AI框架赛道解析：从智能代理到去中心化的演进之路

2025-07-30 08:58:49

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解构AI框架：从智能代理到去中心化的探索

前言

AI与加密货币结合的叙事正在快速演变。近期，市场关注度聚焦于技术主导的"框架类"项目，这个细分赛道在短期内产生了多个市值过亿甚至过十亿的项目。这类项目衍生出了一种新的资产发行模式:以Github代码库发行代币,基于框架开发的Agent可再次发行代币。以框架为底,Agent为上,形成了一种类似资产发行平台的模式,实际上是一种AI时代特有的基础设施正在形成。本文将从框架概念入手,结合个人思考解读AI框架对加密货币行业的意义。

一、何谓框架?

AI框架是一种底层开发工具或平台,集成了一套预构建的模块、库和工具,简化了构建复杂AI模型的过程。可以将框架理解为AI时代的操作系统,类似桌面系统中的Windows、Linux,或移动端的iOS与Android。每种框架都有其优劣势,开发者可根据需求选择。

虽然"AI框架"在加密货币领域是新兴概念,但从2010年Theano诞生算起,AI框架已有近14年历史。传统AI领域已有成熟框架可选,如谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch等。

目前加密货币中涌现的框架项目,是基于AI热潮下大量Agent需求而打造,并向其他赛道衍生,形成了不同细分领域的AI框架。以下是几个主流框架的简介:

1.1 Eliza

Eliza是一个多Agent模拟框架,专门用于创建、部署和管理自主AI Agent。基于TypeScript开发,兼容性较好,易于API集成。

Eliza主要针对社交媒体场景,支持多平台集成,如Discord、X/Twitter、Telegram等。在媒体内容处理方面支持PDF文档分析、链接内容提取、音视频处理等功能。

Eliza当前支持的用例主要有:AI助手类应用、社交媒体角色、知识工作者和互动角色等。支持的模型包括开源模型本地推理、OpenAI API云推理等。

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E是一个自动生成与管理的多模态AI框架,主要针对游戏中智能NPC设计。该框架的特点是低代码甚至无代码用户也可使用,只需修改参数即可参与Agent设计。

G.A.M.E采用模块化设计,通过多个子系统协同工作。核心架构包括Agent交互接口、感知子系统、战略规划引擎、世界上下文、对话处理模块等多个组件。

该框架主要聚焦于Agent在虚拟环境中的决策、反馈、感知及个性,适用于游戏和元宇宙场景。

1.3 Rig

Rig是用Rust语言编写的开源工具,旨在简化大型语言模型(LLM)应用程序的开发。它提供统一的操作界面,便于与多个LLM服务提供商和向量数据库交互。

Rig的核心特点包括:统一接口、模块化架构、类型安全和高效性能。其工作流程涉及提供商抽象层、智能代理调用工具或查询向量存储,以及通过检索增强生成(RAG)等机制生成响应。

Rig适用于构建问答系统、文档搜索工具、具备情境感知能力的聊天机器人等应用场景。

1.4 ZerePy

ZerePy是基于Python的开源框架,简化在X平台上部署和管理AI Agent的过程。它继承了Zerebro项目的核心功能,但采用更模块化、易于扩展的设计。

ZerePy提供命令行界面(CLI)管理AI Agent,支持OpenAI和Anthropic的LLM,直接集成X平台API。其模块化连接系统允许开发者添加对其他社交平台或服务的支持。

与Eliza相比,ZerePy更专注于简化在特定社交平台(X)上部署AI Agent的过程,偏向实际应用。

二、BTC生态的翻版

AI Agent的发展路径与近期BTC生态有相似之处。BTC生态经历了BRC20、多协议竞争、BTC L2到以Babylon为核心的BTCFi。AI Agent在成熟AI技术栈基础上发展更快,路径可概括为:GOAT/ACT - Social类Agent/分析类AI - Agent框架竞争。未来围绕Agent去中心化、安全性的基建项目可能成为下阶段主旋律。

AI Agent叙事不是重现智能合约链历史,现有AI框架项目提供了新的基建发展思路。相比Memecoin Launchpad和铭文协议,AI框架更像未来的公链,Agent更像未来的Dapp。

在AI时代的加密货币行业,未来争论可能从EVM与异构链转向框架之争。关键问题是如何实现去中心化或链化,以及在区块链上开发这些项目的意义。