Оригінальна назва: Аналітичне порівняння для Crypto x AI Frameworks
Оригінальний автор: arndxt
Оригінальне джерело: https://substack.com/
Компіляція: Daisy, Mars Finance
Аналіз порівняння рамок криптовалют x AI
Головними рамками в області криптовалют та AI є:
Eliza ($AI16Z),
GAME ($VIRTUAL),
Rig ($ARC),
ZerePy ($ZEREBRO).
Ці рамки відповідають різним потребам розробників.
Eliza завдяки своїй перевазі першого входу та процвітаючій спільноті TypeScript займає приблизно 60% частки ринку, стаючи домінуючою на ринку; у той час як GAME (близько 20%) зосереджений на іграх та застосунках метавсесвіту і швидко набирає популярність.
Rig (приблизно 15%) побудований на Rust, адаптуючи модульний дизайн, спрямований на продуктивність, під екосистему Solana; ZerePy (приблизно 5%) - нова рамка на базі Python, зосереджена на креативному виході та автоматизації соціальних медіа.
Загальна оцінка цих рамок становить 1,7 мільярда доларів, і з розширенням AI-орієнтованих крипто-додатків їхній ринковий обсяг може перевищити 20 мільярдів доларів, що робить метод, зважений за ринковою капіталізацією, привабливим. Кожна рамка займає своє місце в унікальних областях - соціальні та мультиагентні системи (Eliza), ігри/метавсесвіт (GAME), корпоративні показники (Rig), креативні спільноти (ZerePy), пропонуючи взаємодоповнюючі варіанти, а не прямі конкурентні відносини.
1. Огляд і ринкова позиція
Eliza ($AI16Z)
Частка ринку: приблизно 60%
Капіталізація: 900 мільйонів доларів
Основна мова: TypeScript
Основні переваги: перевага першого входу, велика спільнота GitHub (понад 6000 зірок, 1800 форків)
Ключові області: мультиагентне моделювання, кросплатформенна соціальна взаємодія
Як одна з перших рамок AI для агентів у цій сфері, Eliza займає домінуючу позицію. Її перевага першого входу ще більше підсилюється великою спільнотою контриб'юторів, що прискорює темпи розробки та рівень прийняття користувачами. Технологічний стек TypeScript Eliza робить її природним вибором для розробників екосистеми Web, що забезпечує широкий спектр привабливості.
GAME ($VIRTUAL)
Частка ринку: приблизно 20%
Капіталізація: 300 мільйонів доларів
Основна мова: на базі API/SDK (незалежно від мови)
Основні переваги: швидке прийняття в ігровій індустрії, функціональність агентів у реальному часі
Ключові області: програмна генерація контенту, адаптивна поведінка NPC
GAME спеціально розроблений для ігор та застосунків метавсесвіту. Його архітектура, керована API, та тісний зв'язок з екосистемою $VIRTUAL сприяли його швидкому розвитку: вже понад 200 проєктів, 150 000 запитів на день та постійне зростання. Безкодова інтеграція GAME додатково приваблює команди, які віддають перевагу швидкому розгортанню замість глибокої технологічної кастомізації.
Rig ($ARC)
Частка ринку: приблизно 15%
Капіталізація: 160 мільйонів доларів
Основна мова: Rust
Основні переваги: висока продуктивність, модульний дизайн (для підприємств)
Ключові області: "чисті" застосунки на основі Solana з акцентом на підвищену генерацію
Архітектура Rust Rig підходить для розробників, які зосереджені на швидкості, безпеці пам'яті та ефективній конкурентності. Її спеціалізований дизайн підходить для "корпоративного рівня" або даних, що базуються на даних, особливо на платформі Solana. Хоча крива навчання досить крута, модульність та надійність, які пропонує Rig, приваблюють системно орієнтованих розробників.
ZerePy ($ZEREBRO)
Частка ринку: приблизно 5%
Капіталізація: 300 мільйонів доларів
Основна мова: Python
Основні переваги: креативні можливості, орієнтовані на спільноту, автоматизація соціальних медіа
Ключові області: розгортання агентів на соціальних платформах, особливо в художньому або нішевому виході
ZerePy — це нова рамка, що походить з ядра бекенду Zerebro. Його базова структура на Python та зосередженість на креативних застосунках (таких як NFT, музика та цифрове мистецтво) залучають певну групу користувачів. Співпраця з Eliza ($AI16Z) підвищила його впізнаваність, але вужчий обсяг ZerePy може обмежити його поширення в більш широких корпоративних застосунках.
2. Технічна архітектура та основні компоненти
Eliza ($AI16Z)
Мультиагентна система: розгортання кількох AI особистостей у спільному середовищі виконання.
Управління пам'яттю (RAG): реалізація трубопроводу на основі підвищеної генерації для довгострокової обробки контексту.
Система плагінів: підтримка розширень, створених спільнотою, для обробки голосу, тексту, медіа (наприклад, PDF, зображення).
Широка підтримка моделей: можливість інтеграції локальних відкритих LLM або хмарних API (наприклад, OpenAI, Anthropic).
Технічний дизайн Eliza зосереджений на мультимодальному спілкуванні, що робить його дуже підходящим для соціальних, маркетингових або спільнота-орієнтованих AI агентських застосувань. Хоча він відзначається в інтеграції з такими платформами, як Discord, X (колишній Twitter), Telegram, в умовах масштабного використання важливо обережно координувати виконання різних особистостей агентів та модулів пам'яті.
GAME ($VIRTUAL)
API + SDK модель: спрощує інтеграцію агентів для ігрових студій та проектів метавсесвіту.
Інтерфейс підказок агентів: координує взаємодію між введенням користувача та стратегічним двигуном агентів.
Двигун стратегічного планування: розділяє логіку агентів на планування високорівневих цілей та виконання низькорівневих стратегій.
Інтеграція блокчейну: потенційна підтримка операцій гаманців на ланцюгу для децентралізованого управління агентами.
Архітектура GAME сильно зосереджена на ігрових або метавсесвітніх сценах, пріоритетом є продуктивність в режимі реального часу та постійна адаптивність агентів. Хоча її можна розширити на інші області, її системний дизайн явно спрямований на віртуальні світи та програмно-генеровані сцени.
Rig ($ARC)
Структура робочого простору Rust: розділення функцій на кілька crate для підвищення ясності та модульності.
Шар абстракції постачальника: стандартизація взаємодій з різними постачальниками LLM (наприклад, OpenAI, Anthropic).
Інтеграція векторного зберігання: підтримка кількох бекендів (таких як MongoDB, Neo4j) для контекстного пошуку.
Система агентів: використання підвищеної генерації з пошуком (RAG) та спеціалізованих інструментів.
Висока продуктивність дизайну Rig виграє від моделі конкурентності Rust, що робить його дуже підходящим для підприємницьких сценаріїв, які потребують суворого управління ресурсами. Завдяки багатошаровій абстракції його ясність концепцій забезпечує надійну продуктивність. Однак висока крива навчання Rust може обмежити кількість розробників.
ZerePy ($ZEREBRO)
На базі Python: підходить для AI/ML розробників, знайомих з бібліотеками та робочими процесами Python.
Модульний бекенд Zerebro: зосереджений на генерації креативного контенту, особливо в соціальних медіа та художній сфері.
Автономія агентів: зосереджена на "креативному виході", такому як меми, музика та генерація NFT.
Інтеграція соціальних платформ: вбудовані команди функцій, подібні до Twitter (публікація, відповідь, ретвіт).
ZerePy заповнює унікальну нішу для розробників Python, які шукають просте розгортання агентів на соціальних платформах. Хоча його обсяг вужчий, ніж у Eliza або Rig, ZerePy показує відмінні результати в художніх або розважальних контекстах, особливо в децентралізованих громадах.
3. Порівняльні виміри
3.1 Легкість використання
Eliza: збалансований підхід, помірна крива навчання через складність мультиагентних систем, з вигодами від потужної бази розробників TypeScript.
GAME: розроблений для нетехнічних користувачів у сфері ігор, пропонує безкодові або малокодові рішення.
Rig: більш складний; строгість Rust вимагає експертних знань, але приносить високі показники продуктивності та надійності.
ZerePy: найдружніший до користувачів Python, особливо в AI завданнях, зосереджених на креативі або медіа.
3.2 Масштабованість
Eliza: версія V2 впровадила розширювальну шину повідомлень та покращені функції конкурентності, але мультиагентна конкурентність все ще залишається досить складною.
GAME: масштабованість пов'язана з вимогами до ігор у реальному часі та блокчейн-мереж; якщо вдасться впоратися з обмеженнями ігрового движка, продуктивність може залишатися стабільною.
Rig: природно має масштабованість завдяки асинхронному часу виконання Rust, підходить для високої продуктивності або підприємницьких навантажень.
ZerePy: розширюється завдяки спільноті, в основному тестується в креативних або соціальних медіа-сценах, підтримка масштабованості для великих корпоративних навантажень обмежена.
3.3 Адаптивність
Eliza: найбільш адаптивна, з системою плагінів, широкою підтримкою моделей та кросплатформеними інтеграціями.
GAME: має високу спеціалізовану адаптивність у ігрових сценах, може бути інтегрований у різні ігрові движки, але має низьку адаптивність у інших сферах.
Rig: підходить для даних, що потребують великого обсягу, або підприємницьких завдань; гнучкий шар постачальника підтримує кілька LLM та векторних сховищ.
ZerePy: орієнтований на креативний вихід; легко розширюється в екосистемі Python, але має вужчий діапазон.
3.4 Продуктивність
Eliza: оптимізована для швидких соціальних медіа або діалогових завдань, продуктивність залежить від зовнішніх API моделей.
GAME: підтримує продуктивність у реальному часі, що залежить від поєднання логіки агентів та витрат на блокчейн.
Rig: видатний завдяки конкурентності та безпеці пам'яті Rust, підходить для складних, масштабованих AI обробок.
ZerePy: продуктивність залежить від швидкості Python та викликів моделей; зазвичай достатньо для соціальних/контентних завдань, але не підходить для потреб корпоративного рівня.
4. Переваги та обмеження
5. Потенціал ринку та прогнози
Загальна капіталізація чотирьох рамок становить 1,7 мільярда доларів, і якщо галузь AI x криптовалюти слідує експоненціальному зростанню, яке колись переживали L1 блокчейни, її ринковий обсяг може перевищити 20 мільярдів доларів. Для інвесторів може бути доцільно застосувати метод, зважений за ринковою капіталізацією, особливо якщо вірити, що ці рамки будуть рости разом у більш широкому контексті "підйому всіх човнів".
Eliza ($AI16Z): завдяки своїй зрілій екосистемі, потужній кодовій базі та майбутнім вдосконаленням V2 (таким як інтеграція з Coinbase агентським пакетом, підтримка TEE), ймовірно, продовжить утримувати лідерство на ринку.
GAME ($VIRTUAL): має можливість подальшого прийняття у сфері ігор/метавсесвіту, синергія з екосистемою $VIRTUAL забезпечує постійний інтерес розробників.
Rig ($ARC): може стати "прихованою дорогоцінністю" корпоративного AI Solana. Завдяки зрілості плану рукопожаття, він може повторити успішну траєкторію інших спеціалізованих рамок.
ZerePy ($ZEREBRO): хоча і позиціонується як нішевий, завдяки потужній спільноті та екосистемі Python, намагається націлитися на креативні та художні випадки використання, які часто ігноруються більш широкими рішеннями.
6. Загальний порівняльний аналіз
Технологічний стек та крива навчання
Eliza (TypeScript): досягає балансу між легкістю використання та багатофункціональністю.
GAME: пропонує легкий у використанні API для ігор, але має обмежене застосування.
Rig (Rust): прагнучи максимізувати продуктивність, має високий поріг складності.
ZerePy (Python): простий та прямий для креативних застосувань, але не має більш широких можливостей корпоративного рівня.
Спільнота та екосистема
Eliza: має найсильнішу присутність на GitHub, що відображає потужну участь спільноти та широку застосовність.
GAME: швидко зростає в ігровій та метавсесвітній сферах, користуючись підтримкою $VIRTUAL.
Rig: розмір спільноти розробників невеликий, але технічні можливості високі, зосереджені на сценаріях високої продуктивності.
ZerePy: зростає нішеве співтовариство навколо креативності та децентралізованого мистецтва, співпраця з Eliza додатково підсилює його екосистемний вплив.
Каталізатор майбутнього зростання
Eliza: новий реєстр плагінів та інтеграція TEE можуть ще більше зміцнити її лідерство.
GAME: залучення нетехнічних користувачів через радикальне розширення екосистеми $VIRTUAL.
Rig: потенційні партнерства з Solana і позиціонування на рівні підприємств, з очікуваним сильним зростанням завдяки зростанню привабливості для розробників.
ZerePy: подальший розвиток завдяки популярності Python у сфері AI та культурному імпульсу навколо креативних і спільнотозначних проектів.
