Autor: arndxt
Přeloženo: TechFlow
Úvod
Crypto x AI je na vzestupu, Virtuals se znovu vzpínají (k datu zpracování tohoto článku tržní hodnota Virtuals překročila 2,4 miliardy dolarů, 24hodinový nárůst dosáhl 24 %), jaké další Crypto x AI rámce stojí za pozornost? Jaké jsou rozdíly mezi různými rámci?
TechFlow tímto zpracoval a analyzoval Eliza ($AI16Z), HRA ($VIRTUAL), Rig ($ARC) a ZerePy ($ZEREBRO) čtyři hlavní rámce, jejich technickou architekturu, tržní pozici a potenciální dopad v průmyslu.
Text
V oblasti Crypto x AI aktuálně existují čtyři hlavní rámce:
Eliza ($AI16Z)
HRA ($VIRTUAL)
Rig ($ARC)
ZerePy ($ZEREBRO)
Tyto rámce mají jasně definované pozice, které mají za cíl splnit různorodé potřeby vývojářů.
Eliza s přehledem drží přibližně 60% tržního podílu díky svému prvotnímu přístupu a aktivní komunitě TypeScript; HRA (~20%) se zaměřuje na herní a metaverse aplikace a rychle se šíří.
Rig (~15%) je postaven na Rustu, poskytuje vysoce výkonný modulární design, což je velmi vhodné pro ekosystém Solana; ZerePy (~5%) je nově vznikající rámec založený na Pythonu, zaměřený na kreativní výstup a automatizaci sociálních médií. V současnosti je celková hodnota těchto rámců 1,7 miliardy dolarů, a jak se AI-driven kryptografické aplikace dále rozšiřují, tržní potenciál by mohl překročit 20 miliard dolarů, což činí investiční strategii založenou na tržní kapitalizaci atraktivní volbou. Každý rámec obsazuje jedinečnou tržní segmentaci - Eliza se zaměřuje na sociální interakci a více agentů, HRA se soustředí na hry a metaverse, Rig se věnuje podnikové výkonnosti a ZerePy je zaměřen na kreativní komunitní aplikace. Tyto rámce se více doplňují než přímo konkurují.
1. Přehled a tržní postavení
（Původní anglická tabulka od @arndxt_xo, přeložena TechFlow）
1.1 Eliza ($AI16Z)
Tržní podíl: ~60%
Tržní hodnota: $90 milionů
Hlavní jazyk: TypeScript
Hlavní výhoda: Výhoda prvního přístupu, velká GitHub komunita (6 000+ hvězdiček, 1 800 forků)
Hlavní aplikace: Podpora simulace více agentů, mezi-platformní sociální interakce
Jako jeden z prvních AI agentních rámců v této oblasti, Eliza zaujímá dominantní pozici. Její výhoda plynoucí z prvního přístupu je dána velkou komunitou vývojářů, což nejen urychlilo iteraci funkcí rámce, ale také podpořilo široké přijetí uživateli. Technologický stack založený na TypeScriptu ji činí ideální volbou pro vývojáře zabývající se webovým vývojem, a proto přitahuje širokou skupinu vývojářů.
1.2 HRA ($VIRTUAL)
Tržní podíl: ~20%
Tržní hodnota: $30 milionů
Hlavní jazyk: Jazyk nezávislý na API/SDK
Hlavní výhoda: Rychlé přijetí v herním průmyslu, podpora interakce v reálném čase
Hlavní aplikace: Generování programového obsahu, adaptivní chování NPC
HRA je navržena speciálně pro herní a metaverse aplikace. Její architektura založená na API umožňuje vývojářům snadno se integrovat do stávajících projektů, zatímco úzké spojení s ekosystémem $VIRTUAL podporuje rychlý rozvoj ekosystému. Dosud již více než 200 projektů přijalo tento rámec, s průměrným denním počtem požadavků dosahujícím až 150 000 a stále roste. Funkce bezkódové integrace HRA je zvlášť ceněná, což umožňuje týmům, které chtějí rychle nasadit projekty, dosáhnout funkčnosti bez nutnosti hlubokého technického porozumění.
1.3 Rig ($ARC)
Tržní podíl: ~15%
Tržní hodnota: $16 milionů
Hlavní jazyk: Rust
Hlavní výhoda: Vysoce výkonný modulární design, optimalizováno pro ekosystém Solana
Hlavní aplikace: Požadavky na podnikový výkon, složité zpracování transakcí
Rig je rámec zaměřený na výkon, postavený v jazyce Rust, který plně využívá výhod vysokého průtoku Solany. Jeho modulární design umožňuje vývojářům flexibilně přizpůsobit funkce podle konkrétních potřeb, což je velmi vhodné pro podnikové aplikace vyžadující vysoký výkon a nízkou latenci. I když je jeho tržní podíl relativně malý, jeho pozice v ekosystému Solana ho činí obzvlášť atraktivním pro vývojáře v oblasti vysokofrekvenčního obchodování a složitého provádění chytrých kontraktů.
1.4 ZerePy ($ZEREBRO)
Tržní podíl: ~5%
Tržní hodnota: $30 milionů
Hlavní jazyk: Python
Hlavní výhoda: Zaměření na kreativní výstup a automatizaci sociálních médií
Hlavní aplikace: Generativní obsah, nástroje pro interakci v komunitě
Jako nově vznikající rámec v oboru, ZerePy se zaměřuje na Python jako hlavní jazyk, snižuje překážky pro vývoj a přitahuje mnoho kreativních vývojářů a tvůrců obsahu. Jeho zaměření na generativní obsah a automatizaci sociálních médií ho činí ideální volbou pro kreativní komunity a marketingové týmy. I když je jeho tržní podíl malý, jeho potenciál pro růst nelze podceňovat.
2. Technologická architektura a klíčové komponenty
Eliza ($AI16Z)
Systémy více agentů: Podpora spolupráce nebo konkurence mezi několika AI agenty ve stejném běhovém prostředí, vhodné pro složité interakční scénáře.
Správa paměti (RAG): Zlepšení schopnosti generovaných obsahu s kontextovou pamětí prostřednictvím vyhledávání relevantních informací, podporující dlouhodobé interakce.
Systém pluginů: Umožňuje komunitě vyvíjet rozšiřující funkce, jako je zpracování hlasu, textu a multimediálních souborů (např. PDF, obrázky).
Široká podpora modelů: Kompatibilní s místními open-source velkými jazykovými modely (LLM) nebo cloudovými API (např. OpenAI, Anthropic).
Architektura Eliza je navržena pro multimodální komunikaci, což je velmi vhodné pro AI aplikace zaměřené na sociální sítě, marketing a komunitu. Podporuje snadnou integraci na platformách jako je Discord, X (dříve Twitter), Telegram atd., a nabízí vývojářům bohaté možnosti rozšíření. Nicméně, při nasazení ve velkém měřítku je třeba efektivně řídit osobnosti a paměťové moduly více agentů, aby se zajistila stabilita a efektivita systému.
HRA ($VIRTUAL)
API + SDK model: Nabízí jednoduché integrační řešení pro agenti pro herní studia a projekty v metaverzu.
Interface pro výzvy agentů: Koordinuje interakci mezi uživatelským vstupem a strategickým enginem agentů, optimalizuje zážitek hráčů.
Engine pro strategické plánování: Rozděluje logiku agentů na vyšší úrovně cílového plánování a nižší úrovně provádění strategií, čímž zvyšuje flexibilitu chování postav.
Integrace blockchainu: Podporuje operace s on-chain peněženkami a decentralizovanou správu agentů, zvyšuje schopnost správy aktiv v metaverzu.
Architektura HRA je optimalizována pro herní a metaverse scénáře, priorituje potřeby reálného výkonu, zatímco podporuje dynamickou adaptabilitu agentů. Její engine pro strategické plánování pomáhá herním postavám stanovovat cíle a v reálném čase upravovat akce, čímž nabízí hráčům imerzivnější zážitek. I když lze její architekturu rozšířit na jiné oblasti, její design je stále primárně zaměřen na virtuální svět a programově generované aplikace.
Rig ($ARC)
Struktura pracovního prostoru Rust: Pro dosažení jasného a modulárního designu jsou funkce rozděleny do několika nezávislých balíčků.
Abstraktní vrstva poskytovatelů: Standardizuje interakci s různými poskytovateli LLM (např. OpenAI a Anthropic).
Integrace ukládání vektorů: Podporuje různé backendy (MongoDB, Neo4j) pro funkce vyhledávání kontextu.
Systém agentů: Integrace vyhledávání vylepšeného generování (RAG) a použití specializovaných nástrojů.
Vysoký výkon architektury Rig je dána souběžným modelem Rust, což ji činí velmi vhodnou pro podnikové aplikace vyžadující přísné řízení zdrojů. Díky návrhu s vrstvami abstrakce poskytuje Rig velmi vysokou spolehlivost, ale strmá křivka učení Rustu může omezit účast vývojářů.
ZerePy ($ZEREBRO)
Založeno na Pythonu: Navrženo pro AI/ML vývojáře, kteří jsou obeznámeni s knihovnami Pythonu a vývojovými procesy, snadné na ovládání.
Modulární backend Zerebro: Poskytuje schopnosti generování kreativního obsahu, zvláště vhodné pro sociální média a umělecké oblasti.
Autonomie agentů: Zaměřuje se na "kreativní výstup", včetně memů (obsah internetové kultury), hudby a generování NFT.
Integrace sociálních platforem: Obsahuje funkční moduly podobné Twitteru, jako je publikování, odpovídání a sdílení.
ZerePy poskytuje řešení pro vývojáře Pythonu, kteří chtějí rychle nasadit agenty na sociálních platformách. I když je jeho aplikační rozsah užší než u Eliza nebo Rig, ZerePy exceluje v umělecké tvorbě nebo zábavných scénářích, zvlášť v decentralizovaných komunitách má jedinečnou výhodu.
3. Srovnávací dimenze
3.1 Snadnost použití
Eliza: Designově usiluje o rovnováhu, i když složitost více agentů přináší určitý křivku učení, silná komunita vývojářů TypeScript poskytuje dobrou podporu.
HRA: Navržena pro netechnické uživatele, zejména ve herní oblasti, nabízí bezkódová nebo nízkokódová řešení pro vývoj, což snižuje překážky použití.
Rig: Vyžaduje vyšší úroveň znalostí u vývojářů, přísnost Rustu vyžaduje určitou odbornou způsobilost, ale jeho vysoký výkon a spolehlivost přinášejí bohaté odměny pro ty, kteří se snaží.
ZerePy: Velmi přátelské pro uživatele Pythonu, zejména vhodné pro vývojáře zapojené do kreativních nebo mediálních AI úkolů.
3.2 Rozšiřitelnost
Eliza: Verze V2 přináší rozšiřitelnou zprávovou sběrnici a optimalizované souběžné zpracování, ale plánování úkolů více agentů a rozdělení zdrojů musí být stále pečlivě řízeno.
HRA: Rozšiřitelnost závisí na aktuálních potřebách v reálném čase a stabilitě blockchainové sítě, pokud dokáže efektivně řídit omezení herního enginu, výkon zůstává vynikající.
Rig: Díky asynchronnímu běhovému prostředí Rustu má přirozeně vysokou rozšiřitelnost, což ho činí velmi vhodným pro vysoký průtok a podnikové pracovní zátěže.
ZerePy: Rozšiřitelnost závisí hlavně na řízení komunity, vhodné pro kreativní a sociální média, ale podpora pro velké podnikové zátěže je omezena.
3.3 Adaptabilita
Eliza: Nejadaptabilnější, s plugin systémem, širokou podporou modelů a schopností integrace napříč platformami, vhodná pro různé aplikace.
HRA: V herním sektoru velmi adaptabilní, bezproblémově se integruje s různými herními enginy, ale její použitelnost v jiných oblastech je relativně slabá.
Rig: Vhodný pro úkoly zaměřené na data nebo podniky, podporuje flexibilní výběr různých velkých jazykových modelů a ukládání vektorů, aby splnil požadavky složitých scénářů.
ZerePy: Zaměřen na kreativní výstup, snadno se rozšiřuje díky ekosystému Pythonu, ale jeho aplikační oblast je poměrně úzká.
3.4 Výkon
Eliza: Optimalizována pro úkoly na sociálních médiích a konverzace, její výkon závisí na kvalitě a rychlosti odpovědi externích modelových API.
HRA: Poskytuje vynikající výkon v reálném čase v dynamických herních situacích, konkrétní výkon závisí na koordinaci logiky agentů a nákladech na blockchain.
Rig: Díky souběžným schopnostem Rustu a bezpečnosti paměti vyniká výkonem, zejména pro složité úkoly zpracování AI ve velkém měřítku.
ZerePy: Výkon závisí hlavně na rychlosti provádění Pythonu a efektivitě volání modelů, což stačí na podporu sociálních a kreativních úkolů, ale není vhodné pro podnikové vysoké průtokové požadavky.
4. Výhody a omezení
（Původní anglická tabulka od @arndxt_xo, přeložena TechFlow）
5. Tržní potenciál a vyhlídky
Celková tržní hodnota čtyř rámců je v současnosti 1,7 miliardy dolarů. Pokud by AI a kryptoměnový sektor mohly dosáhnout exponenciálního růstu jako L1 blockchain, jejich tržní potenciál by mohl překročit 20 miliard dolarů. Pro investory může být tržní kapitalizace vážená strategií rozumnější volbou, zejména když tyto rámce slouží různým tržním oblastem a mohou společně těžit z celkového trendu růstu trhu.
Eliza ($AI16Z): Díky vyspělé ekosystému, silné knihovně kódu a nadcházejícím funkcím V2 (např. nástroje pro agenti Coinbase a podpora důvěryhodných výpočetních prostředí (TEE)) má potenciál nadále udržovat vedoucí pozici na trhu.
HRA ($VIRTUAL): Rychle se šíří v herním a metaverse sektoru, synergický efekt s ekosystémem $VIRTUAL zajišťuje trvalou pozornost vývojářů.
Rig ($ARC): Může se stát „skrytým pokladem“ podnikové AI na Solaně. Jak se vyvíjí plán handshake, má potenciál replikovat úspěšný model dalších specializovaných rámců.
ZerePy ($ZEREBRO): I když je to spíše specializovaný rámec, jehož podporuje ekosystém Pythonu a silný komunitní impuls, zaměřuje se na kreativní a umělecké oblasti, které jsou často opomíjeny obecnějšími řešeními.
6. Celkové srovnání a poznatky
6.1 Technologický stack a křivka učení
Eliza (TypeScript): Dosahuje dobré rovnováhy mezi snadností použití a bohatostí funkcí.
HRA: Poskytuje jednoduché a použitelné API pro vývoj her, ale její aplikační rozsah je poměrně omezený.
Rig (Rust): Usiluje o maximální optimalizaci výkonu na úkor vyšší složitosti.
ZerePy (Python): Snadno použitelný v kreativních aplikacích, ale postrádá širokou použitelnost pro podnikové úrovně.
6.2 Komunita a ekosystém
Eliza: Má největší komunitní dopad na GitHubu, což odráží její širokou použitelnost a silnou komunitní podporu.
HRA: Rychle roste v herním a metaverse sektoru, díky podpoře ekosystému $VIRTUAL.
Rig: I když má menší komunitu vývojářů, je technicky silný a zaměřený na výkonné aplikace.
ZerePy: Upevňuje malou komunitu zaměřenou na kreativní a decentralizované umění, což dále posiluje její ekologický dopad prostřednictvím spolupráce s Eliza.
6.3 Budoucí katalyzátory růstu
Eliza: Nadcházející registr pluginů a integrace TEE mohou dále upevnit její vedoucí postavení na trhu.
HRA: Rozšířením ekosystému $VIRTUAL přitahuje více netechnických uživatelů a podporuje růst.
Rig: Potenciální partnerství na Solaně a podniková orientace mohou přinést významný růst po rozšíření komunity vývojářů.
ZerePy: Díky popularitě Pythonu v AI vývoji a trendům v kreativních a komunitně řízených projektech dále upevňuje své postavení na malém trhu.
