随着加密货币行业的剧烈震荡，AI Agent 赛道也迎来了首次大规模洗牌。绝大多数项目的代币价格较峰值已下跌超过 90%。据 Coingecko 平台数据，截至 2 月 28 日，AI Agent 板块市值已回落至约 56 亿美元。尽管短期的暴跌引发了市场恐慌，但趋势一旦形成，便不会因为短暂的波动而停滞。

在众多项目中，Eliza、Swarms、Rig、ZerePy 等框架类项目似乎比应用类项目更受市场青睐。本文将深入探讨 AI Agent 框架的定义和优势，并对市场上主流的几大框架项目进行对比分析，为用户提供参考。

什么是 AI Agent 框架？

AI Agent 框架是一套用于构建、管理和部署 AI Agent 的工具、接口和规范。如果将 AI Agent 的核心逻辑视为应用层，那么 AI Agent 框架则是为用户提供标准化开发模块的基础设施，帮助他们快速创建、部署和管理 AI 代理，从而实现 AI Agent 的大规模应用。

与单一开发工具相比，AI Agent 框架通常提供一整套解决方案，通过模块化组件和标准化流程显著降低开发复杂度，同时具备高度的可扩展性和兼容性，以满足开发者的个性化需求。

AI Agent 框架优势

相较于具体的落地应用，AI Agent 框架在早期发展阶段更容易受到市场欢迎。这主要是因为它们提供了一个平衡点，允许开发者以较少的精力和成本实现概念验证，同时为后续扩展奠定基础。具体优势包括：

1）降低开发复杂度
框架采用模块化架构，提供完备的文档和现成的 SDK，显著减少了开发复杂系统的难度。开发者可以专注于核心业务逻辑而非底层技术，从而快速构建应用。

2）推动标准化与协作
框架在通信、交互和数据等方面保持结构一致性，有利于团队协作，降低沟通成本和开发误差。

3）快速实现生态建设
开源框架能够吸引开发者贡献代码和改进，保持技术迭代和社区活跃度。此外，通过第三方集成，也更容易促进应用的落地和推广。

4）吸引资本关注
相较于具体应用，资本和市场认为框架的通用性和扩展性更具长期价值。框架的标准化特性也使其更易于估值，而应用场景的碎片化增加了投资的不确定性。

主流框架对比

目前，市场上涌现出一大批 AI Agent 框架，热门项目如 Eliza、Swarms、Rig、ZerePy 等，它们在架构特性、语言、第三方集成等方面各具优势。以下是几大主流框架的简要对比：

Eliza（$ELIZA）

Eliza 是一个多代理模拟框架，由 ai16z 团队基于 TypeScript 开发，专注于创建、部署和管理自主 AI 代理。

（来源：elizaos.ai）

作为一个模块化、轻量级的 AI 代理框架，Eliza 的优势主要体现在通用性极强，它在保证功能性的同时力求系统的简单性，因此尤其适合于 Web3 初学者。具体来说，

• 多平台集成：Eliza 代理可跨平台交互，如：X、Telegram、Discord 等，并且保持个性的一致性。
• 广泛模型支持：Eliza 支持 Deepseek、Ollama、Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini、LLama 等多种模型，充分保持灵活性。
• 可扩展的插件系统：开发人员可通过独立的插件模块轻松添加和删除自定义代理功能，比如：图像生成插件、TEE（可信执行环境）插件、节点插件等。
• 丰富的代理角色支持：Eliza 主要用于构建社交媒体角色、知识工作者、互动角色等。
• 活跃的开发者社区：据 Github 数据显示，截至 2 月 28日，Eliza 拥有 14.8k 星标和 4.7k 个分支，贡献者为 550 人。据团队透露，至少有 1,000 个团队或者项目正在使用 Eliza 框架。

Eliza 极为重视实用性和易用性，它对开发者较为友好。但与此同时，Eliza 也存在一些挑战，比如目前缺乏明确的工作流系统、需要进一步完善运行时设计、创始人争议等。尤其需要注意的是，团队需要深入思考 $ELIZA 的赋能问题，以进一步提升其价值。

Swarms（$SWARMS）

Swarms 由 Kye Gomez 主导开发，于 2022 年启动。作为首个生产级多代理协调框架，Swarms 主要面向企业级客户，其核心特性在于：

• 灵活的通信协议：为了确保不同代理之间的高效协作，Swarms 提供了多种通信协议类型，如：分层、并行、网格、联合等，以满足开发者在不同场景下的特定需求。
• 丰富的集群架构：Swarms 提供了大量预构建的集群类型，覆盖医疗、物联网、金融等多个垂直领域，开发者可以根据具体应用场景快速选择合适的架构。同时，Swarms 还支持高度自定义的集群配置，允许开发者根据需求调整架构细节。
• 生态配套资源：Swarms 目前已推出综合性市场、Swarms API、云解决方案等生态产品，后续还将上线钱包 API、交易所等产品。同时，Swarms 也集成了众多第三方 API、数据库和平台。

（来源：swarms.world）

$SWARMS 代币经济模型较为清晰，拥有实用、治理等多重作用。为提升其价值，团队在生态参与方激励、代理扩展等方面需要作出更多努力。另外，Swarms 的开发难度较高，这对新手开发者可能构成一定挑战。为了降低学习曲线，团队需要加强开发者支持，提供更详细的文档、教程和案例研究，并举办黑客马拉松和培训活动，帮助开发者快速上手。

Rig（$ARC）

Rig 是一个由 Playgrounds 开发的通用 LLM 框架，采用 Rust 编写。它通过提供高级抽象和统一的接口，显著降低了开发者构建 AI 产品的门槛。

（来源：arc.fun）

Rig的核心特色包括：

• 统一的 LLM 接口：Rig 为不同的 LLM 提供商（如 OpenAI、Cohere）提供了一致的 API 界面，提高了代码的可维护性和一致性，使开发者能够轻松切换或组合不同的 LLM 服务。
• 高级抽象：利用预先构建的模块化组件，Rig 可以将复杂的 AI 工作流程，如创建检索增强生成 (RAG) 系统简化成几行代码，极大减轻了开发人员的工作量，提升了开发效率。
• 安全与高性能：基于 Rust 的强类型系统，Rig 提供了一个更安全、更高效的开发环境，它利用 Rust 的异步功能和 Tokio 运行时能够支持多个任务或 LLM 请求并行运行，并确保内存安全。
• 多数据库无缝集成：Rig 内置了多种数据库（如 Neo4j、MongoDB、Rig-LanceDB）支持，使 AI 应用程序能够高效地进行相似性搜索和实时检索。这种集成能力特别适用于需要处理大规模数据的应用场景。

不过，Rig 也面临着一系列挑战。比如，尽管 Rust 在性能和安全性方面具有显著优势，但其开发者社区相对较小，这可能限制 Rig 的普及速度。比如，在多数据库环境中确保数据的一致性可能较为复杂。再比如，Rig 关联代币 $ARC，但团队目前并未透露更多的代币经济信息，导致其赋能不足。

ZerePy（$ZEREBRO）

ZerePy 是一个由 Blorm 团队开发的开源 Python 框架，专注于创意输出和社交媒体应用。它允许用户在 X 等平台上部署自己的代理，并支持多个 LLM 驱动。

（来源：zerebro.org）

ZerePy 的核心特色包括：

• 使用 CLI 管理代理：ZerePy 提供了一套全面的命令行界面（CLI）工具，使用户能够轻松部署和管理代理。这种设计简化了操作流程，即使是技术背景较弱的用户也能快速上手。
• 多平台集成：ZerePy 支持跨平台和区块链的无缝互动，目前已经集成 X、Farcaster 等社交平台，Solana、Sonic、以太坊等区块链，以及 GOAT（Go Agent Tools）链上代理工具包和 Allora 代理，能够实现代理与各种区块链网络和协议的交互。
• 一键式部署：用户可以通过两种方法快速启动 ZerePy：Replit 模板和本地部署，显著降低了部署门槛，增强了用户体验。

（来源：github.com/blorm-network）

从 Github 数据来看，ZerePy 目前拥有 556 个星标、214 个分叉和 29 位贡献者，显示出其正在快速发展。然而，与 Eliza、Swarms 和 Rig 相比，ZerePy 的社区规模和活跃度仍存在显著差距。由于 ZerePy 专注于艺术和社交媒体领域，其应用范围也远不如通用框架广泛，对开发者的吸引力有限。此外，ZerePy 是 Zerebro 后端的模块化版本，两者核心功能相似，但目前与 $ZEREBRO 代币之间并无直接关联。

总的来说，Eliza、Swarms、Rig、ZerePy 这四个框架各有优势和不足：

• 开发者社区活跃度：Eliza 遥遥领先，其次是 Swarms、Rig、ZerePy。
• 开发难度：Eliza 和 ZerePy 对于开发者相对友好，Swarms 和 Rig 则提出了更高的要求。
• 应用场景：Eliza、Swarms 和 Rig 具有更强的通用性和兼容性，适用于多种场景。ZerePy 专注于艺术和社交媒体，应用范围较窄但更具针对性。
• 代币经济：Swarms 提供了更加清晰的模型，在社区治理方面也略有涉及，Eliza、Rig 和 ZerePy 都较为模糊，需进一步明确赋能机制。

结语

AI Agent 框架作为核心基础设施，在降低开发复杂度、促进 AI Agent 大规模落地等方面发挥着关键作用。Eliza、Swarms、Rig 和 ZerePy 作为当前市场上的主流框架，各自在开发者友好度、技术特性、应用场景等方面展现了独特的优势。

然而，这些框架也面临着各自的挑战，开发者生态的扩展、技术复杂性的降低、代币经济模型的完善以及应用场景的突破，都是它们需要共同解决的问题。而对于开发者和投资者而言，深入理解这些框架的特性与潜力，将是抓住 AI Agent 赛道机遇的重要一步。