作者：arndxt

编译：深潮 TechFlow

导读

Crypto x AI 风头出尽，Virtuals 又涨麻了（截至本文整理编译时间，Virtuals 市值已超过$24亿，24小时涨幅高达24%），除了 Virtuals 还有哪些 Crypto x AI 框架值得关注？不同的框架有哪些异同？

深潮特此整理编译此文，深入分析了 Eliza ($AI16Z)、GAME ($VIRTUAL)、Rig ($ARC) 和 ZerePy ($ZEREBRO) 四大框架的技术架构、市场定位及其在行业中的潜在影响。

正文

在 Crypto x AI 领域，目前主要有四大框架：

  • Eliza ($AI16Z)

  • GAME ($VIRTUAL)

  • Rig ($ARC)

  • ZerePy ($ZEREBRO)

这些框架各自定位清晰，旨在满足开发者的多样化需求。

Eliza 凭借其先发优势和活跃的 TypeScript 社区，占据了约 60% 的市场份额；GAME (~20%) 则专注于游戏和元宇宙应用，正在迅速普及。

Rig (~15%) 基于 Rust 构建，提供高性能的模块化设计，非常适合 Solana 生态；而 ZerePy (~5%) 是一个基于 Python 的新兴框架，专注于创意输出和社交媒体自动化。目前，这些框架的总估值为 17 亿美元，随着 AI 驱动的加密应用不断扩展，市场规模可能突破 200 亿美元，使得基于市值加权的投资策略成为一种值得考虑的选择。每个框架都占据了独特的市场细分领域——Eliza 专注于社交与多智能体，GAME 聚焦于游戏和元宇宙，Rig 致力于企业级性能，而 ZerePy 则面向创意社区应用。这些框架更多是互为补充，而非直接竞争。

1.概览及市场地位

（原英文表格来自 @arndxt_xo，由深潮 TechFlow 编译）

1.1 Eliza ($AI16Z)

  • 市场份额：~60%

  • 市值：$9000万

  • 核心语言：TypeScript

  • 主要优势：先发优势、庞大的 GitHub 社区（6,000+ 星标，1,800 次分叉）

  • 重点应用：支持多智能体模拟、跨平台社交互动

作为该领域最早的 AI 智能体框架之一，Eliza 占据了主导地位。其先发优势得益于庞大的开发者社区，这不仅加速了框架的功能迭代，也推动了用户的广泛采用。基于 TypeScript 的技术栈，使其成为从事 Web 开发的开发者的理想选择，因此吸引了广泛的开发者群体。

1.2 GAME ($VIRTUAL)

  • 市场份额：~20%

  • 市值：$3000万

  • 核心语言：基于 API/SDK 的语言无关设计

  • 主要优势：游戏行业的快速采用、支持实时智能体交互

  • 重点应用：程序化内容生成、自适应 NPC 行为

GAME 专为游戏和元宇宙应用设计。其基于 API 的架构使开发者能够轻松集成到现有项目中，同时与 $VIRTUAL 生态的紧密联系也推动了生态的快速发展。截至目前，已有 200 多个项目采用了该框架，日均请求量高达 15 万次，并且每周都在持续增长。GAME 的无代码集成功能尤其受到重视，这使得那些希望快速部署项目的团队无需深入技术细节即可实现功能上线。

1.3 Rig ($ARC)

  • 市场份额：~15%

  • 市值：$1600万

  • 核心语言：Rust

  • 主要优势：高性能模块化设计，专为 Solana 生态优化

  • 重点应用：企业级性能需求、复杂交易处理

Rig 是专注于性能的框架，采用 Rust 语言构建，充分利用了 Solana 的高吞吐量优势。其模块化设计使开发者能够根据具体需求灵活定制功能，非常适合需要高性能和低延迟的企业级应用场景。尽管市场份额相对较小，但其在 Solana 生态中的定位使其对高频交易和复杂智能合约执行的开发者尤为吸引。

1.4 ZerePy ($ZEREBRO)

  • 市场份额：~5%

  • 市值：$3000万

  • 核心语言：Python

  • 主要优势：专注创意输出和社交媒体自动化

  • 重点应用：生成式内容、社区互动工具

作为领域内的新兴框架，ZerePy 以 Python 为核心语言，降低了开发门槛，吸引了大量创意开发者和内容创作者。其专注于生成式内容和社交媒体自动化的特性，使其成为创意社区和营销团队的理想选择。虽然目前市场份额较小，但其增长潜力不容忽视。

2.技术架构与核心组件

Eliza ($AI16Z)

  • 多智能体系统：支持多个 AI 智能体在同一运行环境中协作或竞争，适用于复杂的交互场景。

  • 内存管理 (RAG)：通过检索相关信息来增强生成内容的上下文记忆能力，支持长期交互。

  • 插件系统：允许社区开发扩展功能，例如语音、文本解析以及多媒体文件（如 PDF、图像）的处理。

  • 广泛的模型支持：兼容本地开源大语言模型 (LLM) 或基于云的 API（如 OpenAI、Anthropic）。

Eliza 的架构围绕多模态通信设计，非常适合社交、营销和社区导向的 AI 应用。它支持轻松集成到 Discord、X（原 Twitter）、Telegram 等平台，为开发者提供了丰富的扩展选项。然而，在大规模部署时，需要有效管理多个智能体的人格和内存模块，以确保系统的稳定性和高效性。

GAME ($VIRTUAL)

  • API + SDK 模型：为游戏工作室和元宇宙项目提供简洁的智能体集成方案。

  • 智能体提示接口：协调用户输入与智能体策略引擎之间的交互，优化玩家体验。

  • 策略规划引擎：将智能体逻辑分为高层次目标规划和低层次策略执行，提升角色行为的灵活性。

  • 区块链集成：支持链上钱包操作和去中心化智能体治理，增强元宇宙内的资产管理能力。

GAME 的架构专为游戏和元宇宙场景优化，优先满足实时性能需求，同时支持智能体的动态适应能力。它的策略规划引擎能够帮助游戏角色制定目标并实时调整行动，从而为玩家提供更沉浸的体验。尽管其架构可以扩展到其他领域，但其设计仍然主要面向虚拟世界和程序化生成的应用场景。

Rig ($ARC)

  • Rust 工作区结构：为了实现清晰和模块化的设计，将功能划分为多个独立的包。

  • 提供商抽象层：统一规范与多种 LLM 提供商（如 OpenAI 和 Anthropic）的交互方式。

  • 向量存储集成：支持多种后端（MongoDB、Neo4j）以实现上下文检索功能。

  • 智能体系统：集成检索增强生成 (RAG) 和专用工具的使用。

Rig 的高性能架构得益于 Rust 的并发模型，这使其非常适合需要严格资源管理的企业应用场景。通过分层抽象的设计理念，Rig 提供了极高的可靠性，但 Rust 的陡峭学习曲线可能会限制开发者的参与范围。

ZerePy ($ZEREBRO)

  • 基于 Python：专为熟悉 Python 库和开发流程的 AI/ML 开发人员设计，易于上手。

  • 模块化 Zerebro 后端：提供创意内容生成能力，特别适用于社交媒体和艺术领域。

  • 智能体自治：专注于“创意输出”，包括模因（网络流行文化内容）、音乐和 NFT 生成任务。

  • 社交平台集成：内置类似 Twitter 的功能模块，如发帖、回复和转发操作。

ZerePy 专为希望在社交平台上快速部署智能体的 Python 开发者提供了解决方案。尽管其应用范围比 Eliza 或 Rig 更加狭窄，但 ZerePy 在艺术创作或娱乐驱动的场景中表现出色，尤其在去中心化社区中具有独特的优势。

3.比较维度

3.1 易用性

  • Eliza：设计上追求平衡，虽然多智能体的复杂性带来一定的学习曲线，但强大的 TypeScript 开发者社区为其提供了良好的支持。

  • GAME：专为非技术用户设计，尤其是在游戏领域，提供无代码或低代码的开发解决方案，降低了使用门槛。

  • Rig：对开发者要求较高，Rust 的严格性需要一定的专业能力，但其高性能和可靠性为付出努力的开发者带来丰厚回报。

  • ZerePy：对 Python 用户非常友好，尤其适合从事创意或媒体相关 AI 任务的开发者。

3.2 可扩展性

  • Eliza：V2 版本引入了可扩展的消息总线和优化的并发处理能力，但多智能体的任务调度和资源分配仍需精细管理。

  • GAME：可扩展性取决于游戏实时需求和区块链网络的稳定性，只要能有效控制游戏引擎的限制，性能表现依然出色。

  • Rig：得益于 Rust 的异步运行时，天然具备高扩展性，非常适合高吞吐量和企业级工作负载。

  • ZerePy：扩展性主要依赖社区驱动，适合创意和社交媒体领域，但对大型企业级负载的支持较为有限。

3.3 适应性

  • Eliza：适应性最强，拥有插件系统、广泛的模型支持以及跨平台的集成能力，适合多种应用场景。

  • GAME：在游戏领域的适应性极强，可与多种游戏引擎无缝集成，但在其他领域的适用性相对较弱。

  • Rig：适合数据密集型或企业任务，支持灵活选择多种大语言模型和向量存储，满足复杂场景需求。

  • ZerePy：专注于创意输出，依托 Python 生态轻松扩展，但应用领域较为狭窄。

3.4 性能

  • Eliza：针对社交媒体和对话任务进行了优化，其性能表现依赖于外部模型 API 的质量和响应速度。

  • GAME：在游戏内动态情境中提供出色的实时性能，具体表现取决于智能体逻辑与区块链开销的协调。

  • Rig：凭借 Rust 的并发能力和内存安全性，性能表现卓越，尤其适合复杂的大规模 AI 处理任务。

  • ZerePy：性能主要依赖 Python 的执行速度和模型调用效率，足以支持社交和内容创作任务，但不适合企业级高吞吐量需求。

4.优势与局限

（原英文表格来自 @arndxt_xo，由深潮 TechFlow 编译）

5.市场潜力与前景

四个框架的总市值目前为 17 亿美元。如果 AI 与加密货币 (Crypto) 领域能像 L1 区块链一样实现爆发式增长，其市场潜力可能突破 200 亿美元。对于投资者而言，市值加权可能是更明智的策略，尤其是在这些框架各自服务于不同市场领域，并可能在整体市场上升趋势中共同受益的情况下。

  • Eliza ($AI16Z)：凭借成熟的生态系统、强大的代码库，以及即将推出的 V2 功能（如 Coinbase 智能体工具包和可信执行环境 (TEE) 支持），有望继续保持市场份额的领先地位。

  • GAME ($VIRTUAL)：在游戏和元宇宙领域的普及速度加快，与 $VIRTUAL 生态系统的协同效应确保了开发者的持续关注。

  • Rig ($ARC)：可能成为 Solana 上企业 AI 的“隐藏瑰宝”。随着握手计划的推进，其有望复制其他链专用框架的成功模式。

  • ZerePy ($ZEREBRO)：尽管定位较为小众，但凭借 Python 生态系统的支持和强大的社区势头，专注于创意和艺术领域，这些领域通常被更通用的解决方案忽视。

6.综合比较洞察

6.1 技术栈与学习曲线

  • Eliza (TypeScript)：在易用性和功能丰富性之间实现了良好的平衡。

  • GAME：为游戏开发提供了简单易用的 API，但应用范围较为局限。

  • Rig (Rust)：以更高的复杂性为代价，追求性能的极致优化。

  • ZerePy (Python)：在创意应用中操作简单，但缺乏企业级的广泛适用性。

6.2 社区与生态系统

  • Eliza：在 GitHub 上拥有最大的社区影响力，反映了其广泛的适用性和强大的社区支持。

  • GAME：在游戏和元宇宙领域快速成长，得益于 $VIRTUAL 生态系统的支持。

  • Rig：尽管开发者社区较小，但技术能力强，专注于高性能的应用场景。

  • ZerePy：围绕创意和去中心化艺术建立的小众社区，通过与 Eliza 的合作进一步增强了生态影响力。

6.3 未来增长催化剂

  • Eliza：即将推出的插件注册表和 TEE 集成可能进一步巩固其市场领导地位。

  • GAME：通过 $VIRTUAL 生态系统的扩展，吸引更多非技术用户，推动增长。

  • Rig：潜在的 Solana 合作伙伴关系和企业级定位可能在开发者社区扩大后带来显著增长。

  • ZerePy：依托 Python 在 AI 开发中的普及性，以及创意和社区驱动项目的流行趋势，进一步巩固其在小众市场的地位。