四大AIエージェントフレームワークの横断比較：採用状況、利点と欠点、トークン成長ポテンシャル

この記事は：Deep Value Memeticsからのものです。

翻訳｜Azuma（@azuma_eth）

翻訳者｜Azuma（@azuma_eth）

要点概要

このレポートでは、Crypto & AI分野内のいくつかの主要なフレームワークの発展状況について議論します。現在の四大主要フレームワーク、すなわちEliza（AI16Z）、G.A.M.E（GAME）、Rig（ARC）、ZerePy（ZEREBRO）の技術的差異や発展の可能性を検討します。

過去1週間にわたり、私たちは上記の四大フレームワークを分析し、テストしました。結論の概要は以下の通りです。

• 私たちはEliza（市場シェア約60%、著者執筆時の時価総額約9億ドル、執筆時の時価総額約14億ドル）が市場シェアを主導し続けると考えています。Elizaの価値は、その先発優位性と開発者による加速採用にあり、Github上の193人の貢献者、1800のフォーク、6000を超えるスターがそれを証明しており、Github上で最も人気のあるソフトウェアライブラリの一つとなっています。

• G.A.M.E（市場シェア約20%、著者執筆時の時価総額約3億ドル、執筆時の時価総額約2.57億ドル）は、これまでのところ非常に順調に発展しており、急速に採用されていることも明らかです。Virtuals Protocolからの以前の発表のように、G.A.M.Eを基にしたプロジェクトは200を超え、日常的なリクエスト数は15万を超え、週間成長率は200%を超えています。G.A.M.EはVIRTUALの爆発から引き続き恩恵を受けると予想され、このエコシステムで最も大きな勝者の一つになる可能性があります。

• Rig（市場シェア約15%、著者執筆時の時価総額約1.6億ドル、執筆時の時価総額約2.79億ドル）は、そのモジュラー設計が非常に目を引き、操作が容易であり、Solanaエコシステム（RUST）で主導的な地位を占めることが期待されています。

• Zerepy（市場シェア約5%、著者執筆時の時価総額約3億ドル、執筆時の時価総額約4.24億ドル）は、特定の熱心なZEREBROコミュニティに特化したよりニッチなアプリケーションであり、最近のai16zコミュニティとの協力が一定のシナジー効果を生む可能性があります。

上記の統計において、「市場シェア」は市場価値、開発記録、および基本的なオペレーティングシステム端末市場の広さを考慮して計算されました。

私たちは、AIフレームワークがこのサイクルの中で最も急成長しているセクターになると信じています。現在約17億ドルのセクター総市場は、簡単に200億ドルに成長するでしょう。これは2021年のピーク時におけるLayer1の評価と比較しても、依然として保守的な数字かもしれません。この時、多くの単一プロジェクトの評価は200億ドルを超えていました。前述のフレームワークは異なるエンドマーケット（チェーン/エコシステム）にサービスを提供していますが、私たちはこのセクターが全体的に成長すると考えているため、市場価値加重のアプローチが比較的慎重である可能性があります。

四大フレームワーク

AIとCryptoの交差点には、AI開発を加速することを目的としたいくつかのフレームワークが登場しています。これらにはEliza（AI16Z）、G.A.M.E（GAME）、Rig（ARC）、ZerePy（ZEREBRO）が含まれます。オープンソースコミュニティプロジェクトから性能重視の企業ソリューションまで、各フレームワークはエージェント開発の異なるニーズと概念に応えています。

下の表では、各フレームワークの主要技術、コンポーネント、および利点を列挙しました。

このレポートは、まずこれらのフレームワークが何であるか、使用されているプログラミング言語、技術アーキテクチャ、アルゴリズム、および潜在的なユースケースを持つ独自の機能に焦点を当てます。次に、使いやすさ、拡張性、適応性、性能に基づいて各フレームワークを比較し、それらの利点と限界について議論します。

Eliza

Elizaは、ai16zによって開発されたオープンソースのマルチエージェントシミュレーションフレームワークで、自律的なAIエージェントを作成、展開、および管理することを目的としています。TypeScriptをプログラミング言語として使用しており、これらのエージェントが複数のプラットフォームで人間と対話できる柔軟で拡張性のあるプラットフォームを提供します。これらのエージェントは、一貫した個性と知識を保持します。

このフレームワークのコア機能には、複数の独自のAI個性を同時に展開および管理するためのマルチエージェントアーキテクチャ、役割ファイルフレームワークを使用して多様なエージェントの役割システムを作成する機能、先進的な検索強化生成システム（RAG）を通じて長期記憶と感知可能なコンテキストの記憶管理機能が含まれます。さらに、Elizaフレームワークは、Discord、X、およびその他のソーシャルメディアプラットフォームとの信頼性のある接続を実現するスムーズなプラットフォーム統合を提供します。

AIエージェントの通信とメディア機能に関して、Elizaは非常に優れた選択肢です。通信の面では、このフレームワークはDiscordの音声チャンネル機能、X機能、Telegram、そしてカスタムユースケースのための直接APIアクセスと統合をサポートしています。一方、メディア処理機能は、PDFドキュメントの読み取りと分析、リンクコンテンツの抽出と要約、音声転写、ビデオコンテンツ処理、画像分析、対話要約まで拡大し、さまざまなメディア入力と出力を効果的に処理します。

Elizaは柔軟なAIモデルサポートを提供しており、オープンソースモデルを使用してローカル推論を行い、OpenAIやNous Hermes Llama 3.1Bなどのデフォルト設定を通じてクラウドベースの推論を行い、複雑なクエリを処理するためにClaudeとの統合をサポートしています。Elizaはモジュール化アーキテクチャを採用し、広範なアクションシステム、カスタムクライアントサポート、および包括的なAPIを備えており、アプリケーション間の拡張性と適応性を保証しています。

Elizaのユースケースは、顧客サポート、コミュニティ管理、個人タスク関連のAIアシスタント、コンテンツの自動作成者、ブランド代表などのソーシャルメディアの役割、知識ワーカーとしての研究アシスタント、コンテンツ分析者、文書処理者などの役割、そしてロールプレイングロボット、教育メンター、エージェントリーダーなどのインタラクティブな役割にわたります。

Elizaのアーキテクチャはエージェントランタイムを中心に構築されており、このランタイムは役割システム（モデルプロバイダーによってサポートされる）、メモリ管理者（データベースに接続）、アクションシステム（プラットフォームクライアントにリンク）とシームレスに統合されます。このフレームワークのユニークな機能には、モジュラー機能拡張を可能にするプラグインシステム、音声、テキスト、メディアなどのマルチモーダルインタラクションをサポートする機能、Llama、GPT-4、Claudeなどの先進的なAIモデルとの互換性が含まれます。その多機能性と強力な設計により、Elizaは分野を超えたAIアプリケーションの開発において強力なツールとなっています。

G.A.M.E

G.A.M.EはVirtuals公式チームによって開発されており、正式名称は「生成的自律的マルチモーダルエンティティフレームワーク（The Generative Autonomous Multimodal Entities Framework）」で、開発者がAIエージェントを使って実験するためのAPIとソフトウェア開発キット（SDK）を提供することを目的としています。このフレームワークは、AIエージェントの行動、意思決定、学習プロセスを管理するための構造化されたアプローチを提供します。

• G.A.M.Eのコアコンポーネントは以下の通りです。まず、「エージェントプロンプトインターフェース」は、開発者がG.A.M.Eをエージェントに統合してエージェントの行動を取得する入口です。

• 「知覚サブシステム」は、セッションID、エージェントID、ユーザー、およびその他の関連の詳細などのパラメータを指定することでセッションを開始します。受信メッセージを「戦略計画エンジン」に適した形式に統合し、AIエージェントの感覚入力メカニズムとして機能します。対話形式または反応形式のいずれかです。この部分のコアは「対話処理モジュール」で、エージェントからのメッセージと応答を処理し、「知覚サブシステム」と協力して入力を効果的に解釈し、応答します。

• 「戦略計画エンジン」は「対話処理モジュール」と「チェーン上ウォレットオペレーター」と協力して、応答と計画を生成します。このエンジンは、2つのレベルで機能します：高レベルの計画者として、文脈または目標に基づいて広範な戦略を作成します；低レベルの戦略として、これらの戦略を実行可能なポリシーに変換し、さらにタスクを指定するためのアクションプランナーとタスクを実行するためのプラン実行者に分けます。

• 個別の重要なコンポーネントは「世界コンテキスト」で、環境、世界情報、ゲーム状態を参照し、エージェントの意思決定に必要な文脈を提供します。さらに、「エージェントライブラリ」は、目標、反省、経験、個性などの長期的な属性を保存し、これらがエージェントの行動や意思決定プロセスを形作ります。このフレームワークは「短期作業記憶」と「長期記憶プロセッサ」を使用しており、短期記憶は以前の行動、結果、および現在の計画に関連する情報を保持します。一方、長期記憶プロセッサは、重要性、最近性、関連性などの基準に基づいて重要な情報を抽出します。このメモリは、エージェントの経験、反省、動的個性、世界コンテキスト、作業記憶に関する知識を保存し、意思決定を強化し、学習の基盤を提供します。

• レイアウトを増やすために、「学習モジュール」は「知覚サブシステム」からデータを取得して一般的な知識を生成し、これらの知識は将来のインタラクションを最適化するためにシステムにフィードバックされます。開発者は、インターフェースを通じて行動、ゲーム状態、感覚データに対するフィードバックを入力し、AIエージェントの学習を強化し、その計画と意思決定能力を向上させます。

ワークフローは開発者がエージェントプロンプトインターフェースを介してインタラクションを開始することから始まります。「知覚サブシステム」は入力を処理し、「対話処理モジュール」に転送します。このモジュールはインタラクションロジックを管理します。次に、「戦略計画エンジン」はこれらの情報に基づいて、高度な戦略と詳細なアクションプランニングを用いて計画を策定し実行します。

「世界コンテキスト」と「エージェントライブラリ」からのデータがこれらのプロセスに情報を提供し、作業記憶が即時タスクを追跡します。同時に、「長期記憶プロセッサ」は時間の経過とともに知識を保存し、取得します。「学習モジュール」は結果を分析し、新しい知識をシステムに統合して、エージェントの行動とインタラクションを継続的に改善します。

Rig

RigはRustを基盤としたオープンソースのフレームワークで、大型言語モデル（LLM）アプリケーションの開発を簡素化することを目的としています。複数のLLMプロバイダー（OpenAIやAnthropicなど）との対話のための統一インターフェースを提供し、MongoDBやNeo4jなどのさまざまなベクトルストレージをサポートしています。このフレームワークのモジュール化アーキテクチャには「プロバイダー抽象化層」、「ベクトルストレージ統合」、「エージェントシステム」などのコアコンポーネントがあり、LLMとのシームレスなインタラクションを促進します。

Rigの主な対象者はRustを使用してAI/MLアプリケーションを構築する開発者であり、二次的な対象者は複数のLLMプロバイダーとベクトルストレージをRustアプリケーションに統合しようとする組織です。リポジトリは作業空間ベースの構造を使用して整理されており、複数のクレートを含み、拡張性と効率的なプロジェクト管理を実現しています。Rigの主な機能には、「プロバイダー抽象化層」が含まれ、一貫したエラーハンドリングを通じてLLMプロバイダーのAPIを標準化します。「ベクトルストレージ統合」コンポーネントは、複数のバックエンドに対して抽象インターフェースを提供し、ベクトル類似性検索をサポートします。「エージェントシステム」はLLMとのインタラクションを簡素化し、RAGやツール統合をサポートします。また、埋め込みフレームワークはバッチ処理機能と型安全な埋め込み操作を提供します。

Rigは多くの技術的利点を活用して信頼性と性能を確保します。非同期操作は、Rustの非同期ランタイムを利用して大量の同時リクエストを効率的に処理します。このフレームワーク固有のエラーハンドリングメカニズムは、AIプロバイダーやデータベース操作の障害からの回復能力を向上させます。タイプ安全性はコンパイル時のエラーを防ぎ、コードの保守性を向上させます。効率的なシリアル化およびデシリアル化プロセスは、AIサービスの通信とストレージに不可欠なJSONなどのフォーマットデータを処理するのに役立ちます。詳細なログ記録とインターフェースは、アプリケーションのデバッグとモニタリングをさらに支援します。

Rigのワークフローは、クライアントがリクエストを開始することから始まり、リクエストは「プロバイダー抽象化層」を通じて適切なLLMモデルと対話します。次に、データはコア層によって処理され、エージェントはコア層でツールを使用したり、コンテキスト情報を取得するためにベクトルストレージにアクセスしたりできます。RAGなどの複雑なワークフローを通じて応答を生成し、洗練させる過程が含まれており、それには文書検索やコンテキスト理解が含まれ、最終的にクライアントに戻されます。このシステムは複数のLLMプロバイダーとベクトルストレージを統合しており、モデルの可用性や性能の変化に適応します。

Rigのユースケースは多岐にわたり、関連文書を検索して正確な応答を提供する質問応答システム、高効率なコンテンツ発見のための文書検索および取得、顧客サービスや教育のためにコンテキストを感知したインタラクションを提供するチャットボットやバーチャルアシスタントを含みます。また、コンテンツ生成をサポートし、学んだパターンに基づいてテキストやその他の資料を生成することができ、開発者や組織にとって多機能なツールです。

ZerePy

ZerePyはPythonで書かれたオープンソースフレームワークで、OpenAIまたはAnthropic LLMを使用してXにエージェントを展開することを目的としています。ZerePyはモジュール化されたZerebroバックエンドから派生しており、開発者がZerebroのコア機能に類似した機能を使用してエージェントを起動することを可能にします。このフレームワークはエージェントの展開の基盤を提供しますが、創造的な出力を生み出すためにはモデルを微調整する必要があります。ZerePyは、特にソーシャルプラットフォームでのコンテンツ作成に適しており、アートと分散型アプリケーションを目指すAI創造エコシステムを促進します。

このフレームワークはPython言語で構築されており、エージェントの自律性を強調し、創造的な出力の生成に重点を置いており、Elizaのアーキテクチャ+パートナーシップに一致しています。そのモジュラー設計はメモリシステムの統合をサポートし、ソーシャルプラットフォームでのエージェント展開を容易にします。主な機能には、エージェント管理のためのコマンドラインインターフェース、Xとの統合、OpenAIおよびAnthropic LLMのサポート、機能拡張のためのモジュラー接続システムが含まれます。

ZerePyのユースケースには、ソーシャルメディアの自動化が含まれ、ユーザーはAIエージェントを展開して投稿、返信、いいね、リツイートを行うことでプラットフォームのエンゲージメントを高めます。また、音楽、メモ、NFTなどの領域でのコンテンツ作成にも適しており、デジタルアートやブロックチェーンに基づくコンテンツプラットフォームの重要なツールとなっています。

横断的比較

私たちの見解では、上記の各フレームワークはAI開発に対する独自のアプローチを提供し、特定のニーズや環境に応じて、これにより議論はこれらのフレームワークが互いに競争するかどうかに限らず、各フレームワークがユニークな効用と価値を提供できるかに集中しています。

• Elizaはそのユーザーフレンドリーなインターフェースで際立っており、特にJavaScriptとNode.js環境に慣れた開発者に適しています。豊富なドキュメントは、さまざまなプラットフォーム上でAIエージェントを設定するのに役立ちますが、その豊富な機能セットには適度な学習曲線が伴う可能性があります。しかし、TypeScriptを使用しているため、Elizaはネットワークに埋め込まれたエージェントを構築するのに非常に適しています。これは、ほとんどのフロントエンドネットワークインフラがTypeScriptで構築されているためです。このフレームワークはそのマルチエージェントアーキテクチャで知られており、Discord、X、Telegramなどのプラットフォームを横断して多様なAI個性のエージェントを展開できます。高度なRAGシステムはメモリ管理に使用され、顧客サポートやソーシャルメディアアプリケーションタイプのAIアシスタントの構築に特に適しています。柔軟性、強力なコミュニティサポート、一貫したクロスプラットフォームパフォーマンスを提供していますが、まだ初期段階にあり、開発者には学習曲線があるかもしれません。

• G.A.M.Eはゲーム開発者向けに設計されており、APIを通じてローコードまたはノーコードインターフェースを提供し、ゲーム分野で技術レベルが低いユーザーがアクセスしやすくなっています。ただし、ゲーム開発とブロックチェーン統合に特化しており、関連経験がない人にとっては学習曲線が急になる可能性があります。プログラム生成コンテンツやNPCの行動において優れたパフォーマンスを発揮しますが、その特定分野とブロックチェーン統合時の追加の複雑さに制限されています。

• RigはRust言語を使用しているため、その言語の複雑さからユーザーにとってあまり親しみやすくない可能性があり、学習に大きな挑戦をもたらしますが、システムプログラミングに精通した人にとっては直感的なインタラクションを提供できます。TypeScriptと比較して、Rust自体はその性能とメモリ安全性で知られています。厳格なコンパイル時チェックとゼロコスト抽象化を持ち、複雑な人工知能アルゴリズムの実行に必要です。この言語の効率と低制御の特性は、リソース集約型AIアプリケーションに理想的な選択となります。このフレームワークは、モジュール化と拡張可能な設計を採用しており、高性能ソリューションを提供し、企業アプリケーションに非常に適しています。ただし、Rust言語に不慣れな開発者にとっては、Rustの使用は急な学習曲線をもたらします。

• ZerePyはPython言語を使用しており、創造的なAIタスクに対してより高い可用性を提供します。Python開発者、特にAI/MLのバックグラウンドを持つ開発者にとって、学習曲線は低く、ZEREBROの人気によって強力なコミュニティサポートを得られます。ZerePyはNFTなどの創造的なAIアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮し、このフレームワークはデジタルメディアとアート分野の強力なツールとしての地位を確立しています。創造的な面でのパフォーマンスは優れていますが、他のフレームワークと比較して、その適用範囲は比較的狭いです。

拡張性の面で、四大フレームワークの比較は以下の通りです。

• ElizaはV2バージョンの更新後に大きな進歩を遂げ、統一されたメッセージラインと拡張可能なコアフレームワークを導入し、クロスプラットフォームの効率的な管理を実現しました。ただし、最適化を行わない場合、この多プラットフォームインタラクションの管理は拡張性に関する課題をもたらす可能性があります。

• G.A.M.Eはゲームに必要なリアルタイム処理に優れ、高効率なアルゴリズムと潜在的なブロックチェーンド分散システムを介して拡張性を管理できますが、特定のゲームエンジンやブロックチェーンネットワークの制約を受ける可能性があります。

• RigフレームワークはRustの性能を活用してより良い拡張性を実現し、高スループットアプリケーション向けに設計されており、企業レベルの展開に特に効果的ですが、真の拡張性を実現するには複雑な設定が必要になる可能性があります。

• ZerePyの拡張性は創造的な出力に特化しており、コミュニティの貢献によって支援されていますが、このフレームワークの焦点は、より広範なAI環境での適用を制限する可能性があり、その拡張性はユーザー数の多さではなく創造的なタスクの多様性によって試されるかもしれません。

適用性の面では、Elizaはそのプラグインシステムとクロスプラットフォーム互換性において圧倒的に優れており、次にゲーム環境におけるG.A.M.Eと複雑なAIタスクを処理するRigが続きます。ZerePyは創造的な分野で高い適応性を示していますが、より広範なAIアプリケーション分野ではあまり適用されません。

性能の面で、四大フレームワークのテスト結果は以下の通りです。

• Elizaはソーシャルメディアの迅速なインタラクションに最適化されていますが、より複雑な計算タスクを処理する際には、その性能が異なる場合があります。

• G.A.M.Eはゲームシーンにおける高性能なリアルタイムインタラクションに焦点を当てており、高効率な意思決定プロセスと可能なブロックチェーンを介して分散型AI操作を行うことができます。

• RigはRustに基づいており、高性能計算タスクにおいて優れたパフォーマンスを提供し、計算効率が重要な企業アプリケーションに適しています。

• ZerePyの性能は創造的なコンテンツの作成に特化しており、その指標はコンテンツ生成の効率と質に焦点を当てており、創造的な分野以外ではあまり一般的ではないかもしれません。

上記の利点と欠点を総合的に分析すると、Elizaはより良い柔軟性と拡張性を提供し、プラグインシステムと役割設定が強い適応性を持ち、クロスプラットフォームのソーシャルAIインタラクションに有利です。G.A.M.Eはゲームシーンで独自のリアルタイムインタラクション能力を提供し、ブロックチェーン統合により新しいAI参加を実現しています。Rigの利点はその性能と拡張性にあり、企業レベルのAIタスクに適し、コードの簡潔さとモジュール化に重点を置き、プロジェクトの長期的健康を保証します。Zerepyは創造性の育成に優れ、デジタルアートのAIアプリケーションにおいて先導的な地位を占め、活気あるコミュニティ駆動の開発モデルの支援を受けています。

要するに、各フレームワークにはそれぞれ限界があります。Elizaはまだ初期段階にあり、潜在的な安定性の問題があり、新しい開発者の学習曲線が長いです；G.A.M.Eのニッチな焦点はそのより広範な適用を制限する可能性があり、ブロックチェーンの導入は複雑さを増すことになります；Rigの学習曲線はRust言語の複雑さからさらに急峻で、一部の開発者にとっては敷居が高く感じられるかもしれません；Zerepyの創造的な出力に対する狭い焦点は、他のAI分野での適用を制限する可能性があります。

コア比較項目の整理

Rig（ARC）

• 言語：Rust、セキュリティと性能に重点を置いています。

• ユースケース：効率と拡張性に重点を置き、企業レベルのAIアプリケーションに理想的です。

• コミュニティ：コミュニティ主導が少なく、より技術的な開発者に重点を置いています。

Eliza (AI16Z)

• 言語：TypeScript、Web3の柔軟性とコミュニティ参加を強調しています。

• ユースケース：ソーシャルインタラクション、DAO、取引向けに特別に設計されており、特にマルチエージェントシステムを強調しています。

• コミュニティ：高度にコミュニティ主導で、GitHubとの広範な関係を持っています。

ZerePy (ZEREBRO)：

• 言語：Python、より広いAI開発者コミュニティに受け入れられやすい。

• ユースケース：ソーシャルメディアの自動化や比較的単純なAIエージェントタスクに適しています。

• コミュニティ：比較的新しいですが、Pythonの普及とai16z貢献者の支援により成長が期待されています。

G.A.M.E（VIRTUAL、GMAE）：

• ポイント：自律的、自適応的なAIエージェントは、仮想環境内のインタラクションに基づいて進化します。

• ユースケース：エージェントが学習し適応する必要があるシナリオ、例えばゲームや仮想世界に最適です。

• コミュニティ：革新性がありますが、競争の中で自らのポジショニングを確立しようとしています。

Githubのデータ成長状況

上記のグラフは、これらのフレームワークがリリースされて以来、GitHubでのスター数の変化を示しています。一般的に、GitHubのスターはコミュニティの関心、プロジェクトの人気度、プロジェクトの認知価値の指標として機能します。

• Eliza（赤線）：グラフはこのフレームワークのスター数が著しく増加し、トレンドが安定していることを示しています。7月の低基数から始まり、11月下旬に急増し、現在6100個のスターに達しました。これは、このフレームワークの周囲での関心が急速に高まり、開発者の注意を引いたことを示しています。指数関数的な成長は、Elizaがその機能、更新、およびコミュニティ参加により大きな魅力を得ていることを示しており、その人気は他の製品をはるかに上回っており、AIコミュニティ内でより広範な適用性や関心を得ていることを示しています。

• Rig（青線）：Rigは四大フレームワークの中で最も古いものであり、そのスター数の増加は少なくとも安定していますが、最近1か月で明らかに上昇しています。スターの総数は1700に達しましたが、依然として上昇傾向にあります。注目度の安定した蓄積は、持続的な開発、更新、および増加するユーザー群によるものです。これは、Rigがまだ評判を積み上げているフレームワークであることを反映している可能性があります。

• ZerePy（黄線）：ZerePyは数日前に立ち上げられたばかりで、スター数は181に増加しました。重要なのは、ZerePyはより多くの開発が必要で、その可視性と採用率を向上させる必要があるということです。ai16zとの協力は、より多くの貢献者がそのコードベースに参加することを引き付ける可能性があります。

• G.A.M.E（緑線）：このフレームワークのスター数は少ないですが、重要なのは、このフレームワークはAPIを通じてVirtualエコシステム内のエージェントに直接適用できるため、GitHubに公開する必要がないことです。しかし、このフレームワークはまだ1か月前に構築者向けに公開されたばかりですが、現在200以上のプロジェクトがG.A.M.Eを使用して構築されています。

AIフレームワークのアップグレードの期待

Elizaの2.0バージョンには、Coinbaseエージェントツールキットとの統合が含まれます。Elizaを使用するすべてのプロジェクトは、将来のネイティブTEE（信頼できる実行環境）のサポートを受けることができ、エージェントは安全な環境で実行されることができます。プラグインレジストリはElizaが今後展開する機能であり、開発者がプラグインをシームレスに登録および統合できるようになります。

さらに、Eliza 2.0は自動化された匿名のクロスプラットフォームメッセージングをサポートします。2025年1月1日にリリース予定のTokenomicsホワイトペーパーは、Elizaフレームワークを支えるAI16Zトークンに対してポジティブな影響を与えるでしょう。ai16zはこのフレームワークの実用性を引き続き強化し、主要な貢献者の努力を活用して高いスキルを持つ人材を導入する計画です。

G.A.M.Eフレームワークはエージェントにノーコード統合を提供し、単一のプロジェクトでG.A.M.EとElizaを同時に使用でき、それぞれが特定のユースケースにサービスを提供します。このアプローチは、技術的な複雑さではなくビジネスロジックに焦点を当てた構築者を引き付けると予想されます。このフレームワークは、公開から30日以上経過していませんが、チームはより多くの貢献者の支援を得るために努力しており、実質的な進展を遂げています。VirtuaIで開始される各プロジェクトはG.A.M.Eを採用することが期待されています。

ARCトークンによって駆動されるRigフレームワークは、顕著な潜在能力を持っていますが、そのフレームワークの成長は初期段階にあり、Rigの採用を促進するプロジェクト契約計画も数日前に開始されたばかりです。しかし間もなく、ARCと連携した高品質なプロジェクトが登場することが期待されています。これはVirtualフライホイールに似ていますが、Solanaに特化しています。RigチームはSolanaとのコラボレーションに楽観的であり、ARCをSolanaのVirtualに位置付けています。重要なのは、このチームがRigを使用して開始される新プロジェクトを奨励するだけでなく、開発者がRigフレームワーク自体を強化することも奨励している点です。

Zerepyは新たに登場したフレームワークで、ai16z（Elizaフレームワーク）とのコラボレーションにより多くの注目を集めており、Elizaからの貢献者がこのフレームワークの改善に積極的に取り組んでいます。ZerepyはZEREBROコミュニティの熱心な支援を受けており、以前は競争の激しいAIインフラストラクチャ分野での発揮の場が不足していたPython開発者に新しい機会を提供しています。このフレームワークはAIの創造的な分野で重要な役割を果たすと期待されています。