تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
تطور مسار وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل سريع في الآونة الأخيرة، وازدادت درجة اهتمام السوق بشكل مستمر. في غضون شهرين فقط، شهدت السرد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تغييرات جديدة تقريبًا كل أسبوع. مؤخرًا، أصبحت المشاريع "الإطارية" التي تهيمن عليها السرد التكنولوجي محور التركيز في السوق، حيث تجاوزت القيمة السوقية لعدة مشاريع مليار دولار وحتى مليارات الدولارات. هذه الأنواع من المشاريع تستحدث نماذج جديدة لإصدار الأصول: من خلال إصدار العملات بناءً على مستودعات GitHub، ويمكن لوكلاء مبنيين على الإطار إصدار عملات جديدة مرة أخرى. بناءً على الإطار، يعد الوكيل بمثابة طبقة التطبيقات، مما يشكل نموذجًا يشبه منصات إصدار الأصول، وهو في الواقع نموذج البنية التحتية الفريد لعصر الذكاء الاصطناعي الذي يتشكل. ستتناول هذه المقالة تأثير إطار العمل على مجال العملات المشفرة.
أ. ماذا تعني الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تجمع بين وحدات ومكتبات وأدوات مبنية مسبقًا، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهم الإطار كنظام تشغيل في عصر الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة سطح المكتب Windows و Linux، أو أنظمة الهواتف المحمولة iOS و Android. كل إطار له مزاياه وعيوبه، ويمكن للمطورين الاختيار وفقًا للاحتياجات.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم ناشئ في مجال العملات المشفرة، إلا أن إطار الذكاء الاصطناعي له تاريخ يمتد لما يقرب من 14 عامًا منذ ظهور Theano في عام 2010. هناك أطر ناضجة متاحة في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من Google وPytorch من Meta.
تظهر المشاريع الإطارية في مجال العملات المشفرة ، وهي مبنية على الطلب الكبير على الوكلاء في ظل موجة الذكاء الاصطناعي ، وتتفرع إلى مجالات أخرى ، مما يشكل إطارات ذكاء اصطناعي في مجالات فرعية مختلفة. فيما يلي بعض أمثلة الإطارات السائدة:
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء، يُستخدم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره باستخدام TypeScript، وهو متوافق بشكل جيد وسهل التكامل مع واجهات برمجة التطبيقات.
تستهدف بشكل أساسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، تدعم التكامل عبر منصات متعددة مثل Discord وX/Twitter وTelegram وغيرها. تدعم تحليل مستندات PDF، استخراج محتوى الروابط، معالجة الصوت والفيديو، تحليل الصور وغيرها من الوظائف.
تدعم حاليًا أربع فئات من الاستخدامات: تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي، أدوار وسائل التواصل الاجتماعي، العمال المعرفيين والأدوار التفاعلية.
تشمل النماذج المدعومة: استنتاج محلي للنماذج مفتوحة المصدر ( مثل Llama3 و Qwen1.5) و OpenAI API لاستنتاج السحابة، مع التكوين الافتراضي لـ Nous Hermes Llama 3.1B، ودمجها مع Claude لتنفيذ استفسارات معقدة.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي يتم إنشاؤه وإدارته تلقائيًا، يستهدف بشكل رئيسي تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز بقدرته على الاستخدام من قبل المستخدمين ذوي الكود المنخفض أو حتى بدون كود، حيث يكفي تعديل المعلمات للمشاركة في تصميم الوكيل.
التصميم الأساسي هو تصميم معياري يتعاون فيه عدة أنظمة فرعية، بما في ذلك واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، ووحدات معالجة الحوار وغيرها من المكونات.
سير العمل: يقوم المطورون بتشغيل الوكيل من خلال واجهة تلميحات الوكيل، ويتلقى نظام الإدراك المدخلات وينقلها إلى محرك التخطيط الاستراتيجي. يستخدم محرك التخطيط الاستراتيجي نظام الذاكرة وسياق العالم ومعلومات مكتبة الوكلاء، لوضع وتنفيذ خطة العمل. تراقب وحدة التعلم باستمرار نتائج إجراءات الوكيل، وتعدل سلوك الوكيل.
تتركز سيناريوهات التطبيق بشكل رئيسي على اتخاذ القرارات والتغذية الراجعة والإدراك والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، وتناسب الألعاب والميتافيرس.
1.3 ريغ
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تبسط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة تشغيل موحدة، مما يسهل التفاعل مع العديد من مزودي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
الخصائص الأساسية:
واجهة موحدة
هيكلية نمطية
أمان النوع
أداء عالي الكفاءة
سير العمل: يطلب المستخدم من طبقة تجريد مزود الخدمة، تقوم الوكيل الذكي باستدعاء الأدوات أو استعلام تخزين المتجهات للحصول على المعلومات، من خلال آليات مثل استرجاع معزز لتوليد (RAG) استجابة.
تشمل تطبيقات السيناريو أنظمة الإجابة على الأسئلة، وأدوات البحث في الوثائق، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، وإنتاج المحتوى.
1.4 زيربي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يبسط عملية نشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي على منصة X. وهو مستمد من مشروع Zerebro، ويتميز بمزيد من الت modularity وسهولة التوسع.
يوفر واجهة سطر الأوامر (CLI) لإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي. تعتمد البنية الأساسية على التصميم المعياري، وتشمل:
دمج LLM: يدعم نماذج OpenAI و Anthropic
تكامل منصة X: تكامل مباشر لواجهة برمجة تطبيقات منصة X
نظام الاتصال القابل للتوسيع: يسهل إضافة الدعم لمنصات أو خدمات أخرى
نظام الذاكرة ( قيد التخطيط ): لجعل الوكيل يتذكر التفاعلات والمعلومات السياقية السابقة
بالمقارنة مع Eliza، تركز ZerePy بشكل أكبر على تبسيط عملية نشر وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة X، تميل نحو التطبيقات العملية.
٢. نسخة من نظام BTC
مسار تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مشابه لبيئة BTC: GOAT/ACT - وكيل اجتماعي/وكيل ذكاء اصطناعي تحليلي - تنافس الإطارات. من المتوقع أن تصبح المشاريع البنية التحتية حول اللامركزية ، والأمان لوكلاء الذكاء الاصطناعي هي السمة الرئيسية للمرحلة التالية.
يوفر مشروع إطار الذكاء الاصطناعي أفكار جديدة لتطوير البنية التحتية. مقارنةً بمنصة إطلاق Memecoin وبروتوكول النقوش، يبدو أن إطار الذكاء الاصطناعي يشبه سلسلة الكتل العامة المستقبلية، بينما يشبه الوكيل تطبيقات اللامركزية المستقبلية.
قد تنتقل المناقشات المستقبلية من EVM إلى الصراعات بين السلاسل المتغايرة. السؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو ربط السلاسل، وكذلك معنى تطوير إطار الذكاء الاصطناعي على blockchain.
ثلاثة، ما معنى إدراجها على السلسلة؟
المشكلة الأساسية التي تواجه دمج blockchain و AI هي: هل هي ذات معنى؟ بالاستناد إلى تجارب نجاح DeFi، قد تشمل الأسباب الداعمة لتحول الوكلاء إلى سلسلة:
تقليل تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيار، مما يتيح للمستخدمين العاديين المشاركة في "حق تأجير" الذكاء الاصطناعي.
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية، تلبي احتياجات التفاعل بين الوكيل والمحافظ الواقعية أو الافتراضية.
خلق أساليب مالية فريدة على blockchain، مثل الفرص الاستثمارية المتعلقة بقوة الحوسبة والبيانات مثل Agent.
تحقيق عملية استدلال شفافة وقابلة للتتبع، وزيادة التشغيل البيني، مما يجعلها أكثر جاذبية مقارنة بمتصفحات الوكلاء التي تقدمها عمالقة الإنترنت التقليديين.
أربعة، الاقتصاد الإبداعي
قد توفر المشاريع الإطارية في المستقبل فرصاً ريادية مشابهة لمتجر GPT. قد تتمتع الإطارات التي تبسط عملية بناء الوكلاء وتوفر تركيبات معقدة من الوظائف بميزة، مما يؤدي إلى خلق اقتصاد إبداعي في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يوجد العديد من الطلبات التي تحتاج إلى تلبية في Web3، ويمكن أن يساعد النظام الاقتصادي في جعل سياسات عمالقة Web2 أكثر عدالة. إن إدخال الاقتصاد المجتمعي يساعد في تحسين الوكيل. سيوفر اقتصاد الوكيل الإبداعي فرصًا للمشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون ميمات الذكاء الاصطناعي المستقبلية أكثر ذكاءً ومرحًا من الوكلاء الموجودين على المنصات الحالية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OnlyOnMainnet
· منذ 13 س
إصدار العملة إصدار العملة مرة أخرى أصبحت جديدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
WalletAnxietyPatient
· منذ 13 س
أوه، لقد حان الوقت لاقتطاف القسائم وإصدار العملة
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-74b10196
· منذ 13 س
又一波حمقىخداع الناس لتحقيق الربح
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemecoinResearcher
· منذ 13 س
لقد قمت بإجراء بعض تحليلات العلاقة السريعة على رموز الإطار... ngmi ما لم نقم بعكس معامل الميمات بصراحة
نموذج جديد لإطار الذكاء الاصطناعي: استكشاف اللامركزية ومستقبل اقتصاد الوكلاء
تفكيك إطار الذكاء الاصطناعي: من الوكلاء الذكيين إلى استكشاف اللامركزية
المقدمة
تطور مسار وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل سريع في الآونة الأخيرة، وازدادت درجة اهتمام السوق بشكل مستمر. في غضون شهرين فقط، شهدت السرد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة تغييرات جديدة تقريبًا كل أسبوع. مؤخرًا، أصبحت المشاريع "الإطارية" التي تهيمن عليها السرد التكنولوجي محور التركيز في السوق، حيث تجاوزت القيمة السوقية لعدة مشاريع مليار دولار وحتى مليارات الدولارات. هذه الأنواع من المشاريع تستحدث نماذج جديدة لإصدار الأصول: من خلال إصدار العملات بناءً على مستودعات GitHub، ويمكن لوكلاء مبنيين على الإطار إصدار عملات جديدة مرة أخرى. بناءً على الإطار، يعد الوكيل بمثابة طبقة التطبيقات، مما يشكل نموذجًا يشبه منصات إصدار الأصول، وهو في الواقع نموذج البنية التحتية الفريد لعصر الذكاء الاصطناعي الذي يتشكل. ستتناول هذه المقالة تأثير إطار العمل على مجال العملات المشفرة.
أ. ماذا تعني الإطار؟
إطار الذكاء الاصطناعي هو أداة أو منصة تطوير أساسية، تجمع بين وحدات ومكتبات وأدوات مبنية مسبقًا، مما يبسط عملية بناء نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة. يمكن فهم الإطار كنظام تشغيل في عصر الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة سطح المكتب Windows و Linux، أو أنظمة الهواتف المحمولة iOS و Android. كل إطار له مزاياه وعيوبه، ويمكن للمطورين الاختيار وفقًا للاحتياجات.
على الرغم من أن "إطار الذكاء الاصطناعي" هو مفهوم ناشئ في مجال العملات المشفرة، إلا أن إطار الذكاء الاصطناعي له تاريخ يمتد لما يقرب من 14 عامًا منذ ظهور Theano في عام 2010. هناك أطر ناضجة متاحة في مجال الذكاء الاصطناعي التقليدي، مثل TensorFlow من Google وPytorch من Meta.
تظهر المشاريع الإطارية في مجال العملات المشفرة ، وهي مبنية على الطلب الكبير على الوكلاء في ظل موجة الذكاء الاصطناعي ، وتتفرع إلى مجالات أخرى ، مما يشكل إطارات ذكاء اصطناعي في مجالات فرعية مختلفة. فيما يلي بعض أمثلة الإطارات السائدة:
1.1 إليزا
Eliza هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء، يُستخدم لإنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تم تطويره باستخدام TypeScript، وهو متوافق بشكل جيد وسهل التكامل مع واجهات برمجة التطبيقات.
تستهدف بشكل أساسي مشهد وسائل التواصل الاجتماعي، تدعم التكامل عبر منصات متعددة مثل Discord وX/Twitter وTelegram وغيرها. تدعم تحليل مستندات PDF، استخراج محتوى الروابط، معالجة الصوت والفيديو، تحليل الصور وغيرها من الوظائف.
تدعم حاليًا أربع فئات من الاستخدامات: تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي، أدوار وسائل التواصل الاجتماعي، العمال المعرفيين والأدوار التفاعلية.
تشمل النماذج المدعومة: استنتاج محلي للنماذج مفتوحة المصدر ( مثل Llama3 و Qwen1.5) و OpenAI API لاستنتاج السحابة، مع التكوين الافتراضي لـ Nous Hermes Llama 3.1B، ودمجها مع Claude لتنفيذ استفسارات معقدة.
1.2 جيجاميل
G.A.M.E هو إطار عمل متعدد الوسائط للذكاء الاصطناعي يتم إنشاؤه وإدارته تلقائيًا، يستهدف بشكل رئيسي تصميم NPC الذكي في الألعاب. يتميز بقدرته على الاستخدام من قبل المستخدمين ذوي الكود المنخفض أو حتى بدون كود، حيث يكفي تعديل المعلمات للمشاركة في تصميم الوكيل.
التصميم الأساسي هو تصميم معياري يتعاون فيه عدة أنظمة فرعية، بما في ذلك واجهة تلميحات الوكيل، نظام الإدراك، محرك التخطيط الاستراتيجي، سياق العالم، ووحدات معالجة الحوار وغيرها من المكونات.
سير العمل: يقوم المطورون بتشغيل الوكيل من خلال واجهة تلميحات الوكيل، ويتلقى نظام الإدراك المدخلات وينقلها إلى محرك التخطيط الاستراتيجي. يستخدم محرك التخطيط الاستراتيجي نظام الذاكرة وسياق العالم ومعلومات مكتبة الوكلاء، لوضع وتنفيذ خطة العمل. تراقب وحدة التعلم باستمرار نتائج إجراءات الوكيل، وتعدل سلوك الوكيل.
تتركز سيناريوهات التطبيق بشكل رئيسي على اتخاذ القرارات والتغذية الراجعة والإدراك والشخصية للوكيل في البيئات الافتراضية، وتناسب الألعاب والميتافيرس.
1.3 ريغ
Rig هو أداة مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Rust، تبسط تطوير تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر واجهة تشغيل موحدة، مما يسهل التفاعل مع العديد من مزودي خدمات LLM وقواعد بيانات المتجهات.
الخصائص الأساسية:
سير العمل: يطلب المستخدم من طبقة تجريد مزود الخدمة، تقوم الوكيل الذكي باستدعاء الأدوات أو استعلام تخزين المتجهات للحصول على المعلومات، من خلال آليات مثل استرجاع معزز لتوليد (RAG) استجابة.
تشمل تطبيقات السيناريو أنظمة الإجابة على الأسئلة، وأدوات البحث في الوثائق، وروبوتات الدردشة، والمساعدين الافتراضيين، وإنتاج المحتوى.
1.4 زيربي
ZerePy هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على Python، يبسط عملية نشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي على منصة X. وهو مستمد من مشروع Zerebro، ويتميز بمزيد من الت modularity وسهولة التوسع.
يوفر واجهة سطر الأوامر (CLI) لإدارة وكيل الذكاء الاصطناعي. تعتمد البنية الأساسية على التصميم المعياري، وتشمل:
بالمقارنة مع Eliza، تركز ZerePy بشكل أكبر على تبسيط عملية نشر وكيل الذكاء الاصطناعي على منصة X، تميل نحو التطبيقات العملية.
٢. نسخة من نظام BTC
مسار تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي مشابه لبيئة BTC: GOAT/ACT - وكيل اجتماعي/وكيل ذكاء اصطناعي تحليلي - تنافس الإطارات. من المتوقع أن تصبح المشاريع البنية التحتية حول اللامركزية ، والأمان لوكلاء الذكاء الاصطناعي هي السمة الرئيسية للمرحلة التالية.
يوفر مشروع إطار الذكاء الاصطناعي أفكار جديدة لتطوير البنية التحتية. مقارنةً بمنصة إطلاق Memecoin وبروتوكول النقوش، يبدو أن إطار الذكاء الاصطناعي يشبه سلسلة الكتل العامة المستقبلية، بينما يشبه الوكيل تطبيقات اللامركزية المستقبلية.
قد تنتقل المناقشات المستقبلية من EVM إلى الصراعات بين السلاسل المتغايرة. السؤال الرئيسي هو كيفية تحقيق اللامركزية أو ربط السلاسل، وكذلك معنى تطوير إطار الذكاء الاصطناعي على blockchain.
ثلاثة، ما معنى إدراجها على السلسلة؟
المشكلة الأساسية التي تواجه دمج blockchain و AI هي: هل هي ذات معنى؟ بالاستناد إلى تجارب نجاح DeFi، قد تشمل الأسباب الداعمة لتحول الوكلاء إلى سلسلة:
تقليل تكاليف الاستخدام، وزيادة الوصول والاختيار، مما يتيح للمستخدمين العاديين المشاركة في "حق تأجير" الذكاء الاصطناعي.
تقديم حلول أمان قائمة على اللامركزية، تلبي احتياجات التفاعل بين الوكيل والمحافظ الواقعية أو الافتراضية.
خلق أساليب مالية فريدة على blockchain، مثل الفرص الاستثمارية المتعلقة بقوة الحوسبة والبيانات مثل Agent.
تحقيق عملية استدلال شفافة وقابلة للتتبع، وزيادة التشغيل البيني، مما يجعلها أكثر جاذبية مقارنة بمتصفحات الوكلاء التي تقدمها عمالقة الإنترنت التقليديين.
أربعة، الاقتصاد الإبداعي
قد توفر المشاريع الإطارية في المستقبل فرصاً ريادية مشابهة لمتجر GPT. قد تتمتع الإطارات التي تبسط عملية بناء الوكلاء وتوفر تركيبات معقدة من الوظائف بميزة، مما يؤدي إلى خلق اقتصاد إبداعي في Web3 أكثر إثارة من متجر GPT.
يوجد العديد من الطلبات التي تحتاج إلى تلبية في Web3، ويمكن أن يساعد النظام الاقتصادي في جعل سياسات عمالقة Web2 أكثر عدالة. إن إدخال الاقتصاد المجتمعي يساعد في تحسين الوكيل. سيوفر اقتصاد الوكيل الإبداعي فرصًا للمشاركة للأشخاص العاديين، وقد تكون ميمات الذكاء الاصطناعي المستقبلية أكثر ذكاءً ومرحًا من الوكلاء الموجودين على المنصات الحالية.