Більше суперечок щодо стандартів фреймворків AI агента активно триває, і в останні дні вторинний ринок ARC особливо вражає. Як зрозуміти цей професійний фреймворк для розробки AI додатків, побудований на Rust? У чому різниця між ARC та фреймворком ELIZA?

1) ELIZA — це багатоклієнтський інтеграційний фреймворк на основі архітектури TypeScript, орієнтований на розробку агентів. Іншими словами, ELIZA — це «збірник», який зосереджується на об'єднанні різних LLM великих моделей і функцій введення та виведення платформ, таких як Discord, Twitter, надаючи функції управління контекстом пам'яті та алгоритмів оптимізації тонкої настройки моделей, що допомагає розробникам швидко розгортати AI агентів.

ELIZA вирішує проблему «підключення», щоб забезпечити швидке впровадження AI агента розробниками. Основна увага приділяється уніфікації стандартів інтерфейсу, спрощенню інтеграційних процесів, зниженню бар'єрів для розробки, дозволяючи LLM «використовуватися» в процесі крос-платформного застосування.

2) Rig (ARC) — це фреймворк для побудови AI систем, орієнтований на робочі потоки LLM, заснований на мові Rust. Він має вирішити проблеми оптимізації продуктивності на більш низькому рівні. Іншими словами, ARC — це «інструментальний ящик» AI, що надає підтримку для викликів AI, оптимізації продуктивності, зберігання даних, обробки винятків та інших служб підтримки.

Rig має вирішити проблему «виклику», щоб допомогти розробникам краще вибирати LLM, краще оптимізувати підказки, ефективніше управляти токенами, а також як обробляти паралельну обробку, управляти ресурсами, знижувати затримки тощо. Основна увага приділяється тому, як «правильно використовувати» AI LLM моделі та системи AI агента в процесі співпраці.

3) Вище наведено досить об'єктивний технічний логічний аналіз. Всім, напевно, цікаво, хто з ELIZA та ARC має більший потенціал розвитку? Просто наводжу кілька критеріїв оцінки:

1. AI агент перебуває на початковій стадії вибуху екосистеми, де важливішими є ринкова репутація з перевагою першовідкривача та активність розробників екосистеми; подібно до раннього розвитку фреймворку EVM, технологія EOS, яка є більш просунутою та підходить для комерційного використання, на перший погляд стала фокусом ринку, але врешті-решт програла величезній екосистемі розробників EVM.

2. Тягар ELIZA полягає в недостатньо зрілому дизайні токеноміки ai16z, проблемі «уповноваження» токенів ai16z та ELIZA відкритого фреймворку, а також змінній, чи з'являться «новачки» в подальшому сімейному пакеті. Це, безумовно, призведе до нестачі потенціалу для значного короткострокового зростання її токенів, тоді як ARC, здається, не має такого тягаря.

3. Проблема ARC полягає в тому, що він описує масштабний, високопродуктивний фреймворк для комерційного використання, який більше підходить для майбутньої екосистеми AI агента. Але ринку потрібно поступово доводити, що цей «високий рівень» не є порожнім звуком, потрібно своєчасно реалізувати деякі одиничні AI додатки та помітні інновації в AI агентові.