كتبه: كيفن، الباحث في بلوكبوستر
كقطعة أساسية من اللغز لتطوير الصناعة ، قد يكون لإطار عمل الذكاء الاصطناعي Agent إمكانات مزدوجة لتعزيز تنفيذ التكنولوجيا ونضج النظام البيئي. بعض الأطر الأكثر شعبية في السوق هي: Eliza ، Rig ، Swarms ، ZerePy ، إلخ. تجذب هذه الأطر المطورين وتبني هيبة من خلال Github Repo. في شكل عملات “مكتبة” ، تتميز هذه الأطر بخصائص كل من الموجات والجسيمات ، ويحتوي إطار العامل على عوامل خارجية خطيرة وخصائص Memecoin. في هذه المقالة ، سنركز على “ازدواجية الجسيمات الموجية” للأطر ولماذا يكون إطار عمل العامل هو الزاوية الأخيرة.
يمكن لإطار الوكيل أن يترك تأثيرًا خارجيًا يستمر بعد انحسار الفقاعة ليظهر براعم الربيع
منذ بداية ظهور GOAT، تزايدت قوة تأثير Agent السردي في السوق، مثل معلم الكونغ فو، اللكمة اليسرى “Memecoin”، والكف الأيمن “أمل الصناعة”، ستخسر في إحدى الحركات. في الواقع، لم يتم تحديد سيناريوهات استخدام AI Agent بشكل صارم، وهناك انسيابية غامضة بين المنصة والإطار والتطبيق الفعلي، ولكن يمكن تصنيفها تقريبًا وفقًا لتفضيلات الرمز أو البروتوكول. ومع ذلك، يمكن تقسيم تفضيلات تطور الرموز أو البروتوكولات إلى الأنواع التالية:
لانشباد: منصة إصدار الأصول. بروتوكولات الافتراضية على سلسلة القاعدة وكلانكر، داشا على سلسلة سولانا.
تطبيق AI Agent: يتحرك بحرية بين الوكيل وعملة الذاكرة، ولديه نقاط بارزة في تكوين الذاكرة، مثل GOAT، aixbt، إلخ. هذه التطبيقات عادة ما تكون إخراجًا في اتجاه واحد، وشروط الإدخال محدودة للغاية.
محرك الذكاء الاصطناعي: griffain من سلسلة Solana و Spectre AI من سلسلة القاعدة. يمكن لـ griffain التطور من وضع القراءة / الكتابة إلى وضع القراءة والكتابة والعمل؛ Spectre AI هو محرك RAG، بحث على السلسلة.
إطار وكيل الذكاء الاصطناعي: بالنسبة لمنصة الإطار، يعتبر الوكيل نفسه أصولًا، لذا فإن إطار الوكيل هو منصة إصدار أصول الوكيل، وهو منصة إطلاق للوكيل. المشاريع الممثلة حاليًا تشمل ai16، Zerebro، ARC، وفي الأيام الأخيرة، Swarms.
الاتجاهات الفرعية الأخرى: وكيل Simmi متعدد الاستخدامات؛ وضع بروتوكول AgentFi؛ وكيل Seraph للتدليس؛ وكيل إنشاء العطاءات الفوري لواجهة برمجة التطبيقات.
تظهر المناقشة الإضافية لإطار عمل الوكيل أن له عوامل خارجية كافية. على عكس السلاسل والبروتوكولات العامة الرئيسية ، يمكن للمطورين الاختيار فقط من بيئات لغة التطوير المختلفة ، ولا يظهر العدد الإجمالي للمطورين في الصناعة زيادة مقابلة في نمو القيمة السوقية. Github Repo هو مكان لمطوري Web2 و Web3 لبناء توافق في الآراء ، وبناء مجتمع مطورين هنا ، وهو أكثر جاذبية وتأثيرا لمطوري Web2 من حزم “التوصيل والتشغيل” التي طورها أي بروتوكول واحد بمفرده.
ذُكِر في هذا المقال 4 إطارات قد تم إصدارها بشكل مفتوح: إطار Eliza الخاص بـ ai16z حاز على 6200 نجمة؛ إطار ZerePy الخاص بـ Zerebro حاز على 191 نجمة؛ إطار RIG الخاص بـ ARC حاز على 1700 نجمة؛ إطار Swarms الخاص بـ Swarms حاز على 2100 نجمة. حاليًا، يتم استخدام إطار Eliza على نطاق واسع في مختلف تطبيقات العميل، وهو الإطار الذي يغطي أكبر نطاق. لا يزال تطوير ZerePy ليس عاليًا، ويتمحور التطوير الأساسي حول X، ولا يدعم LLM المحلي ودمج الذاكرة. يعد RIG الإطار الذي يتطلب صعوبة تطوير نسبية الأعلى، ولكنه يعطي المطورين أقصى حرية في تحقيق الأداء الأمثل. بالإضافة إلى إصدار Swarms الخاص بـ mcs، لم يتم ذكر أي حالات استخدام أخرى حتى الآن، لكن يمكن لـ Swarms دمج إطارات مختلفة ولديه مجالٌ للتخيل الواسع.
وبالإضافة إلى ذلك، في هذا التصنيف، فإن تقسيم محرك الوكيل والإطار قد يسبب الارتباك. ولكن أعتقد أن هناك اختلافًا بين الاثنين. أولاً، لماذا يكون محركًا؟ يمكن مقارنة محرك البحث في الحياة الواقعية بمحرك الوكيل. على عكس تطبيق الوكيل الموحّد، يتفوق أداء محرك الوكيل عليه، ولكنه في الوقت نفسه محزم تمامًا ويتم ضبطه من خلال واجهة برمجة التطبيقات السوداء. يمكن للمستخدمين تجربة أداء محرك الوكيل بشكل نسخة، ولكن لا يمكنهم السيطرة على الجوانب والتخصيص الكامل مثل الإطار الأساسي. يشبه محرك كل مستخدم صورة مرآة تتفاعل معها على وكيل جيد التدريب. أما الإطار فهو في الأساس مصمم للتكيف مع السلسلة، لأن الهدف النهائي لوكيل إطار الوكيل هو الاندماج مع السلسلة المقابلة، وكيفية تعريف طريقة تبادل البيانات، وكيفية تعريف طريقة التحقق من البيانات، وكيفية تعريف حجم الكتلة، وكيفية توازن التوافق والأداء، هذه هي الأمور التي يجب على الإطار التفكير فيها. أما المحرك؟ فهو فقط يحتاج إلى ضبط نموذج وعلاقة تبادل البيانات والذاكرة بالكامل في اتجاه واحد، والأداء هو المعيار الوحيد للتقييم، بينما الإطار ليس كذلك.
ربما يكون تقييم إطار الوكيل من منظور ثنائية الطبيعة الموجة - جسم الجسيمات هو الشرط الأساسي للتأكد من أنه يسلك الطريق الصحيح
في دورة حياة الإدخال/الإخراج لوكيل ، هناك ثلاثة أجزاء مطلوبة. أولاً، النموذج الأساسي يحدد عمق وطريقة التفكير، ثم يتم تخصيص الذاكرة كمكان مخصص، بعد الحصول على الإخراج من النموذج الأساسي، يتم تعديله مرة أخرى وفقًا للذاكرة، وأخيرًا يتم إكمال عمليات الإخراج على عملاء مختلفين.
المصدر: @SuhailKakar
من أجل إثبات أن إطار عمل الوكيل له “ازدواجية الموجة والجسيمات” ، فإن “الموجة” لها خصائص “Memecoin” ، والتي تمثل ثقافة المجتمع ونشاط المطور ، وتؤكد على جاذبية الوكيل وقدرته على النشر. تمثل “الحبيبات” خصائص “توقعات الصناعة” ، والتي تمثل الأداء الأساسي وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي والعمق التقني. سأوضح دروس التطوير للأطر الثلاثة في جانبين:
إطار Eliza سريع التجميع
- إعداد البيئة
المصدر: @SuhailKakar
- تثبيت إليزا
المصدر: @SuhailKakar
- ملف التكوين
المصدر: @SuhailKakar
- تعيين طبيعة الوكيل
المصدر: @SuhailKakar
إطار Eliza نسبيًا سهل الاستخدام. يعتمد على TypeScript ، وهي لغة معروفة لمعظم مطوري الويب والويب3. الإطار بسيط ولا يوجد به تجريد مفرط ، مما يتيح للمطورين إضافة الوظائف التي يرغبون فيها بسهولة. من خلال الخطوة 3 ، يمكن رؤية إمكانية تكامل Eliza مع العملاء المتعددين ، ويمكن تفهمها على أنها أداة تجميع للتكامل مع العملاء المتعددين. يدعم Eliza منصات DC و TG و X وغيرها ، ويدعم أيضًا نماذج لغات كبيرة متعددة ، والتي يمكن تحقيقها من خلال وسائل التواصل الاجتماعي المذكورة أعلاه ، ويمكن استخدام نموذج LLM للإخراج ، ويدعم أيضًا إدارة الذاكرة المضمنة ، مما يتيح للمطورين المعتادين بسرعة نشر وكيل AI.
نظرًا لبساطة الإطار وثراء الواجهة ، تقلل إليزا بشكل كبير من عتبة الدخول وتحقق معيار واجهة نسبيا موحد.
إطار ZerePy القائم على الاستخدام الفوري
- Fork مستودع ZerePy
مصدر:
- تكوين X و GPT
المصدر:
- تعيين شخصية الوكيل
مصدر:
إطار Rig بتحسينات الأداء
على سبيل المثال، بناء وكيل RAG (الاسترجاع المحسن والتوليد)
- تكوين البيئة ومفتاح OpenAI
مصدر:
- قم بتثبيت عميل OpenAI واستخدام التجزئة لمعالجة ملفات PDF
مصدر:
- تعيين هيكل الوثيقة وتضمينه
المصدر:
- إنشاء تخزين البيانات النوعية ووكيل RAG
المصدر:
Rig (ARC) هو إطار بناء نظام AI الموجه لمحرك سير العمل LLM والمبني على لغة Rust. إنه يهدف إلى حل مشكلات الأداء الأساسية بشكل أفضل، بمعنى آخر، إن ARC هو “صندوق أدوات” لمحرك AI، حيث يوفر خدمات الدعم الخلفية مثل استدعاء AI وتحسين الأداء وتخزين البيانات ومعالجة الاستثناءات.
يهدف Rig إلى حل مشكلة “الاستدعاء” لمساعدة المطورين في اختيار LLM بشكل أفضل، وتحسين كلمات الإرشاد بشكل أفضل، وإدارة الرموز بشكل أكثر فعالية، وكيفية التعامل مع معالجة الاشتراكات، وإدارة الموارد، وتقليل التأخير، وما إلى ذلك، ويكمن التركيز في كيفية “استخدامها بشكل جيد” أثناء تعاون نموذج AI LLM ونظام AI Agent.
Rig هو مكتبة مفتوحة المصدر بلغة Rust تهدف إلى تبسيط تطوير تطبيقات تشغيل LLM (بما في ذلك وكيل RAG). نظرًا لأن Rig هو أكثر اتساعًا في الوصول ، فإنه يتطلب مستوى أعلى من المطورين ومستوى أعلى من فهم Rust والوكيل. هذا البرنامج التعليمي هنا هو سير عمل تكوين وكيل RAG الأساسي ، حيث يقوم RAG بتعزيز LLM من خلال دمجه مع الاسترجاع المعرفي الخارجي. في DEMO الأخرى على موقع الويب ، يمكنك أن ترى أن Rig لديه الميزات التالية:
LLM واجهة موحدة: دعم واجهة برمجة التطبيقات المتسقة لمزود LLM المختلفة، مما يبسط عملية الاندماج.
تدفق العمل المجرد: تسمح المكونات المجهزة مسبقًا المعيارية لـ Rig بتصميم نظام AI معقد.
تخزين البيانات النصية المتكامل: يوفر دعماً لتخزين النصوص المقتطعة داخل وكيل RAG ووكلاء البحث المماثلة الأخرى بأداء فعال.
مدمجة ومرنة: توفر واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام للتعامل مع التضمين، وتقليل صعوبة فهم المعنى في تطوير وكلاء البحث المشابهة مثل وكلاء RAG، وغيرها.
يمكن ملاحظة أن Rig يوفر مساحة إضافية لتحسين الأداء بالمقارنة مع Eliza، مما يساعد المطورين على تصحيح استخدام LLM و Agent وتحسين التعاون. يعتمد Rig على أداء Rust ويستفيد من الاستخدام الآمن للذاكرة والأداء العالي والانخفاض في التأخير لعمليات LLM. يوفر الحرية المزيدة على المستوى الأساسي، مما يعطيها مزيد من المرونة.
إطارات Swarms لتحليل تفكيك التركيب
تهدف Swarms إلى توفير إطار تنظيمي متعدد الوكلاء على مستوى الإنتاج للشركات. يقدم الموقع الرسمي عشرات سير العمل وهياكل الوكلاء المتوازية والتتابعية، وهنا يتم تقديم جزء صغير منها.
السير الزمني
مصدر:
تعمل هندسة Swarm بالتسلسل على معالجة المهام بتسلسل خطي. يكتمل كل وكيل مهمته قبل تمرير النتيجة إلى الوكيل التالي في السلسلة. يضمن هذا التصميم معالجة مرتبة ويكون مفيدًا جدًا عندما تكون المهام لها تبعية.
مثال:
كل خطوة في سير العمل تعتمد على الخطوة السابقة، مثل خط الإنتاج أو معالجة البيانات التسلسلية.
مشهد يتطلب اتباع تسلسل العمليات بدقة.
الهيكل الهرمي:
المصدر:
تحقيق التحكم من أعلى إلى أسفل، حيث يقوم الوكيل العلوي بتنسيق مهام الوكلاء الفرعية بينهم. يقوم الوكيل بتنفيذ المهام بشكل متزامن، ثم يعيد نتائجها إلى الدورة للتجميع النهائي، مما يكون مفيدًا للمهام قابلة للتوازن بشكل كبير.
تنسيق الجدول الإلكتروني:
المصدر:
تصميم هيكلية جماعية لإدارة مجموعة كبيرة من الوكلاء العاملين معًا. يمكن إدارة الآلاف من الوكلاء في نفس الوقت ، حيث يعمل كل وكيل في خطوطه الخاصة. إنها الخيار المثالي لمراقبة إخراج وكلاء كبيرة.
Swarms ليس فقط إطار وكيل، بل يمكنه أيضًا التوافق مع إطارات Eliza و ZerePy و Rig المذكورة أعلاه، مع التفكير في التجزئة، لتحقيق أقصى أداء للوكيل في تدفق العمل والهياكل المعمارية المختلفة لحل المشكلات المقابلة. ليس هناك مشكلة في تصور Swarms وتقدم مجتمع المطورين.
إليزا: هو الأكثر سهولة في الاستخدام ومناسب للمبتدئين والتطوير السريع للنماذج الأولية، وخاصة مناسب لتفاعل الذكاء الاصطناعي في منصات وسائل التواصل الاجتماعي. إطار عمل بسيط وسهل التكامل والتعديل، ومناسب للسيناريوهات التي لا تحتاج إلى تحسين الأداء بشكل مفرط.
ZerePy: النشر بنقرة واحدة، مناسب لتطوير سريع لتطبيقات AI Agent لمنصات Web3 والتواصل الاجتماعي. مناسب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخفيفة، إطار بسيط، تكوين مرن، مناسب لبناء سريع والتطوير المتكرر.
Rig: التركيز على تحسين الأداء، خاصة في المهام عالية التوازن والأداء الممتاز، ومناسبة للمطورين الذين يحتاجون إلى التحكم والتحسين التفصيلي. إطار العمل معقد نسبيًا ويتطلب معرفة جيدة بـ Rust، ومناسب للمطورين ذوي الخبرة.
الأسراب: مناسبة لتطبيقات المؤسسات ، تدعم تعاون العملاء المتعددين وإدارة المهام المعقدة. إن الإطار مرن ويدعم المعالجة المتوازية على نطاق واسع ويوفر تكوينات هيكلية متعددة ، ولكن بسبب تعقيده ، قد يكون هناك حاجة إلى خلفية تقنية أقوى لتطبيقه بشكل فعال.
بشكل عام، لديها Eliza و ZerePy ميزة في سهولة الاستخدام والتطوير السريع، بينما Rig و Swarms أكثر مناسبة للمطورين المحترفين أو تطبيقات الشركات التي تتطلب أداء عالي ومعالجة بمقياس كبير.
هذا هو السبب في أن إطار الوكيل لديه ميزة ‘أمل الصناعة’. يتم تطوير هذا الإطار في مرحلة مبكرة للغاية، والأمر الملح هو الاستفادة من الفرصة المبكرة وتشكيل مجتمع نشط للمطورين. أداء الإطار نفسه وما إذا كان يتأخر مقارنة بتطبيقات الويب 2 هو ليس التناقض الرئيسي. فقط إطار يجذب المطورين بشكل مستمر يمكنه الفوز في النهاية، لأن صناعة الويب 3 تحتاج دائمًا إلى جذب انتباه السوق. حتى إطار ذو أداء قوي وأساس قوي لن يكون ذو فائدة إذا كان من الصعب البدء في استخدامه ولم يتم استخدامه. في ضوء قدرة الإطار على جذب المطورين، سيبرز الإطار الذي يحتوي على نموذج اقتصادي للرموز أكثر نضجًا واكتمالًا.
وإطار الوكيل لديه خاصية ‘Memecoin’ ، وهذا أمر مفهوم جيدًا. لا توجد تصميمات اقتصادية مناسبة للرموز الممثلة في الأطر السابقة ، والرموز ليس لديها حالات استخدام أو حالات استخدام محددة جدًا ، ولا يوجد نموذج تجاري موثوق به ، ولا عجلة رموز فعالة ، فإن الإطار هو فقط إطار ولا يتم الجمع بينه وبين الرموز بشكل عضوي ، وصعوبة زيادة سعر الرموز بخلاف FOMO ، وعدم وجود تعزيز أساسي للقيمة ، ولا يوجد لديها الحواجز الكافية لضمان نمو القيمة بشكل مستقر ومستدام. في نفس الوقت ، يبدو الإطار المذكور أعلاه نسخة سيئة نسبيًا ، حيث لا يتناسب قيمته الفعلية مع القيمة السوقية الحالية ، وبالتالي فإنه يتمتع بخصائص قوية لـ ‘Memecoin’.
من المهم ملاحظة أن ‘ميزة’ الكم-جسيم ليست عيبًا، لا يمكن فهمها بشكل سريع على أنها ليست مجرد عملة ميمية نقية، وليس هناك نصف قاعدة مستخدمية للرمز. كما ذكرت في المقالة السابقة: يغطي ‘ميزة’ الخفيفة الوجه المبهم لعملات الميم، ولن تعد الثقافة المجتمعية والأساسية تتعارض، وهناك مسار تطوير أصول جديد يظهر تدريجيًا؛ على الرغم من وجود فقاعة وعدم اليقين في المرحلة الأولية لـ ‘ميزة’، فإن قدرتها على جذب المطورين وتعزيز تطبيقات التشغيل لا يمكن تجاهلها. في المستقبل، قد تصبح ‘ميزة’ التي تتمتع بنموذج اقتصادي للرمز الجيد وبنية تحتية قوية للمطورين، الدعامة الرئيسية لهذا المسار.
