Cada estrutura ocupa um nicho de mercado único, sendo mais complementares do que concorrentes diretas.

  • Autor: arndxt

  • Compilação: TechFlow de Shenchao

Introdução

Crypto x IA em alta, e os Virtuals estão subindo novamente (na data de elaboração e tradução deste artigo, o valor de mercado dos Virtuals ultrapassou $2,4 bilhões, com um aumento de 24% em 24h). Além dos Virtuals, quais outras estruturas de Crypto x IA merecem atenção? Quais são as semelhanças e diferenças entre as diferentes estruturas?

A TechFlow de Shenchao organizou e compilou este artigo, analisando profundamente as arquiteturas técnicas, posicionamento de mercado e potenciais impactos das quatro principais estruturas: Eliza（$AI16Z）、JOGO（$VIRTUAL）、Rig（$ARC） e ZerePy（$ZEREBRO）.

Texto

No campo de Crypto x IA, atualmente existem quatro principais estruturas:

  • Eliza（$AI16Z）

  • JOGO（$VIRTUAL）

  • Rig（$ARC）

  • ZerePy（$ZEREBRO）

Essas estruturas têm posicionamentos claros, visando atender às diversas necessidades dos desenvolvedores.

Eliza, com sua vantagem de primeiro a entrar e comunidade ativa de TypeScript, detém cerca de 60% da participação de mercado; JOGO（~20%） foca em aplicações de jogos e metaverso, e está rapidamente se tornando popular.

Rig（~15%） baseado em Rust, oferece um design modular de alto desempenho, ideal para o ecossistema Solana; enquanto ZerePy（~5%） é uma nova estrutura baseada em Python, focada na produção criativa e automação de mídias sociais. Atualmente, a avaliação total dessas estruturas é de 1,7 bilhões de dólares, e à medida que os aplicativos de criptomoeda impulsionados por IA continuam a se expandir, o mercado pode ultrapassar 20 bilhões de dólares, tornando as estratégias de investimento baseadas em capitalização de mercado uma opção a considerar. Cada estrutura ocupa um nicho de mercado único — Eliza se concentra em social e multiagentes, GAME em jogos e metaverso, Rig em desempenho corporativo, enquanto ZerePy é voltado para aplicações criativas. Essas estruturas são mais complementares do que concorrentes diretas.

1. Visão geral e posição no mercado

(Tabela original em inglês de @arndxt_xo, traduzida pela TechFlow de Shenchao) 1.1 Eliza（$AI16Z）

  • Participação de mercado: ~60%

  • Valor de mercado: $9 bilhões

  • Linguagem principal: TypeScript

  • Principais vantagens: vantagem de primeiro a entrar, enorme comunidade GitHub (6.000+ estrelas, 1.800 bifurcações)

  • Aplicações principais: suporte a simulações multiagente, interação social multiplataforma

Como uma das primeiras estruturas de agentes inteligentes em IA, Eliza ocupa uma posição dominante. Sua vantagem de primeiro a entrar é reforçada por uma grande comunidade de desenvolvedores, que não apenas acelera a iteração de funcionalidades da estrutura, mas também promove a ampla adoção entre os usuários. Sua pilha técnica baseada em TypeScript a torna uma escolha ideal para desenvolvedores envolvidos em desenvolvimento web, atraindo, assim, uma ampla gama de comunidades de desenvolvedores.

1.2 JOGO（$VIRTUAL）

  • Participação de mercado: ~20%

  • Valor de mercado: $300 milhões

  • Linguagem principal: design independente de linguagem baseado em API/SDK

  • Principais vantagens: rápida adoção na indústria de jogos, suporte a interações em tempo real de agentes inteligentes

  • Aplicações principais: geração de conteúdo programático, comportamento adaptativo de NPCs

JOGO foi projetado para aplicações de jogos e metaverso. Sua arquitetura baseada em API permite que os desenvolvedores se integrem facilmente a projetos existentes, enquanto seu vínculo próximo com o ecossistema $VIRTUAL também impulsiona o rápido desenvolvimento do ecossistema. Até agora, mais de 200 projetos adotaram essa estrutura, com um volume médio de solicitações de até 150.000 por dia, e continuando a crescer semanalmente. A funcionalidade de integração sem código do JOGO é especialmente valorizada, permitindo que equipes que desejam implantar projetos rapidamente realizem a implementação de funcionalidades sem a necessidade de mergulhar em detalhes técnicos.

1.3 Rig（$ARC）

  • Participação de mercado: ~15%

  • Valor de mercado: $160 milhões

  • Linguagem principal: Rust

  • Principais vantagens: design modular de alto desempenho, otimizado para o ecossistema Solana

  • Aplicações principais: demandas de desempenho empresarial, processamento de transações complexas

Rig é uma estrutura focada em desempenho, construída com a linguagem Rust, aproveitando ao máximo a alta taxa de transferência do Solana. Seu design modular permite que os desenvolvedores customizem funcionalidades de acordo com necessidades específicas, sendo ideal para cenários de aplicação empresarial que requerem alto desempenho e baixa latência. Embora sua participação de mercado seja relativamente pequena, sua posição no ecossistema Solana a torna especialmente atraente para desenvolvedores que trabalham em negociações de alta frequência e execução de contratos inteligentes complexos.

1.4 ZerePy（$ZEREBRO）

  • Participação de mercado: ~5%

  • Valor de mercado: $300 milhões

  • Linguagem principal: Python

  • Principais vantagens: foco na produção criativa e automação de mídias sociais

  • Aplicações principais: conteúdo gerado, ferramentas de interação social

Como uma estrutura emergente no campo, ZerePy, com Python como linguagem central, reduziu a barreira de entrada ao atrair muitos desenvolvedores criativos e criadores de conteúdo. Seu foco em conteúdo gerado e automação de mídias sociais a torna uma escolha ideal para comunidades criativas e equipes de marketing. Embora atualmente tenha uma participação de mercado menor, seu potencial de crescimento não pode ser ignorado.

2. Arquitetura técnica e componentes principais

Eliza（$AI16Z）

  • Sistema multiagente: suporta múltiplos agentes de IA colaborando ou competindo no mesmo ambiente de execução, adequado para cenários de interação complexos.

  • Gerenciamento de memória (RAG): melhora a capacidade de memória contextual do conteúdo gerado ao recuperar informações relevantes, suportando interações de longo prazo.

  • Sistema de plugins: permite que a comunidade desenvolva funcionalidades adicionais, como processamento de voz, análise de texto e arquivos multimídia (como PDF e imagens).

  • Ampla compatibilidade de modelos: compatível com grandes modelos de linguagem de código aberto (LLM) locais ou APIs baseadas em nuvem (como OpenAI, Anthropic).

A arquitetura da Eliza é projetada em torno de comunicação multimodal, sendo muito adequada para aplicações de IA voltadas para sociais, marketing e comunidades. Ela suporta fácil integração com plataformas como Discord, X (anteriormente Twitter), Telegram, oferecendo aos desenvolvedores uma rica variedade de opções de expansão. No entanto, durante a implantação em grande escala, é necessário gerenciar efetivamente as personalidades múltiplas dos agentes e os módulos de memória para garantir a estabilidade e eficiência do sistema.

JOGO ($VIRTUAL)

  • Modelo API + SDK: fornece soluções de integração de agentes inteligentes para estúdios de jogos e projetos de metaverso.

  • Interface de sugestão de agentes: coordena a interação entre a entrada do usuário e o mecanismo de estratégia do agente, otimizando a experiência do jogador.

  • Motor de planejamento estratégico: divide a lógica do agente em planejamento de objetivos de alto nível e execução de estratégia de baixo nível, aumentando a flexibilidade do comportamento do personagem.

  • Integração de blockchain: suporta operações de carteira em cadeia e governança descentralizada de agentes inteligentes, melhorando a capacidade de gerenciamento de ativos no metaverso.

A arquitetura do JOGO é otimizada para cenários de jogos e metaverso, priorizando a satisfação das necessidades de desempenho em tempo real, enquanto suporta a capacidade de adaptação dinâmica dos agentes. Seu motor de planejamento estratégico pode ajudar os personagens do jogo a definir metas e ajustar ações em tempo real, proporcionando uma experiência mais imersiva para os jogadores. Embora sua arquitetura possa ser expandida para outros campos, seu design ainda se concentra principalmente em mundos virtuais e aplicativos de geração programática.

Rig（$ARC）

  • Estrutura de workspace Rust: Para alcançar um design claro e modular, as funcionalidades são divididas em vários pacotes independentes.

  • Camada de abstração do provedor: unifica os padrões de interação com vários provedores de LLM (como OpenAI e Anthropic).

  • Integração de armazenamento vetorial: suporta vários backends (MongoDB, Neo4j) para funcionalidades de recuperação contextual.

  • Sistema de agentes: integração de recuperação aprimorada de geração (RAG) e uso de ferramentas dedicadas.

A arquitetura de alto desempenho do Rig se beneficia do modelo de concorrência do Rust, tornando-o muito adequado para cenários de aplicações empresariais que exigem gerenciamento rigoroso de recursos. Através de um design de abstração em camadas, o Rig oferece alta confiabilidade, mas a curva de aprendizado acentuada do Rust pode limitar a participação dos desenvolvedores.

ZerePy（$ZEREBRO）

  • Baseado em Python: projetado para desenvolvedores de IA/ML familiarizados com bibliotecas e fluxos de desenvolvimento em Python, fácil de usar.

  • Backend modular Zerebro: oferece capacidade de geração de conteúdo criativo, especialmente adequado para mídias sociais e áreas artísticas.

  • Autonomia do agente: foco na 'produção criativa', incluindo memes (conteúdo da cultura pop da internet), música e geração de NFT.

  • Integração de plataformas comunitárias: módulos de funcionalidade semelhantes ao Twitter integrados, como postagem, resposta e ações de retweet.

ZerePy foi criado para desenvolvedores Python que desejam implantar rapidamente agentes em plataformas sociais. Embora seu escopo de aplicação seja mais restrito do que o de Eliza ou Rig, ZerePy se destaca em cenários impulsionados pela arte ou entretenimento, especialmente em comunidades descentralizadas.

3. Dimensões de comparação

3.1 Usabilidade

  • Eliza: projetada para buscar equilíbrio, embora a complexidade multiagente traga uma certa curva de aprendizado, a forte comunidade de desenvolvedores TypeScript oferece bom suporte.

  • JOGO: projetado para usuários não técnicos, especialmente no campo dos jogos, oferece soluções de desenvolvimento sem código ou com pouco código, reduzindo a barreira de entrada.

  • Rig: exige mais dos desenvolvedores, a rigidez do Rust requer um certo nível de especialização, mas seu alto desempenho e confiabilidade trazem grandes recompensas para os desenvolvedores que se esforçam.

  • ZerePy: muito amigável para usuários de Python, especialmente para desenvolvedores envolvidos em tarefas de IA relacionadas a criatividade ou mídia.

3.2 Escalabilidade

  • Eliza: A versão V2 introduziu um barramento de mensagens escalável e capacidades otimizadas de processamento concorrente, mas o agendamento de tarefas multiagente e a alocação de recursos ainda precisam de gerenciamento cuidadoso.

  • JOGO: A escalabilidade depende das demandas em tempo real do jogo e da estabilidade da rede blockchain, desde que consiga controlar efetivamente as limitações do motor de jogo, o desempenho continua excepcional.

  • Rig: Graças ao runtime assíncrono do Rust, possui alta escalabilidade, sendo muito adequado para cargas de trabalho de alta taxa de transferência e empresariais.

  • ZerePy: a escalabilidade depende principalmente da comunidade, sendo adequada para áreas criativas e de mídias sociais, mas com suporte limitado para cargas empresariais de grande porte.

3.3 Adaptabilidade

  • Eliza: a mais adaptável, possui um sistema de plugins, ampla compatibilidade de modelos e capacidade de integração multiplataforma, adequando-se a uma variedade de cenários de aplicação.

  • JOGO: altamente adaptável no campo dos jogos, pode ser integrado facilmente com diversas engines de jogos, mas a aplicabilidade em outras áreas é relativamente fraca.

  • Rig: adequado para tarefas intensivas em dados ou empresariais, suportando a flexibilidade de escolher entre várias grandes linguagens de modelos e armazenamento vetorial, atendendo às demandas de cenários complexos.

  • ZerePy: focado na produção criativa, expande-se facilmente com o ecossistema Python, mas suas áreas de aplicação são mais restritas.

3.4 Desempenho

  • Eliza: Otimizado para tarefas de mídia social e diálogo, seu desempenho depende da qualidade e velocidade de resposta da API de modelo externo.

  • JOGO: fornece um desempenho em tempo real excepcional em contextos dinâmicos de jogos, com desempenho específico dependendo da coordenação entre a lógica do agente e a sobrecarga da blockchain.

  • Rig: Com a capacidade de concorrência e segurança de memória do Rust, o desempenho é excelente, especialmente para tarefas complexas de processamento de IA em larga escala.

  • ZerePy: O desempenho depende principalmente da velocidade de execução do Python e da eficiência da chamada de modelos, suficiente para suportar tarefas de social e produção de conteúdo, mas inadequado para demandas de alta taxa de transferência em nível empresarial.

4. Vantagens e limitações

(Tabela original em inglês de @arndxt_xo, traduzida pela TechFlow de Shenchao) 5. Potencial de mercado e perspectivas

O valor de mercado total das quatro estruturas atualmente é de 1,7 bilhões de dólares. Se o campo de IA e criptomoedas (Crypto) conseguir um crescimento explosivo semelhante ao de blockchains L1, seu potencial de mercado pode ultrapassar 20 bilhões de dólares. Para os investidores, a capitalização de mercado ponderada pode ser uma estratégia mais sábia, especialmente quando essas estruturas atendem a diferentes nichos de mercado e podem se beneficiar juntas em uma tendência de alta do mercado.

  • Eliza（$AI16Z）：Com um ecossistema maduro, um forte repositório de código e as funcionalidades V2 prestes a serem lançadas (como o kit de ferramentas de agente inteligente Coinbase e suporte a ambientes de execução confiáveis (TEE)), espera-se que continue a manter sua posição de liderança no market share.

  • JOGO（$VIRTUAL）：A velocidade de adoção nos campos de jogos e metaverso está aumentando, com a sinergia do ecossistema $VIRTUAL garantindo a contínua atenção dos desenvolvedores.

  • Rig（$ARC）：pode se tornar o 'tesouro escondido' da IA empresarial no Solana. Com o avanço do projeto de handshake, espera-se que replique o modelo de sucesso de outras estruturas dedicadas a cadeias.

  • ZerePy（$ZEREBRO）：Embora posicionado como um nicho, com o apoio do ecossistema Python e um forte impulso comunitário, foca nas áreas criativas e artísticas, que geralmente são negligenciadas por soluções mais genéricas.

6. Comparação abrangente de insights

6.1 Pilha técnica e curva de aprendizado

  • Eliza (TypeScript): alcançou um bom equilíbrio entre usabilidade e riqueza de funcionalidades.

  • JOGO: fornece uma API fácil de usar para desenvolvimento de jogos, mas sua aplicação é relativamente limitada.

  • Rig (Rust): persegue a otimização extrema de desempenho à custa de maior complexidade.

  • ZerePy (Python): simples de operar em aplicações criativas, mas carece de ampla aplicabilidade em nível empresarial.

6.2 Comunidade e ecossistema

  • Eliza: possui a maior influência comunitária no GitHub, refletindo sua ampla aplicabilidade e forte apoio comunitário.

  • JOGO: crescimento rápido nos campos de jogos e metaverso, beneficiado pelo suporte do ecossistema $VIRTUAL.

  • Rig: embora a comunidade de desenvolvedores seja menor, suas capacidades técnicas são fortes, focando em cenários de aplicação de alto desempenho.

  • ZerePy: uma comunidade nichada em torno da criatividade e arte descentralizada, que, por meio da colaboração com Eliza, ampliou ainda mais sua influência no ecossistema.

6.3 Catalisadores de crescimento futuro

  • Eliza: O próximo registro de plugins e a integração com TEE podem solidificar ainda mais sua posição de liderança no mercado.

  • JOGO: Através da expansão do ecossistema $VIRTUAL, atrai mais usuários não técnicos, impulsionando o crescimento.

  • Rig: As potenciais parcerias no Solana e a posição empresarial podem resultar em um crescimento significativo após a expansão da comunidade de desenvolvedores.

  • ZerePy: Baseado na popularidade do Python no desenvolvimento de IA e na tendência de projetos impulsionados pela criatividade e comunidade, solidifica ainda mais sua posição em nichos de mercado.

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Este artigo é reproduzido com autorização da TechFlow de Shenchao

Fonte