Lebih banyak standar persaingan kerangka AI Agent sedang berlangsung dengan semangat, dalam beberapa hari terakhir kinerja pasar sekunder ARC sangat mencolok, bagaimana kita memahami kerangka pengembangan aplikasi AI yang dibangun berdasarkan Rust ini? Apa perbedaan antara kerangka ARC dan ELIZA?

1) ELIZA adalah kerangka integrasi multi-klien yang berbasis arsitektur TypeScript dan ditujukan untuk pengembangan Agent, dengan kata lain, ELIZA adalah 'pengumpul', fokus pada menggabungkan berbagai model LLM besar dan fungsi input serta output dari platform seperti Discord, Twitter, dan sebagainya, menyediakan manajemen konteks Memori dan optimasi algoritma penyetelan model, membantu pengembang dengan cepat menerapkan AI Agent.

ELIZA menyelesaikan masalah 'akses' untuk memastikan pengembang dapat dengan cepat meluncurkan AI Agent, dengan fokus pada standar antarmuka yang seragam, menyederhanakan proses integrasi, mengurangi hambatan pengembangan, dan bagaimana LLM 'digunakan' dalam aplikasi lintas platform.

2) Rig (ARC) adalah kerangka pembangunan sistem AI yang berbasis bahasa Rust dan ditujukan untuk mesin alur kerja LLM, ia bertujuan untuk menyelesaikan masalah optimasi kinerja yang lebih mendasar, dengan kata lain, ARC adalah 'kotak alat' mesin AI, menyediakan panggilan AI, optimasi kinerja, penyimpanan data, penanganan pengecualian, dan layanan dukungan backend lainnya.

Rig bertujuan untuk menyelesaikan masalah 'panggilan' untuk membantu pengembang memilih LLM dengan lebih baik, mengoptimalkan kata kunci dengan lebih baik, mengelola token dengan lebih efektif, serta bagaimana menangani pemrosesan bersamaan, mengelola sumber daya, dan mengurangi latensi, dengan fokus pada bagaimana 'memanfaatkan' AI LLM model dan sistem AI Agent selama proses kolaborasi.

3) Di atas adalah analisis logika teknis yang sangat objektif, pasti semua orang tertarik siapa yang memiliki potensi pengembangan lebih besar antara ELIZA dan ARC? Hanya memberikan beberapa standar penilaian:

1. AI Agent berada di awal ledakan ekosistem, reputasi pasar yang memiliki keunggulan awal dan tingkat aktivitas pengembang ekosistem jauh lebih penting; mirip dengan perkembangan awal kerangka operasi EVM chain, arsitektur blockchain seperti EOS yang lebih maju secara teknologi dan cocok untuk komersial tampaknya sementara menjadi fokus pasar, tetapi akhirnya kalah oleh ekosistem pengembang EVM yang besar.

2. Beban ELIZA terletak pada desain Tokenomics ai16z yang belum matang, masalah 'pemberdayaan' token dari kerangka open-source ai16z dan ELIZA, serta variabel apakah akan ada 'pendatang baru' di seluruh keluarga produk, ini pasti akan membuat tokennya kurang memiliki potensi pertumbuhan besar dalam jangka pendek, dibandingkan dengan ARC yang tampaknya tidak memiliki beban ini.

3. Masalah ARC adalah menggambarkan kerangka yang lebih cocok untuk ekosistem AI Agent masa depan yang megah, berkinerja tinggi, dan komersial tingkat perusahaan, tetapi harus secara bertahap membuktikan kepada pasar bahwa 'tinggi' ini bukan sekadar nama, harus ada aplikasi AI mandiri dan inovasi AI Agent yang dapat dilihat secara nyata.