Chaque cadre occupe un segment de marché unique, et ces cadres sont plus complémentaires que directement concurrents.

  • Auteur : arndxt

  • Compilation : Deep潮 TechFlow

Introduction

Crypto x IA a le vent en poupe, les Virtuals sont à nouveau en hausse (à la date de compilation de cet article, la capitalisation boursière des Virtuals a dépassé 2,4 milliards de dollars, avec une augmentation de 24 % en 24 heures). En plus des Virtuals, quels autres cadres Crypto x IA méritent l'attention ? Quelles sont les différences entre ces différents cadres ?

Deep潮 TechFlow a compilé cet article, analysant en profondeur l'architecture technique, le positionnement sur le marché et l'impact potentiel des quatre principaux cadres : Eliza（$AI16Z）、JEU（$VIRTUAL）、Rig（$ARC） et ZerePy（$ZEREBRO）.

Texte principal

Dans le domaine Crypto x IA, il existe actuellement quatre principaux cadres :

  • Eliza（$AI16Z）

  • JEU（$VIRTUAL）

  • Rig（$ARC）

  • ZerePy（$ZEREBRO）

Ces cadres ont chacun un positionnement clair, visant à répondre aux besoins diversifiés des développeurs.

Eliza, grâce à son avantage de première arrivée et à sa communauté TypeScript active, détient environ 60 % de part de marché ; GAME（~20%） se concentre sur les applications de jeu et de métavers, et se propage rapidement.

Rig（~15%）construit sur Rust, offrant une conception modulaire efficace, idéal pour l'écosystème Solana ; tandis que ZerePy（~5%）est un nouveau cadre basé sur Python, axé sur la production créative et l'automatisation des réseaux sociaux. Actuellement, la valorisation totale de ces cadres est de 1,7 milliard de dollars, et avec l'expansion continue des applications cryptographiques alimentées par l'IA, la taille du marché pourrait dépasser 20 milliards de dollars, ce qui rend les stratégies d'investissement basées sur la capitalisation boursière dignes d'être considérées. Chaque cadre occupe un segment de marché unique - Eliza se concentre sur le social et les systèmes multi-agents, GAME se concentre sur les jeux et le métavers, Rig est dédié à la performance de niveau entreprise, tandis que ZerePy cible les applications de la communauté créative. Ces cadres sont plus complémentaires que directement concurrents.

1. Aperçu et position sur le marché

(Le tableau original en anglais provient de @arndxt_xo, compilé par Deep潮 TechFlow) 1.1 Eliza（$AI16Z）

  • Part de marché : ~60%

  • Capitalisation boursière : 900 millions de dollars

  • Langage principal : TypeScript

  • Avantages principaux : Avantage de première arrivée, grande communauté GitHub (6,000+ étoiles, 1,800 forks)

  • Applications clés : Support pour la simulation multi-agents, interactions sociales multiplateformes

En tant que l'un des premiers cadres d'agents intelligents dans le domaine, Eliza occupe une position dominante. Son avantage de première arrivée est soutenu par une grande communauté de développeurs, ce qui a non seulement accéléré l'itération des fonctionnalités du cadre, mais a également poussé à une adoption large par les utilisateurs. La pile technologique basée sur TypeScript en fait un choix idéal pour les développeurs engagés dans le développement Web, attirant ainsi une large communauté de développeurs.

1.2 JEU（$VIRTUAL）

  • Part de marché : ~20%

  • Capitalisation boursière : 300 millions de dollars

  • Langage principal : Conception indépendante de la langue basée sur API/SDK

  • Avantages principaux : Adoption rapide dans l'industrie du jeu, support pour les interactions en temps réel des agents intelligents

  • Applications clés : Génération de contenu procédural, comportement adaptatif des NPC

JEU est conçu pour les applications de jeu et de métavers. Son architecture basée sur l'API permet aux développeurs de s'intégrer facilement à des projets existants, tandis que son lien étroit avec l'écosystème $VIRTUAL stimule un développement rapide de l'écosystème. À ce jour, plus de 200 projets ont adopté ce cadre, avec un volume de requêtes quotidien atteignant 150,000, et continuent de croître chaque semaine. La fonctionnalité d'intégration sans code de GAME est particulièrement appréciée, permettant aux équipes souhaitant déployer rapidement des projets d'atteindre les fonctionnalités sans avoir à plonger dans les détails techniques.

1.3 Rig（$ARC）

  • Part de marché : ~15%

  • Capitalisation boursière : 160 millions de dollars

  • Langage principal : Rust

  • Avantages principaux : Conception modulaire à haute performance, optimisée pour l'écosystème Solana

  • Applications clés : Exigences de performance de niveau entreprise, traitement de transactions complexes

Rig est un cadre axé sur la performance, construit avec le langage Rust, tirant pleinement parti des avantages de haut débit de Solana. Sa conception modulaire permet aux développeurs de personnaliser les fonctionnalités selon des besoins spécifiques, ce qui en fait un choix idéal pour les applications d'entreprise nécessitant des performances élevées et une faible latence. Bien que sa part de marché soit relativement faible, sa position dans l'écosystème Solana le rend particulièrement attrayant pour les développeurs de trading haute fréquence et d'exécution de contrats intelligents complexes.

1.4 ZerePy（$ZEREBRO）

  • Part de marché : ~5%

  • Capitalisation boursière : 300 millions de dollars

  • Langage principal : Python

  • Avantages principaux : Concentration sur la production créative et l'automatisation des réseaux sociaux

  • Applications clés : Contenu génératif, outils d'interaction communautaire

En tant que cadre émergent dans le domaine, ZerePy utilise Python comme langage central, abaissant le seuil de développement et attirant de nombreux développeurs créatifs et créateurs de contenu. Sa concentration sur le contenu génératif et l'automatisation des réseaux sociaux en fait un choix idéal pour les communautés créatives et les équipes marketing. Bien que sa part de marché soit actuellement faible, son potentiel de croissance ne doit pas être négligé.

2. Architecture technique et composants clés

Eliza（$AI16Z）

  • Systèmes multi-agents : Supporte plusieurs agents IA collaborant ou s'affrontant dans le même environnement d'exécution, adapté à des scénarios d'interaction complexes.

  • Gestion de la mémoire (RAG) : Améliore la capacité de mémoire contextuelle du contenu généré en récupérant des informations pertinentes, supporte des interactions à long terme.

  • Système de plugins : Permet à la communauté de développer des fonctionnalités supplémentaires, telles que le traitement de la voix, l'analyse de texte et des fichiers multimédias (comme PDF, images).

  • Large compatibilité des modèles : Compatible avec les modèles de langage open source (LLM) locaux ou les API basées sur le cloud (comme OpenAI, Anthropic).

L'architecture d'Eliza est conçue autour de la communication multimodale, très adaptée aux applications AI orientées vers les réseaux sociaux, le marketing et les communautés. Elle permet une intégration facile avec des plateformes telles que Discord, X (anciennement Twitter), Telegram, offrant aux développeurs de nombreuses options d'extension. Cependant, lors du déploiement à grande échelle, il est nécessaire de gérer efficacement les personnalités et les modules de mémoire de plusieurs agents pour assurer la stabilité et l'efficacité du système.

JEU ($VIRTUAL)

  • Modèle API + SDK : Fournit une solution d'intégration d'agents intelligents simplifiée pour les studios de jeux et les projets de métavers.

  • Interface de suggestion d'agents : Coordonne l'interaction entre les entrées des utilisateurs et le moteur de stratégie des agents, optimisant l'expérience des joueurs.

  • Moteur de planification stratégique : Divise la logique des agents en planification d'objectifs de haut niveau et exécution de stratégies de bas niveau, améliorant la flexibilité des comportements des personnages.

  • Intégration blockchain : Supporte les opérations de portefeuille en chaîne et la gouvernance décentralisée des agents, renforçant la capacité de gestion des actifs dans le métavers.

L'architecture de GAME est optimisée pour les scènes de jeux et de métavers, priorisant les besoins de performance en temps réel tout en supportant la capacité d'adaptation dynamique des agents. Son moteur de planification stratégique aide les personnages de jeu à définir des objectifs et à ajuster leurs actions en temps réel, offrant ainsi une expérience plus immersive aux joueurs. Bien que son architecture puisse être étendue à d'autres domaines, sa conception reste principalement orientée vers des applications du monde virtuel et de génération programmée.

Rig（$ARC）

  • Structure de l'espace de travail Rust : Pour réaliser un design clair et modulaire, les fonctionnalités sont divisées en plusieurs paquets indépendants.

  • Couche d'abstraction des fournisseurs : Normalise l'interaction avec divers fournisseurs LLM (comme OpenAI et Anthropic).

  • Intégration de stockage vectoriel : Supporte divers backends (MongoDB, Neo4j) pour fournir des fonctionnalités de récupération contextuelles.

  • Systèmes d'agents : Intégration de la récupération améliorée par génération (RAG) et utilisation d'outils dédiés.

L'architecture haute performance de Rig bénéficie du modèle de concurrence de Rust, ce qui le rend très adapté aux applications d'entreprise nécessitant une gestion des ressources strictes. Grâce à une conception à abstraction hiérarchique, Rig offre une fiabilité exceptionnelle, mais la courbe d'apprentissage abrupte de Rust peut limiter la portée de participation des développeurs.

ZerePy（$ZEREBRO）

  • Basé sur Python : Conçu pour les développeurs AI/ML familiers avec les bibliothèques et le flux de développement Python, facile à prendre en main.

  • Backend Zerebro modulaire : Offre des capacités de génération de contenu créatif, particulièrement adapté pour les médias sociaux et le domaine artistique.

  • Autonomie des agents : Focalisé sur la "production créative", incluant des mèmes (contenu de culture Internet), des tâches de génération de musique et de NFT.

  • Intégration des plateformes communautaires : Modules de fonctionnalités intégrés similaires à Twitter, tels que la publication, les réponses et le partage.

ZerePy est conçu pour les développeurs Python qui souhaitent déployer rapidement des agents sur les plateformes communautaires. Bien que son champ d'application soit plus étroit que celui d'Eliza ou de Rig, ZerePy excelle dans les contextes de création artistique ou de divertissement, en particulier dans des communautés décentralisées.

3. Dimensions comparatives

3.1 Facilité d'utilisation

  • Eliza : La conception vise à atteindre un équilibre, bien que la complexité des agents multi-agents engendre une certaine courbe d'apprentissage, la forte communauté de développeurs TypeScript lui offre un bon soutien.

  • JEU : Conçu pour les utilisateurs non techniques, particulièrement dans le domaine du jeu, offrant des solutions de développement sans code ou à faible code, abaissant le seuil d'utilisation.

  • Rig : Exige des développeurs qu'ils possèdent des compétences professionnelles en raison de la rigueur de Rust, mais sa haute performance et fiabilité offrent de généreux retours aux développeurs qui s'investissent.

  • ZerePy : Très convivial pour les utilisateurs Python, particulièrement adapté aux développeurs travaillant sur des tâches IA liées à la créativité ou aux médias.

3.2 Scalabilité

  • Eliza : La version V2 introduit un bus de messages extensible et des capacités de traitement concurrentiel optimisées, mais la planification des tâches multi-agents et l'allocation des ressources nécessitent toujours une gestion minutieuse.

  • JEU : La scalabilité dépend des exigences en temps réel des jeux et de la stabilité du réseau blockchain ; tant que les limites du moteur de jeu sont efficacement contrôlées, les performances restent excellentes.

  • Rig : Grâce à l'exécution asynchrone de Rust, il possède naturellement une haute scalabilité, très adapté aux charges de travail à haut débit et aux niveaux d'entreprise.

  • ZerePy : La scalabilité dépend principalement de la communauté, adaptée aux domaines créatifs et des médias sociaux, mais offre un soutien limité pour des charges de niveau entreprise.

3.3 Adaptabilité

  • Eliza : Le plus adaptable, avec un système de plugins, une large compatibilité des modèles et des capacités d'intégration multiplateformes, adapté à divers scénarios d'application.

  • JEU : Extrêmement adaptable dans le domaine du jeu, capable de s'intégrer facilement à divers moteurs de jeu, mais son applicabilité dans d'autres domaines est relativement faible.

  • Rig : Adapté aux tâches intensives en données ou d'entreprise, supporte la flexibilité de choisir parmi divers modèles de langage et de stockage vectoriel, répondant aux besoins de scénarios complexes.

  • ZerePy : Axé sur la production créative, s'étendant facilement grâce à l'écosystème Python, mais avec un champ d'application relativement étroit.

3.4 Performance

  • Eliza : Optimisé pour les tâches de médias sociaux et de dialogue, sa performance dépend de la qualité et de la rapidité de réaction des API de modèles externes.

  • JEU : Offre une excellente performance en temps réel dans des contextes dynamiques de jeu, avec des performances dépendant de la coordination entre la logique des agents et les frais de blockchain.

  • Rig : Grâce à la capacité de concurrence de Rust et à la sécurité de la mémoire, les performances sont excellentes, particulièrement adaptées aux tâches de traitement AI complexes à grande échelle.

  • ZerePy : Les performances dépendent principalement de la vitesse d'exécution de Python et de l'efficacité des appels de modèles, suffisantes pour soutenir les tâches sociales et de création de contenu, mais inadaptées aux exigences de débit élevé d'entreprise.

4. Avantages et limites

(Le tableau original en anglais provient de @arndxt_xo, compilé par Deep潮 TechFlow) 5. Potentiel de marché et perspectives

La capitalisation boursière totale de ces quatre cadres est actuellement de 1,7 milliard de dollars. Si l'IA et le domaine de la cryptomonnaie peuvent connaître une croissance explosive comme celle des blockchains de niveau 1, leur potentiel de marché pourrait dépasser 20 milliards de dollars. Pour les investisseurs, une stratégie basée sur la capitalisation boursière pourrait être plus judicieuse, surtout lorsque ces cadres servent chacun différents domaines de marché et peuvent potentiellement profiter d'une tendance haussière générale.

  • Eliza（$AI16Z） : Avec un écosystème mature, une bibliothèque de code puissante, et des fonctionnalités V2 à venir (comme le kit d'outils pour agents intelligents Coinbase et le support de l'environnement d'exécution de confiance (TEE)), elle est bien positionnée pour maintenir sa part de marché dominante.

  • JEU（$VIRTUAL） : La rapidité de son adoption dans les domaines du jeu et du métavers, couplée aux synergies avec l'écosystème $VIRTUAL, assure une attention continue des développeurs.

  • Rig（$ARC）: Pourrait devenir le « joyau caché » de l'IA d'entreprise sur Solana. Avec les progrès du plan de poignée de main, il pourrait reproduire le modèle de succès d'autres cadres spécifiques à la chaîne.

  • ZerePy（$ZEREBRO）: Bien qu'il soit positionné comme un cadre de niche, grâce au soutien de l'écosystème Python et à une communauté forte, il se concentre sur les domaines créatifs et artistiques, souvent négligés par des solutions plus générales.

6. Aperçu comparatif

6.1 Pile technologique et courbe d'apprentissage

  • Eliza（TypeScript） : Réalise un bon équilibre entre facilité d'utilisation et richesse fonctionnelle.

  • JEU : Fournit une API simple et facile à utiliser pour le développement de jeux, mais son champ d'application est relativement limité.

  • Rig（Rust） : Poursuit l'optimisation de la performance à un coût de complexité plus élevé.

  • ZerePy（Python） : Facile à utiliser dans les applications créatives, mais manque de large applicabilité au niveau entreprise.

6.2 Communauté et écosystème

  • Eliza : Possède la plus grande influence communautaire sur GitHub, reflétant sa large applicabilité et son fort soutien communautaire.

  • JEU : Croissance rapide dans le domaine du jeu et du métavers, soutenue par l'écosystème $VIRTUAL.

  • Rig : Bien que sa communauté de développeurs soit plus petite, ses capacités techniques sont fortes, axées sur des scénarios d'application à haute performance.

  • ZerePy : Une communauté de niche centrée sur la créativité et l'art décentralisé, renforçant son influence écologique à travers la collaboration avec Eliza.

6.3 Catalyseurs de croissance futurs

  • Eliza : Le registre de plugins et l'intégration TEE à venir pourraient renforcer davantage sa position de leader sur le marché.

  • JEU : Grâce à l'expansion de l'écosystème $VIRTUAL, il attire de plus en plus d'utilisateurs non techniques, stimulant la croissance.

  • Rig : Les partenariats potentiels sur Solana et le positionnement de niveau entreprise pourraient entraîner une croissance significative après l'expansion de la communauté des développeurs.

  • ZerePy : En s'appuyant sur la popularité de Python dans le développement IA et sur la tendance des projets axés sur la créativité et la communauté, il renforce sa position sur le marché de niche.

Lien vers l'original

Cet article est reproduit avec l'autorisation de Deep潮 TechFlow

Source