Artículo reimpreso de: Observación en cadena

Más disputas sobre estándares de marcos de AI Agents están en pleno apogeo; en estos días, el rendimiento de ARC en el mercado secundario es especialmente llamativo. ¿Cómo entender este marco profesional de desarrollo de aplicaciones AI construido sobre Rust? ¿Cuál es la diferencia entre los marcos ARC y ELIZA? Hablando desde una perspectiva lógica técnica y comercial, comparto mi comprensión:

1）ELIZA es un marco de integración multi-cliente basado en arquitectura TypeScript y orientado al desarrollo de Agents; en otras palabras, ELIZA es un 'ensamblador' que se enfoca en combinar diversas funciones de entrada y salida de grandes modelos LLM con plataformas como Discord y Twitter, ofreciendo funcionalidades como gestión de contexto de memoria y optimización de algoritmos de ajuste del modelo, ayudando a los desarrolladores a implementar rápidamente AI Agents.

ELIZA aborda el problema de 'conexión', para asegurar que los desarrolladores puedan implementar rápidamente AI Agents; su enfoque está en unificar los estándares de interfaz, simplificar el proceso de integración y reducir la barrera de entrada, permitiendo que LLM funcione en aplicaciones multiplataforma.

2）Rig（ARC）es un marco de construcción de sistemas de AI orientado a motores de flujo de trabajo LLM basado en el lenguaje Rust, que debe abordar problemas de optimización de rendimiento a un nivel más bajo; en otras palabras, ARC es una 'caja de herramientas' de motor AI, que ofrece servicios de soporte de backend como llamadas a AI, optimización de rendimiento, almacenamiento de datos y manejo de excepciones.

Rig debe resolver el problema de 'llamada', para ayudar a los desarrolladores a elegir mejor LLM, optimizar mejor las palabras clave, gestionar tokens de manera más efectiva, y cómo manejar la concurrencia, gestionar recursos y reducir la latencia, centrándose en cómo 'hacer un buen uso' de los modelos AI LLM y el sistema AI Agent en su colaboración.

3）以上是很客观的技术逻辑拆解，大家肯定感兴趣 ELIZA vs ARC ¿quién tiene mayor potencial de desarrollo? Solo se dan algunos estándares de evaluación:

1、AI Agent se encuentra en la etapa inicial de explosión ecológica, donde la reputación de mercado y la actividad de desarrolladores en el ecosistema son más importantes; similar a los primeros días del marco de ejecución de la cadena EVM, EOS, una arquitectura de blockchain más avanzada y adecuada para uso comercial, pareció brevemente convertirse en el foco del mercado, pero finalmente fue superada por el enorme ecosistema de desarrolladores de EVM;

2、La carga de ELIZA radica en el diseño de Tokenomics de ai16z que no es lo suficientemente maduro, el problema de 'empoderamiento' del token del marco de código abierto de ai16z y ELIZA, así como la variable de si el paquete completo añadirá 'nuevos' elementos, lo que seguramente hará que su token carezca de impulso para un gran crecimiento a corto plazo; en comparación, ARC parece no tener esta carga;

3、El problema de ARC radica en que describe un marco grandioso, de alto rendimiento y nivel empresarial más adecuado para el ecosistema futuro de AI Agents, pero debe demostrar al mercado, paso a paso, que este 'nivel superior' no es solo un nombre vacío, y es necesario aterrizar algunas aplicaciones de AI individuales y formas innovadoras de AI Agents que sean visibles en la práctica;