Auteur : Arndxt, Threading on the Edge ; Traduction : 金色财经xiaozou
Il existe quatre grands frameworks dans le domaine Crypto x AI : Eliza (AI16Z), GAME (VIRTUAL), Rig (ARC) et ZerePy (ZEREBRO).
Ces quatre grands frameworks répondent à des besoins de développement différents.
Avec l'avantage de premier arrivé et l'essor de la communauté TypeScript, Eliza domine avec environ 60 % de part de marché, tandis que GAME (environ 20 % de part de marché) cible les applications de jeux et de mondes virtuels à adoption rapide.
Rig (avec une part de marché d'environ 15 %) est développé en Rust, offrant des performances modulaires orientées vers la performance adaptées à l'écosystème Solana, tandis que la nouvelle architecture basée sur Python, ZerePy (avec une part de marché d'environ 5 %), se concentre sur la production créative et l'automatisation des médias sociaux. La capitalisation boursière totale de ces frameworks est de 1,7 milliard de dollars, et avec l'expansion des applications d'intelligence artificielle dans la cryptographie, leur capitalisation boursière totale pourrait dépasser 20 milliards de dollars, rendant la méthode de pondération par capitalisation boursière potentiellement attrayante. Chaque framework occupe un marché unique : agents sociaux et multi-intelligences (Eliza), jeux/mondes virtuels (GAME), performance d'entreprise (Rig) et utilisation par des communautés créatives (ZerePy), offrant des choix complémentaires plutôt que de se concurrencer directement.
1. Aperçu des quatre grands frameworks et positionnement sur le marché
(1) Eliza ($AI16Z)
● Part de marché : ~60%
● Capitalisation boursière : 900 millions de dollars
● Langage principal : TypeScript
● Principaux avantages : Avantage de premier arrivé, large communauté GitHub (plus de 6000 étoiles, 1800 forks)
● Focalisation : Simulation multi-agents, participation sociale multiplateforme.
En tant que l'un des premiers frameworks d'agents IA dans le domaine, Eliza a dominé. Son avantage de premier arrivé a été soutenu par une large communauté de contributeurs, accélérant la vitesse de développement et favorisant l'adoption par les utilisateurs. La pile TypeScript d'Eliza en fait un choix idéal pour les développeurs travaillant dans des écosystèmes basés sur le web, garantissant une large attractivité.
(2) GAME (VIRTUAL)
● Part de marché : ~20%
● Capitalisation boursière : 300 millions de dollars
● Langage principal : (basé sur API/SDK ; approche indépendante du langage)
● Principaux avantages : Adoption rapide dans l'industrie du jeu, fonctionnalités d'agents en temps réel.
● Focalisation : Génération de contenu programmatique, comportements NPC adaptatifs.
GAME est conçu sur mesure pour les applications de jeux et de mondes virtuels. Son architecture API-driven et son lien étroit avec l'écosystème VIRTUAL ont suscité une grande dynamique : plus de 200 projets récoltés, 150 000 demandes par jour, croissance rapide chaque semaine. L'intégration sans code de GAME attire également ceux qui privilégient un déploiement rapide plutôt qu'une personnalisation technique approfondie.
(3) Rig (ARC)
● Part de marché : ~15%
● Capitalisation boursière : 160 millions de dollars
● Langage principal : Rust
● Principaux avantages : Performance, conception modulaire (niveau entreprise)
● Focalisation : « pure-play » basé sur Solana, mettant l'accent sur la génération augmentée par recherche.
Rig est basé sur une architecture Rust, répondant aux besoins des développeurs qui privilégient la vitesse, la sécurité mémoire et la concurrence efficace. Il est spécialement conçu pour des applications « de niveau entreprise » ou basées sur des données massives, en particulier pour les applications sur Solana. Bien que la courbe d'apprentissage soit relativement raide, Rig offre des performances modulaires et une fiabilité qui peuvent attirer les développeurs orientés système.
(4) ZerePy (ZEREBRO)
● Part de marché : ~5%
● Capitalisation boursière : 300 millions de dollars
● Langage principal : Python
● Principaux avantages : Créativité pilotée par la communauté, automatisation des médias sociaux.
● Focalisation : Déploiement d'agents sur les plateformes sociales, en particulier pour les créations artistiques ou de niche.
ZerePy est un acteur récent, issu du backend central de Zerebro. Sa base Python, associée à un intérêt pour les applications créatives (NFT, musique et art numérique), a attiré un groupe de fervents partisans. La collaboration avec Eliza a accru la notoriété de ZerePy, mais son champ d'application plus étroit pourrait limiter son adoption à grande échelle par les entreprises.
2. Architecture technique et composants clés
(1) Eliza (AI16Z)
● Système multi-agents : Déploie plusieurs personnalités d'IA sous un runtime partagé.
● Gestion de la mémoire (RAG) : Met en œuvre un pipeline de génération augmentée par recherche pour un contexte à long terme.
● Système de plugins : Supporte l'extension communautaire orientée voix, texte, analyse de médias (par exemple : PDF, images, etc.).
● Large prise en charge des modèles : Intégration de LLM open source locaux ou d'API cloud (OpenAI, Anthropic).
La conception technique d'Eliza est centrée sur la communication multimodale, ce qui la rend très adaptée aux agents IA sociaux, marketing ou communautaires. Bien qu'elle excelle dans une intégration facile (Discord, X, Telegram), son utilisation à grande échelle nécessite une orchestration minutieuse des différentes personnalités d'agents et des modules de mémoire.
(2) GAME (VIRTUAL)
● Modèle API + SDK : Simplifie l'intégration des agents pour les sociétés de jeux et les projets de mondes virtuels.
● Interface de suggestion d'agents : Coordonne l'interaction entre les entrées des utilisateurs et le moteur stratégique des agents.
● Moteur de planification stratégique : Divise la logique des agents en planification d'objectifs de haut niveau et exécution de stratégies de bas niveau.
● Intégration blockchain : Opérateurs de portefeuille potentiels pour la gouvernance décentralisée des agents.
L'architecture de GAME est hautement personnalisée pour les jeux ou les environnements virtuels, priorisant la performance en temps réel et l'adaptation continue des agents. Bien que son rôle ne soit pas limité au domaine du jeu, le système est clairement conçu pour les mondes virtuels et les scénarios générés par programme.
(3) Rig (ARC)
● Structure de l'espace de travail Rust : Pour assurer clarté et modularité, les fonctionnalités sont séparées en plusieurs crates.
● Couche d'abstraction des fournisseurs : Normalise l'interaction avec divers fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic).
● Intégration de stockage vectoriel : Supporte plusieurs backends (MongoDB, Neo4j) pour la recherche contextuelle.
● Système d'agent : Intégration de la génération augmentée par recherche (RAG) et utilisation d'outils dédiés.
La conception haute performance de Rig bénéficie du modèle de concurrence de Rust, ce qui en fait un choix idéal pour les environnements d'entreprise nécessitant une gestion stricte des ressources. Son concept clair — à travers des abstractions hiérarchiques — offre une fiabilité robuste, mais la courbe d'apprentissage de Rust pourrait limiter le nombre de développeurs.
(4) ZerePy (ZEREBRO)
● Développé en Python : Accessible aux développeurs IA/ML familiers avec les bibliothèques et flux de travail Python.
● Backend Zerebro modulaire : Fournit une génération de contenu créatif, en particulier pour les médias sociaux et l'art.
● Autonomie des agents : Axé sur la « production créative », comme les mèmes, la musique et les tâches de génération de NFT.
● Intégration des plateformes sociales : Inclut des commandes intégrées similaires à Twitter (publier, répondre, retweeter).
ZerePy comble le vide pour les développeurs Python cherchant à déployer directement des agents sur les plateformes sociales. Bien que son champ d'application soit plus étroit que celui d'Eliza ou de Rig, ses cas d'utilisation axés sur l'art ou le divertissement prospèrent, en particulier au sein des communautés décentralisées.
3. Dimensions de comparaison des quatre grands frameworks
(1) Disponibilité
● Eliza : Adopte une approche équilibrée, avec une courbe d'apprentissage modérée en raison de la complexité multi-agents, mais avec une forte base de développeurs TypeScript.
● GAME : Conçu pour les utilisateurs non techniques dans le domaine des jeux, offrant des approches sans code ou à faible code.
● Rig : Plus difficile ; le langage Rust exige une expertise rigoureuse mais peut apporter des performances élevées et une fiabilité.
● ZerePy : Le plus simple pour les utilisateurs Python, en particulier dans les tâches d'IA créatives ou axées sur les médias.
(2) Scalabilité
● Eliza : La version 2 a introduit un bus de messages extensible, améliorant la concurrence, mais la concurrence multi-agents peut être complexe.
● GAME : La scalabilité est liée aux exigences des jeux en temps réel et aux réseaux blockchain ; si les contraintes des moteurs de jeu sont maîtrisées, la performance restera stable.
● Rig : Grâce à l'exécution asynchrone de Rust, il possède naturellement la scalabilité, adapté aux charges de travail à haut débit ou de niveau entreprise.
● ZerePy : L'expansion est pilotée par la communauté, principalement testée dans des environnements créatifs ou sociaux, avec moins d'accent sur les charges d'entreprise.
(3) Adaptabilité
● Eliza : La plus adaptable aux systèmes de plugins, avec un large support de modèles et une intégration multiplateforme.
● GAME : Adapté spécifiquement aux environnements de jeu, il peut être intégré dans divers moteurs de jeux, mais est moins applicable en dehors du domaine du jeu.
● Rig : Adapté aux tâches intensives en données ou aux tâches d'entreprise ; fournit une couche flexible de fournisseurs pour plusieurs LLM et stockage vectoriel.
● ZerePy : Axé sur la production créative ; facilement extensible dans l'écosystème Python, mais avec un champ d'application limité.
(4) Performance
● Eliza : Optimisé pour des tâches de médias sociaux ou de conversation dynamiques, ses performances dépendent des API de modèles externes.
● GAME : Performance dynamique en temps réel des jeux ; son succès dépend de l'interaction entre la logique des agents et les charges blockchain.
● Rig : En raison de la concurrence et de la sécurité mémoire de Rust, il offre des performances élevées, ce qui le rend très adapté aux processus d'IA complexes à grande échelle.
● ZerePy : La performance dépend de la vitesse de Python et des appels aux modèles ; généralement suffisante pour les tâches sociales/contenu, mais pas adaptée à un débit de niveau entreprise.
4. Avantages et limites
5. Potentiel et perspectives de marché
Tous ces quatre frameworks ont une capitalisation boursière totale de 1,7 milliard de dollars, et si le secteur AI x Crypto suit le modèle de croissance explosive observé dans les blockchains L1 par le passé, il pourrait dépasser 20 milliards de dollars. Pour les investisseurs qui croient que ces frameworks (chacun servant un marché de niche différent) émergeront ensemble dans une tendance plus large de « montée », la méthode de pondération par capitalisation boursière pourrait être la plus prudente.
● Eliza (AI16Z) : Grâce à son écosystème établi, à sa vaste bibliothèque de code et à la prochaine version améliorée V2 (par exemple, intégration de la suite d'agents Coinbase, support TEE), elle pourrait continuer à maintenir la plus haute part de marché.
● GAME (VIRTUAL) : Devrait se répandre davantage dans le domaine des jeux/mondes virtuels. La synergie avec l'écosystème VIRTUAL garantit l'intérêt continu des développeurs.
● Rig (ARC) : Pourrait devenir le « joyau caché » de l'IA d'entreprise sur Solana ; à mesure que ses plans de partenariat se développent, il pourrait reproduire la traction observée dans d'autres frameworks spécifiques aux chaînes.
● ZerePy (ZEREBRO) : Bien que son champ d'application soit petit, il bénéficie d'une forte dynamique de développement communautaire et de l'écosystème Python, axé en particulier sur les cas d'utilisation créatifs et artistiques souvent négligés par les solutions plus générales.
6. Résumé comparatif
(1) Stack technique et courbe d'apprentissage
● Eliza (TypeScript) équilibre accessibilité et fonctionnalités riches.
● GAME fournit une API accessible pour les jeux, mais peut cibler des niches spécifiques.
● Rig (Rust) maximise les performances au prix d'un seuil de complexité plus élevé.
● ZerePy (Python) est simple pour les applications créatives, mais manque d'adoption plus large par les entreprises.
(2) Communauté et écosystème
● Eliza : Performances optimales sur GitHub, reflétant une forte participation communautaire et une large applicabilité.
● GAME : Bénéficiant du soutien de VIRTUAL, connaît une croissance rapide dans le domaine des jeux et des mondes virtuels.
● Rig : Orienté vers une communauté de développeurs à petite échelle techniquement compétents, axé sur des cas d'utilisation haute performance.
● ZerePy : Une communauté de niche en pleine croissance, axée sur l'art créatif et décentralisé, dont le développement bénéficie d'un partenariat avec Eliza.
(3) Catalyseurs de croissance futurs
● Eliza : Un nouveau registre de plugins et une intégration TEE pourraient renforcer davantage sa position de leader.
● GAME : Expansion active à travers l'écosystème VIRTUAL ; accessible aux utilisateurs non techniques.
● Rig : Une fois la traction des développeurs atteinte, il pourrait s'associer avec Solana, l'accent mis sur les entreprises pourrait entraîner une forte croissance.
● ZerePy : Tire parti de la popularité de Python dans le domaine de l'intelligence artificielle, ainsi que de la dynamique culturelle autour des projets créatifs et pilotés par la communauté.
