Простір Крипто x ШІ був побачений чотири основні фреймворки:

• Eliza ($AI16Z),
• ГРА ($VIRTUAL),
• Rig ($ARC), та
• ZerePy ($ZEREBRO)

Вони всі намагаються задовольнити відмінні потреби розробників.

Еліза домінує на ринку приблизно на 60% частки, підштовхувана перевагою першого руху та процвітаючою спільнотою TypeScript, тоді як GAME (~20%) націлюється на ігрові та метавсвітові застосування зі швидким прийняттям.

Rig (~15%), побудований на Rust, забезпечує орієнтовану на продуктивність модульність, яка підходить для екосистеми Solana, та ZerePy (~5%), новачок на основі Python, спрямований на творчі висновки та автоматизацію соціальних медіа. В колективній вартості $1.7B ці каркаси можуть досягти $20B+, оскільки розширюються криптовалютні додатки, що працюють на штучний інтелект, що робить підхід з розрахунком обсягу ринку, можливо, привабливим. Кожен каркас займає унікальну нішу—соціальну та багатоагентну (Eliza), геймінг/метавсвіт (GAME), корпоративна продуктивність (Rig) та творче використання спільноти (ZerePy)—пропонуючи взаємодоповнюючі варіанти, а не пряму конкуренцію.

1. Огляд і ринкове положення

Eliza ($AI16Z)

Частка ринку: ~60%

MCap: $900M

Основна мова: TypeScript

Ключові переваги: перевага першоруху, велике співтовариство на GitHub (6 000+ зірок, 1.8K вілок)

Значний фокус: багатоагентне моделювання, соціальна взаємодія на крос-платформі

• Як один з перших фреймворків штучного інтелекту в цьому просторі, Eliza займає домінуючу позицію. Її перевага першого руху підтримується великою спільнотою внесків, що прискорює як темп розробки, так і прийняття користувачами. TypeScript стек Eliza добре підходить для розробників, які працюють у веб-екосистемах, що забезпечує широку привабливість.

GAME ($VIRTUAL)

Частка ринку: ~20%

MCap: $300M

Основна мова: (API/SDK-орієнтований; мовно-нейтральний підхід)

Key Strength: Швидке прийняття ігровим сектором, можливості в реальному часі агента

Примітна увага: Генерація процедурного контенту, адаптивна поведінка NPC

• GAME призначений для ігор та метавсесвіту. Його архітектура, яка працює за допомогою API і міцні зв'язки з екосистемою $VIRTUAL, сприяли значному розвитку: 200+ проектів, 150 тис. щоденних запитів та швидкому щотижневому зростанню. Недостатня потреба в технічній настроці додатку також привертає увагу команд, які надають перевагу швидкому розгортанню над глибокою технічною настрою.

Rig ($ARC)

Частка ринку: ~15%

MCap: $160M

Основна мова: Rust

Ключова міць: продуктивність, модульний дизайн (підприємницького рівня)

Помітний фокус: «чиста гра» на основі Solana, акцент на генерації, доповненій пошуком

• Архітектура Rig, заснована на Rust, призначена для розробників, які цінують швидкість, безпеку пам'яті та ефективну конкурентність. Її спеціалізований дизайн підходить для "підприємницького" рівня або додатків з великим обсягом даних, особливо на Solana. Незважаючи на більш круту криву навчання, Rig пропонує модульність та надійність, які можуть сподобатися розробникам, орієнтованим на системи.

ZerePy ($ZEREBRO)

Частка ринку: ~5%

MCap: $300M

Основна мова: Python

Key Strength: Креативність, автоматизація соціальних медіа, забезпечені спільнотою

Важливий акцент: Розгортання агента на соціальних платформах, особливо для художніх або нішевих виробів

• ZerePy - новачок, похідний від основного бекенду Zerebro. Його основа на Python, разом з фокусом на творчих застосуваннях - NFT, музиці та цифровому мистецтві - привертає культову підтримку. Співпраця з Eliza ($AI16Z) підвищила видимість, але більш вузький спектр ZerePy може обмежити широке корпоративне впровадження.

2. Технічні архітектури та основні компоненти

Eliza ($AI16Z)

• Мультиагентна система: Розгорнути кілька особистостей ШІ під спільним рантаймом.
• Управління пам'яттю (RAG): Реалізує потік розширеного отримання для довготермінового контексту.
• Система плагінів: Дозволяє розширення, створені спільнотою, для голосу, тексту, обробки медіа (наприклад, PDF-файлів, зображень).
• Широка підтримка моделей: Інтегрує локальні відкриті LLMs або хмарні API (OpenAI, Anthropic).

Технічний дизайн Елізи зосереджений на багатомодальній комунікації, що робить його добре підходящим для соціальних, маркетингових або спільнотних AI-агентів. Хоча він відмінно справляється з легкою інтеграцією (Discord, X, Telegram), використання на велику шкалу вимагає ретельного оркестрування різних особистостей агентів та модулів пам'яті.

ГРА ($VIRTUAL)

• Модель API + SDK: спрощує інтеграцію агента для геймстудій та проектів метавсвіту.
• Інтерфейс підказок агента: оркеструє взаємодії між введенням користувача та стратегічним двигуном агента.
• Стратегічний планувальний двигун: розбиває логіку агента на високорівневе планування цілей та низькорівневе виконання політики.
• Інтеграція блокчейну: можливий оператор гаманця на ланцюжку для децентралізованого управління агентами.

Архітектура GAME високоспеціалізована для ігрових або метавсвітових контекстів, надаючи пріоритет реальному часу та постійній адаптації агента. Хоча її можна розширити за межі ігор, дизайн системи відмінно орієнтований на віртуальні світи та сценарії процедурної генерації.

Ріг ($ARC)

• Структура робочого простору Rust: Розділяє функціональності на кілька ящиків для зрозумілості та модульності.
• Шаровий шарік: Нормалізує взаємодію з різними постачальниками LLM (OpenAI, Anthropic).
• Інтеграція з векторним сховищем: Підтримує декілька модулів обробки (MongoDB, Neo4j) для пошуку контексту.
• Система агента: Вбудовує в себе посилене відновлення і генерацію (RAG) та спеціалізоване використання інструментів.

Високоефективний дизайн Rig користується моделлю конкурентності Rust, що робить його ідеальним для підприємницьких контекстів, які вимагають суворого управління ресурсами. Його концептуальна ясність - через шарову абстракцію - пропонує надійність, але крива навчання Rust може обмежити пул розробників.

ZerePy ($ZEREBRO)

• На базі Python: Доступний для розробників ШШ/МШ, які знайомі з бібліотеками та робочими процесами Python.
• Модульна зібрана Зеребро Backend: забезпечує генерацію творчого контенту, особливо для соціальних медіа та мистецтва.
• Автономія агента: Спрямована на «творчі висновки», такі як меми, музика та завдання з генерації NFT.
• Інтеграція з соціальною платформою: включає в себе вбудовані команди для функціональності, схожої на Twitter (пост, відповідь, ретвіт).

ZerePy заповнює нішу для розробників Python, які шукають просте розгортання агентів на соціальних платформах. Хоча його обсяг залишається вужчим, ніж у Eliza або Rig, ZerePy процвітає в мистецьких або розважальних випадках використання, особливо в децентралізованих спільнотах.

3. Порівняльні Розміри

3.1 Використовуваність

• Еліза: Збалансований підхід з помірним рівнем складності навчання через багатоагентність, але з сильною базою розробників TypeScript.
• ГРА: Розроблено для геймерів, які не мають технічної освіти, пропонуються безкодовий або з низьким рівнем кодування.
• Криг: Більш складне; Суворість Раста вимагає експертизи, але винагорода висока продуктивність та надійність.
• ZerePy: Найлегший для користувачів Python, особливо в творчих або медіа-орієнтованих завданнях зі штучним інтелектом.

3.2 Масштабованість

• Eliza: Версія V2 вводить масштабовану шину повідомлень та поліпшену конкурентність, хоча багатоагентна конкурентність може бути складною.
• GAME: Масштабованість пов'язана з потребами реального часу в гральних вимогах та мережах блокчейну; продуктивність зберігається, якщо вирішувати обмеження грального движка.
• Rig: Природно масштабовний за допомогою асинхронного середовища виконання Rust, підходить для роботи з високою продуктивністю або корпоративними завданнями.
• ZerePy: Скейлінг, що залежить від спільноти, в основному перевіряється в творчому або соціальному медіа контексті з меншим наголосом на великих корпоративних навантаженнях.

3.3 Приспособлюваність

• Eliza: Найвища адаптивність з системою плагінів, широкою підтримкою моделей та інтеграцією на крос-платформі.
• GAME: Спеціалізована адаптабельність у геймінгових контекстах, може інтегруватися в різні гейм-двигуни, але менше застосовується за межами цієї сфери.
• Rig: Пристосований для даних інтенсивних або корпоративних завдань; гнучкий шар постачальника для кількох LLMs та векторних сховищ.
• ZerePy: Орієнтований на креативний вивід; легко розширюється в екосистемі Python, але має менший доменний охоплення.

3.4 Продуктивність

• Eliza: Оптимізований для швидких соціальних медіа або розмовних завдань, з продуктивністю, яка залежить від зовнішніх моделей API.
• ГРА: Продуктивність у реальному часі для внутрішньоігрової динаміки; Успіх залежить від взаємодії логіки агента та накладних витрат блокчейну.
• Ріг: Висока продуктивність завдяки паралельності та безпеці пам'яті Rust, що добре підходить для складних, масштабних процесів штучного інтелекту.
• ZerePy: Продуктивність залежить від швидкості Python та викликів моделей; зазвичай достатньо для соціальних/контентних задач, хоча не спрямовано на підвищення продуктивності на рівні підприємства.

4. Сильні та слабкі сторони

5. Потенціал ринку та перспективи

Усі чотири фреймворки разом мають комбіновану ринкову капіталізацію в $1,7 млрд з потенціалом розширення понад $20 млрд, якщо сектор AI x Crypto слідуватиме за вибуховими темпами зростання, які колись були помічені на блокчейнах L1. Ринково-капіталізований підхід може бути доцільним для інвесторів, які вірять, що ці фреймворки, кожен з яких обслуговує відмінні ринкові ніші, піднімуться разом у ширшому сценарії «піднімаючогося приливу».

• Eliza ($AI16Z): Ймовірно, залишиться лідером ринкової частки завдяки своєму встановленому екосистемі, міцному сховищу та майбутнім покращенням V2 (наприклад, інтеграція набору агентів Coinbase, підтримка TEE).
• GAME ($VIRTUAL): Готовий до подальшої адаптації в галузі геймінгу/метавсвіту. Синергія з екосистемою $VIRTUAL гарантує постійний інтерес розробників.
• Rig ($ARC): Потенційно "схований камінь" для корпоративного штучного інтелекту на Solana; по мірі того, як програма рукостискання зростає, вона може повторити успіх, який був помічений в інших цепочкових фреймворках.
• ZerePy ($ZEREBRO): Незважаючи на те, що він нішевий за обсягом, він виграє від сильного імпульсу спільноти та екосистеми Python, орієнтованої на творчі та художні випадки використання, які часто не беруться до уваги більш універсальними рішеннями.

6. Заключні порівняльні висновки

Технічний стек & Крива навчання

Eliza (TypeScript) знаходить баланс між доступністю та функціональністю.

GAME пропонує доступний API для гри, але може бути спеціалізованим.

Rig (Rust) максимізує продуктивність за рахунок вищого порогу складності.

• ZerePy (Python) простий для створення творчих додатків, але не має широких корпоративних можливостей.

Спільнота та Екосистема

Eliza: Найбільша присутність на GitHub, що свідчить про активну взаємодію спільноти та широку застосовність.

ГРА: Швидке зростання в ігрових колах і метавсесвітах, виграє від підтримки $VIRTUAL.

Rig: Спільнота розробників меншого розміру, але технічно обізнана, спрямована на випадки високопродуктивного використання.

• ZerePy: Зростаюча спільнота, побудована навколо креативності та децентралізованого мистецтва, підсилюється партнерством з Елізою.

Каталізатори майбутнього зростання

Еліза: Новий реєстр плагінів та інтеграція TEE можуть ще більше закріпити його лідерство.

ГРА: Агресивна експансія через екосистему $VIRTUAL; доступно для нетехнічних користувачів.

Бурова установка: Потенційне партнерство з Solana та орієнтація на підприємство можуть забезпечити стійке зростання, коли залученість розробників зросте.

• ZerePy: Використовуючи популярність Python у галузі штучного інтелекту та культурний рух навколо творчих проектів, що підтримуються спільнотою.

Деякі з основних фреймворків Crypto AI, які використовуються

@AlwaysBeenChoze

@marvelousdefi_

@Trong0322

@YashasEdu

@0xHvdes

@defi_ant_degen

@meekdonald_

@twindoges

@belizardd

@0xelonmoney

@0xAndrewMoh

@the_smart_ape

@andrewtalksdefi

@Foxi_xyz

@0xxbeacon

@Karamata2_2

@izu_crypt

@Mars_DeFi

@TheDefiPlug

@cchungccc

@zordcrypt

@DeRonin__

@ahboyash

@Flowslikeosmo

@CryptoStreamHub

@stacy_muur

@crypthoem

@momochenming

@nihaovand

@0xcryptowizard

@Alvin0617

@0xWatell

@wsdxbz1

@Frogling68

@jackvi810

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття передрукована з [X]. Усі авторські права належать оригінальному автору [@arndxt_xo]. Якщо є заперечення до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Вивчайте GateКоманда, і вони оперативно з цим справляться.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є інвестиційними порадами.
3. Команда Gate Learn переклала статтю на інші мови. Копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені, якщо не зазначено інше.