Автор: Arndxt, Threading on the Edge; Переклад: золотий фінанс xiaozou
Основні рамки в Crypto x AI: Eliza (AI16Z), GAME (VIRTUAL), Rig (ARC) та ZerePy (ZEREBRO).
Усі чотири рамки можуть задовольнити різні розробницькі потреби.
Завдяки першій перевазі та процвітаючій спільноті TypeScript, Eliza займає домінуючу позицію з приблизно 60% ринкової частки, тоді як GAME (з ринковою часткою близько 20%) націлений на швидко прийняті ігрові та віртуальні світові застосунки.
Rig (з ринковою часткою близько 15%) розроблений на Rust, пропонує модульну продуктивність, орієнтовану на продуктивність, що підходить для екосистеми Solana, тоді як нова архітектура на базі Python ZerePy (з ринковою часткою близько 5%) зосереджена на креативному виході та автоматизації соціальних медіа. Загальна ринкова капіталізація цих рамок становить 1,7 мільярда доларів, і з розширенням застосування штучного інтелекту в крипто, загальна ринкова капіталізація цих рамок може перевищити 20 мільярдів доларів, що робить метод капіталізації потенційно привабливим. Кожна рамка займає свою власну унікальну ринкову нішу — соціальні та мульти-агентні рішення (Eliza), ігри/віртуальні світи (GAME), підприємницька продуктивність (Rig) та креативні спільноти (ZerePy) — забезпечуючи взаємодоповнюючі варіанти, а не пряме змагання.
1, огляд чотирьох основних рамок та їх ринкове позиціонування
（1）Eliza ($AI16Z)
● Ринкова частка: ~60%
● Ринкова капіталізація: 900 мільйонів доларів
● Основна мова: TypeScript
● Основні переваги: перша перевага, велика спільнота GitHub (більше 6000 зірок, 1800 форків)
● Основна увага: багатостороннє моделювання, міжплатформене соціальне залучення.
Як одна з перших рамок AI агентів у цій сфері, Eliza займає домінуючу позицію. Її перша перевага підтримується великою спільнотою контрибуторів, що прискорює темпи розробки та сприяє залученню користувачів. Стек TypeScript Eliza робить її дуже зручною для розробників, які працюють у веб-екосистемі, що забезпечує широку привабливість.
（2）GAME (VIRTUAL)
● Ринкова частка: ~20%
● Ринкова капіталізація: 300 мільйонів доларів
● Основна мова: (на основі API/SDK; використовує мову незалежний підхід)
● Основні переваги: швидке прийняття в ігровій індустрії, функціональність у реальному часі.
● Основна увага: генерація контенту програми, адаптивна поведінка NPC.
GAME спеціально розроблена для ігор та віртуальних світів. Її архітектура, що керується API, а також тісний зв'язок з екосистемою VIRTUAL, сприяють величезній динаміці: отримано понад 200 проектів, щодня 150 тисяч запитів, швидке зростання щотижня. Безкодові інтеграції GAME ще більше залучають команди, які вважають за краще швидке впровадження, а не глибоку технічну настройку.
（3）Rig (ARC)
● Ринкова частка: ~15%
● Ринкова капіталізація: 160 мільйонів доларів
● Основна мова: Rust
● Основні переваги: продуктивність, модульний дизайн (для підприємств)
● Основна увага: «чисто ігровий» на основі Solana, підкреслюючи генерацію, підсилену пошуком.
Rig, оснований на архітектурі Rust, відповідає потребам розробників, які цінують швидкість, безпеку пам'яті та ефективну паралельність. Він спеціально розроблений для «корпоративного рівня» або застосунків, орієнтованих на великі дані, особливо для програм на Solana. Незважаючи на те, що крива навчання є крутою, Rig пропонує модульну продуктивність і надійність, що може привернути розробників, орієнтованих на системи.
（4）ZerePy (ZEREBRO)
● Ринкова частка: ~5%
● Ринкова капіталізація: 300 мільйонів доларів
● Основна мова: Python
● Основні переваги: креативність, керована спільнотою, автоматизація соціальних медіа.
● Основна увага: розгортання агентів на соціальних платформах, особливо для мистецтва або нішевого виходу.
ZerePy є новачком, що походить від основного бекенду Zerebro. Його основа на Python, разом з акцентом на креативні застосунки (NFT, музику та цифрове мистецтво), приваблює групу заповзятливих прихильників. Співпраця з Eliza підвищила видимість ZerePy, але вузька сфера його застосування може обмежити широке прийняття підприємствами.
2, технічна архітектура та основні компоненти
（1）Eliza (AI16Z)
● Багатоагентні системи: розгортання кількох AI особистостей під час спільного виконання.
● Управління пам'яттю (RAG): реалізація підсиленої генерації з довгостроковим контекстом.
● Система плагінів: підтримує розширення, орієнтовані на голос, текст, медіа-аналіз (наприклад: PDF, зображення тощо).
● Широка підтримка моделей: інтеграція з локальними відкритими LLM або хмарними API (OpenAI, Anthropic).
Технічний дизайн Eliza зосереджений на багатосторонньому спілкуванні, що робить її дуже підходящою для соціальних, маркетингових або спільнотних AI агентів. Хоча вона добре інтегрується (Discord, X, Telegram), широкомасштабне використання вимагатиме ретельного узгодження різних особистостей агентів та модулів пам'яті.
（2）GAME (VIRTUAL)
● API + SDK модель: спрощує інтеграцію агентів для ігрових компаній та проектів у віртуальних світах.
● Інтерфейс підказок агентів: координує взаємодію між введенням користувача та стратегічним двигуном агента.
● Стратегічний планувальний двигун: розділяє логіку агентів на високорівневе планування цілей та низькорівневу реалізацію стратегій.
● Інтеграція блокчейну: потенційні оператори гаманців на ланцюзі для децентралізованого управління агентами.
Архітектура GAME спеціально налаштована для ігор або віртуальних середовищ, з пріоритетом на реальну продуктивність та постійну адаптацію агентів. Хоча її функціональність не обмежується іграми, дизайн системи явно орієнтований на віртуальні світи та програми, що генеруються.
（3）Rig (ARC)
● Структура робочого простору Rust (Rust Workspace Structure): для забезпечення чіткості та модульності функції розділені на кілька crate.
● Абстракція постачальника (Provider Abstraction Layer): стандартизує взаємодію з різними постачальниками LLM (OpenAI, Anthropic).
● Інтеграція векторного зберігання (Vector Store Integration): підтримує кілька бекендів (MongoDB, Neo4j) для контекстного пошуку.
● Система агентів (Agent System): вбудовує підсилену генерацію пошуку (RAG) та використання спеціальних інструментів.
Високопродуктивний дизайн Rig вигідно відзначається паралельною моделлю Rust, що робить його ідеальним вибором для підприємств, які вимагають суворого управління ресурсами. Його концепція чітка — через ієрархічну абстракцію — забезпечує високу надійність, але крива навчання Rust може обмежити кількість розробників.
（4）ZerePy (ZEREBRO)
● Розробка на Python: доступ для AI/ML розробників, які знайомі з бібліотеками і робочими процесами Python.
● Модульний бекенд Zerebro: забезпечує генерацію креативного контенту, особливо для соціальних медіа та мистецтва.
● Агенція автономії: зосереджена на «креативному виході», таких як меми, музика та завдання генерації NFT.
● Інтеграція соціальних платформ: включає вбудовані команди, подібні до Twitter (публікація, відповідь, ретвіт).
ZerePy заповнює прогалину для розробників Python, які прагнуть безпосередньо впровадити агентів на соціальних платформах. Хоча сфера застосування ZerePy вже менша, ніж у Eliza або Rig, її випадки використання, що орієнтовані на мистецтво або розваги, процвітають, особливо в децентралізованих спільнотах.
3, порівняльні виміри чотирьох основних рамок
（1）Доступність
● Eliza: приймає збалансований підхід, завдяки складності з кількома агентами, формує помірну криву навчання, але має потужну базу розробників TypeScript.
● ГРА: спеціально розроблена для нетехнічних користувачів у сфері ігор, пропонує безкодові або малокодові рішення.
● Rig: більш складний; мова Rust вимагає високої кваліфікації, але забезпечує високу продуктивність і надійність.
● ZerePy: найпростіший для користувачів Python, особливо в креативних або медіа-орієнтованих AI завданнях.
（2）Масштабованість
● Eliza: V2 версія ввела масштабовану шину повідомлень, покращила паралельність, але паралельність з кількома агентами може бути складною.
● ГРА: масштабованість пов'язана з вимогами до реального часу в іграх та блокчейн-мережах; якщо обмеження ігрового рушія контрольовані, продуктивність залишиться незмінною.
● Rig: природно має масштабованість завдяки асинхронному виконанню Rust, підходить для високооб'ємних або корпоративних навантажень.
● ZerePy: розширення, що підтримується спільнотою, в основному тестується в креативних або соціальних медіа-середовищах, менше підкреслюючи навантаження великих підприємств.
（3）Адаптивність
● Eliza: має найвищу адаптивність до системи плагінів, з широкою підтримкою моделей, може інтегруватися на різних платформах.
● GAME: спеціально адаптована для ігрових середовищ, може бути інтегрована в різні ігрові рушії, але не дуже підходить для інших областей, окрім ігор.
● Rig: підходить для завдань, що вимагають великої кількості даних або корпоративних завдань; забезпечує гнучкий рівень постачальників для декількох LLM і векторних зберігань.
● ZerePy: орієнтований на креативний вихід; легко масштабувати в екосистемі Python, але має вузьку сферу застосування.
（4）Продуктивність
● Eliza: оптимізована для швидко змінюваних соціальних медіа або бесід, її продуктивність залежить від зовнішнього API моделей.
● GAME: реальна продуктивність ігрової динаміки; її успіх залежить від взаємодії логіки агентів і витрат на блокчейн.
● Rig: має високу продуктивність завдяки паралельності та безпеці пам'яті Rust, що робить його ідеальним для складних масштабних AI процесів.
● ZerePy: продуктивність залежить від швидкості Python та викликів моделей; зазвичай достатньо для соціальних/контентних завдань, але не для корпоративного рівня.
4, переваги та обмеження
5, ринковий потенціал та перспективи
Усі чотири рамки мають спільну ринкову капіталізацію в 1,7 мільярда доларів, і якщо сектор AI x Crypto слідує вибуховому зростанню, яке колись спостерігалося в L1 блокчейнах, він може зрости до понад 20 мільярдів доларів. Для інвесторів, які вважають, що ці рамки (кожна з яких обслуговує різні ринкові ніші) разом піднімуться в ширшій тенденції «зростання», метод капіталізації може бути найбільш обережним.
● Eliza (AI16Z): завдяки своїй екосистемі, потужній бібліотеці коду та майбутньому вдосконаленому V2 (наприклад, інтеграція пакету агентів Coinbase, підтримка TEE), вона може утримувати найвищу частку ринку.
● GAME (VIRTUAL): має потенціал для подальшого поширення в іграх/віртуальних світах. Синергія з екосистемою VIRTUAL забезпечує постійний інтерес розробників.
● Rig (ARC): може стати «прихованим скарбом» для корпоративного AI на Solana; з розвитком своїх партнерських програм він може повторити притягання інших конкретних рамок ланцюга.
● ZerePy (ZEREBRO): хоча його сфера застосування невелика, він виграє від потужного імпульсу розвитку спільноти та екосистеми Python, особливо для тих, хто часто ігнорується більш загальними рішеннями в креативних та мистецьких випадках використання.
6, підсумок порівняння
（1）Технічний стек і крива навчання
● Eliza (TypeScript) досягає балансу між доступністю та багатофункціональністю.
● GAME пропонує доступний API для ігор, але може бути націлений на нішеву аудиторію.
● Rig (Rust) максимізує продуктивність за рахунок більшої складності.
● ZerePy (Python) простий для креативних програм, але не має більш широкого прийняття підприємствами.
（2）Спільнота та екосистема
● Eliza: демонструє найкращі результати на GitHub, відображаючи сильну участь спільноти та широку застосуваність.
● GAME: завдяки підтримці VIRTUAL, швидко зростає в ігровій та віртуальній сферах.
● Rig: орієнтований на технічно підковану спільноту малих розробників, зосереджений на випадках високої продуктивності.
● ZerePy: зростаюча нішева спільнота, що створена навколо креативності та децентралізованого мистецтва, розвиток якої виграє від партнерства з Eliza.
（3）Каталізатори майбутнього зростання
● Eliza: новий реєстр плагінів та інтеграція TEE можуть ще більше закріпити її лідерство.
● GAME: активно розширюється через екосистему VIRTUAL; доступно для нетехнічних користувачів.
● Rig: як тільки залученість розробників зросте, можливе партнерство з Solana, зосередженість на підприємствах може призвести до сильного зростання.
● ZerePy: використовує популярність Python в сфері штучного інтелекту, а також культурний імпульс навколо креативних, соціально орієнтованих проектів.
