文:ケビン(BlockBooster研究員)
AIエージェントフレームワークは、業界の発展において重要なパズルの一部であり、技術の実装とエコシステムの成熟を促進する潜在能力を秘めている可能性があります。市場で議論されているフレームワークには、Eliza、Rig、Swarms、ZerePyなどがあります。これらのフレームワークは、GitHubリポジトリを通じて開発者を引き付け、名声を築いています。これらのフレームワークは、「ライブラリ」で通貨を発行することで、波と粒子の特性を持つ光と同様の特性を持つエージェントフレームワークです。この記事では、フレームワークの「波粒二重性」およびエージェントフレームワークが最後のピースになる理由について重点的に説明します。
エージェントフレームワークは、バブルが消えた後もスプリングバドを残す外部性をもたらします
GOAT誕生以来、Agentの物語が市場に与える影響はますます強まっており、まるでカンフーマスターのように、左拳は「Memecoin」、右掌は「業界の希望」となり、どちらかの技によって負けることはありません。実際、AI Agentの応用範囲は厳密に区別されておらず、プラットフォーム、フレームワーク、具体的な応用の境界線は曖昧ですが、トークンまたはプロトコルの嗜好に基づいて大まかに分類することができます。ただし、トークンまたはプロトコルの発展の好みに基づいて、以下のカテゴリに分類することができます:
Launchpad:Asset Hairstyle Platform (アセットヘアスタイルプラットフォーム)。 Virtuals Protocol と clanker は Base chain、Dasha は Solana チェーン上にあります。
AIエージェントのアプリケーション：エージェントとMemecoinの間で浮遊し、メモリ構成において優れた特徴を持っています。例えば、GOAT、aixbtなどです。これらのアプリケーションは通常、単方向の出力であり、入力条件が非常に限られています。
AIエージェントエンジン：SolanaチェーンのgriffainおよびベースチェーンのSpectre AI。griffainは、読み書きモードから読み書き、アクションモードに進化することができます。Spectre AIはRAGエンジンであり、チェーン上で検索します。
AIエージェントフレームワーク：フレームワークプラットフォームにとって、エージェント自体が資産であるため、エージェントフレームワークはエージェントの資産発行プラットフォームであり、エージェントのランチパッドです。現在、代表的なプロジェクトにはai16、Zerebro、ARC、そして最近話題のSwarmsがあります。
その他の小規模な方向：総合エージェントSimmi；AgentFiプロトコルモード；否定タイプのエージェントSeraph；リアルタイムAPIエージェントCreator.Bid。
Agentフレームワークについてさらに議論すると、それが十分な外部性を持っていることがわかります。それは、主要なパブリックチェーンやプロトコルの開発者が異なる開発言語環境を選択する必要があるのに対し、業界全体の開発者の規模が対応する市場価値の成長に伴って増加していないという点で異なります。Github Repoは、Web2およびWeb3の開発者が合意形成を行う場所であり、ここで開発者コミュニティを構築することは、任意のプロトコルが独自に開発される「プラグアンドプレイ」パッケージよりも、Web2開発者に対する魅力と影響力が強いです。
本文で触れられている4つのフレームワークはすべてオープンソースです：ai16zのElizaフレームワークは6200のスターを獲得しています。ZerebroのZerePyフレームワークは191のスターを獲得しています。ARCのRIGフレームワークは1700のスターを獲得しています。SwarmsのSwarmsフレームワークは2100のスターを獲得しています。現在、Elizaフレームワークはさまざまなエージェントアプリケーションで広く使用されており、最も広範なフレームワークです。ZerePyの開発レベルはまだ高くありませんが、主にXに焦点を当てており、ローカルLLMと統合メモリをサポートしていません。 RIGは比較的開発が難しいですが、開発者が最大限のパフォーマンス最適化を実現するための自由度があります。Swarmsにはmcs以外の使用例はまだありませんが、Swarmsはさまざまなフレームワークを統合することができ、大きな想像力を持っています。
また、上記の分類では、Agent エンジンとフレームワークが分離されているため、混乱を招く可能性があります。しかし、私はそれらには違いがあると考えています。まず、なぜエンジンなのか？実生活の検索エンジンとの比較は比較的適合しています。同質化された Agent アプリとは異なり、Agent エンジンの性能はそれを超えていますが、完全にカプセル化され、API インターフェースを介して調整されます。ユーザーはエンジンのパフォーマンスをフォーク形式で体験することができますが、基本フレームワークのように完全な概要とカスタマイズの自由を持つことはできません。各ユーザーのエンジンは調教済みの Agent 上にイメージを生成するようなものであり、イメージに対して相互作用を行います。一方、フレームワークは本質的にはチェーンに適応するために存在します。Agent が Agent フレームワークを作成する場合、最終的な目的は対応するチェーンとの統合です。データの相互作用方法、データの検証方法、ブロックサイズの定義、コンセンサスとパフォーマンスのバランスの取り方など、これらはフレームワークが考慮する必要があることです。それに対して、エンジンはある方向においてモデルを微調整し、データの相互作用とメモリの関係を設定するだけで十分であり、パフォーマンスが唯一の評価基準ですが、フレームワークではありません。
「波粒二象性」の視点でAgentフレームワークを評価することは、正しい方向に進むための前提条件かもしれません。
エージェントの入出力ライフサイクルは、3つの部分が必要です。まず第一に、ベースモデルが深さと方法を決定し、次にメモリがカスタマイズされた場所であり、基本モデルに出力がある後、メモリに従って修正し、最後に異なるクライアントで出力操作を完了します。
出典:@SuhailKakar
Agentフレームワークが「波粒二重性」を持つことを証明するために、「波」は「Memecoin」の特徴を持ち、コミュニティの文化と開発者の活動度を代表し、Agentの魅力と伝播能力を強調します。「粒」は「業界の期待」の特徴を持ち、基盤の性能、実際のユースケース、技術の深さを代表しています。私は、3つのフレームワークを例に取り、それぞれの開発チュートリアルから2つの側面を説明します。
高速な組み立て式のElizaフレームワーク
3.設定ファイル
Elizaのフレームワークは比較的使いやすいです。それはTypeScriptに基づいており、ほとんどのWebおよびWeb3開発者が馴染んでいる言語です。フレームワークはシンプルで、過度な抽象化はなく、開発者は自分の望む機能を簡単に追加できます。ステップ3を経て、Elizaは複数のクライアントの統合が可能であり、それを複数のクライアントの統合のアセンブラと考えることができます。ElizaはDC、TG、Xなどのプラットフォームをサポートし、さまざまな大規模言語モデルもサポートしており、上記のソーシャルメディアを介して入力し、LLMモデルを介して出力し、組み込みのメモリ管理もサポートしています。これにより、どんな習慣のある開発者でも迅速にAIエージェントを展開できます。
フレームワークのシンプルさとインターフェースの豊富さにより、Elizaはアクセスのハードルを大幅に下げ、相対的に統一されたインターフェース標準を実現しました。
ワンクリックで使用可能なZerePyフレームワーク
1.Fork ZerePy のリポジトリ
源：
3.设置エージェントの性格
性能优化式のRigフレームワーク
RAG（検索強化生成）エージェントを構築する場合を例に説明します：
3.ドキュメントの構造と埋め込みの設定
Rig（ARC）は、LLMワークフローエンジンに基づくRust言語ベースのAIシステム構築フレームワークであり、より低レベルのパフォーマンス最適化の問題を解決することを目指しています。言い換えると、ARCはAIエンジンの「ツールボックス」であり、AIの呼び出し、パフォーマンスの最適化、データストレージ、例外処理などのバックエンドサポートサービスを提供しています。
Rigは「呼び出し」の問題を解決するためにあり、開発者がLLMをより良く選択し、ヒントワードをより良く最適化し、トークンを効果的に管理し、並行処理、リソース管理、遅延の低減などをどのように処理するかに焦点を当てています。その重点はAI LLMモデルとAIエージェントシステムの協調プロセスでの「適切な使用」にあります。
Rigは、LLMドライブアプリケーション（RAGエージェントを含む）の開発を簡素化することを目的としたオープンソースRustライブラリです。Rigはよりオープンであり、開発者にはより高い要求があり、Rustとエージェントの理解もより高いです。ここでは、基本的なRAGエージェントの構成手順が示されています。RAGはLLMを外部知識検索と組み合わせることでLLMを強化します。公式ウェブサイトの他のデモでは、Rigには次の特徴があります：
LLMの統一されたインターフェース：さまざまなLLMプロバイダーの一貫したAPIをサポートし、統合を簡素化します。
抽象的なワークフロー:構築済みのモジュール式コンポーネントにより、リグは複雑なAIシステムの設計を引き受けることができます。
集成ベクトルストレージ：トリミングストレージへの組み込みサポートを提供し、RAGエージェントなどの類似の検索エージェントで高速なパフォーマンスを提供します。
柔軟な埋め込み：埋め込みを処理するための使いやすいAPIを提供し、RAGエージェントなどの類似の検索エージェントの開発時に意味理解の難易度を低下させます。
Elizaと比較して、Rigは開発者に性能最適化の余地を提供し、LLMとAgentの呼び出しと協力の最適化をより良くデバッグできます。RigはRustによって駆動され、Rustの利点であるゼロコスト抽象化とメモリ安全性、高性能、低遅延のLLM操作を提供します。より低レベルで、より豊富な自由度を提供できます。
コンポーザブル Swarms フレームワークを分解する
Swarmsは、企業レベルのプロダクショングレードのマルチエージェント調整フレームワークを提供することを目的としており、公式ウェブサイトでは数十種類のワークフローとエージェントの並列および直列アーキテクチャが提供されており、ここではその一部を紹介します。
シーケンシャルワークフロー
順序Swarmアーキテクチャは、タスクを直列に処理します。各エージェントは、タスクを完了してから次のエージェントに結果を渡します。このアーキテクチャは順序を保証し、依存関係のあるタスクに非常に便利です。
ユースケース：
ワークフローの各ステップは前のステップに依存しています。たとえば、組み立てラインや順次データ処理などです。
操作手順に厳密に従うシーンが必要です。
階層化アーキテクチャ：
上から下への制御を実現し、上位エージェントが下位エージェント間のタスクを調整します。各エージェントはタスクを同時に実行し、その結果をループにフィードバックして最終的に集約します。これは高度に並列化されたタスクに非常に役立ちます。
電子表のフォーマットアーキテクチャ：
複数のエージェントが同時に動作する大規模なグループアーキテクチャを管理するためのもの。数千のエージェントを同時に管理し、それぞれのエージェントが独自のスレッドで実行されます。大規模なエージェントの出力を監視するには理想的な選択肢です。
Swarmsはエージェントフレームワークに留まらず、上記のEliza、ZerePy、およびRigフレームワークと互換性があり、モジュール化の考え方に基づいて、さまざまなワークフローとアーキテクチャでエージェントのパフォーマンスを最大限に引き出し、対応する問題を解決します。Swarmsのコンセプトと開発者コミュニティの進展には問題ありません。
Eliza: 最も使いやすく、初心者や高速プロトタイピングに適しており、特にソーシャルメディアプラットフォームのAIインタラクションに適しています。フレームワークはシンプルで、迅速な統合と修正が容易であり、過度なパフォーマンス最適化が不要なシーンに適しています。
ZerePy：ワンクリック展開で、Web3およびソーシャルプラットフォーム用のAIエージェントアプリケーションの迅速な開発に適しています。軽量AIアプリケーションに適しており、シンプルなフレームワークと柔軟な構成で、迅速な構築とイテレーションに適しています。
Rig：性能の最適化に重点を置き、特に高並列処理と高性能タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。細かい制御と最適化が必要な開発者に適しています。フレームワークはやや複雑で、ある程度のRust知識が必要で、より経験豊富な開発者向けです。
Swarms：企業向けのアプリケーションに適しており、複数のエージェントの協力と複雑なタスク管理をサポートしています。フレームワークは柔軟で、大規模な並列処理をサポートし、多様なアーキテクチャ構成を提供していますが、その複雑さのため、より強力な技術的背景が必要な場合があります。
全体的に、ElizaとZerePyは使いやすさと迅速な開発に優れており、RigとSwarmsは高性能と大規模処理が必要なプロの開発者や企業アプリケーションに適しています。
Agentフレームワークが「業界の希望」として特徴付けられる理由は、上記のフレームワークがまだ初期段階にあるため、急務は先発優位を占め、活発な開発者コミュニティを構築することです。フレームワーク自体のパフォーマンスが高いかどうか、Web2の人気アプリケーションに比べて遅れているかどうかは、主要な矛盾ではありません。フレームワークに開発者が継続的に流入する限り、最終的に勝利することができます。Web3業界は常に市場の注目を集める必要があるため、フレームワークのパフォーマンスが強く、基礎が強固でも、使用が難しく無視される場合、本末転倒になります。フレームワーク自体が開発者を惹きつけることができる前提条件で、より成熟したトークン経済モデルを持つフレームワークが脱風しています。
そしてエージェントフレームワークは、「Memecoin」の特性を持っているという点は非常に理解しやすいです。上記のフレームワークトークンは、適切なトークンエコノミーデザインを持っておらず、トークンには使用例がないか、非常に限られています。検証されていないビジネスモデルもなく、トークンフライホイールもありません。フレームワークは単なるフレームワークであり、トークンとの有機的な結びつきがありません。トークン価格の成長はFOMO以外には困難であり、基本的なファンダメンタルズの支援を受けることができません。十分なモーテを確保して安定かつ持続的な価値の成長を保証するための堀はありません。同時に、上記のフレームワーク自体も比較的未熟であり、実際の価値と現在の市場価値は一致しません。そのため、「Memecoin」の特性が強くあります。
Agentフレームワークの「波粒二重性」は欠点ではなく、それを単純なメームコインでもなく、トークンのユースケースも持たない半分の水と乱暴に理解すべきではありません。前回の記事でも触れたように、軽量Agentは曖昧なメームコインのベールを被っており、コミュニティ文化と基本的な側面が矛盾しなくなり、新しい資産開発の道が徐々に明らかになっています。Agentフレームワークには初期段階でのバブルと不確実性がありますが、開発者を引き付け、アプリケーションの実装を促進する潜在能力は無視できません。将来、完全なトークンエコノミーモデルと強力な開発者エコシステムを備えたフレームワークは、この分野の重要な支柱となる可能性があります。
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AIエージェントフレームワークはパズルの最後のピースを補完するのですか？フレームワークの「波粒二重性」はどのように解釈されますか？
文:ケビン(BlockBooster研究員)
AIエージェントフレームワークは、業界の発展において重要なパズルの一部であり、技術の実装とエコシステムの成熟を促進する潜在能力を秘めている可能性があります。市場で議論されているフレームワークには、Eliza、Rig、Swarms、ZerePyなどがあります。これらのフレームワークは、GitHubリポジトリを通じて開発者を引き付け、名声を築いています。これらのフレームワークは、「ライブラリ」で通貨を発行することで、波と粒子の特性を持つ光と同様の特性を持つエージェントフレームワークです。この記事では、フレームワークの「波粒二重性」およびエージェントフレームワークが最後のピースになる理由について重点的に説明します。
エージェントフレームワークは、バブルが消えた後もスプリングバドを残す外部性をもたらします
GOAT誕生以来、Agentの物語が市場に与える影響はますます強まっており、まるでカンフーマスターのように、左拳は「Memecoin」、右掌は「業界の希望」となり、どちらかの技によって負けることはありません。実際、AI Agentの応用範囲は厳密に区別されておらず、プラットフォーム、フレームワーク、具体的な応用の境界線は曖昧ですが、トークンまたはプロトコルの嗜好に基づいて大まかに分類することができます。ただし、トークンまたはプロトコルの発展の好みに基づいて、以下のカテゴリに分類することができます:
Launchpad:Asset Hairstyle Platform (アセットヘアスタイルプラットフォーム)。 Virtuals Protocol と clanker は Base chain、Dasha は Solana チェーン上にあります。
AIエージェントのアプリケーション：エージェントとMemecoinの間で浮遊し、メモリ構成において優れた特徴を持っています。例えば、GOAT、aixbtなどです。これらのアプリケーションは通常、単方向の出力であり、入力条件が非常に限られています。
AIエージェントエンジン：SolanaチェーンのgriffainおよびベースチェーンのSpectre AI。griffainは、読み書きモードから読み書き、アクションモードに進化することができます。Spectre AIはRAGエンジンであり、チェーン上で検索します。
AIエージェントフレームワーク：フレームワークプラットフォームにとって、エージェント自体が資産であるため、エージェントフレームワークはエージェントの資産発行プラットフォームであり、エージェントのランチパッドです。現在、代表的なプロジェクトにはai16、Zerebro、ARC、そして最近話題のSwarmsがあります。
その他の小規模な方向：総合エージェントSimmi；AgentFiプロトコルモード；否定タイプのエージェントSeraph；リアルタイムAPIエージェントCreator.Bid。
Agentフレームワークについてさらに議論すると、それが十分な外部性を持っていることがわかります。それは、主要なパブリックチェーンやプロトコルの開発者が異なる開発言語環境を選択する必要があるのに対し、業界全体の開発者の規模が対応する市場価値の成長に伴って増加していないという点で異なります。Github Repoは、Web2およびWeb3の開発者が合意形成を行う場所であり、ここで開発者コミュニティを構築することは、任意のプロトコルが独自に開発される「プラグアンドプレイ」パッケージよりも、Web2開発者に対する魅力と影響力が強いです。
本文で触れられている4つのフレームワークはすべてオープンソースです：ai16zのElizaフレームワークは6200のスターを獲得しています。ZerebroのZerePyフレームワークは191のスターを獲得しています。ARCのRIGフレームワークは1700のスターを獲得しています。SwarmsのSwarmsフレームワークは2100のスターを獲得しています。現在、Elizaフレームワークはさまざまなエージェントアプリケーションで広く使用されており、最も広範なフレームワークです。ZerePyの開発レベルはまだ高くありませんが、主にXに焦点を当てており、ローカルLLMと統合メモリをサポートしていません。 RIGは比較的開発が難しいですが、開発者が最大限のパフォーマンス最適化を実現するための自由度があります。Swarmsにはmcs以外の使用例はまだありませんが、Swarmsはさまざまなフレームワークを統合することができ、大きな想像力を持っています。
また、上記の分類では、Agent エンジンとフレームワークが分離されているため、混乱を招く可能性があります。しかし、私はそれらには違いがあると考えています。まず、なぜエンジンなのか？実生活の検索エンジンとの比較は比較的適合しています。同質化された Agent アプリとは異なり、Agent エンジンの性能はそれを超えていますが、完全にカプセル化され、API インターフェースを介して調整されます。ユーザーはエンジンのパフォーマンスをフォーク形式で体験することができますが、基本フレームワークのように完全な概要とカスタマイズの自由を持つことはできません。各ユーザーのエンジンは調教済みの Agent 上にイメージを生成するようなものであり、イメージに対して相互作用を行います。一方、フレームワークは本質的にはチェーンに適応するために存在します。Agent が Agent フレームワークを作成する場合、最終的な目的は対応するチェーンとの統合です。データの相互作用方法、データの検証方法、ブロックサイズの定義、コンセンサスとパフォーマンスのバランスの取り方など、これらはフレームワークが考慮する必要があることです。それに対して、エンジンはある方向においてモデルを微調整し、データの相互作用とメモリの関係を設定するだけで十分であり、パフォーマンスが唯一の評価基準ですが、フレームワークではありません。
「波粒二象性」の視点でAgentフレームワークを評価することは、正しい方向に進むための前提条件かもしれません。
エージェントの入出力ライフサイクルは、3つの部分が必要です。まず第一に、ベースモデルが深さと方法を決定し、次にメモリがカスタマイズされた場所であり、基本モデルに出力がある後、メモリに従って修正し、最後に異なるクライアントで出力操作を完了します。
出典:@SuhailKakar
Agentフレームワークが「波粒二重性」を持つことを証明するために、「波」は「Memecoin」の特徴を持ち、コミュニティの文化と開発者の活動度を代表し、Agentの魅力と伝播能力を強調します。「粒」は「業界の期待」の特徴を持ち、基盤の性能、実際のユースケース、技術の深さを代表しています。私は、3つのフレームワークを例に取り、それぞれの開発チュートリアルから2つの側面を説明します。
高速な組み立て式のElizaフレームワーク
出典:@SuhailKakar
出典:@SuhailKakar
3.設定ファイル
出典:@SuhailKakar
出典:@SuhailKakar
Elizaのフレームワークは比較的使いやすいです。それはTypeScriptに基づいており、ほとんどのWebおよびWeb3開発者が馴染んでいる言語です。フレームワークはシンプルで、過度な抽象化はなく、開発者は自分の望む機能を簡単に追加できます。ステップ3を経て、Elizaは複数のクライアントの統合が可能であり、それを複数のクライアントの統合のアセンブラと考えることができます。ElizaはDC、TG、Xなどのプラットフォームをサポートし、さまざまな大規模言語モデルもサポートしており、上記のソーシャルメディアを介して入力し、LLMモデルを介して出力し、組み込みのメモリ管理もサポートしています。これにより、どんな習慣のある開発者でも迅速にAIエージェントを展開できます。
フレームワークのシンプルさとインターフェースの豊富さにより、Elizaはアクセスのハードルを大幅に下げ、相対的に統一されたインターフェース標準を実現しました。
ワンクリックで使用可能なZerePyフレームワーク
1.Fork ZerePy のリポジトリ
源：
源：
3.设置エージェントの性格
源：
性能优化式のRigフレームワーク
RAG（検索強化生成）エージェントを構築する場合を例に説明します：
源：
源：
3.ドキュメントの構造と埋め込みの設定
源：
源：
Rig（ARC）は、LLMワークフローエンジンに基づくRust言語ベースのAIシステム構築フレームワークであり、より低レベルのパフォーマンス最適化の問題を解決することを目指しています。言い換えると、ARCはAIエンジンの「ツールボックス」であり、AIの呼び出し、パフォーマンスの最適化、データストレージ、例外処理などのバックエンドサポートサービスを提供しています。
Rigは「呼び出し」の問題を解決するためにあり、開発者がLLMをより良く選択し、ヒントワードをより良く最適化し、トークンを効果的に管理し、並行処理、リソース管理、遅延の低減などをどのように処理するかに焦点を当てています。その重点はAI LLMモデルとAIエージェントシステムの協調プロセスでの「適切な使用」にあります。
Rigは、LLMドライブアプリケーション（RAGエージェントを含む）の開発を簡素化することを目的としたオープンソースRustライブラリです。Rigはよりオープンであり、開発者にはより高い要求があり、Rustとエージェントの理解もより高いです。ここでは、基本的なRAGエージェントの構成手順が示されています。RAGはLLMを外部知識検索と組み合わせることでLLMを強化します。公式ウェブサイトの他のデモでは、Rigには次の特徴があります：
LLMの統一されたインターフェース：さまざまなLLMプロバイダーの一貫したAPIをサポートし、統合を簡素化します。
抽象的なワークフロー:構築済みのモジュール式コンポーネントにより、リグは複雑なAIシステムの設計を引き受けることができます。
集成ベクトルストレージ：トリミングストレージへの組み込みサポートを提供し、RAGエージェントなどの類似の検索エージェントで高速なパフォーマンスを提供します。
柔軟な埋め込み：埋め込みを処理するための使いやすいAPIを提供し、RAGエージェントなどの類似の検索エージェントの開発時に意味理解の難易度を低下させます。
Elizaと比較して、Rigは開発者に性能最適化の余地を提供し、LLMとAgentの呼び出しと協力の最適化をより良くデバッグできます。RigはRustによって駆動され、Rustの利点であるゼロコスト抽象化とメモリ安全性、高性能、低遅延のLLM操作を提供します。より低レベルで、より豊富な自由度を提供できます。
コンポーザブル Swarms フレームワークを分解する
Swarmsは、企業レベルのプロダクショングレードのマルチエージェント調整フレームワークを提供することを目的としており、公式ウェブサイトでは数十種類のワークフローとエージェントの並列および直列アーキテクチャが提供されており、ここではその一部を紹介します。
シーケンシャルワークフロー
源：
順序Swarmアーキテクチャは、タスクを直列に処理します。各エージェントは、タスクを完了してから次のエージェントに結果を渡します。このアーキテクチャは順序を保証し、依存関係のあるタスクに非常に便利です。
ユースケース：
ワークフローの各ステップは前のステップに依存しています。たとえば、組み立てラインや順次データ処理などです。
操作手順に厳密に従うシーンが必要です。
階層化アーキテクチャ：
源：
上から下への制御を実現し、上位エージェントが下位エージェント間のタスクを調整します。各エージェントはタスクを同時に実行し、その結果をループにフィードバックして最終的に集約します。これは高度に並列化されたタスクに非常に役立ちます。
電子表のフォーマットアーキテクチャ：
源：
複数のエージェントが同時に動作する大規模なグループアーキテクチャを管理するためのもの。数千のエージェントを同時に管理し、それぞれのエージェントが独自のスレッドで実行されます。大規模なエージェントの出力を監視するには理想的な選択肢です。
Swarmsはエージェントフレームワークに留まらず、上記のEliza、ZerePy、およびRigフレームワークと互換性があり、モジュール化の考え方に基づいて、さまざまなワークフローとアーキテクチャでエージェントのパフォーマンスを最大限に引き出し、対応する問題を解決します。Swarmsのコンセプトと開発者コミュニティの進展には問題ありません。
Eliza: 最も使いやすく、初心者や高速プロトタイピングに適しており、特にソーシャルメディアプラットフォームのAIインタラクションに適しています。フレームワークはシンプルで、迅速な統合と修正が容易であり、過度なパフォーマンス最適化が不要なシーンに適しています。
ZerePy：ワンクリック展開で、Web3およびソーシャルプラットフォーム用のAIエージェントアプリケーションの迅速な開発に適しています。軽量AIアプリケーションに適しており、シンプルなフレームワークと柔軟な構成で、迅速な構築とイテレーションに適しています。
Rig：性能の最適化に重点を置き、特に高並列処理と高性能タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。細かい制御と最適化が必要な開発者に適しています。フレームワークはやや複雑で、ある程度のRust知識が必要で、より経験豊富な開発者向けです。
Swarms：企業向けのアプリケーションに適しており、複数のエージェントの協力と複雑なタスク管理をサポートしています。フレームワークは柔軟で、大規模な並列処理をサポートし、多様なアーキテクチャ構成を提供していますが、その複雑さのため、より強力な技術的背景が必要な場合があります。
全体的に、ElizaとZerePyは使いやすさと迅速な開発に優れており、RigとSwarmsは高性能と大規模処理が必要なプロの開発者や企業アプリケーションに適しています。
Agentフレームワークが「業界の希望」として特徴付けられる理由は、上記のフレームワークがまだ初期段階にあるため、急務は先発優位を占め、活発な開発者コミュニティを構築することです。フレームワーク自体のパフォーマンスが高いかどうか、Web2の人気アプリケーションに比べて遅れているかどうかは、主要な矛盾ではありません。フレームワークに開発者が継続的に流入する限り、最終的に勝利することができます。Web3業界は常に市場の注目を集める必要があるため、フレームワークのパフォーマンスが強く、基礎が強固でも、使用が難しく無視される場合、本末転倒になります。フレームワーク自体が開発者を惹きつけることができる前提条件で、より成熟したトークン経済モデルを持つフレームワークが脱風しています。
そしてエージェントフレームワークは、「Memecoin」の特性を持っているという点は非常に理解しやすいです。上記のフレームワークトークンは、適切なトークンエコノミーデザインを持っておらず、トークンには使用例がないか、非常に限られています。検証されていないビジネスモデルもなく、トークンフライホイールもありません。フレームワークは単なるフレームワークであり、トークンとの有機的な結びつきがありません。トークン価格の成長はFOMO以外には困難であり、基本的なファンダメンタルズの支援を受けることができません。十分なモーテを確保して安定かつ持続的な価値の成長を保証するための堀はありません。同時に、上記のフレームワーク自体も比較的未熟であり、実際の価値と現在の市場価値は一致しません。そのため、「Memecoin」の特性が強くあります。
Agentフレームワークの「波粒二重性」は欠点ではなく、それを単純なメームコインでもなく、トークンのユースケースも持たない半分の水と乱暴に理解すべきではありません。前回の記事でも触れたように、軽量Agentは曖昧なメームコインのベールを被っており、コミュニティ文化と基本的な側面が矛盾しなくなり、新しい資産開発の道が徐々に明らかになっています。Agentフレームワークには初期段階でのバブルと不確実性がありますが、開発者を引き付け、アプリケーションの実装を促進する潜在能力は無視できません。将来、完全なトークンエコノミーモデルと強力な開発者エコシステムを備えたフレームワークは、この分野の重要な支柱となる可能性があります。