Původ článku: Chain Observation

Více standardů pro AI Agent rámce se intenzivně diskutuje, v posledních dnech se výkon ARC na sekundárním trhu obzvlášť vyznačuje, jak bychom měli chápat tento profesionální rámec pro vývoj AI aplikací postavený na Rustu? Jaký je rozdíl mezi rámci ARC a ELIZA? Z pohledu technické logiky a obchodního pohledu, podělím se o své chápání:

1）ELIZA je víceklientský integrační rámec založený na architektuře TypeScript, zaměřený na vývoj agentů, jinými slovy, ELIZA je „montážní stroj“, který se soustředí na sestavení různých velkých modelů LLM a funkcí vstupu a výstupu platforem jako Discord a Twitter, poskytuje funkce správy kontextu Memory a optimalizaci algoritmů pro jemné ladění modelů, což pomáhá vývojářům rychle nasadit AI Agent.

ELIZA řeší problém „připojení“, aby zajistila, že vývojáři mohou rychle zavést AI Agent, její důraz je na sjednocení standardů rozhraní, zjednodušení integračního procesu a snížení vývojové bariéry, což umožňuje LLM efektivně „používat“ v procesech napříč platformami.

2）Rig (ARC) je rámec pro výstavbu AI systémů zaměřený na pracovní toky LLM, založený na jazyce Rust, a má řešit problémy s optimalizací výkonu na nižší úrovni, jinými slovy, ARC je „nástrojová skříň“ AI motoru, která poskytuje služby na pozadí jako AI volání, optimalizaci výkonu, ukládání dat, zpracování výjimek a další.

Rig má řešit problém „volání“, aby pomohl vývojářům lépe vybírat LLM, lépe optimalizovat prompt, efektivněji spravovat tokeny a jak zvládat souběžné zpracování, spravovat zdroje a snižovat latenci, jeho důraz je na to, jak „dobře využít“ modely AI LLM a systémy AI Agent v procesu spolupráce.

3）以上 je velmi objektivní technická logika rozkladu, určitě vás zajímá, kdo má větší rozvojový potenciál, ELIZA nebo ARC? Jen několik hodnotících kritérií:

1、AI Agent je v počáteční fázi ekologického výbuchu, důležitější je tržní pověst a aktivita ekosystémových vývojářů s prvním náskokem; podobně jako v raných fázích vývoje EVM blockchainového rámce, technologie jako EOS, která je pokročilejší a vhodnější pro komerční použití, se krátkodobě stala tržním středobodem, ale nakonec podlehla obrovskému vývojářskému ekosystému EVM;

2、Zátěž ELIZA spočívá v nedostatečně vyspělém designu Tokenomics ai16z, otázce „zmocnění“ tokenu ai16z a ELIZA open-source rámce, a proměnlivé otázce, zda se rodina produktů rozšíří o „nováčky“, což jistě způsobí, že bude její token postrádat potenciál pro krátkodobý výrazný růst, zatímco ARC se tento problém zdá mít méně;

3、Problém ARC spočívá v tom, že vykresluje velkolepý, vysoce výkonný a podnikový rámec, který je vhodnější pro ekosystém budoucí AI Agent, ale musí postupně prokázat, že tato „pokročilost“ není jen prázdné slovo, a je třeba včas uvést na trh některé samostatné AI aplikace a skutečné inovace AI Agent;