Autore: Arndxt, Threading on the Edge; Traduzione: 金色财经xiaozou
Nel campo della Crypto x AI ci sono quattro principali framework: Eliza (AI16Z), GAME (VIRTUAL), Rig (ARC) e ZerePy (ZEREBRO).
Questi quattro framework soddisfano diverse esigenze di sviluppo.
Sotto la spinta del vantaggio competitivo e della fiorente comunità TypeScript, Eliza domina con circa il 60% di quota di mercato, mentre GAME (quota di mercato circa 20%) punta ad applicazioni di giochi e mondi virtuali adozioni rapide.
Rig (quota di mercato circa 15%) è sviluppato in Rust, offrendo prestazioni modulari orientate alle performance adatte all'ecosistema Solana, mentre la nuova architettura basata su Python ZerePy (quota di mercato circa 5%) è focalizzata su output creativi e automazione dei social media. La capitalizzazione di mercato totale di questi framework è di 1,7 miliardi di dollari e, con l'espansione delle applicazioni AI Crypto, la loro capitalizzazione di mercato totale potrebbe superare i 20 miliardi di dollari, rendendo la ponderazione della capitalizzazione di mercato potenzialmente attraente. Ogni framework occupa una nicchia di mercato unica: agenti sociali e multi-intelligenti (Eliza), giochi/mondi virtuali (GAME), performance aziendale (Rig) e utilizzo da parte di comunità creative (ZerePy), offrendo opzioni complementari piuttosto che competere direttamente.
1. Panoramica dei quattro framework e posizionamento di mercato
(1) Eliza ($AI16Z)
● Quota di mercato: ~60%
● Capitalizzazione di mercato: 900 milioni di dollari
● Linguaggio principale: TypeScript
● Vantaggi principali: vantaggio competitivo, ampia comunità GitHub (oltre 6000 stelle, 1800 fork)
● Focalizzazione: simulazione multi-agente, partecipazione sociale cross-platform
Come uno dei primi framework di agenti AI nel settore, Eliza ha preso piede. Il suo vantaggio competitivo è sostenuto da una grande comunità di contributori, accelerando il ritmo di sviluppo e facilitando l'adozione da parte degli utenti. Lo stack TypeScript di Eliza la rende particolarmente adatta per gli sviluppatori che operano in ecosistemi basati sul web, garantendo una vasta attrattiva.
(2) GAME (VIRTUAL)
● Quota di mercato: ~20%
● Capitalizzazione di mercato: 300 milioni di dollari
● Linguaggio principale: (basato su API/SDK; approccio indipendente dal linguaggio)
● Vantaggi principali: rapida adozione nell'industria dei giochi, funzionalità di agenti in tempo reale.
● Focalizzazione: generazione di contenuti programmatici, comportamento NPC adattivo.
GAME è progettato specificamente per applicazioni di giochi e mondi virtuali. La sua architettura API-driven e il forte legame con l'ecosistema VIRTUAL hanno generato una grande spinta: ha raccolto oltre 200 progetti, con 150.000 richieste al giorno e una rapida crescita settimanale. L'integrazione senza codice di GAME attira ulteriormente quei team che danno priorità a un rapido deployment piuttosto che a una personalizzazione tecnica profonda.
(3) Rig (ARC)
● Quota di mercato: ~15%
● Capitalizzazione di mercato: 160 milioni di dollari
● Linguaggio principale: Rust
● Vantaggi principali: prestazioni, design modulare (di livello aziendale)
● Focalizzazione: 'pure-play' giochi basati su Solana, enfatizzando la generazione aumentata da recupero.
Rig è basato sull'architettura Rust e risponde alle esigenze degli sviluppatori che danno priorità a velocità, sicurezza della memoria e concorrenza efficiente. È progettato per applicazioni "di livello aziendale" o guidate da grandi quantità di dati, particolarmente adatto per applicazioni su Solana. Sebbene la curva di apprendimento sia piuttosto ripida, Rig offre prestazioni modulari e affidabilità, attirando sviluppatori orientati ai sistemi.
(4) ZerePy (ZEREBRO)
● Quota di mercato: ~5%
● Capitalizzazione di mercato: 300 milioni di dollari
● Linguaggio principale: Python
● Vantaggi principali: creatività guidata dalla comunità, automazione dei social media.
● Focalizzazione: distribuzione di agenti su piattaforme sociali, particolarmente per output artistici o di nicchia.
ZerePy è un nuovo arrivato, derivato dal backend principale di Zerebro. La sua base Python, insieme all'attenzione per le applicazioni creative (NFT, musica e arte digitale), ha attratto un gruppo di seguaci entusiasti. La collaborazione con Eliza ha aumentato la visibilità di ZerePy, ma l'ambito di ZerePy è piuttosto ristretto, il che potrebbe limitare l'adozione su larga scala da parte delle aziende.
2. Architettura tecnologica e componenti principali
(1) Eliza (AI16Z)
● Sistema multi-agente: distribuzione di più personalità AI sotto un runtime condiviso.
● Gestione della memoria (RAG): implementazione di pipeline di generazione migliorata da recupero per contesti a lungo termine.
● Sistema di plugin: supporta l'espansione della comunità per l'analisi vocale, testuale e dei media (ad esempio: PDF, immagini, ecc.).
● Ampio supporto per modelli: integrazione di LLM open source locali o API cloud (OpenAI, Anthropic).
Il design tecnologico di Eliza è incentrato sulla comunicazione multimodale, rendendolo molto adatto per agenti AI sociali, di marketing o basati su comunità. Sebbene eccella nell'integrazione semplice (Discord, X, Telegram), l'uso su larga scala richiede una meticolosa orchestrazione di diverse personalità di agenti e moduli di memoria.
(2) GAME (VIRTUAL)
● Modello API + SDK: semplifica l'integrazione degli agenti per le aziende di gioco e i progetti nei mondi virtuali.
● Interfaccia di suggerimento dell'agente: coordina l'interazione tra input dell'utente e motore di strategia dell'agente.
● Motore di pianificazione strategica: suddivide la logica degli agenti in pianificazione di obiettivi ad alto livello ed esecuzione di strategie a basso livello.
● Integrazione blockchain: operatori di portafoglio potenziali per la governance decentralizzata degli agenti.
L'architettura di GAME è altamente personalizzata per giochi o ambienti virtuali, dando priorità a prestazioni in tempo reale e adattamento continuo degli agenti. Sebbene il suo utilizzo non sia limitato al settore dei giochi, il design di questo sistema è chiaramente orientato verso mondi virtuali e scenari generati da programmi.
(3) Rig (ARC)
● Struttura del workspace Rust (Rust Workspace Structure): per garantire chiarezza e modularità, le funzionalità sono separate in più crate.
● Livello di astrazione del fornitore (Provider Abstraction Layer): standardizza le interazioni con vari fornitori di LLM (OpenAI, Anthropic).
● Integrazione di archiviazione vettoriale (Vector Store Integration): supporta più backend (MongoDB, Neo4j) per il recupero contestuale.
● Sistema di agenti (Agent System): Integrazione della generazione aumentata da recupero (RAG) e utilizzo di strumenti dedicati.
Il design ad alte prestazioni di Rig beneficia del modello di concorrenza di Rust, rendendolo una scelta ideale per ambienti aziendali che richiedono una gestione rigorosa delle risorse. Il suo concetto chiaro—attraverso astrazioni stratificate—offre una forte affidabilità, ma la curva di apprendimento di Rust potrebbe limitare il numero di sviluppatori.
(4) ZerePy (ZEREBRO)
● Sviluppato in Python: accessibile per sviluppatori AI/ML familiari con librerie di codice e flussi di lavoro Python.
● Backend Zerebro modulare: offre generazione di contenuti creativi, particolarmente focalizzato su social media e arte.
● Autonomia dell'agente: focalizzazione su "output creativo", come meme, musica e generazione di NFT.
● Integrazione su piattaforme sociali: comprende comandi integrati simili a Twitter (pubblica, rispondi, ritwitta).
ZerePy riempie il vuoto per gli sviluppatori Python che cercano di distribuire agenti direttamente su piattaforme sociali. Anche se il suo ambito è più ristretto rispetto a Eliza o Rig, i suoi casi d'uso guidati dall'arte o dall'intrattenimento prosperano, specialmente nelle comunità decentralizzate.
3. Dimensioni di confronto dei quattro framework
(1) Disponibilità
● Eliza: ha trovato un equilibrio tra accessibilità e funzionalità robuste; a causa della complessità dei più agenti, costituisce una curva di apprendimento moderata, ma con una base di sviluppatori TypeScript molto forte.
● GAME: progettato per non tecnici nel campo dei giochi, offre metodi senza codice o a basso codice.
● Rig: più impegnativo; il linguaggio Rust richiede competenze specialistiche, ma offre alte prestazioni e affidabilità.
● ZerePy: il più semplice per gli utenti Python, particolarmente nelle attività AI creative o focalizzate sui media.
(2) Scalabilità
● Eliza: l'aggiornamento V2 ha introdotto un bus di messaggistica scalabile, migliorando la concorrenza, ma la concorrenza tra più agenti potrebbe essere complessa.
● GAME: la scalabilità è correlata alle esigenze di gioco in tempo reale e alle reti blockchain; se i vincoli del motore di gioco sono controllati, le prestazioni rimarranno costanti.
● Rig: naturalmente scalabile grazie al runtime asincrono di Rust, adatto per carichi di lavoro ad alto throughput o di livello aziendale.
● ZerePy: l'espansione è guidata dalla comunità, testata principalmente in ambienti creativi o sui social media, con minore enfasi su carichi aziendali.
(3) Adattabilità
● Eliza: massima adattabilità al sistema di plugin, con ampio supporto per modelli e integrazione cross-platform.
● GAME: adattato specificamente per ambienti di gioco, può essere integrato in vari motori di gioco, ma è meno adatto per altri ambiti al di fuori del settore dei giochi.
● Rig: adatto per compiti ad alta intensità di dati o aziendali; offre un layer di fornitori flessibile per più LLM e archiviazione vettoriale.
● ZerePy: orientato all'output creativo; facilmente espandibile nell'ecosistema Python, ma con un ambito piuttosto ristretto.
(4) Prestazioni
● Eliza: ottimizzata per compiti di social media o conversazione in rapida evoluzione, le cui prestazioni dipendono da API esterne per i modelli.
● GAME: prestazioni in tempo reale dinamiche per i giochi; il suo successo dipende dall'interazione tra logica degli agenti e costi della blockchain.
● Rig：Grazie alla concorrenza e alla sicurezza della memoria di Rust, offre alte prestazioni ed è particolarmente adatto per processi AI complessi e su larga scala.
● ZerePy: le prestazioni dipendono dalla velocità di Python e dalle chiamate ai modelli; generalmente sufficienti per compiti sociali/contenutistici, ma non mirati a carichi aziendali.
4. Vantaggi e limitazioni
5. Potenziale di mercato e prospettive
Tutti e quattro questi framework condividono una capitalizzazione di mercato di 1,7 miliardi di dollari; se l'industria AI x Crypto segue il modello di crescita esplosiva mostrato nelle blockchain L1, potrebbe crescere oltre i 20 miliardi di dollari. Per quegli investitori che credono che questi framework (ogni framework serve a una diversa nicchia di mercato) emergeranno insieme sotto una più ampia "tendenza al rialzo", la ponderazione della capitalizzazione di mercato potrebbe essere la strategia più prudente.
● Eliza (AI16Z): grazie al suo ecosistema consolidato, al robusto codice e al prossimo aggiornamento V2 (ad esempio, integrazione del pacchetto di agenti Coinbase, supporto TEE), potrebbe continuare a mantenere la massima quota di mercato.
● GAME (VIRTUAL): destinato a guadagnare ulteriore popolarità nel gioco/mondo virtuale. Le sinergie con l'ecosistema VIRTUAL assicurano un interesse continuo da parte degli sviluppatori.
● Rig (ARC): potrebbe diventare un "gioiello nascosto" dell'AI aziendale su Solana; man mano che il suo programma di partnership si sviluppa, potrebbe replicare la trazione di altri framework specifici per blockchain.
● ZerePy (ZEREBRO): anche se il suo ambito è ristretto, beneficia di una forte spinta da parte della comunità e dell'ecosistema Python, mirato particolarmente a quei casi d'uso creativi e artistici spesso trascurati da soluzioni più generiche.
6. Riepilogo comparativo
(1) Stack tecnologico e curva di apprendimento
● Eliza (TypeScript) raggiunge un equilibrio tra accessibilità e funzionalità ricche.
● GAME offre un'API accessibile per i giochi, ma potrebbe essere mirata a un pubblico di nicchia.
● Rig (Rust) massimizza le prestazioni a costo di una maggiore complessità.
● ZerePy (Python) è semplice per le applicazioni creative, ma manca di una più ampia adozione da parte delle aziende.
(2) Comunità ed ecosistema
● Eliza: la più performante su GitHub, riflettendo un forte coinvolgimento della comunità e ampia applicabilità.
● GAME: beneficiando del supporto di VIRTUAL, sta ottenendo una rapida crescita nel settore dei giochi e dei mondi virtuali.
● Rig: rivolto a una comunità di sviluppatori di piccole dimensioni esperti di tecnologia, focalizzato su casi d'uso ad alte prestazioni.
● ZerePy: una comunità di nicchia in crescita attorno all'arte creativa e decentralizzata, il cui sviluppo beneficia della partnership con Eliza.
(3) Catalizzatori di crescita futura
● Eliza: un nuovo registro plugin e integrazione TEE potrebbero ulteriormente consolidare la sua posizione di leadership.
● GAME: espansione attiva attraverso l'ecosistema VIRTUAL; accessibile a non tecnici.
● Rig: una volta che il traino degli sviluppatori aumenta, potrebbe collaborare con Solana, e la sua attenzione alle aziende potrebbe portare a una forte crescita.
● ZerePy: sfrutta la popolarità di Python nel campo dell'AI e la spinta culturale attorno ai progetti creativi e guidati dalla comunità.
