З перекрутами на криптовалютному ринку також стався перший масштабний реселінг у секторі штучного інтелекту. Ціни на токени більшості проєктів впали більш як на 90% від пікових значень. За даними Coingecko, станом на 28 лютого, ринкова капіталізація сектору штучного інтелекту скоротилася до приблизно $5.6 мільярда. Незважаючи на те, що короткостроковий крах спричинив паніку на ринку, коли відбувається тенденція, тимчасові коливання не зупинять її.

Серед багатьох проектів фреймворків, такі як Eliza, Swarms, Rig та ZerePy, більше схильні до ринку, ніж проекти на основі додатків. Ця стаття розгляне визначення та переваги фреймворків штучного інтелекту та надасть порівняльний аналіз деяких основних фреймворків на ринку, щоб надати користувачам цінні уявлення.

Що таке фреймворк штучного інтелекту агента?

Фреймворк штучного інтелекту - це набір інструментів, інтерфейсів та стандартів, що використовуються для побудови, управління та розгортання штучних інтелектуальних агентів. Якщо основна логіка штучного інтелектуального агента розглядається як рівень застосування, то фреймворк штучного інтелекту служить інфраструктурою, що надає користувачам стандартизовані модулі розробки, допомагаючи їм швидко створювати, розгортати та управляти штучними інтелектуальними агентами, що дозволяє масштабне застосування штучних інтелектуальних агентів.

Порівняно з індивідуальними інструментами розробки, фреймворки AI Agent зазвичай надають повне рішення. За допомогою модульних компонентів та стандартизованих процесів вони значно зменшують складність розробки, а також пропонують високу масштабованість та сумісність для задоволення індивідуальних потреб розробників.

Переваги фреймворків штучного інтелекту для агентів

Порівняно з конкретними використаннями, фреймворки AI Agent ймовірніше будуть покладатися на ринку на ранніх етапах розвитку. Це в основному тому, що вони забезпечують баланс, дозволяючи розробникам досягти доказу концепції з меншими зусиллями та витратами, одночасно закладаючи фундамент для майбутнього розширення. Специфічні переваги включають:

1) Зменшення складності розробки
Фреймворки використовують модулярну архітектуру, надають вичерпну документацію та готові до використання SDK, що значно зменшує складність розробки складних систем. Розробники можуть зосередитися на основній бізнес-логіці, а не на базових технологіях, що дозволяє їм швидко створювати додатки.

2) Продвиження стандартизації та співпраці
Фреймворки забезпечують структурну консистентність у комунікації, взаємодії та даних, що сприяє співпраці команд, зменшує витрати на комунікацію та мінімізує помилки в розробці.

3) Швидка побудова екосистеми
Фреймворки з відкритим вихідним кодом можуть привертати розробників для внесення коду та вдосконалень, забезпечуючи технологічну ітерацію та активність спільноти. Крім того, завдяки інтеграціям сторонніх розробників, стає легше просувати розгортання та використання додатків.

4) Залучення уваги капіталу
Порівняно з конкретними застосунками, капітал та ринок вважають загальність та масштабованість фреймворків мають довгострокову цінність. Стандартизований характер фреймворків полегшує їх оцінку, тоді як фрагментація сценаріїв застосування збільшує невизначеність інвестицій.

Порівняння основних фреймворків

На даний момент на ринку з'явилося багато фреймворків штучного інтелекту, серед популярних проектів такі як Eliza, Swarms, Rig та ZerePy, кожен з яких має свої переваги у архітектурі, мові програмування, інтеграціях сторонніх розробників та інше. Нижче наведено коротке порівняння кількох основних фреймворків:

Eliza ($ELIZA)

Еліза - це багатоагентна симуляційна платформа, розроблена командою ai16z з використанням TypeScript, спрямована на створення, розгортання та управління автономними штучними інтелектуальними агентами.

Джерело: elizaos.ai

Як модульний, легкий фреймворк штучного інтелекту, ключові переваги Елізи полягають в її універсальності та простоті, зберігаючи функціональність, що особливо підходить для початківців у Web3. Зокрема:

• Мультиплатформенна інтеграція: агенти Елізи можуть взаємодіяти на різних платформах, таких як X, Telegram, Discord тощо, зберігаючи при цьому стійку ідентичність.
• Широка підтримка моделей: Еліза підтримує різноманітні моделі, включаючи Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, пропонуючи велику гнучкість.
• Масштабна система плагінів: розробники можуть легко додавати та видаляти власні функції агента через автономні модулі плагінів, такі як плагіни для генерації зображень, плагіни TEE (довірене виконання середовища), плагіни вузлів тощо.
• Підтримка ролі багатого агента: Еліза використовується в основному для побудови ролей у соціальних мережах, робітників знань, інтерактивних персонажів та інших.
• Активне співтовариство розробників: Згідно з даними GitHub станом на 28 лютого, Еліза має 14,8k зірок, 4,7k гілок та 550 учасників. За словами команди, принаймні 1 000 команд або проєктів в даний час використовують фреймворк Еліза.

Еліза підкреслює практичність та дружелюбність до користувачів, роблячи її зручною для розробників. Однак вона також стикається з викликами, такими як відсутність визначеної системи робочого процесу, потреба в удосконаленні дизайну виконання та деякі суперечки, пов'язані з засновником. Зокрема, команді потрібно глибше подумати про уповноваження $ELIZA для подальшого підвищення його вартості.

Сварми ($SWARMS)

Swarms, розроблені під керівництвом Kye Gomez та запущені в 2022 році, є першим виробничим багатоагентним координаційним фреймворком. Спрямовані в основному на клієнтів на рівні підприємства, Swarms пропонує наступні основні функції:

• Гнучкі протоколи комунікації: для забезпечення ефективного співпраці між агентами Swarms надає кілька типів протоколів комунікації, включаючи ієрархічні, паралельні, мережеві та федеративні, що відповідають конкретним потребам розробників у різних сценаріях.
• Архітектура багатокластерної структури: Swarms пропонує широкий спектр готових типів кластерів, які охоплюють кілька вертикалей, таких як охорона здоров'я, Інтернет речей та фінанси. Розробники можуть швидко вибрати відповідну архітектуру на основі конкретних сценаріїв застосування. Swarms також підтримує високорівневі налаштовувані конфігурації кластерів, що дозволяють розробникам налаштовувати архітектурні деталі, щоб відповідати їх вимогам.
• Ресурси підтримки екосистеми: Swarms запустив широку екосистему, включаючи ринок, Swarms API, хмарні рішення та інше. У майбутньому він планує випустити API гаманця, обміни та інші продукти. Крім того, Swarms інтегрує численні API сторонніх розробників, баз даних та платформ, підвищуючи його універсальність та функціональність.

Джерело: swarms.world

Економічна модель токенів $SWARMS досить чітка, служить кільком цілям, таким як корисність і управління. Для підвищення його вартості команді потрібно докласти додаткові зусилля щодо стимулювання учасників екосистеми та розширення можливостей агента. Крім того, складність розробки Swarms може стати викликом для початківців-розробників. Для зменшення кривої навчання команді слід посилити підтримку розробника, надаючи більше детальної документації, навчальних посібників та кейсів та організовуючи хакатони та навчальні заходи для швидкого навчання розробників.

Системний блок ($ARC)

Rig - це загальнопризначена LLM-структура, розроблена Playgrounds, написана мовою Rust. Вона значно знижує бар'єр для розробників, які будують продукти штучного інтелекту, надаючи високорівневі абстракції та уніфіковані інтерфейси.

Джерело: arc.fun

Основні функції Rig включають:

1. Unified LLM Interface: Rig provides a consistent API interface for different LLM providers (such as OpenAI, Cohere), improving code maintainability and consistency. This allows developers to easily switch or combine different LLM services.
2. Високорівнева абстракція: За допомогою вбудованих модульних компонентів Rig спрощує складні робочі процеси штучного інтелекту, такі як створення систем покращення генерації (RAG), до кількох рядків коду, що значно зменшує робоче навантаження розробника та підвищує ефективність.
3. Безпека та висока продуктивність: Заснований на міцній системі типів Rust, Rig пропонує безпечне та ефективне середовище розробки. Він використовує асинхронні можливості Rust та рантайм Tokio для підтримки паралельного виконання кількох завдань або запитів LLM, забезпечуючи безпеку пам'яті.
4. Безшовна інтеграція з багатьма базами даних: Rig містить підтримку різних баз даних (таких як Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), що дозволяє здійснювати ефективний пошук подібностей та отримувати реальний час у додатках штучного інтелекту. Ця інтеграція особливо підходить для додатків, які потребують обробки даних великого масштабу.

Однак Rig стикається з кількома викликами. Наприклад, незважаючи на переваги продуктивності та безпеки Rust, спільнота розробників відносно невелика, що може сповільнити темпи прийняття Rig. Забезпечення консистентності даних в багато-базовому середовищі також може бути складним. Крім того, Rig пов'язаний з токеном $ARC, але команда ще не розкрила докладну інформацію про його економічну модель, що може стримати його повний потенціал.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy - це відкритий фреймворк Python, розроблений командою Blorm, спрямований на творчий вихід та застосування у соціальних мережах. Це дозволяє користувачам розгортати власних агентів на платформах, таких як X (раніше Twitter), підтримуючи кілька операцій, що працюють на основі LLM.

Джерело: zerebro.org

Основні функції ZerePy включають:

1. Керування CLI для агентів: ZerePy пропонує комплексний інтерфейс командного рядка (CLI), що спрощує користувачам розгортання та управління агентами. Цей дизайн спрощує робочий процес, дозволяючи навіть користувачам із невеликим технічним досвідом швидко розпочати роботу.
2. Інтеграція мультиплатформ: ZerePy підтримує безшовну взаємодію між платформами та блокчейнами. Він інтегрований з платформами, такими як X та Farcaster, різними блокчейнами, такими як Solana, Sonic та Ethereum, та інструментами блокчейну, такими як GOAT (Go Agent Tools) та Allora, що дозволяє агентам взаємодіяти з різними мережами блокчейну та протоколами.
3. Одноклікове Розгортання: Користувачі можуть швидко запускати ZerePy через шаблони Replit та локальне розгортання. Це значно знижує бар'єр розгортання та підвищує загальний досвід користувача.

Джерело: github.com/blorm-network

Згідно з даними GitHub, ZerePy має 556 зірок, 214 розгалужень та 29 учасників, що свідчить про швидкий розвиток. Однак порівняно з Eliza, Swarms та Rig, розмір спільноти та активність ZerePy все ще значно відстають. Оскільки ZerePy фокусується на галузі мистецтва та соціальних медіа, його сфера застосування значно менш широка, ніж у загальних фреймворках, що обмежує його привабливість для розробників. Крім того, ZerePy є модульною версією бекенду Zerebro зі схожими основними функціями, але наразі відсутнє пряме зв'язок з токеном $ZEREBRO.

У підсумку, чотири фреймворки - Eliza, Swarms, Rig та ZerePy - кожен має свої власні переваги та недоліки:

• Активність розробників у спільноті: Еліза очолює з великою перевагою, за нею слідують Swarms, Rig та ZerePy.
• Складність розробки: Еліза та ZerePy досить дружелюбні до розробників, тоді як Swarms та Rig потребують вищого технічного досвіду.
• Сценарії застосування: Еліза, Сварми та Ріг більш універсальні та сумісні, підходять для різних сценаріїв. ZerePy більше зосереджений на мистецтві та соціальних медіа, з більш вузьким, але спрямованим застосуванням.
• Економіка токенів: Swarms пропонує чітку модель токенів з деякою участю в управлінні спільнотою, тоді як Eliza, Rig і ZerePy мають більш неоднозначні економіки токенів і потребують подальших пояснень щодо їх підсилюючих механізмів.

Висновок

Фреймворки AI Agent відіграють важливу роль як основна інфраструктура, зменшуючи складність розробки та сприяючи великомасштабній реалізації AI Agent. Eliza, Swarms, Rig та ZerePy, як провідні фреймворки на сьогоднішньому ринку, кожен демонструє унікальні переваги щодо зручності для розробників, технічних можливостей та сценаріїв застосування.

Однак цим рамкам також доводиться стикатися з власними викликами. Розширення розробницьких екосистем, зменшення технічної складності, вдосконалення моделей токенів, а також прорив у межі застосування - це загальні питання, які їм потрібно вирішити. Для розробників та інвесторів важливим кроком у використанні можливостей у просторі Штучного Інтелекту буде глибоке зрозуміння характеристик і потенціалу цих рамок.