作者：arndxt

編譯：深潮 TechFlow

導讀

Crypto x AI 風頭出盡，Virtuals 又漲麻了（截至本文整理編譯時間，Virtuals 市值已超過$24億，24小時漲幅高達24%），除了 Virtuals 還有哪些 Crypto x AI 框架值得關注？不同的框架有哪些異同？

深潮特此整理編譯此文，深入分析了 Eliza ($AI16Z)、GAME ($VIRTUAL)、Rig ($ARC) 和 ZerePy ($ZEREBRO) 四大框架的技術架構、市場定位及其在行業中的潛在影響。

正文

在 Crypto x AI 領域，目前主要有四大框架：

  • Eliza ($AI16Z)

  • GAME ($VIRTUAL)

  • Rig ($ARC)

  • ZerePy ($ZEREBRO)

這些框架各自定位清晰，旨在滿足開發者的多樣化需求。

Eliza 憑藉其先發優勢和活躍的 TypeScript 社區，佔據了約 60% 的市場份額；GAME (~20%) 則專注於遊戲和元宇宙應用，正在迅速普及。

Rig (~15%) 基於 Rust 構建，提供高性能的模塊化設計，非常適合 Solana 生態；而 ZerePy (~5%) 是一個基於 Python 的新興框架，專注於創意輸出和社交媒體自動化。目前，這些框架的總估值爲 17 億美元，隨着 AI 驅動的加密應用不斷擴展，市場規模可能突破 200 億美元，使得基於市值加權的投資策略成爲一種值得考慮的選擇。每個框架都佔據了獨特的市場細分領域——Eliza 專注於社交與多智能體，GAME 聚焦於遊戲和元宇宙，Rig 致力於企業級性能，而 ZerePy 則面向創意社區應用。這些框架更多是互爲補充，而非直接競爭。

1.概覽及市場地位

（原英文表格來自 @arndxt_xo，由深潮 TechFlow 編譯）

1.1 Eliza ($AI16Z)

  • 市場份額：~60%

  • 市值：$9000萬

  • 核心語言：TypeScript

  • 主要優勢：先發優勢、龐大的 GitHub 社區（6,000+ 星標，1,800 次分叉）

  • 重點應用：支持多智能體模擬、跨平臺社交互動

作爲該領域最早的 AI 智能體框架之一，Eliza 佔據了主導地位。其先發優勢得益於龐大的開發者社區，這不僅加速了框架的功能迭代，也推動了用戶的廣泛採用。基於 TypeScript 的技術棧，使其成爲從事 Web 開發的開發者的理想選擇，因此吸引了廣泛的開發者羣體。

1.2 GAME ($VIRTUAL)

  • 市場份額：~20%

  • 市值：$3000萬

  • 核心語言：基於 API/SDK 的語言無關設計

  • 主要優勢：遊戲行業的快速採用、支持實時智能體交互

  • 重點應用：程序化內容生成、自適應 NPC 行爲

GAME 專爲遊戲和元宇宙應用設計。其基於 API 的架構使開發者能夠輕鬆集成到現有項目中，同時與 $VIRTUAL 生態的緊密聯繫也推動了生態的快速發展。截至目前，已有 200 多個項目採用了該框架，日均請求量高達 15 萬次，並且每週都在持續增長。GAME 的無代碼集成功能尤其受到重視，這使得那些希望快速部署項目的團隊無需深入技術細節即可實現功能上線。

1.3 Rig ($ARC)

  • 市場份額：~15%

  • 市值：$1600萬

  • 核心語言：Rust

  • 主要優勢：高性能模塊化設計，專爲 Solana 生態優化

  • 重點應用：企業級性能需求、複雜交易處理

Rig 是專注於性能的框架，採用 Rust 語言構建，充分利用了 Solana 的高吞吐量優勢。其模塊化設計使開發者能夠根據具體需求靈活定製功能，非常適合需要高性能和低延遲的企業級應用場景。儘管市場份額相對較小，但其在 Solana 生態中的定位使其對高頻交易和複雜智能合約執行的開發者尤爲吸引。

1.4 ZerePy ($ZEREBRO)

  • 市場份額：~5%

  • 市值：$3000萬

  • 核心語言：Python

  • 主要優勢：專注創意輸出和社交媒體自動化

  • 重點應用：生成式內容、社區互動工具

作爲領域內的新興框架，ZerePy 以 Python 爲核心語言，降低了開發門檻，吸引了大量創意開發者和內容創作者。其專注於生成式內容和社交媒體自動化的特性，使其成爲創意社區和營銷團隊的理想選擇。雖然目前市場份額較小，但其增長潛力不容忽視。

2.技術架構與核心組件

Eliza ($AI16Z)

  • 多智能體系統：支持多個 AI 智能體在同一運行環境中協作或競爭，適用於複雜的交互場景。

  • 內存管理 (RAG)：通過檢索相關信息來增強生成內容的上下文記憶能力，支持長期交互。

  • 插件系統：允許社區開發擴展功能，例如語音、文本解析以及多媒體文件（如 PDF、圖像）的處理。

  • 廣泛的模型支持：兼容本地開源大語言模型 (LLM) 或基於雲的 API（如 OpenAI、Anthropic）。

Eliza 的架構圍繞多模態通信設計，非常適合社交、營銷和社區導向的 AI 應用。它支持輕鬆集成到 Discord、X（原 Twitter）、Telegram 等平臺，爲開發者提供了豐富的擴展選項。然而，在大規模部署時，需要有效管理多個智能體的人格和內存模塊，以確保系統的穩定性和高效性。

GAME ($VIRTUAL)

  • API + SDK 模型：爲遊戲工作室和元宇宙項目提供簡潔的智能體集成方案。

  • 智能體提示接口：協調用戶輸入與智能體策略引擎之間的交互，優化玩家體驗。

  • 策略規劃引擎：將智能體邏輯分爲高層次目標規劃和低層次策略執行，提升角色行爲的靈活性。

  • 區塊鏈集成：支持鏈上錢包操作和去中心化智能體治理，增強元宇宙內的資產管理能力。

GAME 的架構專爲遊戲和元宇宙場景優化，優先滿足實時性能需求，同時支持智能體的動態適應能力。它的策略規劃引擎能夠幫助遊戲角色制定目標並實時調整行動，從而爲玩家提供更沉浸的體驗。儘管其架構可以擴展到其他領域，但其設計仍然主要面向虛擬世界和程序化生成的應用場景。

Rig ($ARC)

  • Rust 工作區結構：爲了實現清晰和模塊化的設計，將功能劃分爲多個獨立的包。

  • 提供商抽象層：統一規範與多種 LLM 提供商（如 OpenAI 和 Anthropic）的交互方式。

  • 向量存儲集成：支持多種後端（MongoDB、Neo4j）以實現上下文檢索功能。

  • 智能體系統：集成檢索增強生成 (RAG) 和專用工具的使用。

Rig 的高性能架構得益於 Rust 的併發模型，這使其非常適合需要嚴格資源管理的企業應用場景。通過分層抽象的設計理念，Rig 提供了極高的可靠性，但 Rust 的陡峭學習曲線可能會限制開發者的參與範圍。

ZerePy ($ZEREBRO)

  • 基於 Python：專爲熟悉 Python 庫和開發流程的 AI/ML 開發人員設計，易於上手。

  • 模塊化 Zerebro 後端：提供創意內容生成能力，特別適用於社交媒體和藝術領域。

  • 智能體自治：專注於“創意輸出”，包括模因（網絡流行文化內容）、音樂和 NFT 生成任務。

  • 社交平臺集成：內置類似 Twitter 的功能模塊，如發帖、回覆和轉發操作。

ZerePy 專爲希望在社交平臺上快速部署智能體的 Python 開發者提供瞭解決方案。儘管其應用範圍比 Eliza 或 Rig 更加狹窄，但 ZerePy 在藝術創作或娛樂驅動的場景中表現出色，尤其在去中心化社區中具有獨特的優勢。

3.比較維度

3.1 易用性

  • Eliza：設計上追求平衡，雖然多智能體的複雜性帶來一定的學習曲線，但強大的 TypeScript 開發者社區爲其提供了良好的支持。

  • GAME：專爲非技術用戶設計，尤其是在遊戲領域，提供無代碼或低代碼的開發解決方案，降低了使用門檻。

  • Rig：對開發者要求較高，Rust 的嚴格性需要一定的專業能力，但其高性能和可靠性爲付出努力的開發者帶來豐厚回報。

  • ZerePy：對 Python 用戶非常友好，尤其適合從事創意或媒體相關 AI 任務的開發者。

3.2 可擴展性

  • Eliza：V2 版本引入了可擴展的消息總線和優化的併發處理能力，但多智能體的任務調度和資源分配仍需精細管理。

  • GAME：可擴展性取決於遊戲實時需求和區塊鏈網絡的穩定性，只要能有效控制遊戲引擎的限制，性能表現依然出色。

  • Rig：得益於 Rust 的異步運行時，天然具備高擴展性，非常適合高吞吐量和企業級工作負載。

  • ZerePy：擴展性主要依賴社區驅動，適合創意和社交媒體領域，但對大型企業級負載的支持較爲有限。

3.3 適應性

  • Eliza：適應性最強，擁有插件系統、廣泛的模型支持以及跨平臺的集成能力，適合多種應用場景。

  • GAME：在遊戲領域的適應性極強，可與多種遊戲引擎無縫集成，但在其他領域的適用性相對較弱。

  • Rig：適合數據密集型或企業任務，支持靈活選擇多種大語言模型和向量存儲，滿足複雜場景需求。

  • ZerePy：專注於創意輸出，依託 Python 生態輕鬆擴展，但應用領域較爲狹窄。

3.4 性能

  • Eliza：針對社交媒體和對話任務進行了優化，其性能表現依賴於外部模型 API 的質量和響應速度。

  • GAME：在遊戲內動態情境中提供出色的實時性能，具體表現取決於智能體邏輯與區塊鏈開銷的協調。

  • Rig：憑藉 Rust 的併發能力和內存安全性，性能表現卓越，尤其適合複雜的大規模 AI 處理任務。

  • ZerePy：性能主要依賴 Python 的執行速度和模型調用效率，足以支持社交和內容創作任務，但不適合企業級高吞吐量需求。

4.優勢與侷限

（原英文表格來自 @arndxt_xo，由深潮 TechFlow 編譯）

5.市場潛力與前景

四個框架的總市值目前爲 17 億美元。如果 AI 與加密貨幣 (Crypto) 領域能像 L1 區塊鏈一樣實現爆發式增長，其市場潛力可能突破 200 億美元。對於投資者而言，市值加權可能是更明智的策略，尤其是在這些框架各自服務於不同市場領域，並可能在整體市場上升趨勢中共同受益的情況下。

  • Eliza ($AI16Z)：憑藉成熟的生態系統、強大的代碼庫，以及即將推出的 V2 功能（如 Coinbase 智能體工具包和可信執行環境 (TEE) 支持），有望繼續保持市場份額的領先地位。

  • GAME ($VIRTUAL)：在遊戲和元宇宙領域的普及速度加快，與 $VIRTUAL 生態系統的協同效應確保了開發者的持續關注。

  • Rig ($ARC)：可能成爲 Solana 上企業 AI 的“隱藏瑰寶”。隨着握手計劃的推進，其有望複製其他鏈專用框架的成功模式。

  • ZerePy ($ZEREBRO)：儘管定位較爲小衆，但憑藉 Python 生態系統的支持和強大的社區勢頭，專注於創意和藝術領域，這些領域通常被更通用的解決方案忽視。

6.綜合比較洞察

6.1 技術棧與學習曲線

  • Eliza (TypeScript)：在易用性和功能豐富性之間實現了良好的平衡。

  • GAME：爲遊戲開發提供了簡單易用的 API，但應用範圍較爲侷限。

  • Rig (Rust)：以更高的複雜性爲代價，追求性能的極致優化。

  • ZerePy (Python)：在創意應用中操作簡單，但缺乏企業級的廣泛適用性。

6.2 社區與生態系統

  • Eliza：在 GitHub 上擁有最大的社區影響力，反映了其廣泛的適用性和強大的社區支持。

  • GAME：在遊戲和元宇宙領域快速成長，得益於 $VIRTUAL 生態系統的支持。

  • Rig：儘管開發者社區較小，但技術能力強，專注於高性能的應用場景。

  • ZerePy：圍繞創意和去中心化藝術建立的小衆社區，通過與 Eliza 的合作進一步增強了生態影響力。

6.3 未來增長催化劑

  • Eliza：即將推出的插件註冊表和 TEE 集成可能進一步鞏固其市場領導地位。

  • GAME：通過 $VIRTUAL 生態系統的擴展，吸引更多非技術用戶，推動增長。

  • Rig：潛在的 Solana 合作伙伴關係和企業級定位可能在開發者社區擴大後帶來顯著增長。

  • ZerePy：依託 Python 在 AI 開發中的普及性，以及創意和社區驅動項目的流行趨勢，進一步鞏固其在小衆市場的地位。