С учетом резких колебаний на рынке криптовалют сектор AI Agent также пережил свое первое крупномасштабное перетасовывание. Цены на токены большинства проектов упали более чем на 90% от своих максимальных значений. По данным Coingecko, на 28 февраля рыночная капитализация сектора AI Agent снизилась до примерно 5,6 миллиарда долларов. Несмотря на краткосрочный крах, вызывающий панику на рынке, когда сформируется тенденция, временные колебания ее не остановят.

Среди многих проектов проекты на основе фреймворков, такие как Eliza, Swarms, Rig и ZerePy, более предпочтительны для рынка, чем проекты на основе приложений. В этой статье будет рассмотрено определение и преимущества фреймворков искусственного интеллекта и проведен сравнительный анализ некоторых основных фреймворков на рынке, чтобы предоставить пользователям ценные идеи.

Что такое фреймворк AI Agent?

Фреймворк AI Agent - это набор инструментов, интерфейсов и стандартов, используемых для создания, управления и развертывания AI агентов. Если ядро логики AI агента рассматривается как слой приложения, то фреймворк AI Agent служит инфраструктурой, предоставляющей пользователям стандартизированные модули разработки, помогая им быстро создавать, развертывать и управлять AI агентами, тем самым обеспечивая масштабное применение AI агентов.

По сравнению с отдельными средствами разработки, фреймворки искусственного интеллекта обычно предоставляют полное решение. Благодаря модульным компонентам и стандартизированным процессам они значительно упрощают сложность разработки, обеспечивая высокую масштабируемость и совместимость для удовлетворения персонализированных потребностей разработчиков.

Преимущества фреймворков искусственного интеллекта

По сравнению с конкретными, развернутыми приложениями, фреймворки AI Agent в более ранние стадии развития скорее всего будут предпочтительными на рынке. Это главным образом потому, что они обеспечивают баланс, позволяя разработчикам достичь доказательства концепции с меньшими усилиями и затратами, а также заложить основу для будущего расширения. Конкретные преимущества включают в себя:

1) Сокращение сложности разработки
Фреймворки принимают модульную архитектуру, предоставляя полную документацию и готовые к использованию SDK, что значительно снижает сложность разработки сложных систем. Разработчики могут сосредоточиться на основной бизнес-логике, а не на базовых технологиях, что позволяет им быстро создавать приложения.

2) Продвижение стандартизации и сотрудничества
Фреймворки поддерживают структурную согласованность в общении, взаимодействии и данных, что облегчает совместную работу команды, снижает затраты на коммуникацию и минимизирует ошибки разработки.

3) Быстрая построенная экосистема
Фреймворки с открытым исходным кодом могут привлечь разработчиков к внесению кода и улучшений, обеспечивая технологическую итерацию и активность сообщества. Кроме того, благодаря интеграциям сторонних разработчиков становится проще продвигать развертывание приложений и их принятие.

4) Привлечение внимания капитала
В сравнении с конкретными приложениями, капитал и рынок видят общность и масштабируемость структур как имеющие долгосрочную ценность. Стандартизированный характер структур облегчает их оценку, в то время как фрагментация сценариев применения увеличивает неопределенность инвестиций.

Сравнение основных фреймворков

В настоящее время на рынке появилось много фреймворков искусственного интеллекта, с популярными проектами, такими как Eliza, Swarms, Rig и ZerePy, у каждого из которых есть свои преимущества в архитектуре, языке, интеграции с сторонними сервисами и не только. Ниже приведено краткое сравнение нескольких основных фреймворков:

Элиза ($ELIZA)

Eliza - это фреймворк мультиагентной симуляции, разработанный командой ai16z с использованием TypeScript, ориентированный на создание, развертывание и управление автономными искусственными интеллектуальными агентами.

Источник: elizaos.ai

В качестве модульной легкой фреймворка искусственного интеллекта ключевые преимущества Eliza заключаются в ее универсальности и простоте, сохраняя функциональность, что особенно подходит для начинающих в Web3. Конкретно:

• Интеграция на нескольких платформах: агенты Eliza могут взаимодействовать на различных платформах, таких как X, Telegram, Discord и т. д., при этом сохраняя согласованную идентичность.
• Broad Model Support: Eliza поддерживает различные модели, включая Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, предлагая большую гибкость.
• Масштабируемая система плагинов: Разработчики могут легко добавлять и удалять пользовательские функции агента через самостоятельные модули плагинов, такие как плагины генерации изображений, плагины TEE (Trusted Execution Environment), узловые плагины и т. д.
• Поддержка роли богатого агента: Элиза в основном используется для создания ролей в социальных сетях, знаниевых работников, интерактивных персонажей и многого другого.
• Активное сообщество разработчиков: По состоянию на 28 февраля данные GitHub показывают, что Eliza имеет 14,8k звезд, 4,7k форков и 550 участников. По словам команды, на данный момент Eliza используют как минимум 1 000 команд или проектов.

Элиза подчеркивает практичность и удобство использования, делая ее удобной для разработчиков. Однако она также сталкивается с вызовами, такими как отсутствие определенной системы рабочего процесса, необходимость улучшения дизайна времени выполнения и некоторые споры вокруг основателя. Особенно команде нужно глубже подумать о том, как усилить $ELIZA, чтобы еще больше увеличить его стоимость.

Swarms ($SWARMS)

Swarms, разработанные под руководством Kye Gomez и запущенные в 2022 году, являются первым производственным многоагентным координационным фреймворком. Основными клиентами Swarms являются предприятия, и он предлагает следующие основные функции:

• Гибкие Протоколы Коммуникации: Для обеспечения эффективного взаимодействия между агентами Swarms предоставляет несколько типов коммуникационных протоколов, включая иерархические, параллельные, сетчатые и федеративные, учитывая конкретные потребности разработчиков в различных сценариях.
• Архитектура богатого кластера: Swarms предлагает широкий спектр заранее построенных типов кластеров, охватывающих несколько вертикалей, таких как здравоохранение, интернет вещей и финансы. Разработчики могут быстро выбрать соответствующую архитектуру в зависимости от конкретных сценариев применения. Swarms также поддерживает высоко настраиваемые конфигурации кластеров, позволяя разработчикам настраивать архитектурные детали в соответствии с их требованиями.
• Ресурсы экологической поддержки: Swarms запустил всеобъемлющую экосистему, включая маркетплейс, Swarms API, облачные решения и многое другое. В будущем планируется выпуск кошельковых API, бирж и других продуктов. Кроме того, Swarms интегрирует множество сторонних API, баз данных и платформ, расширяя свою универсальность и функциональность.

Источник: swarms.world

Экономическая модель токена $SWARMS довольно ясна, служащая множеству целей, таких как утилитарные и управленческие. Для увеличения его стоимости команде необходимо предпринять дополнительные усилия по стимулированию участников экосистемы и расширению возможностей агента. Кроме того, сложность разработки Swarms может представлять собой вызов для новичков-разработчиков. Для сокращения кривой обучения команда должна усилить поддержку разработчиков, предоставив более детальную документацию, обучающие материалы и кейс-стади и организовав хакатоны и тренинги, чтобы помочь разработчикам быстро войти в курс дела.

Rig ($ARC)

Rig - это универсальная платформа LLM, разработанная Playgrounds, написанная на Rust. Он значительно снижает порог для разработчиков, создающих продукты искусственного интеллекта, предоставляя высокоуровневые абстракции и унифицированные интерфейсы.

Источник: arc.fun

Ключевые особенности Rig включают:

1. Объединенный интерфейс LLM: Rig предоставляет согласованный интерфейс API для различных поставщиков LLM (таких как OpenAI, Cohere), улучшая поддерживаемость кода и последовательность. Это позволяет разработчикам легко переключаться или комбинировать различные службы LLM.
2. Абстракция высокого уровня: благодаря заранее построенным модульным компонентам Rig упрощает сложные рабочие процессы искусственного интеллекта, такие как создание систем генерации с увеличением извлечения (RAG), всего лишь несколькими строками кода, что значительно сокращает рабочую нагрузку разработчика и повышает эффективность.
3. Безопасность и высокая производительность: Основываясь на сильной системе типов Rust, Rig предлагает более безопасную и эффективную среду разработки. Он использует асинхронные возможности Rust и выполнение Tokio для поддержки параллельного выполнения нескольких задач или запросов LLM, обеспечивая при этом безопасность памяти.
4. Безшовная мультибазовая интеграция: Rig поддерживает различные базы данных (такие как Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), обеспечивая эффективный поиск сходства и мгновенное извлечение в приложениях искусственного интеллекта. Эта интеграция особенно подходит для приложений, которые нуждаются в обработке данных большого масштаба.

Однако Rig сталкивается с несколькими проблемами. Например, несмотря на преимущества производительности и безопасности Rust, его сообщество разработчиков относительно небольшое, что может замедлить темп принятия Rig. Обеспечение согласованности данных в многодатабазной среде также может быть сложным. Кроме того, Rig связан с токеном $ARC, но команда пока не раскрыла подробной информации о его экономической модели, что может затруднить его полный потенциал.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy - это открытая фреймворк Python, разработанная командой Blorm, ориентированная на творческий выход и приложения в социальных медиа. Он позволяет пользователям развертывать свои собственные агенты на платформах, таких как X (бывший Twitter), поддерживая несколько LLM-операций.

Источник: zerebro.org

Основные особенности ZerePy включают в себя:

1. Управление CLI для агентов: ZerePy предлагает комплексный набор инструментов командной строки (CLI), что облегчает пользователям развертывание и управление агентами. Этот дизайн упрощает операционный процесс, позволяя даже пользователям с небольшим техническим опытом быстро начать работу.
2. Интеграция многоплатформенности: ZerePy поддерживает безшовное взаимодействие между платформами и блокчейнами. Он интегрирован с платформами, такими как X и Farcaster, различными блокчейнами, такими как Solana, Sonic и Ethereum, а также блокчейн-инструментами, такими как GOAT (Инструменты агента Go) и Allora, что позволяет агентам взаимодействовать с различными блокчейн-сетями и протоколами.
3. Одноразовое развертывание: пользователи могут быстро запустить ZerePy через шаблоны Replit и локальное развертывание. Это значительно снижает барьер развертывания и улучшает общий опыт пользователя.

Источник: github.com/blorm-network

На основе данных GitHub, ZerePy имеет 556 звезд, 214 ветвей и 29 участников, что свидетельствует о быстром развитии. Однако по сравнению с Eliza, Swarms и Rig сообщество ZerePy все еще значительно отстает по размеру и активности. Поскольку ZerePy фокусируется на сфере искусства и социальных медиа, его область применения гораздо уже, чем у общих фреймворков, что снижает его привлекательность для разработчиков. Кроме того, ZerePy является модульной версией бекенда Zerebro с аналогичными основными функциями, но на данный момент нет прямой связи с токеном $ZEREBRO.

В заключение, четыре фреймворка — Eliza, Swarms, Rig и ZerePy — у каждого свои сильные и слабые стороны:

• Активность сообщества разработчиков: Элиза лидирует с большим отрывом, за ней следуют Swarms, Rig и ZerePy.
• Сложность разработки: Eliza и ZerePy относительно удобны для разработчиков, в то время как Swarms и Rig требуют более высокой технической экспертизы.
• Сценарии применения: Элиза, Свармы и Риг более универсальны и совместимы, подходят для различных сценариев. ZerePy более сосредоточен на искусстве и социальных медиа, с более узким, но более целевым сферой применения.
• Экономика токенов: Swarms предлагает более ясную модель токенов с определенной вовлеченностью в управление сообществом, в то время как у Eliza, Rig и ZerePy более неоднозначные токеномические модели и требуется дополнительное пояснение их механизмов усиления.

Заключение

Фреймворки AI Agent играют критическую роль как основная инфраструктура, снижая сложность разработки и облегчая масштабное внедрение AI Agent. Eliza, Swarms, Rig и ZerePy, как ведущие фреймворки на рынке сегодня, демонстрируют уникальные преимущества в отношении удобства для разработчиков, технических функций и сценариев применения.

Однако эти фреймворки также сталкиваются со своими собственными вызовами. Расширение экосистемы разработчиков, снижение технической сложности, совершенствование моделей токенов, а также преодоление приложенческих границ - это общие проблемы, которые им нужно решить. Для разработчиков и инвесторов важным шагом к завоеванию возможностей в пространстве искусственного интеллекта будет глубокое понимание характеристик и потенциала этих фреймворков.