Более того, в настоящее время активно ведётся борьба за стандарты AI Agent фреймов, за последние дни вторичный рынок ARC особенно выделяется, как понять этот профессиональный фреймворк для разработки AI приложений, построенный на Rust? В чем различие между ARC и ELIZA фреймворками? С точки зрения технической логики и коммерческой перспективы, делюсь своими мыслями:
1）ELIZA — это многофункциональная интеграционная платформа для разработки агентов на основе архитектуры TypeScript, другими словами, ELIZA — это «конструктор», который сосредоточен на объединении различных LLM больших моделей и функций ввода-вывода платформ, таких как Discord, Twitter и т. д., предоставляет управление контекстом памяти и алгоритмы оптимизации тонкой настройки моделей, помогая разработчикам быстро развернуть AI Agent.
ELIZA решает проблему «подключения», чтобы гарантировать, что разработчики могут быстро внедрить AI Agent, акцентируя внимание на стандартизации интерфейсов, упрощении интеграционных процессов и снижении порога входа, позволяя LLM эффективно «использоваться» в многоплатформенных приложениях.
2）Rig (ARC) — это фреймворк для построения AI систем, ориентированный на рабочие процессы LLM и основанный на языке Rust, который решает более глубокие проблемы оптимизации производительности, другими словами, ARC — это «инструментальный ящик» AI двигателя, предоставляющий поддержку AI вызовов, оптимизацию производительности, хранение данных, обработку исключений и другие услуги бэкенда.
Rig решает проблему «вызова», помогая разработчикам лучше выбирать LLM, оптимизировать подсказки, более эффективно управлять токенами, а также обрабатывать параллельные задачи, управлять ресурсами и снижать задержку и т. д., акцентируя внимание на том, как «использовать это хорошо» в процессе сотрудничества AI LLM моделей и систем AI Agent.
3）Вышеизложенное — это объективный разбор технической логики, всем, несомненно, интересно, у кого из ELIZA или ARC больший потенциал развития? Вот несколько критериев оценки:
1、AI Agent находится на начальной стадии экологического взрыва, и более важным является наличие рыночной репутации и активности экологических разработчиков с преимуществом первопроходца; подобно тому, как в ранние годы существования EVM цепочек, такие технологии, как EOS, были более продвинутыми и подходящими для коммерческого использования блокчейн-архитектурами, казалось, на короткое время стали центром внимания рынка, но в конечном итоге уступили огромной экосистеме разработчиков EVM;
2、Проблема ELIZA заключается в недостаточно зрелом дизайне Tokenomics ai16z, в вопросах «наделения» токенов открытой платформы ai16z и ELIZA, а также в переменной, появится ли «новичок» в последующем пакете, что, безусловно, приведет к недостатку краткосрочного потенциала для резкого роста её токена, в то время как ARC, по-видимому, не имеет этой проблемы;
3、Проблема ARC в том, что он рисует более подходящую для будущей экосистемы AI Agent масштабную, высокопроизводительную, корпоративную и коммерческую архитектуру, но ему необходимо шаг за шагом доказывать рынку, что такой «высокий уровень» не является пустым звуком, необходимо вовремя реализовать некоторые одиночные AI приложения и фактические инновационные подходы AI Agent.
