にまたがるさまざまな事前構築されたクラスタータイプを提供しています。 開発者は特定のアプリケーションシナリオに基づいて適切なアーキテクチャを迅速に選択できます。 Swarmsはまた、高度にカスタマイズ可能なクラスター構成をサポートしており、開発者はアーキテクチャの詳細を調整して要件を満たすことができます。
• エコロジカルサポートリソース：Swarmsは、マーケットプレイス、Swarms API、クラウドソリューションなど、包括的なエコシステムを立ち上げました。将来的には、ウォレットAPI、取引所などの製品をリリースする予定です。さらに、Swarmsは多数のサードパーティAPI、データベース、プラットフォームを統合し、その汎用性と機能性を高めています。

ソース：swarms.world

SWARMSトークンの経済モデルは比較的明確であり、ユーティリティおよびガバナンスなど、複数の目的を果たしています。その価値を向上させるため、チームはエコシステム参加者へのインセンティブ付与やエージェント機能の拡張にさらなる努力をする必要があります。また、Swarmsの開発の複雑さは初心者の開発者にとって課題となる可能性があります。学習コストを削減するために、チームはより詳細なドキュメント、チュートリアル、事例研究の提供、ハッカソンやトレーニングイベントの開催を通じて開発者が迅速にスキルを身につけるのを支援すべきです。

リグ ($ARC)

Rigは、Playgroundsによって開発され、Rustで書かれた汎用のLLMフレームワークです。これにより、高レベルの抽象化と統一されたインターフェースが提供されることで、開発者がAI製品を構築する際の障壁が著しく低下します。

ソース：arc.fun

Rigの主な特長は次のとおりです:

1. 統一されたLLMインターフェース：Rigは、さまざまなLLMプロバイダー（OpenAI、Cohereなど）に対して一貫したAPIインターフェースを提供し、コードの保守性と一貫性を向上させます。これにより、開発者は簡単に異なるLLMサービスを切り替えたり組み合わせたりすることができます。
2. 高度な抽象化：事前に組み込まれたモジュラーコンポーネントを使用することで、Rigは複雑なAIワークフロー（例えば、検索増強生成（RAG）システムの作成）をわずか数行のコードに簡略化し、開発者の作業量を大幅に削減し、効率を向上させます。
3. 安全性と高性能：RigはRustの強力な型システムに基づいており、より安全で効率的な開発環境を提供します。Rustの非同期機能とTokioランタイムを利用して、複数のタスクまたはLLMリクエストの並列実行をサポートし、メモリの安全性を確保します。
4. シームレスなマルチデータベース統合：Rigは、さまざまなデータベース（Neo4j、MongoDB、Rig-LanceDBなど）をサポートしており、AIアプリケーションにおいて効率的な類似検索やリアルタイム検索を可能にします。この統合は、大規模データを処理する必要があるアプリケーションに特に適しています。

ただし、Rigはいくつかの課題に直面しています。たとえば、Rustのパフォーマンスと安全性の利点にもかかわらず、その開発コミュニティは比較的小さく、Rigの採用率を遅らせる可能性があります。マルチデータベース環境でのデータ整合性の確保も複雑になるかもしれません。さらに、Rigはトークン$ARCと関連付けられていますが、チームは経済モデルに関する詳細情報をまだ開示していないため、その可能性を妨げる可能性があります。

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePyは、クリエイティブな出力とソーシャルメディアアプリケーションに焦点を当てたBlormチームによって開発されたオープンソースのPythonフレームワークです。ユーザーは、X（以前のTwitter）などのプラットフォームに独自のエージェントを展開し、複数のLLM駆動型の操作をサポートしています。

出典：zerebro.org

ZerePyの主な特徴は次のとおりです：

1. エージェントのCLI管理：ZerePyは包括的なコマンドラインインターフェース（CLI）ツールセットを提供し、ユーザーがエージェントを展開および管理しやすくしています。この設計により、操作フローが簡素化され、技術的な背景の少ないユーザーでも迅速に始めることができます。
2. マルチプラットフォーム統合：ZerePyは、さまざまなプラットフォームやブロックチェーン間でシームレスな相互作用をサポートしています。XやFarcasterなどのプラットフォーム、Solana、Sonic、Ethereumなどのさまざまなブロックチェーン、そしてGOAT（Go Agent Tools）やAlloraなどのブロックチェーンツールと統合されており、エージェントはさまざまなブロックチェーンネットワークやプロトコルとやり取りすることができます。
3. ワンクリックデプロイメント：ユーザーは、Replitテンプレートとローカルデプロイメントを通じてZerePyを素早く起動できます。これによりデプロイメントの障壁が大幅に低下し、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。

ソース: github.com/blorm-network

GitHubのデータに基づくと、ZerePyは556のスター、214のフォーク、29の貢献者を持ち、急速な開発を示しています。しかし、Eliza、Swarms、およびRigと比較すると、ZerePyのコミュニティの規模と活動はまだ大幅に遅れています。ZerePyは芸術とソーシャルメディア分野に焦点を当てているため、その適用範囲は一般的なフレームワークよりもはるかに狭く、開発者に対する魅力が制限されています。さらに、ZerePyはZerebroのバックエンドのモジュラーバージョンであり、類似のコア機能を持っていますが、現在、$ZEREBROトークンとの直接の接続はありません。

要約すると、Eliza、Swarms、Rig、およびZerePyの4つのフレームワークは、それぞれ独自の強みと弱みを持っています。

• 開発者コミュニティ活動：Elizaは大きな差でリードし、次いでSwarms、Rig、ZerePyが続きます。
• 開発難易度：ElizaとZerePyは比較的開発者向けですが、SwarmsとRigはより高度な技術知識が必要です。
• アプリケーションシナリオ:Eliza、Swarms、およびRigは、より用途が広く互換性があり、さまざまなシナリオに適しています。ZerePy はアートとソーシャル メディアに重点を置いており、アプリケーションの範囲は狭く、よりターゲットを絞っています。
• トークンエコノミー: Swarmsは、コミュニティガバナンスへの一定の関与を持つより明確なトークンモデルを提供していますが、Eliza、Rig、およびZerePyにはより曖昧なトークンエコノミーがあり、彼らのエンパワリングメカニズムについてさらなる明確化が必要です。

結論

AIエージェントフレームワークは、開発の複雑さを軽減し、AIエージェントの大規模な実装を容易にするための中核インフラストラクチャとして重要な役割を果たしています。 Eliza、Swarms、Rig、ZerePyは、現在の市場で主要なフレームワークとして、それぞれ開発者向けの利便性、技術的特徴、アプリケーションシナリオに関する独自の利点を示しています。

しかしながら、これらのフレームワークはそれぞれ独自の課題に直面しています。開発者エコシステムの拡大、技術的複雑さの低減、トークン経済モデルの改良、およびアプリケーションの境界を超えることは、彼らが取り組む必要がある一般的な問題です。開発者や投資家にとって、これらのフレームワークの特性と潜在能力を深く理解することは、AIエージェント領域で機会をつかむための重要な一歩となります。