Título original: Una comparación analítica de los marcos de Crypto x AI
Autor original: arndxt
Fuente original: https://substack.com/
Compilado por: Daisy, Mars Finance
Análisis comparativo de marcos de criptografía x IA
Existen cuatro marcos principales en el campo de la criptografía y la IA:
Eliza ($AI16Z),
GAME ($VIRTUAL),
Rig ($ARC),
ZerePy ($ZEREBRO).
Estos marcos satisfacen diferentes necesidades de los desarrolladores.
Eliza, gracias a su ventaja de ser el primero y a su próspera comunidad de TypeScript, ocupa aproximadamente el 60% de la cuota de mercado, convirtiéndose en el líder del mercado; mientras que GAME (aproximadamente el 20%) se centra en aplicaciones de juegos y metaverso, siendo rápidamente adoptado.
Rig (aproximadamente el 15%) está construido sobre Rust, adaptándose al ecosistema de Solana con un diseño modular orientado al rendimiento; ZerePy (aproximadamente el 5%) es un marco emergente basado en Python, centrado en la salida creativa y la automatización de redes sociales.
La valoración total de estos marcos es de 1.7 mil millones de dólares, y a medida que las aplicaciones impulsadas por IA en criptografía continúan expandiéndose, se espera que su tamaño de mercado supere los 20 mil millones de dólares, haciendo que un enfoque ponderado por capitalización de mercado pueda ser atractivo. Cada marco ocupa un lugar en su dominio único: sistemas sociales y multiagente (Eliza), juegos/metaverso (GAME), rendimiento empresarial (Rig), aplicaciones creativas comunitarias (ZerePy), proporcionando opciones complementarias en lugar de relaciones de competencia directa.
1. Visión general y posicionamiento de mercado
Eliza ($AI16Z)
Cuota de mercado: aproximadamente el 60%
Capitalización de mercado: 900 millones de dólares
Lenguaje principal: TypeScript
Principales ventajas: ventaja de ser el primero, gran comunidad de GitHub (más de 6,000 estrellas, 1,800 bifurcaciones)
Áreas clave: simulación multiagente, interacción social multiplataforma
Como uno de los primeros marcos de agentes de IA en el campo, Eliza ocupa una posición dominante. Su ventaja de ser el primero se ve reforzada por una gran comunidad de colaboradores, lo que acelera el progreso del desarrollo y la adopción por parte de los usuarios. La pila tecnológica de TypeScript de Eliza la convierte en la elección natural para los desarrolladores en el ecosistema web, garantizando un atractivo amplio.
GAME ($VIRTUAL)
Cuota de mercado: aproximadamente el 20%
Capitalización de mercado: 300 millones de dólares
Lenguaje principal: basado en API/SDK (independiente del lenguaje)
Principales ventajas: rápida adopción en la industria del juego, funcionalidad de agentes en tiempo real
Áreas clave: generación de contenido programático, comportamiento adaptativo de NPC
GAME está diseñado específicamente para aplicaciones de juegos y metaverso. Su arquitectura impulsada por API y su estrecha conexión con el ecosistema $VIRTUAL han impulsado su rápido crecimiento: ya hay más de 200 proyectos, con un promedio de 150,000 solicitudes diarias y un crecimiento continuo. La integración sin código de GAME atrae aún más a los equipos que priorizan un despliegue rápido en lugar de una personalización técnica profunda.
Rig ($ARC)
Cuota de mercado: aproximadamente el 15%
Capitalización de mercado: 160 millones de dólares
Lenguaje principal: Rust
Principales ventajas: alto rendimiento, diseño modular (nivel empresarial)
Áreas clave: aplicaciones 'puras' basadas en Solana, enfocadas en la generación aumentada de recuperación
La arquitectura Rust de Rig es adecuada para desarrolladores que valoran la velocidad, la seguridad de memoria y la concurrencia eficiente. Su diseño está especialmente orientado a aplicaciones 'empresariales' o impulsadas por datos, especialmente en la plataforma Solana. A pesar de la curva de aprendizaje pronunciada, la modularidad y confiabilidad que ofrece Rig son atractivas para desarrolladores orientados a sistemas.
ZerePy ($ZEREBRO)
Cuota de mercado: aproximadamente el 5%
Capitalización de mercado: 300 millones de dólares
Lenguaje principal: Python
Principales ventajas: capacidades creativas impulsadas por la comunidad, automatización de redes sociales
Áreas clave: despliegue de agentes en plataformas sociales, especialmente en salidas artísticas o de nicho
ZerePy es un marco emergente, derivado del backend central de Zerebro. Su base en Python y su enfoque en aplicaciones creativas (como NFT, música y arte digital) atraen a un grupo de usuarios específico. La colaboración con Eliza ($AI16Z) ha elevado su visibilidad, pero el alcance limitado de ZerePy podría restringir su adopción en aplicaciones empresariales más amplias.
2. Arquitectura técnica y componentes centrales
Eliza ($AI16Z)
Sistema multiagente: despliega múltiples personalidades de IA en un entorno de ejecución compartido.
Gestión de memoria (RAG): implementa un pipeline basado en generación aumentada de recuperación para el procesamiento de contexto a largo plazo.
Sistema de plugins: admite extensiones construidas por la comunidad para manejar voz, texto, y análisis de medios (como PDF, imágenes).
Amplio soporte de modelos: puede integrar LLM de código abierto locales o API basadas en la nube (como OpenAI, Anthropic).
El diseño técnico de Eliza se centra en la comunicación multimodal, lo que la hace muy adecuada para aplicaciones de agentes de IA impulsadas por redes sociales, marketing o comunidades. Aunque se destaca en la integración con plataformas como Discord, X (anteriormente Twitter), Telegram, entre otros, en un uso a gran escala, requiere una cuidadosa coordinación de las diferentes personalidades de los agentes y los módulos de memoria en ejecución.
GAME ($VIRTUAL)
Modelo API + SDK: simplifica la integración de agentes para estudios de juegos y proyectos de metaverso.
Interfaz de indicaciones de agente: coordina la interacción entre la entrada del usuario y el motor estratégico del agente.
Motor de planificación estratégica: divide la lógica del agente en planificación de objetivos de alto nivel y ejecución de estrategias de bajo nivel.
Integración blockchain: posible soporte para operaciones de billetera en cadena, para la gobernanza descentralizada de agentes.
La arquitectura de GAME está altamente centrada en escenarios de juego o metaverso, priorizando el rendimiento en tiempo real y la adaptabilidad continua de los agentes. Aunque puede ampliarse a otros campos, su diseño del sistema está claramente inclinado hacia mundos virtuales y escenarios generados por programación.
Rig ($ARC)
Estructura del espacio de trabajo de Rust: divide las funcionalidades en múltiples crates para mejorar la claridad y el nivel de modularidad.
Capa de abstracción de proveedores: normaliza las interacciones con varios proveedores de LLM (como OpenAI, Anthropic).
Integración de almacenamiento vectorial: admite múltiples backend (como MongoDB, Neo4j) para la recuperación de contexto.
Sistema de agentes: utiliza generación aumentada de recuperación (RAG) y herramientas dedicadas.
El diseño de alto rendimiento de Rig se beneficia del modelo de concurrencia de Rust, lo que lo hace muy adecuado para escenarios empresariales que requieren una gestión estricta de los recursos. A través de una abstracción en capas, su claridad conceptual proporciona un rendimiento confiable. Sin embargo, la alta curva de aprendizaje de Rust puede limitar la cantidad de desarrolladores.
ZerePy ($ZEREBRO)
Basado en Python: adecuado para desarrolladores de IA/ML familiarizados con bibliotecas y flujos de trabajo de Python.
Backend modular de Zerebro: centrado en la generación de contenido creativo, especialmente en redes sociales y artes.
Autonomía de agentes: centrada en 'salida creativa', como memes, música y tareas de generación de NFT.
Integración de plataformas sociales: comandos de función incorporados similares a Twitter (publicar, responder, retuitear).
ZerePy llena un vacío único para los desarrolladores de Python que buscan desplegar agentes de manera sencilla en plataformas sociales. Aunque su alcance es más limitado que Eliza o Rig, ZerePy brilla en escenarios impulsados por el arte o el entretenimiento, especialmente en comunidades descentralizadas.
3. Dimensiones de comparación
3.1 Facilidad de uso
Eliza: adopta un enfoque equilibrado; debido a la complejidad de los sistemas multiagente, la curva de aprendizaje es moderada, pero se beneficia de una sólida base de desarrolladores de TypeScript.
GAME: diseñado para usuarios no técnicos en el ámbito de los juegos, ofrece soluciones sin código o de bajo código.
Rig: más desafiante; la rigidez de Rust requiere conocimientos especializados, pero la recompensa es un alto rendimiento y alta fiabilidad.
ZerePy: el más amigable para los usuarios de Python, especialmente en tareas de IA centradas en la creatividad o los medios.
3.2 Escalabilidad
Eliza: la versión V2 introdujo un bus de mensajes escalable y capacidades de concurrencia mejoradas, aunque la concurrencia multiagente sigue siendo compleja.
GAME: la escalabilidad está relacionada con las necesidades de juegos en tiempo real y redes blockchain; si se gestionan correctamente las limitaciones del motor de juego, el rendimiento puede ser estable.
Rig: naturalmente escalable a través del runtime asíncrono de Rust, adecuado para cargas de trabajo de alto rendimiento o empresariales.
ZerePy: expandido por la comunidad, principalmente probado en escenarios creativos o de redes sociales, con soporte limitado para cargas empresariales a gran escala.
3.3 Adaptabilidad
Eliza: la más adaptable, con un sistema de plugins, amplio soporte de modelos e integración multiplataforma.
GAME: altamente adaptable en escenarios de juego, puede integrarse en varios motores de juego, pero tiene menor adaptabilidad en otros campos.
Rig: adecuado para tareas intensivas en datos o empresariales; la capa de proveedores flexible admite múltiples LLM y almacenamiento vectorial.
ZerePy: orientado a la salida creativa; fácil de escalar dentro del ecosistema Python, pero con un rango de dominio más limitado.
3.4 Rendimiento
Eliza: optimizada para tareas rápidas en redes sociales o de conversación, su rendimiento depende de API de modelos externos.
GAME: rendimiento en tiempo real que apoya dinámicas de juegos; el rendimiento depende de la combinación de la lógica del agente y el costo de blockchain.
Rig: destaca por la concurrencia y seguridad de memoria de Rust, adecuado para tareas complejas y a gran escala de procesamiento de IA.
ZerePy: el rendimiento depende de la velocidad de Python y las llamadas a modelos; generalmente es suficiente para tareas sociales/contenido, pero no es adecuado para demandas de alto rendimiento empresarial.
4. Ventajas y limitaciones
5. Potencial de mercado y perspectivas
La capitalización de mercado de los cuatro marcos es de 1.7 mil millones de dólares, y si la industria de IA x criptografía sigue un patrón de crecimiento explosivo similar al de las blockchain L1, se espera que su tamaño de mercado supere los 20 mil millones de dólares. Para los inversores, puede ser prudente adoptar un enfoque ponderado por capitalización de mercado, especialmente si creen que estos marcos crecerán conjuntamente en un contexto más amplio de 'elevarse todos los barcos'.
Eliza ($AI16Z): con su ecosistema maduro, una sólida biblioteca de código y las próximas funciones mejoradas de V2 (como la integración del paquete de herramientas de agentes de Coinbase y soporte de TEE), probablemente continuará liderando la cuota de mercado.
GAME ($VIRTUAL): se espera una adopción adicional en el campo de juegos/metaverso, con la sinergia del ecosistema $VIRTUAL asegurando un interés continuo de los desarrolladores.
Rig ($ARC): tiene el potencial de convertirse en el 'tesoro oculto' de la IA empresarial en Solana. A medida que el programa de handshake madura, podría replicar la trayectoria de éxito de otros marcos específicos de cadenas.
ZerePy ($ZEREBRO): aunque está posicionado como un nicho, apunta a casos de uso creativos y artísticos más amplios, aprovechando la fuerte dinámica de la comunidad y el ecosistema Python.
6. Comparación integral de perspectivas
Pila tecnológica y curva de aprendizaje
Eliza (TypeScript): encuentra un equilibrio entre facilidad de uso y riqueza funcional.
GAME: ofrece una API fácil de usar orientada a juegos, pero su rango de aplicación es relativamente nicho.
Rig (Rust): tiene una alta barrera de complejidad mientras persigue la maximización del rendimiento.
ZerePy (Python): simple y directo para aplicaciones creativas, pero carece de capacidades empresariales más amplias.
Comunidad y ecosistema
Eliza: la presencia más fuerte en GitHub, refleja una alta participación de la comunidad y amplia aplicabilidad.
GAME: crece rápidamente en los campos de juegos y metaverso, beneficiándose del apoyo de $VIRTUAL.
Rig: la comunidad de desarrolladores es pequeña, pero con alta capacidad técnica, enfocándose en escenarios de alto rendimiento.
ZerePy: una comunidad de nicho en torno a la creatividad y el arte descentralizado está creciendo, y su colaboración con Eliza ha reforzado aún más su influencia en el ecosistema.
Catalizadores de crecimiento futuro
Eliza: un nuevo registro de plugins y la integración de TEE pueden consolidar aún más su liderazgo.
GAME: atrae la participación de usuarios no técnicos a través de la expansión radical del ecosistema $VIRTUAL.
Rig: asociaciones potenciales con Solana y posicionamiento de nivel empresarial, con la atracción de desarrolladores en aumento, se espera que genere un crecimiento fuerte.
ZerePy: aprovecha la popularidad de Python en el campo de la IA y el impulso cultural en torno a proyectos creativos y comunitarios para desarrollarse aún más.
