Більше суперечок щодо стандартів фреймворків AI агентів активно триває, і останніми днями вторинний ринок ARC показує особливі успіхи. Як зрозуміти цей професійний фреймворк для розробки AI-додатків, побудований на Rust? Яка різниця між фреймворками ARC та ELIZA? З точки зору технічної логіки та бізнесу, я поділюсь своїми розуміннями:
1）ELIZA є багатоклієнтською інтеграційною платформою, розробленою на основі архітектури TypeScript і спрямованою на розробку агентів. Іншими словами, ELIZA є «конструктором», який зосереджується на складанні різних великих моделей LLM та функцій вводу-виводу платформ, таких як Discord, Twitter тощо. Він надає функції управління контекстом пам'яті та оптимізації алгоритмів доопрацювання моделей, допомагаючи розробникам швидко розгортати AI агентів.
ELIZA вирішує проблему «підключення», щоб забезпечити швидке впровадження AI агентів розробниками. Основна увага приділяється уніфікації стандартів інтерфейсів, спрощенню процесу інтеграції, зниженню порогу входу для розробників, щоб LLM можна було «використовувати» у крос-платформених додатках.
2）Rig (ARC) є фреймворком для побудови AI-систем, орієнтованим на робочі процеси LLM, що базується на мові Rust. Він має вирішити проблеми оптимізації продуктивності на більш низькому рівні. Іншими словами, ARC є «інструментальним ящиком» для AI, що надає підтримуючі послуги, такі як виклик AI, оптимізація продуктивності, зберігання даних, обробка виключень тощо.
Rig має вирішити проблему «виклику», щоб допомогти розробникам краще обирати LLM, оптимізувати підказки, ефективніше керувати токенами, а також як обробляти паралельні запити, управляти ресурсами, зменшувати затримки тощо. Основна увага приділяється тому, як «використати його» в процесі співпраці AI LLM моделей та систем AI агентів.
3）Наведену вище інформацію можна вважати об'єктивним технічним аналізом. Всім цікаво, хто має більший потенціал розвитку: ELIZA чи ARC? Я наведу кілька критеріїв оцінки:
1、AI агенти перебувають на початковому етапі вибуху екосистеми, де важливішими є ринкова репутація та активність екосистемних розробників з перевагою першої появи. Подібно до раннього розвитку фреймворків EVM, технології, як EOS, які є більш просунутими та підходять для комерційного використання, на перший погляд стали центром уваги, але врешті-решт програли величезній екосистемі розробників EVM.
2、Проблема ELIZA полягає в недостатньо зрілій токеноміці ai16z, проблемі «наповнення» токенів відкритого фреймворку ai16z та ELIZA, а також у змінності, чи з'являться «нові учасники» у подальшому. Це безумовно призведе до нестачі потенціалу для значного короткострокового зростання токенів, в той час як ARC, здається, не має цього тягаря.
3、Проблема ARC полягає в тому, що він описує більш масштабний, високопродуктивний фреймворк, що підходить для майбутньої екосистеми AI агентів, але має поступово довести ринку, що ця «висока якість» не є порожнім звуком. Необхідно вчасно реалізувати кілька одиничних AI-додатків та інноваційних способів використання AI агентів.