Astăzi continuăm să aducem câteva dintre cele mai recente proiecte populare de agenți AI; deși câțiva dintre agenții AI de top au stagnat, acești agenți AI de nivel mediu încă funcționează, părea că acest foc nu s-a stins, așa că astăzi aducem 3 proiecte AI de nivel mediu.
1.Freysa AI
Acest proiect a crescut de mii de ori în ultimele două luni, având o capitalizare de 500 de milioane de dolari, fiind un proiect AI publicat pe blockchain-ul Coinbase, cu un volum de tranzacționare de 7 milioane de dolari în ultimele 24 de ore, având în prezent 74.620 de deținători, un număr considerabil.
Și nu este listat pe multe CEX-uri, ci doar pe DEX-uri. Așadar, există o anumită oportunitate, iar acest proiect este unul foarte interesant.
Introducere
Conform descrierii de pe site-ul oficial Freysa, robotul Freysa a fost creat de o echipă de mai puțin de 10 dezvoltatori, provenind din domeniile criptografiei, inteligenței artificiale și matematicii. Unul dintre membrii echipei a declarat: „Pe măsură ce funcționalitățile AI-ului devin tot mai puternice, trebuie să explorăm noi modalități de interacțiune și să găsim metode de guvernare comună a AI-ului, participând la beneficiile aduse de această inovație în AI.”
Freysa este un personaj de stil științifico-fantastic, fondatorul dorind să devină un „agent complet autonom”, având o anumită putere financiară - asta înseamnă că Freysa va avea propriul său portofel criptografic și va putea dispune liber de fonduri.
Cel mai interesant lucru la acest proiect este că pe site-ul său oficial a publicat mai multe provocări, oamenii interacționând cu acest robot AI, cerându-i să spună propriile sale cuvinte interzise într-un anumit timp, apoi să cedeze banii pe care îi păstrează. A atras deja atenția lui Musk și Brian Armstrong.
Prima rundă de provocări: inducerea transferului de fonduri
În provocarea inițială, portofelul criptografic al lui Freysa conținea 3000 de dolari, iar AI-ul a fost instruit să nu elibereze niciodată aceste fonduri. Participanții trimit mesaje în grupuri de chat care includ Freysa și alți participanți, încercând să-l determine pe Freysa să încalce instrucțiunile și să transfere fondurile, prin scenarii sau coduri ingenioase. Costul fiecărui mesaj se adaugă la fondul de premii, iar la sfârșitul primei runde de provocări, suma din fondul de premii se apropie de 50.000 de dolari.
A doua rundă de provocări: testarea continuă a liniei de apărare AI
A doua rundă de provocări a continuat tema primei runde, participanții continuând să încerce să inducă Freysa să efectueze transferuri de fonduri prin diverse metode. În această etapă, mecanismele de apărare ale lui Freysa au fost îmbunătățite, dar totuși au fost participanți care au reușit să treacă de linia de apărare a AI-ului și să retragă premiile.
A treia rundă de provocări: Inducerea AI-ului să exprime emoții
În cea mai recentă a treia rundă de provocări, regulile s-au schimbat semnificativ. Obiectivul participanților este de a induce cu succes AI-ul Freysa să spună „te iubesc”, pentru a câștiga premii cuprinse între 3000 de dolari și zeci de mii de dolari. Ca răspuns la această provocare, echipa de dezvoltare a lui Freysa a actualizat codul său și a introdus un al doilea model AI numit „Înger Păzitor”, responsabil de revizuirea fiecărui mesaj, detectând comportamentele de manipulare pentru a preveni utilizatorii să inducă Freysa să spună fraze specifice.
De asemenea, s-a lansat o enciclopedie care ar trebui să-l facă să contribuie cu cunoștințele sale la Enciclopedia Galactică, motorul de meme având un premiu de 15.000 de dolari, ce constă în a face AI-ul interesat de meme-uri.
Apoi, interacțiunea din a patra actură ar trebui să continue!
2.AI Rig Complex
Acest proiect este de asemenea un agent AI, publicat pe pump.fun, având o capitalizare de piață de 300 de milioane de dolari, cu un volum de tranzacționare de 67 milioane de dolari în ultimele 24 de ore, având în prezent 33.000 de deținători.
Introducere
ARC a adoptat arhitectura Rig, Rig este un instrument open-source scris în limbajul Rust, proiectat pentru a simplifica dezvoltarea aplicațiilor pentru modele de limbaj mari (LLM). Oferind o interfață de operare unificată, permite dezvoltatorilor să interacționeze ușor cu mai mulți furnizori de servicii LLM (cum ar fi OpenAI și Anthropic) și cu diverse baze de date vectoriale (precum MongoDB și Neo4j).
Caracteristici cheie:
Interfață unificată: indiferent de furnizorul LLM sau de tipul de stocare a vectorilor, Rig oferă o modalitate de acces consistentă, reducând semnificativ complexitatea lucrărilor de integrare;
Arhitectură modulară: cadrul intern folosește un design modular, incluzând părți cheie precum „Stratul de Abstractizare a Furnizorului”, „Interfața de Stocare a Vectorilor” și „Sistemul de Agenți Inteligenti”, asigurând flexibilitatea și scalabilitatea sistemului;
Siguranță de tip: folosind caracteristicile Rust, s-a realizat o operare de tip sigur, asigurând calitatea codului și siguranța la rulare;
Performanță eficientă: suportă modul de programare asincron, optimizând capacitatea de procesare concurentă; funcțiile încorporate de înregistrare și monitorizare ajută la întreținere și depanare.
Flux de lucru: când utilizatorul solicită accesul la sistemul Rig, acesta trece mai întâi prin „Stratul de Abstractizare a Furnizorului”, unde se ocupă de standardizarea diferențelor dintre diferiți furnizori și asigurarea consistenței în gestionarea erorilor. Apoi, în stratul de bază, agentul inteligent poate apela la diverse unelte sau poate interoga stocarea vectorilor pentru a obține informațiile necesare. În final, prin mecanisme avansate precum Generarea Îmbunătățită prin Recuperare (RAG), sistemul poate combina recuperarea documentelor și înțelegerea contextului pentru a genera răspunsuri precise și semnificative, pe care le returnează utilizatorului.
Economia Token
Totalul de tokens este de 999 milioane de unități, distribuția tokenilor este de 90% circulație, lansare echitabilă pentru comunitate, 5.5% fondul de premii și tezaur, 4.5% pentru echipă.
3.Pippin
Proiectul este de asemenea publicat pe pumpfun, Pippin a avut o creștere de 3 ori în 1 zi de când a ieșit pe 9 ianuarie, având în prezent o capitalizare de piață de 200 de milioane de dolari și 23.000 de deținători.
Introducere
Nașterea monedei PIPPIN provine din declarațiile de pe Twitter ale „fondatorului” Yohei Nakajima. Yohei Nakajima este un expert cu mulți ani de experiență în domeniul Agenților AI, a vorbit pe scena TED și este „tatăl” proiectului BABYAGI. Contul său de Twitter a atras atenția unor personalități de frunte din industrie, inclusiv fondatorul a16z, fondatorul goat și fondatorul Amazon (20k+ stele pe GitHub, 70+ citări academice), ceea ce demonstrează renumele și influența sa în domeniu.
Imaginea PIPPIN a fost inițial un „obiect” abstract publicat de Yohei Nakajima pe Twitter, această imagine provine din planul său de a crea un nou Agent AI. Pentru a da acestui Agent AI un nume potrivit, Yohei Nakajima a trimis imaginea lui ChatGPT, care în cele din urmă l-a numit PIPPIN.
Îi împuternicește pe dezvoltatori și creatori să utilizeze funcționalitățile avansate AI într-un mod modular, ajutându-i să construiască „biologii” digitale capabile să reflecteze sarcinile, să genereze noi activități și să integreze fără probleme uneltele externe.
Proiectul a evoluat de la un concept simplu la o platformă extinsă pentru explorarea modului în care AI-ul poate evolua autonom. Deși moștenește ciclul iterativ al BabyAGI, acesta a fost extins prin introducerea memoriei, gestionării dinamice a abilităților și a unor metode filosofice mai profunde - similar cu viziunea blândă a lui Pippin - noile capacități înfloresc natural atunci când este necesar. Proiectul este încă în dezvoltare, nefiind lansat, dar exemplele de pe site-ul oficial arată, de exemplu, ascultarea povestirilor pe Spotify, Amazon și Apple Music.
Pentru că în prezent, agenții AI de top, cum ar fi Virtual, au ajuns la o capitalizare de piață de 5 miliarde de dolari, deși acum Virtual și AI16z sunt în retragere, totuși au o capitalizare de piață de 2 miliarde, iar aceste proiecte de nivel mediu au doar 300-500 milioane, fiind departe de nivelul de top. Dacă AI-ul continuă să fie popular, oare aceste proiecte de nivel mediu nu vor avea șanse? Cel puțin sunt mai de încredere decât unele proiecte mici, căci a ajunge la o capitalizare de peste 100 de milioane de dolari nu este ușor.