Další spory o standardy rámců AI agentů se nyní vyostřují. V posledních dnech se výkon ARC na sekundárním trhu zvlášť vyjímal. Jak bychom měli chápat tento profesionální rámec pro vývoj AI aplikací postavený na Rustu? Jaké jsou rozdíly mezi rámcem ARC a ELIZA? Z pohledu technické logiky a obchodního pohledu bych rád sdílel své názory:
1）ELIZA je víceklientský integrační rámec založený na architektuře TypeScript a zaměřený na vývoj agentů. Jinými slovy, ELIZA je 'montážní nástroj', který se soustředí na spojení různých velkých jazykových modelů (LLM) a funkcí vstupu a výstupu platforem jako Discord, Twitter atd. Nabízí správu kontextu paměti a optimalizaci algoritmů pro jemné ladění modelů, což vývojářům pomáhá rychle nasadit AI agenty.
ELIZA řeší problém 'připojení', aby zajistila, že vývojáři mohou rychle implementovat AI agenty. Její důraz je na standardizaci rozhraní, zjednodušení integračního procesu a snížení překážek pro vývoj, což umožňuje, aby LLM byly efektivně 'využívány' v aplikacích napříč platformami.
2）Rig (ARC) je rámec pro výstavbu AI systémů zaměřený na pracovní toky LLM, založený na jazyce Rust. Musí vyřešit problémy s optimalizací výkonu na nižší úrovni. Jinými slovy, ARC je 'nástrojová skříň' AI motoru, která poskytuje služby na pozadí jako volání AI, optimalizaci výkonu, ukládání dat a zpracování výjimek.
Rig chce vyřešit problém 'volání', aby pomohl vývojářům lépe vybírat LLM, lépe optimalizovat podněty, účinněji spravovat tokeny a jak se vypořádat s paralelním zpracováním, správou zdrojů a snižováním latence. Její důraz je na to, jak 'vhodně využívat' AI LLM modely a systémy AI agentů během spolupráce.
3）Výše uvedené je velmi objektivní technická analýza. Určitě vás zajímá, kdo má větší rozvojový potenciál, ELIZA nebo ARC? Zde je několik hodnotících kritérií:
1、AI agenti jsou v počátečním stádiu ekologického výbuchu, přičemž tržní pověst a aktivita ekologických vývojářů s prvotní výhodou jsou důležitější; podobně jako v raném vývoji rámce pro spuštění EVM, technologie jako EOS, která je pokročilejší a vhodnější pro komerční použití, se zdála být krátkodobě v centru pozornosti trhu, ale nakonec byla poražena obrovským ekosystémem vývojářů EVM.
2、Zátěž ELIZA spočívá v nedostatečně vyspělé tokenomice ai16z, problému 'zmocnění' tokenů open-source rámce ai16z a ELIZA, a proměnné, zda se do rodiny později přidají 'nováčci'. To nevyhnutelně způsobí, že její tokeny postrádají potenciál pro krátkodobý výrazný růst, zatímco ARC se zdá, že tento problém nemá.
3、Problém ARC spočívá v tom, že vykresluje velký, vysoce výkonný, podnikový rámec, který bude potřebný pro budoucí ekosystém AI agentů. Musí však postupně prokázat trhu, že tento 'pokročilý' rámec není jen prázdný pojem, a musí včas uvést některé jednotlivé AI aplikace a skutečně viditelné inovativní nápady pro AI agenty.