AI Çerçevesinin Değişimi: Akıllı Temsilcilerden Merkeziyetsizlik Keşfine

Ön söz

AI Agent yarışı son zamanlarda hızla gelişiyor, piyasa ilgisi sürekli artıyor. Kısa bir süre içinde, AI ve kripto para birimlerinin birleştiği anlatım neredeyse her hafta yeni değişiklikler gösteriyor. Son zamanlarda, teknik anlatımın ön planda olduğu "çerçeve türü" projeler piyasanın odak noktası haline geldi, birçok projenin piyasa değeri 100 milyon doları hatta 1 milyar doları aştı. Bu tür projeler yeni tür varlık ihraç modelleri türetiyor: GitHub kod havuzunu kullanarak token çıkarma, çerçeveye dayalı olarak inşa edilen Agent'ların tekrar token çıkarabilmesi. Çerçeveye dayalı, Agent uygulama katmanı olarak işlev görüyor ve varlık ihraç platformuna benzer bir model oluşturuyor, aslında AI çağının kendine özgü altyapı modelinin oluştuğunu gösteriyor. Bu makale, çerçevenin tanıtımından yola çıkarak, AI çerçevesinin kripto para alanındaki etkilerini inceleyecektir.

Bir, Çerçeve Nedir?

AI çerçevesi, önceden oluşturulmuş modüller, kütüphaneler ve araçlar içeren, karmaşık AI modellerinin inşa sürecini basitleştiren bir alt düzey geliştirme aracı veya platformudur. Çerçeveyi AI çağındaki bir işletim sistemi olarak anlamak mümkündür, tıpkı masaüstü sistemlerindeki Windows, Linux veya mobil cihazlardaki iOS ve Android gibi. Her çerçevenin kendi avantajları ve dezavantajları vardır, geliştiriciler ihtiyaçlarına göre seçim yapabilir.

"AI çerçeveleri" kripto para alanında yeni bir kavram olsa da, 2010 yılında Theano'nun doğuşundan bu yana AI çerçevelerinin neredeyse 14 yıllık bir geçmişi vardır. Geleneksel AI alanında, Google'ın TensorFlow'u, Meta'nın Pytorch'u gibi olgun çerçeveler mevcuttur.

Kripto para alanında ortaya çıkan çerçeve projeleri, AI patlaması altında büyük miktarda Agent talebine dayanarak geliştirilmiştir ve diğer alanlara türetilerek farklı alt alanlarda AI çerçeveleri oluşturmuştur. Aşağıda birkaç ana akım çerçeve örneği bulunmaktadır:

1.1 Eliza

Eliza, otonom AI Agent'leri oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için kullanılan çoklu ajan simülasyon çerçevesidir. TypeScript tabanlı olarak geliştirilmiş, iyi bir uyumluluğa sahiptir ve API entegrasyonu kolaydır.

Temelde sosyal medya senaryolarına odaklanmakta, Discord, X/Twitter, Telegram gibi çoklu platform entegrasyonunu desteklemektedir. PDF belgeleri analizi, bağlantı içerik çıkarımı, ses ve video işleme, görüntü analizi gibi işlevleri desteklemektedir.

Şu anda dört tür kullanım durumu desteklenmektedir: AI asistan uygulamaları, sosyal medya karakterleri, bilgi çalışanları ve etkileşimli karakterler.

Desteklenen modeller arasında: Açık kaynaklı model yerel çıkarım (, Llama3, Qwen1.5), OpenAI API bulut çıkarımı, varsayılan yapılandırma olarak Nous Hermes Llama 3.1B ve Claude ile entegre edilerek karmaşık sorguların gerçekleştirilmesi.

1.2 G.A.M.E

G.A.M.E, oyun içindeki akıllı NPC tasarımına yönelik otomatik olarak üretilen ve yönetilen çok modlu bir AI çerçevesidir. Özelliği, düşük kod veya hiç kod kullanmayan kullanıcıların da katılabilmesi için yalnızca parametreleri değiştirmeleri gerektiğidir.

Temel tasarım, Agent uyarı arayüzü, algılama alt sistemi, stratejik planlama motoru, dünya bağlamı, diyalog işleme modülü gibi bileşenleri içeren birden fazla alt sistemin işbirliği içinde çalıştığı modüler bir tasarımdır.

İş akışı: Geliştirici, Agent'ı başlatmak için Agent istemci arayüzünü kullanır, algılama alt sistemi girişi alır ve stratejik planlama motoruna iletir. Stratejik planlama motoru, hafıza sistemi, dünya bağlamı ve Agent kütüphanesi bilgilerini kullanarak eylem planları oluşturur ve uygular. Öğrenme modülü, Agent'ın eylem sonuçlarını sürekli izler ve Agent davranışını ayarlar.

Uygulama alanı, Agent'ın sanal ortamda karar verme, geri bildirim, algılama ve kişilik üzerine odaklanmaktadır; oyunlar ve metaverse için uygundur.

1.3 Rig

Rig, büyük dil modelleri (LLM) uygulama geliştirmeyi basitleştiren Rust ile yazılmış bir açık kaynaklı araçtır. Birleşik bir işlem arayüzü sunarak birden fazla LLM hizmet sağlayıcısı ve vektör veritabanı ile etkileşimi kolaylaştırır.

Ana özellikler:

• Tek arayüz
• Modüler mimari
• Tür güvenliği
• Yüksek verimlilik

İş akışı: Kullanıcı talepleri sağlayıcı soyutlama katmanından geçer, akıllı ajan araçları çağırır veya bilgi almak için sorgu vektör deposunu kullanır, yanıt oluşturmak için (RAG) gibi mekanizmaları kullanarak bilgi alır.

Uygulama alanları arasında soru yanıtlama sistemleri, belge arama araçları, sohbet robotları, sanal asistanlar ve içerik oluşturma gibi alanlar bulunmaktadır.

1.4 ZerePy

ZerePy, AI Agent'ı X platformunda dağıtmayı ve yönetmeyi basitleştiren Python tabanlı bir açık kaynak çerçevesidir. Zerebro projesinden türemiştir, daha modüler ve genişletilmesi daha kolaydır.

AI Agent'ı yönetmek için komut satırı arayüzü (CLI) sağlar. Temel mimari, modüler tasarıma dayanır, şunları içerir:

• LLM entegrasyonu: OpenAI ve Anthropic modellerini destekler
• X platformu entegrasyonu: Doğrudan X platformu API'si ile entegrasyon
• Modüler bağlantı sistemi: Diğer platformlar veya hizmetler için destek eklemeyi kolaylaştırır
• Bellek sistemi ( planlama aşamasında ): Agent'ın önceki etkileşimleri ve bağlam bilgilerini hatırlamasını sağlamak.

Eliza ile karşılaştırıldığında, ZerePy, X platformunda AI Agent'ın dağıtım sürecini basitleştirmeye daha fazla odaklanıyor ve pratik uygulamalara yöneliyor.

İki, BTC ekosisteminin kopyası

AI Agent gelişim yolu BTC ekosistemine benziyor: GOAT/ACT - Sosyal türde Agent/analiz türünde AI Agent - çerçeve rekabeti. Agent merkeziyetsizlik ve güvenlik etrafında inşa edilecek projelerin bir sonraki aşamada ana tema haline gelmesi bekleniyor.

AI çerçeve projesi, yeni bir altyapı geliştirme yaklaşımı sunmaktadır. Memecoin Launchpad ve İnscription Protokolü ile karşılaştırıldığında, AI çerçevesi geleceğin kamu zinciri gibi, Agent ise geleceğin Dapp'ı gibi görünmektedir.

Gelecekteki tartışmalar EVM ile heterojen zincirler arasındaki rekabetten çerçeve savaşlarına kayabilir. Anahtar soru, Merkeziyetsizlik veya zincirleşmenin nasıl gerçekleştirileceği ve blockchain üzerinde AI çerçevelerinin geliştirilmesinin anlamıdır.

Üç, Zincir Üzerine Olmanın Anlamı?

Blok zinciri ve AI birleşiminin karşılaştığı temel sorun: Anlamlı mı? DeFi'nin başarı deneyimlerine atıfta bulunarak, Agent zincirleme desteğinin nedenleri şunlar olabilir:

1. Kullanım maliyetlerini düşürmek, erişilebilirliği ve seçeneği artırmak, sıradan kullanıcıların da AI "kiralama hakkı"na katılmasını sağlamak.

2. Merkeziyetsizlik temelli güvenlik çözümleri sunarak, Agent ile gerçek veya sanal cüzdanlar arasındaki etkileşim ihtiyaçlarını karşılamak.

3. Eşsiz merkeziyetsizlik finansal oyunları yaratmak, örneğin Agent ile ilgili hesaplama gücü, veri işaretleme gibi yatırım fırsatları.

4. Şeffaf, izlenebilir bir akıl yürütme süreci sağlamak, birlikte çalışabilirliği artırmak, geleneksel internet devlerinin sunduğu ajan tarayıcılara göre daha çekici hale getirmektedir.

Dört, Yaratıcı Ekonomi

Çerçeve projeleri gelecekte GPT Store benzeri girişim fırsatları sunabilir. Agent oluşturma sürecini basitleştiren ve karmaşık işlev kombinasyonları sağlayan çerçeveler, GPT Store'dan daha ilginç bir Web3 yaratıcı ekonomisi oluşturma avantajına sahip olabilir.

Web3'te doldurulması gereken birçok ihtiyaç var, ekonomik sistem Web2 devlerinin politikalarını daha adil hale getirebilir. Topluluk ekonomisinin getirilmesi, Agent'ı geliştirmeye yardımcı olur. Agent yaratıcı ekonomisi, sıradan insanlara katılma fırsatları sunacak, gelecekteki AI Meme mevcut platformlardaki Agent'lardan daha zeki ve ilginç olabilir.