原文标题：An Analytical Comparison for Crypto x AI Frameworks   

原文作者：arndxt   

原文来源：https://substack.com/   

编译：Daisy， 火星财经

加密 x AI 框架的分析对比

加密与 AI 领域主要有以下四种框架：

  1. Eliza ($AI16Z)，

  2. GAME ($VIRTUAL)，

  3. Rig ($ARC)，

  4. ZerePy ($ZEREBRO)。

这些框架各自满足不同的开发者需求。

Eliza 凭借先发优势和蓬勃发展的 TypeScript 社区占据约 60% 的市场份额，成为市场主导者；而 GAME（约 20%）则专注于游戏和元宇宙应用，并迅速被采用。

Rig（约 15%）基于 Rust 构建，以面向性能的模块化设计适配 Solana 生态系统；ZerePy（约 5%）是一款基于 Python 的新兴框架，专注于创意输出和社交媒体自动化。

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，其市场规模有望突破 200 亿美元，使得按市值加权的方法可能具有吸引力。每个框架在其独特领域中占据一席之地——社交和多代理系统（Eliza）、游戏/元宇宙（GAME）、企业性能（Rig）、创意社区应用（ZerePy），它们提供了互补的选项，而非直接竞争关系。

1. 概览与市场定位

Eliza ($AI16Z)

  • 市场份额：约 60%

  • 市值：9 亿美元

  • 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 次分支）

  • 重点领域：多代理模拟、跨平台社交互动

作为该领域最早的 AI 代理框架之一，Eliza 占据主导地位。其先发优势因庞大的贡献者社区而进一步增强，这加速了开发进度和用户采用率。Eliza 的 TypeScript 技术栈使其成为 Web 生态系统开发者的自然选择，确保了广泛的吸引力。

GAME ($VIRTUAL)

  • 市场份额：约 20%

  • 市值：3 亿美元

  • 核心语言：基于 API/SDK（语言无关）

  • 主要优势：游戏行业的快速采用，实时代理功能

  • 重点领域：程序化内容生成、自适应 NPC 行为

GAME 专为游戏和元宇宙应用而设计。其 API 驱动的架构以及与 $VIRTUAL 生态系统的紧密联系推动了其快速发展：已有 200+ 项目，日均请求达 15 万次，并保持快速增长。GAME 的无代码集成进一步吸引了优先快速部署而非深入技术定制的团队。

Rig ($ARC)

  • 市场份额：约 15%

  • 市值：1.6 亿美元

  • 核心语言：Rust

  • 主要优势：高性能、模块化设计（企业级）

  • 重点领域：基于 Solana 的“纯粹应用”，侧重于检索增强生成

Rig 的 Rust 架构适合重视速度、内存安全和高效并发的开发者。其专门设计适合“企业级”或以数据驱动为主的应用，尤其是在 Solana 平台上。尽管学习曲线较陡，Rig 提供的模块化和可靠性对系统导向型开发者具有吸引力。

ZerePy ($ZEREBRO)

  • 市场份额：约 5%

  • 市值：3 亿美元

  • 核心语言：Python

  • 主要优势：以社区为驱动的创意能力，社交媒体自动化

  • 重点领域：社交平台上的代理部署，尤其是艺术或小众输出

ZerePy 是一款新兴框架，源自 Zerebro 的核心后端。其基于 Python 的基础以及对创意应用（如 NFT、音乐和数字艺术）的专注，吸引了特定用户群。与 Eliza ($AI16Z) 的合作提升了知名度，但 ZerePy 的范围较窄，可能限制其在更广泛企业应用中的普及。

2. 技术架构与核心组件

Eliza ($AI16Z)

  • 多代理系统：在共享运行时环境中部署多个 AI 人格。

  • 内存管理 (RAG)：实现基于检索增强生成的管道，用于长期上下文处理。

  • 插件系统：支持社区构建的扩展，用于处理语音、文本、媒体解析（如 PDF、图像）。

  • 广泛的模型支持：可集成本地开源 LLM 或基于云的 API（如 OpenAI、Anthropic）。

Eliza 的技术设计以多模态通信为核心，使其非常适合社交、营销或社区驱动的 AI 代理应用。尽管它在与 Discord、X（前 Twitter）、Telegram 等平台的集成方面表现出色，但在大规模使用中，需要谨慎协调不同代理人格和内存模块的运行。

GAME ($VIRTUAL)

  • API + SDK 模型：为游戏工作室和元宇宙项目简化代理集成。

  • 代理提示界面：协调用户输入与代理战略引擎之间的交互。

  • 战略规划引擎：将代理逻辑分为高层次目标规划和低层次策略执行。

  • 区块链集成：潜在支持链上钱包操作，用于去中心化代理治理。

GAME 的架构高度专注于游戏或元宇宙场景，优先考虑实时性能和持续的代理适应能力。尽管可以扩展到游戏以外的领域，其系统设计明显倾向于虚拟世界和程序化生成场景。

Rig ($ARC)

  • Rust 工作区结构：将功能划分为多个 crate，以提高清晰度和模块化程度。

  • 提供商抽象层：规范与各种 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic）的交互。

  • 向量存储集成：支持多种后端（如 MongoDB、Neo4j）用于上下文检索。

  • 代理系统：嵌入检索增强生成 (RAG) 和专用工具的使用。

Rig 的高性能设计受益于 Rust 的并发模型，使其非常适合需要严格资源管理的企业场景。通过分层抽象，其概念清晰性提供了可靠的性能。然而，Rust 较高的学习曲线可能限制开发者的数量。

ZerePy ($ZEREBRO)

  • 基于 Python：适合熟悉 Python 库和工作流的 AI/ML 开发者。

  • 模块化 Zerebro 后端：专注于创意内容生成，尤其是社交媒体和艺术领域。

  • 代理自治：侧重于“创意输出”，如表情包、音乐和 NFT 生成任务。

  • 社交平台集成：内置类似 Twitter 的功能命令（发布、回复、转推）。

ZerePy 为寻求在社交平台上简便部署代理的 Python 开发者填补了一个独特的空白。虽然其范围比 Eliza 或 Rig 更窄，但 ZerePy 在艺术或娱乐驱动的场景中表现出色，尤其是在去中心化社区中。

3. 对比维度

3.1 易用性

  • Eliza：采用平衡的方法，由于多代理系统的复杂性，学习曲线适中，但受益于强大的 TypeScript 开发者基础。

  • GAME：为游戏领域的非技术用户设计，提供无代码或低代码解决方案。

  • Rig：较具挑战性；Rust 的严格性需要专业知识，但带来的回报是高性能和高可靠性。

  • ZerePy：对 Python 用户最友好，尤其是在创意或媒体聚焦的 AI 任务中。

3.2 可扩展性

  • Eliza：V2 版本引入了可扩展的消息总线和改进的并发功能，但多代理并发仍较复杂。

  • GAME：可扩展性与实时游戏需求和区块链网络相关；如果能管理好游戏引擎约束，性能可以保持稳定。

  • Rig：通过 Rust 的异步运行时自然具备可扩展性，适合高吞吐量或企业级工作负载。

  • ZerePy：由社区驱动扩展，主要在创意或社交媒体场景中测试，可扩展性对大规模企业负载的支持有限。

3.3 适应性

  • Eliza：适应性最强，拥有插件系统、广泛的模型支持和跨平台集成。

  • GAME：在游戏场景中的专业适应性强，可集成到各种游戏引擎，但在游戏之外的领域适应性较低。

  • Rig：适合数据密集型或企业任务；灵活的提供商层支持多个 LLM 和向量存储。

  • ZerePy：面向创意输出；在 Python 生态系统内易于扩展，但领域范围较窄。

3.4 性能

  • Eliza：优化用于快速的社交媒体或对话任务，性能依赖于外部模型 API。

  • GAME：支持游戏动态的实时性能；性能取决于代理逻辑与区块链开销的结合。

  • Rig：凭借 Rust 的并发和内存安全性表现卓越，适合复杂、大规模的 AI 处理任务。

  • ZerePy：性能依赖于 Python 的速度和模型调用；通常足够用于社交/内容任务，但不适合企业级吞吐量需求。

4. 优势与局限

5.市场潜力与展望

四个框架的总市值为 17 亿美元，如果 AI x 加密行业遵循 L1 区块链曾经的爆炸式增长模式，其市场规模有望突破 200 亿美元。对于投资者来说，采取按市值加权的方法可能是明智之举，特别是如果相信这些框架将在更广泛的“潮涨船高”情境下共同增长。

  • Eliza ($AI16Z)：凭借其成熟的生态系统、强大的代码库以及即将推出的 V2 增强功能（如 Coinbase 代理工具包集成、TEE 支持），很可能继续保持市场份额的领导地位。

  • GAME ($VIRTUAL)：在游戏/元宇宙领域有望进一步被采用，与 $VIRTUAL 生态系统的协同效应确保了持续的开发者兴趣。

  • Rig ($ARC)：有可能成为 Solana 企业级 AI 的“隐藏瑰宝”。随着握手计划的成熟，它可能会复制其他链专用框架的成功轨迹。

  • ZerePy ($ZEREBRO)：尽管定位小众，但凭借强大的社区势头和 Python 生态系统，瞄准了更广泛解决方案常忽略的创意和艺术用例。

6. 综合比较洞察

技术栈与学习曲线

  • Eliza (TypeScript)：在易用性和功能丰富性之间取得平衡。

  • GAME：提供面向游戏的易用 API，但应用范围较为小众。

  • Rig (Rust)：在追求性能最大化的同时，复杂性门槛较高。

  • ZerePy (Python)：对于创意应用来说简单直接，但缺乏更广泛的企业级能力。

社区与生态系统

  • Eliza：GitHub 上的存在感最强，反映出强大的社区参与度和广泛的适用性。

  • GAME：在游戏和元宇宙领域增长迅速，受益于 $VIRTUAL 的支持。

  • Rig：开发者社区规模较小，但技术能力较强，专注于高性能场景。

  • ZerePy：围绕创意和去中心化艺术的小众社区正在成长，与 Eliza 的合作进一步增强了其生态影响力。

未来增长催化剂

  • Eliza：新的插件注册表和 TEE 集成可能进一步巩固其领导地位。

  • GAME：通过 $VIRTUAL 生态系统的激进扩张，吸引非技术用户的参与。

  • Rig：潜在的 Solana 合作伙伴关系和企业级定位，随着开发者的吸引力增强，有望带来强劲增长。

  • ZerePy：利用 Python 在 AI 领域的普及性以及围绕创意和社区驱动项目的文化势头进一步发展。