Jak se framework AI Agent ARC vyvíjí proti proudu a jaký je rozdíl s ELIZA?

Více standardů v rámci AI Agent frameworků je nyní v plném proudu, v posledních dnech se výkon ARC na sekundárním trhu obzvlášť vyjímá. Jak bychom měli chápat tento profesionální framework pro vývoj AI aplikací postavený na Rustu? Jaký je rozdíl mezi frameworky ARC a ELIZA?

1) ELIZA je víceklientský integrační framework zaměřený na vývoj Agenta, postavený na architektuře TypeScript. Jinými slovy, ELIZA je „montážní stroj“, který se zaměřuje na skládání různých LLM velkých modelů a funkcí vstupu a výstupu platforem jako Discord, Twitter atd., a poskytuje funkce pro správu kontextu Memory a optimalizaci algoritmů pro jemné ladění modelů, což pomáhá vývojářům rychle nasadit AI Agenta.

ELIZA řeší problém „připojení“, aby zajistila, že vývojáři mohou rychle implementovat AI Agenta. Jeho důraz je na sjednocení standardů rozhraní, zjednodušení integračních procesů a snížení vývojových překážek, aby LLM mohly být „využívány“ v průběhu aplikací napříč platformami.

2) Rig (ARC) je AI systémový konstrukční framework zaměřený na LLM pracovní toky, postavený na programovacím jazyce Rust. Řeší hlubší problémy optimalizace výkonu; jinými slovy, ARC je „nástrojová skříň“ AI motoru, která poskytuje služby na pozadí, jako jsou AI volání, optimalizace výkonu, ukládání dat a zpracování výjimek.

Rig se snaží vyřešit problém „volání“, aby pomohl vývojářům lépe vybírat LLM, lépe optimalizovat proměnné a efektivněji spravovat tokeny, jakož i jak zvládat souběžné zpracování, spravovat zdroje a snižovat latenci. Jeho důraz je kladen na to, jak „dobře využívat“ AI LLM modely a systémy AI Agentů během jejich spolupráce.

3) Výše uvedené je velmi objektivní technické rozdělení. Určitě vás zajímá, kdo má větší rozvojový potenciál, ELIZA nebo ARC? Zde je několik hodnotících kritérií:

1. AI Agent je v počáteční fázi explozivního ekosystému, kde je důležitější mít dobré jméno na trhu a aktivitu ekosystémových vývojářů. Je to podobné jako v rané fázi vývoje rámce EVM, kde se taková technologie jako EOS, která byla vyspělejší a vhodná pro komerční použití, na chvíli stala tržním středem pozornosti, ale nakonec prohrála s obrovským ekosystémem vývojářů EVM.

2. Zátěž ELIZA spočívá v nedostatečně vyvinutém designu Tokenomics ai16z, problému „zmocnění“ tokenů ai16z a ELIZA open-source frameworku, a také proměnné, zda se do rodiny přidají „noví členové“. To jistě způsobí nedostatek krátkodobého potenciálu pro výrazný růst jejích tokenů. Na druhou stranu se zdá, že ARC tuto zátěž nemá.

3. Problém ARC spočívá v tom, že vykresluje velký, vysoce výkonný, podnikový framework vhodný pro budoucí AI Agent ekosystém. Musí však krok za krokem dokázat trhu, že tento „vysoký“ standard není pouhou iluzí; je třeba uvést do praxe některé samostatné AI aplikace a skutečně viditelné inovativní přístupy AI Agentů.