Автор оригинала: BUBBLE

Перепечатка: Luke, Mars Finance

После появления Terminal of Truths в сети началась эра AI Agents, и сейчас рынок Crypto переполнен различными агентными концепциями, будь то MeMe, инструменты, платформы для запуска, фреймворки моделей, рои и т.д. Каждый день появляются новые концепты, и сложно уследить за всем. 11 декабря появился загадочный смайлик, играющий с мемом из «Матрицы»: «мы принимаем красную таблетку, а затем синюю». После длинной дискуссии о философии AI и объявления адреса токена проекта, он моментально взорвал рынок. Что это такое, и как он смог поддержать рыночную капитализацию в 300 миллионов, в этой статье мы раскроем магию arc.

Мощная команда и технические возможности

Команда Playgrounds, стоящая за arc, обладает довольно прочным техническим фоном и межотраслевым опытом. Основатель Tachi «@0thTachi» перед тем, как войти в блокчейн, работал в исследовательском институте Southwest в США, отвечая за исследования в области ядерной физики и аэрокосмической инженерии, этот институт является старейшим и крупнейшим независимым некоммерческим приложением в области технологий. После создания Playground он стал разработчиком блокчейна.

Другой соучредитель и руководитель продукта, Terry, также является членом Консультативного совета по сетевым технологиям известного поставщика данных блокчейна Graph. Stopher «@chairman_stoph» имеет довольно обширный опыт в области программной инженерии и присоединился к команде Tachi после окончания учебы во время пандемии, и таким образом вошел в сферу криптовалют. Mateo «@belangermatteo» получил степень магистра в Федеральной политехнической школе Лозанны и начал работать в Ledger в качестве аналитика данных, а затем присоединился к Playgrounds в качестве ключевого технического специалиста. Полный стек разработчик Mochan «@0xMochan» и другие инженеры обладают весьма глубокими техническими знаниями.

Перед arc команда Playgrounds уже имела успешный опыт создания сложной инфраструктуры блокчейна. Например, они создали первый API для Ordinals и Inscription, а также библиотеку Python под названием Subgrounds для анализа данных блокчейна, индексированных в сети Graph.

Революционная AI Agent архитектура — Rig

Архитектура Agent Rig, стоящая за arc, изначально была разработана внутри Playgrounds с целью предоставить повторно используемую инфраструктуру для AI и криптопроектов, нуждающихся в доступе к данным блокчейна, особенно обращая внимание на интерфейсы общения. По мере углубления разработки команда поняла, что Rig имеет гораздо более широкий потенциал применения и решила сделать его открытым для продвижения более широкого участия и инноваций в сообществе.

Цель Rig — выйти за рамки традиционных приложений чат-ботов и исследовать больше возможностей LLM. Например, это может быть структурированный извлечение данных, генерация синтетических данных, а также внедрение интеллекта в существующие каналы данных. Команда Playgrounds перед разработкой оценила существующие на рынке фреймворки (такие как LangChain, Llama Index и др.) и сделала прогнозы относительно будущих тенденций LLM и AI, заметив, что на тот момент в области архитектур агентов не хватало аналогичных фреймворков на базе Rust. Высокая производительность и безопасность Rust делают архитектуру более эффективной, а члены команды также обладают обширными профессиональными знаниями в Rust, что в конечном итоге привело к выбору Rust в качестве основного языка разработки Rig.

Оглядываясь на несколько ведущих архитектур агентов на текущем рынке Crypto, Eliza использует TypeScript, Zerepy использует Python, а Rig выбрал Rust для создания своей инновационной архитектуры, выделяясь на фоне других. Не только в Crypto, но даже среди всех открытых архитектур агентов очень мало тех, кто использует Rust в качестве языка разработки, наиболее известные — это llm-chain от Sobel.io и Rig от Playgrounds.

Tachi в сообществе Discord отвечает на преимущества Rig по сравнению с другими агентными архитектурами.

Использование Rust для разработки придает Rig некоторые преимущества, которых нет у других архитектур, прежде всего, безопасность. Система типов Rust может заранее предотвратить ошибки компиляции, в отличие от TypeScript или Python, где ошибки становятся видимыми только во время выполнения, что снижает риск ошибок во время выполнения. Механизм управления памятью Rust (например, RAII) обеспечивает отсутствие утечек памяти и избегает конкурентных условий.

С точки зрения производительности, Rig использует нулевую абстракцию Rust вместе с эффективными конвейерами, что значительно повышает эффективность выполнения и снижает затраты, а использование среды выполнения tokio позволяет Rig эффективно обрабатывать параллельно, повышая общую производительность агента. Разработчики могут добавлять новые функциональные модули через Tratis, поддерживая гибкость и масштабируемость фреймворка, а также возможность работать на нескольких платформах. Модульность и параллельность обеспечивают гибкость и масштабируемость, динамические задачи и событийно-ориентированное управление делают поведение агента более интеллектуальным и эффективным.

По сравнению с большинством LLM архитектур в Crypto, он обладает более высокой производительностью, масштабируемостью, простотой управления и безопасностью. Его позиция в цепочке поставок позволяет оптимизировать подобные Rag архитектуры, как Eliza, а также поддерживать текущую горячую концепцию интеграции AI агентов. Это делает архитектуру Rig подходящей для расширения надежных высокопроизводительных путей AI/ML, и можно сказать, что Rig разработан специально для развертывания проектов на уровне институтов.

Это делает Rig идеальным инструментом для разработки высокопроизводительных AI агентов, превосходя их в играх, робототехнике, автоматизированных рабочих процессах и реальном моделировании. Эта архитектура позволяет бесшовно масштабироваться от локальной среды разработки до корпоративных систем, закладывая основы для внедрения в учреждения. Когда проект предоставляет высококачественный продукт для клиентов корпоративного уровня, а не только для развлечения обычных пользователей, эти корпоративные AI агенты в некоторых случаях могут даже заменить всю цепочку поставок. Это уже было проверено на рынке AI агентов Web2. В настоящее время Rig на GitHub имеет более 100 форков и 1400 звезд, и эти данные продолжают быстро расти.

Что такое загадочный смайлик arc

Поскольку каждый день появляются новые концепты, а технологии быстро развиваются, рынок также переполнен мошенничеством, что часто вызывает критику блокчейна. Вне зависимости от того, как колеблются сектора, всегда находились проекты мошенников, которые подрывают доверие рынка к определённой концепции, как будто это очередное проявление закона Грэнджена. В этом контексте подход arc полностью противоположен. Недавно на официальном сайте была показана «пролог» этого проекта, который теперь, наконец, приоткрыл занавес, команда назвала это handshake, и рекламное видео начинается с создания Адама, когда две руки медленно приближаются для рукопожатия, символизируя наступление эры сотрудничества между людьми и AI агентами — довольно занимательно.

Большинство платформ для создания агентов стремятся сократить процессы создания, выпуска и финансирования AI агентов «чаще всего используя модель bonding curve от pump.fun», цель состоит в том, чтобы сделать выпуск AI агентов более удобным, что, в свою очередь, приводит к появлению большего числа проектов AI агентов, что на самом деле является взаимовыгодным как для платформ, так и для пользователей. Но для рынка это не всегда так, при постоянном быстром обновлении, на фоне волны MeMe, разработчики и Degen, похоже, начали использовать конвейерное мышление для этой новой волны AI. Под влиянием этого разработчики будут вынуждены обновлять быстрее и сокращать циклы разработки, тогда как глубина разработки и понимание рынка могут различаться. За исключением уже признанных ведущих проектов, сложно сделать так, чтобы продукты на рынке смогли закрепиться и внести реальные инновации.

Handshake существенно отличается от логики выпуска на всех платформах агентов на рынке. Tachi заявляет, что их стандарты разработки очень высоки, и они внедрили один из самых строгих процессов проверки кода в криптосфере, чтобы гарантировать качество экосистемы. arc требует от участников сначала внести 500$arc на указанный адрес для проверки на предмет уменьшения спама, но это не является обязательным этапом.

Официальные участники сначала должны представить предложение, «четко излагающее цели проекта, техническое решение, фон команды и вклад команды в экосистему $arc», затем предложение подлежит оценке «команда и ключевые члены сообщества проведут оценку по различным критериям». После одобрения предложения проект сможет появиться в списке зарегистрированных проектов, что эквивалентно тому, что команда сначала провела предварительное дью-дилидженс, прежде чем представить проект перед членами сообщества, а затем уже настанет этап формирования arc или Sol торговых пар через сбор средств или пожертвования от сообщества.

Эта модель подачи проектов, напоминающая Grant или хакатон, а также форму IDO, может оказаться неудачной бизнес-моделью для других проектов, так как порог входа для участников слишком высок, а эффективность оценки слишком низка, и возможная прибыль «комиссионные» может значительно уменьшиться.

Хотя не исключено, что в будущем будет выпущен AI Agent в стиле Pump.fun, на самом деле у arc есть свои причины для такого подхода. Во-первых, с технической точки зрения, разработка на Rust требует более высокой квалификации, чем разработка на Python или TypeScript, и, соответственно, количество разработчиков меньше, а цикл разработки длиннее. Соревноваться с другими разработчиками за эффективность разработки для разработчиков Rig будет невыгодно, и в долгосрочной перспективе качество продукта будет постепенно снижаться.

С коммерческой точки зрения и с учетом общей цели команды, они хотят создавать продукты, которые действительно могут обеспечить высокую производительность корпоративного уровня AI агентов, а не просто чат-ботов. Их конечное видение заключается в том, чтобы объединить все модели мышления и рассуждений AI агентов через Agent Pipeline, чтобы в конечном итоге сформировать более глубокое понимание существования вещей, что позволит AI генерировать больше идей. Это требует более качественной подачи данных и более развитых способностей к рассуждению, качество важнее количества.

Стоит отметить, что на странице handshake arc указал, что будет сотрудничать с экосистемами Solana и Arbitrum в процессе оценки. Ранее на рынке активно обсуждали, что трудно не провести параллели между лучшими архитектурами Layer1 на базе Rust и лучшими AI фреймворками на базе Rust, и теперь это можно считать ответом.

arc находится на перекрестке двух революционных технологий — «искусственного интеллекта и блокчейна», мы ускоряемся к новому парадигме, где люди и агенты будут взаимодействовать как на цепочке, так и вне ее.

arc — это процветающая экосистема разработчиков, способствующая инновациям на основе искусственного интеллекта. Его основная идея сосредоточена вокруг arc complex, который представляет собой сетевое сотрудничество, состоящее из разработчиков, проектов и информационных ресурсов.

arc также является мостом, соединяющим блокчейн и талантливых специалистов в области искусственного интеллекта для создания необходимой инфраструктуры для Crypto+AI Agent.

arc также является платформой для выпуска AI агентов, разрабатывающей торговые пары на основе $arc для AI агентов этой архитектуры, систем агентов или улучшения самой архитектуры Rig.

arc принимает красную таблетку, осознавая недостатки агентной архитектуры, хаос на рынке, и понимает, что изменения не произойдут за один день. Используя техническую силу команды, силу разработчиков сообщества и поддержку тех, кто признает его идеи, в конечном итоге можно будет принять синюю таблетку. Это не просто проект, это практик, который строит будущее.