Qual è la differenza tra il framework ARC degli agenti AI e ELIZA, che sta crescendo controcorrente?

La disputa sui criteri degli agenti AI sta procedendo a pieno ritmo. In questi giorni, le prestazioni del mercato secondario di ARC sono particolarmente brillanti. Come possiamo comprendere questo framework professionale per lo sviluppo di applicazioni AI costruito su Rust? Qual è la differenza tra il framework ARC e ELIZA?

1) ELIZA è un framework di integrazione multi-client basato su architettura TypeScript e orientato allo sviluppo di agenti. In altre parole, ELIZA è un «assemblatore» che si concentra nell'unire le funzionalità di input e output di vari modelli LLM e piattaforme come Discord, Twitter, ecc., fornendo funzioni di gestione del contesto Memory e ottimizzazione degli algoritmi di fine-tuning dei modelli, aiutando gli sviluppatori a implementare rapidamente gli agenti AI.

ELIZA risolve il problema dell'«accesso» per garantire che gli sviluppatori possano rapidamente implementare agenti AI. Il focus è sugli standard di interfaccia unificati, semplificando i processi di integrazione e abbassando le barriere allo sviluppo, mostrando come «usare» LLM nei processi applicativi cross-platform.

2) Rig (ARC) è un framework per la costruzione di sistemi AI basato su un motore di flusso di lavoro LLM, costruito su linguaggio Rust. Deve affrontare problemi di ottimizzazione delle prestazioni a un livello più profondo. In altre parole, ARC è una «cassetta degli attrezzi» per motori AI, fornendo servizi di supporto backend come chiamate AI, ottimizzazione delle prestazioni, archiviazione dei dati e gestione delle eccezioni.

Rig deve risolvere il problema della «chiamata» per aiutare gli sviluppatori a scegliere meglio LLM, ottimizzare meglio le frasi di prompt, gestire i token in modo più efficace e affrontare la gestione della concorrenza, la gestione delle risorse, la riduzione della latenza, ecc. Il focus è su come «utilizzarlo bene» durante la collaborazione tra il modello AI LLM e il sistema AI Agent.

3) Quanto sopra è un'analisi logica tecnica molto obiettiva. Sarà sicuramente interessante per tutti sapere chi ha un maggiore potenziale di sviluppo, ELIZA o ARC? Fornirò alcuni criteri di valutazione:

1. Gli agenti AI sono all'inizio dell'esplosione dell'ecosistema, quindi è più importante avere una reputazione di mercato favorevole e una vivace attività degli sviluppatori. Simile a quando l'architettura della catena EVM era in fase iniziale di sviluppo, tecnologie come EOS, che sono più avanzate e adatte all'uso commerciale, sembravano brevemente diventare il centro dell'attenzione del mercato, ma alla fine sono state superate dal vasto ecosistema di sviluppatori di EVM.

2. Il fardello di ELIZA risiede nel design non sufficientemente maturo della Tokenomics di ai16z, nel problema dell'«abilitazione» del token del framework open source ai16z e ELIZA, e nella variabile se il pacchetto completo sarà arricchito con «nuovi elementi». Questo renderà inevitabilmente il suo token carente di potenziale di crescita a breve termine, mentre ARC sembra non avere questo fardello.

3. Il problema di ARC è che ha descritto un framework grandioso, ad alte prestazioni e orientato all'uso commerciale, più adatto all'ecosistema futuro degli agenti AI. Tuttavia, deve dimostrare passo dopo passo al mercato che questo «alto livello» non è solo un nome vuoto; è necessario realizzare alcune applicazioni AI singole e innovazioni visibili degli agenti AI.